Читать статью 'Анализ скоростей и траекторий в задачах группового преследования' в журнале Программные системы и вычислительные методы на сайте nbpublish.com
Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1697,   статей на доработке: 299 отклонено статей: 358 
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Программные системы и вычислительные методы
Правильная ссылка на статью:

Анализ скоростей и траекторий в задачах группового преследования

Дубанов Александр Анатольевич

кандидат технических наук

Бурятский Государственный Университет, Институт Математики и Информатики, кафедра "Геометрия и методика преподавания математики"

670000, Россия, республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Ранжурова, 5, каб. 1110

Dubanov Alexander Anatol'evich

PhD in Technical Science

Docent. the department of Geometry and Mathematics Teaching Technique, Buryat State University

670000, Russia, respublika Buryatiya, g. Ulan-Ude, ul. Ranzhurova, 5, kab. 1110

alandubanov@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2454-0714.2021.3.35972

Дата направления статьи в редакцию:

20-06-2021


Дата публикации:

16-07-2021


Аннотация: Данная статья посвящена тому, как в задаче группового преследования добиться одновременного достижения преследователями своих целей. Предложенная модель преследования основана на том, что преследователь старается следовать прогнозируемой траектории движения. Прогнозируемая траектория движения выстраивается в каждый момент времени. Такая траектория является составной кривой, учитывающей ограничения по кривизне. Время достижения цели каждого преследователя есть зависимость от скорости движения и минимального радиуса кривизны траектории. Многофакторный анализ модулей скоростей и минимальных радиусов кривизны траекторий каждого из преследователей для одновременного достижения своих целей и есть цель для исследований, рассмотренных в данной статье. Данная статья посвящена тому, как в задаче группового преследования добиться одновременного достижения преследователями своих целей. Предложенная модель преследования основана на том, что преследователь старается следовать прогнозируемой траектории движения. Прогнозируемая траектория движения выстраивается в каждый момент времени. Такая траектория является составной кривой, учитывающей ограничения по кривизне. Время достижения цели каждого преследователя есть зависимость от скорости движения и минимального радиуса кривизны траектории. Многофакторный анализ модулей скоростей и минимальных радиусов кривизны траекторий каждого из преследователей для одновременного достижения своих целей и есть цель для исследований, рассмотренных в данной статье.


Ключевые слова: Преследование, Преследователь, Цель, Кривизна, Линия, Траектория, Многофакторный, Достижение, Параллельный, Плоскость

Abstract: This article discusses how to the goal pursuers can simultaneously achieve their goals in the group pursuit task. The proposed pursuit model suggests the pursuer to follow the set motion pattern, which is structured at each point of time. Such trajectory is a compound curve that takes into account the curvature constraints. The time of achieving the goal of each pursuer depends on the velocity and minimum radius of curvature of the trajectory. Multi-factor analysis of velocity modules and minimum radius of curvature of the trajectories of each pursuer for simultaneous achievement of their goals is the focus of this research



Keywords:

Attainment, Multifactorial, Trajectory, Line, Curvature, Target, Pursuer, Persuit, Parallel, Plane

I. Введение

В настоящее время развивается технология беспилотных барражирующих летательных снарядов с автономным управлением, оснащенных системами с искусственным интеллектом. Актуальной задачей является, когда группа преследователей по сигналу оператора сходит со своих заданных траекторий, начинает преследование группы целей. Достижение целей может происходить одновременно или в назначенные значения времени. Распределение целей может происходить автоматически или назначаться оператором. В данной статье рассматривается сценарий, когда цели движутся прямолинейно и равномерно на плоскости, а распределение целей по преследователям считается произведенным.

Рассмотрим модель расчета траектории преследователя на плоскости, где в каждый момент времени от преследователя до цели строится прогнозируемая траектория, которой преследователь будет стараться придерживаться (Рис. 1).

рис 1.jpg

Рис. 1. Групповое преследование множества целей

Кривые , , (Рис. 1) состоят из сегмента дуги окружности и прямолинейного отрезка. Радиус окружностей и есть ограничение по кривизне прогнозируемых траекторий движения преследователей в нашей модели. Если преследователь находился в момент начала преследования в точке с вектором скорости , то центр окружности радиуса будет находиться в точке:

Затем из точки положения цели строится касательная к окружности . Совокупность касательной и окружности будет базовой линией прогнозируемой траектории движения преследователя . Отметим, что в уравнении базовой линии из однопараметрического множества прогнозируемых траекторий параметризация производится от ее длины дуги.

