С.А. Грос – студент,  кафедра «Информационные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана

Е-mail: Sergey.Gros@gmail.com

Т.А. Онуфриева – к.т.н., доцент,  кафедра «Компьютерные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: onufrievata@mail.ru

Постановка проблемы. Снижение потребления ресурсов и улучшение читаемости карты – задачи, которые возникают перед разработчиками систем мониторинга на устройствах с ограниченными ресурсами для различных отраслей, где присутствует транспортная сеть. Большое число геообъектов влечет за собой следующие проблемы: координаты и другие данные занимают существенный объем памяти, а для отображения карты потребляется много ресурсов устройства. Отсутствие решения этих задачи может привести к частому зависанию программы. 

Цель. Предложить алгоритм и программное приложение кластеризации объектов для использования в мобильной системе мониторинга транспорта.

Результаты. Рассмотрены особенности двух классов алгоритмов кластеризации объектов при решении задачи мониторинга муниципального транспорта в городской среде, где на данный момент число отображаемых объектов не превышает 300. Выбран алгоритм k-средних. Разработано приложение. Проведены предварительные испытания работоспособности приложения. 

Практическая значимость. Предложенный алгоритм решения поставленных задач позволяет уменьшить занимаемый объектами объем памяти, снизить потребление устройством ресурсов, что очень важно для мобильных устройств, так как они имеют в этом ограничения. Улучшена читаемость карты, что повысило удобство пользования программным продуктом.

1. Дмитриев М.А., Зуйков А.В., Кузин А.А. Операционная система Android учебное пособие. М.: НИЯУ МИФИ. 2012. 64 с.
2. Онуфриева Т.А., Щавелев Л.А. Подход к разработке мониторинга объектов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 3. С. 17−21.
3. Онуфриева Т.А., Зайцева А.А. Нахождение оптимальных маршрутов методом линейного программирования в АСУ ГУ // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 3. С. 47−51.
4. Бауэр К., Кинг Г., Грегори Г. Java Persistence API и Hibernate: Пер. с англ. Д.А. Зинкевич / Под ред. А.Н. Киселева. М.: ДМК Пресс. 2017. 632 с. URL: https:e.lanbook.com/book/111435.
5. Зайцева А.А., Онуфриева Т.А. Алгоритмы локального позиционирования объектов // Вестник Калужского университета. 2017. № 2. С. 56−58.
6. Борсук Н.А. Подход к разработке интерфейсной части мобильного кросс-платформенного бизнес-приложения // Электромагнитные волны и электронные системы. 2018. Т. 23. № 3. С. 32−38.
7. Соколова В.В. Вычислительная техника и информационные технологии. Разработка мобильных приложений: Учеб. пособие для прикладного бакалавриата. М.: Изд-во Юрайт. 2019. 175 с.
8. Семенчук В. Мобильное приложение как инструмент бизнеса. М.: Альпина Паблишер. 2017. 240 с. URL = https://e.lanbook.com/book/101108.
9. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. Пер. с англ. М.: Мир. 1981. 328 c.
10. Агеев Е.Ю. Основы компьютерных сетевых технологий. М: ТУСУР. 2011. 83 c. URL = https://e.lanbook.com/book/11484.
11. Демидова Л.А., Коняева Е.И. Методы кластеризации в задачах оценки технического состояния зданий и сооружений в условиях неопределенности: Учеб. пособие. М.: Горячая линия − Телеком. 2012. 156 с. Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/5152. Режим доступа: для авториз. пользователей.