При новом положении цели линия смещается, оставаясь параллельной самой себе (Рис.2).

ris2

Рис. 2. Однопараметрические сети прогнозируемых траекторий движения преследователей

Если преследователь в момент времени находится в точке (Рис. 3), имея при этом прогнозируемую траекторию движения , соединяющую с текущим положением цели , то следующая точка траектории преследователя будет точка . .

Рис. 3. Итерационный процесс расчета траектории преследователя

Точка есть точка пересечения линии , соответствующей положению цели в следующий момент времени , и окружности с центром в точке и радиуса , . Такова модель построения траекторий преследователя.

II. Постановка задачи

Рассмотрим задачу группового преследования, когда группа преследователей догоняет группу целей. Будем считать, что каждый преследователь стремится достичь своей цели , хотя у некоторых преследователей цели могут совпадать, как показано на рисунках 1 и 2.

Причем преследователь достигает цели за определенное время , двигаясь с определенной скоростью . Для одновременного достижения целей необходимо равенство всех значений определенному значению.

На рисунке 1 показано, что для изменения длины базовой линии можно изменять радиус касательной окружности. Касательная окружность была введена для того, чтобы преследователь мог плавно перейти на прямолинейную траекторию. Если бы это было так, то задача была бы сведена к преследованию методом параллельного сближения.

Поскольку начальная скорость преследователя направлена произвольно, то при помощи составной базовой линии, которая при движении цели перемещается, оставаясь параллельной сама себе, происходит плавный переход к методу параллельного сближения с соблюдением ограничений по кривизне (Рис.2).

Рисунок 2 дополнен ссылкой на анимированное изображение, где можно посмотреть плавный переход к параллельному сближению.

Целью данной статьи является описание метода, при котором преследователь достигает цели в назначенное время из допустимых значений. Как следствие, можно рассматривать одновременное достижение своих целей группой преследователей.

III. Теория

По результатам исследований, разработана тестовая программа одновременного достижения целей преследователями, которую можно посмотреть на ресурсе [6]. В этой программе реализован алгоритм, который реализует итерационную схему расчета траектории преследователя, показанную на рисунке 3.

Рис. 4. Определение радиуса окружности на эпюре Радищева

В модели считается, что существует зависимость для преследователя , который достигает своей цели , за время : , где – координаты точек положения преследователя и цели в момент начала процесса преследования, – единичные векторы направления движения преследователя и цели в момент начала процесса преследования, - модули скоростей преследователя и цели в процессе преследования, - радиус окружности, смысл которой показан на рисунках 1 и 3. Фактически, в модели подсчитывается число шагов, за которые преследователь достигает цель. Число шагов, при известном дискретном промежутке времени, можно сопоставить со временем реальным.

Если цель движется прямолинейно и равномерно, то нашу зависимость времени достижения цели в уже начавшемся итерационном процессе можно считать функцией от двух переменных: , от модуля скорости преследователя и от радиуса кривизны окружности.

Хотя, в модели считается, что преследователь движется с постоянной скоростью , но ничто не мешает нам изменять значения модуля скорости, как и радиуса кривизны. Допустим, что модуль скорости принимает дискретные значения из ряда , а радиус окружности из рисунков 1, 3 принимает значения .

Для дальнейших исследований применяется эпюр Радищева [1], где используются координатные плоскости и (Рис. 4).

На рисунке 4 показано экспериментальное построение временных зависимостей . На плоскости схематически показаны графики зависимостей времен достижения цели преследователем от радиуса окружности при фиксированном значении скорости .

В качестве одного из оптимизирующих факторов [1] на плоскости выбирается равенство , где - требуемое время достижения цели. Далее, на плоскости, для решения нашей задачи, на плоскости в качестве второго оптимизирующего фактора выбирается равенство , где - это постоянная скорость преследователя.

Хотя, в постановке задачи говорится о том, что модуль скорости преследователя является неизменным, построенный ряд значений скоростей необходим для расчета радиуса окружности на плоскости проекций .

По линиям связи на плоскости проекций находятся соответствующие точки пересечения с линиями уровня скоростей (Рис. 4). По полученным точкам в тестовой программе выполняется полиномиальная регрессия и, в итоге, получаем функцию зависимости скорости преследователя от радиуса окружности, при которой происходит достижение цели за время .

Затем ищется точка пересечения функции (Рис. 4) c линией уровня . Абсцисса точки пересечения и есть искомый радиус окружности, чтобы достичь цели преследователем P за время со скоростью .

Расчет ведется при условии того, что цель движется равномерно и прямолинейно. Если цель изменяет направление или скорость, то для достижения ее рассчитывается новый радиус окружности составной базовой линии (аналог линии визирования метода параллельного сближения), ставится новое время достижения при прежней скорости преследователя.

Низший предел времени достижения цели при ее равномерном и прямолинейном движении будет, когда скорость преследователя направлена в точку на окружности Аполлония [2,3,4,5] (Рис. 5).

Рис. 5. Окружность Аполлония

Окружностью Аполлония называется геометрическое место точек, отношение расстояний от которых до двух заданных точек — величина постоянная, не равная единице. На рисунке 5 это можно проиллюстрировать как: .

При рассмотрении множественного преследования группы целей, то в тестовой программе производится предварительный расчет траекторий движения преследователей при заданных начальных параметрах. Из времен достижения целей для расчета одновременного достижения выбирается наибольшее время. И это время выбирается критерием для расчета траекторий остальных преследователей. Этот момент проиллюстрирован на рисунке 2, рисунок 2 дополнен ссылкой на анимированное изображение, где можно будет посмотреть на одновременное достижение цели двумя преследователями.

ris6

Рис. 6 Достижение целей в различное назначенное время

На рисунке 6 показано, как для одного из преследователей было установлено более короткое время достижения цели. Рисунок 6 также дополнен ссылкой на анимированное изображение, где можно посмотреть достижение целей в различное назначенное время.

IV. Результаты экспериментов

На рисунке 7 приведены некоторые результаты работы многофакторного анализа в задаче одновременного достижения цели двумя преследователями. Цель движется прямолинейно и равномерно. Для каждого преследователя построили ряд допустимых скоростей. Ряд допустимых значений радиуса окружности варьируется при помощи дискретных переменной . На графиках рисунка 7 это шкала .

На плоскости проекций строим однопараметрическую сеть линий. Каждая линия соответствует определенному значению скорости и выражает зависимость времени достижения цели от приращения радиуса окружности. На графике рисунка 7 показана однопараметрическая сеть линий скоростей одного из преследователей. Для второго в тестовой программе многофакторного анализа построена аналогичная сеть.

Для каждого преследователя выбирается первый оптимизирующий фактор [1], отвечающий за одновременное достижение, . Где - наибольшее из времен достижения цели, если бы преследователи независимо догоняли цель при таких же начальных условиях. На плоскости ищутся точки пересечения с линий уровня с линиями скоростей однопараметрической сети. Точки пересечения находятся при помощи встроенных процедур решения уравнений. В системе компьютерной математики MathCAD это может быть процедура root . Найденным точкам пересечения отвечают значения и на плоскости проекций .

К полученным точкам на плоскости проекций применяется встроенная процедура полиномиальной регрессии и находится характеристическая кривая зависимости скорости от радиуса окружности составной базовой линии, которые приведены на рисунке 1.

На рисунке 7, на плоскости проекций изображена такая же характеристическая линия зависимости скорости и для другого преследователя. Далее, применятся второй оптимизирующий фактор . В тестовой программе объекты движутся с одинаковыми скоростями. Встроенными средствами компьютерной математики ищутся точки пересечения с линией уровня . Этим точкам соответствуют значения и .

7.png

Рис. 7. Результаты многофакторного анализа

При запуске итерационного процесса с заданным значением времени достижения цели , с заданными модулями скоростей движения , с найденными значениями приращений и к начальному радиусу окружности достигнуто одновременное достижение цели двумя преследователями. Этот факт продемонстрирован дополнением к рисунку 2.

V. Обсуждение результатов

В данной статье предложен метод достижения группой преследователей множества целей, в котором может назначаться время достижения. Одновременное достижение целей есть частный результат данного метода. Данный метод является развитием метода параллельного сближения. Если данный метод реализовать в пространстве, то следует добиться того, чтобы векторы преследователя и цели находились в одной плоскости.

Если задача преследования происходит в трехмерном пространстве, и мы хотим свести ее к методу параллельного сближения, но скорость преследователя направлена произвольно, то базовую линию прогнозируемых траекторий движения преследователя следует строить в плоскости, образованной линией визирования и скоростью преследователя.

Следующий шаг преследователя будет точка пресечения сферы с радиусом равным шагу преследователя и базовой линии, параллельно перенесенной так, чтобы один ее конец совмещался с точкой положения цели.

Теперь к вопросу нахождения окружности Аполлония и точки в трехмерном пространстве. Сама окружность будет находиться в плоскости, образованной линией визирования и скоростью цели. Параметры окружности Аполлония такие как центр окружности (т. ), радиус окружности , точка Аполлония (т. ), точка определяются вектором скорости цели, модулем скорости преследователя, положениями преследователя и цели. Имеется аналитическое решение этой в плоской системе координат, показанной на рисунке 5. Центр координат находится в точке положения цели, вектор абсцисс будет единичным вектором вдоль линии визирования, соединяющей положения преследователя и цели, а вектор ординат будет перпендикулярным вектору абсцисс, но в плоскости, образованной линией визирования и вектором скорости цели.

VI. Выводы и заключение

Методы многомерной начертательной геометрии, применяемые в статье, заключались в вариации модулей скоростей и радиусов прилегающих к траекториям преследователей окружностям. Хотя по условиям задачи модули скоростей преследователей являются неизменными. Использование в качестве одного из оптимизрующих факторов фиксированного значения модуля скорости преследователя является основным в данной статье.

Если анализировать модули скоростей, радиусы прилегающих к преследователям окружностей и начальные направления движения преследователей, то следует прибегнуть к модели четырехмерного пространства, изложенного в работах Болотова (гиперэпюр Болотова)

Результаты исследований, приведенные в данной статье, могут быть востребованы разработчиками барражирующих беспилотных летательных аппаратов, которые выполняют групповые согласованные задачи. Роль оператора наведения может быть сведена к указанию целей и контролю над выполнением задач.

Библиография
1.
В. Я. Волков, М.А. Чижик. Графические оптимизационные модели многофакторных процессов. / Монография, г. Омск, : Издательско-полиграфический центр ОГИС, 644099, Омск, ул. Красногвардейская, 9, 101 с., 2009 г
2.
Айзекс Р. Дифференциальные игры. Москва: Мир, 1967 г..
3.
Л. С. Понтрягин. Линейная дифференциальная игра уклонения/ Тр. МИАН СССР. 1971. Т. 112. С. 30-63.
4.
Н. Н. Красовский, А. И. Субботин. Позиционные дифференциальные игры/ М, Наука, 1974 г.
5.
Петросян Л. А. Дифференциальные игры преследования/ Изд-во ЛГУ, 222 c., 1977 г.
6.
http://dubanov.exponenta.ru Раздел «Одновременное достижение цели на плоскости» (дата обращения 22.05.2021)
7.
Видео, результаты программы моделирования одновременного достижения цели, https://www.youtube.com/watch?v=7VNHNwCbWrg (дата обращения 22.05.2021)
8.
Видео, результаты моделирования одновременного достижения двух целей тремя преследователями с визуализацией сети линий прогнозируемых траекторий, https://www.youtube.com/watch?v=NNJDJOJT34I (дата обращения 22.05.2021)
9.
Видео, результаты моделирования одновременного достижения двух целей тремя преследователями без визуализации сети линий прогнозируемых траекторий, https://www.youtube.com/watch?v=tdbgoNoby3A (дата обращения 22.05.2021)
10.
Видео, результаты моделирования одновременного достижения двух целей тремя преследователями в назначенные значения времени, https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=F6MTsWZL2BY&feature=youtu.be (дата обращения 22.05.2021)
11.
Вагин Д. А., Петров Н. Н. Задача по преследованию скоординированных беглецов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. № 5. Стр. 75-79.
12.
Банников А. С. Некоторые нестационарные задачи группового преследования // Труды Института математики и информатики УдГУ. 2013. Выпуск 1 (41), с. 3-46
13.
Банников А. С. Нестационарная задача группового преследования // Труды Математического центра Лобачевского. Казань: Изд-во Казанского математического общества, 2006, Вып. 34, стр. 26-28.
14.
Изместьев И.В., Ухоботов В.И. «Задача преследования маломаневренных объектов с терминальным множеством в виде кольца», Материалы международной конференции «Геометрические методы в теории управления и математической физике: дифференциальные уравнения, интегрируемость, качественные теория »Рязань, 15-18 сентября 2016 г., Итоги науки и техники. Темат. обз., 148, ВИНИТИ РАН, Москва, 2018, 25-31
15.
Видео, результаты моделирования одновременного достижения двух целей тремя преследователями с визуализацией сети линий прогнозируемых траекторий, https://www.youtube.com/watch?v=NNJDJOJT34I
16.
Видео, результаты моделирования одновременного достижения двух целей тремя преследователями без визуализации сети линий прогнозируемых траекторий, https://www.youtube.com/watch?v=tdbgoNoby3A
17.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020665641. Кинематическая модель метода параллельного сближения
18.
Болотов, В.П. Начертательная геометрия многомерного пространства [Электронный ресурс] : монография / В.П. Болотов // Валерий Болотов : авт. страница. – Режим доступа : http://vm.msun.ru/Autor/Dis_dokt/Ngeo_mng.htm. – Загл. с экрана.
References (transliterated)
1.
V. Ya. Volkov, M.A. Chizhik. Graficheskie optimizatsionnye modeli mnogofaktornykh protsessov. / Monografiya, g. Omsk, : Izdatel'sko-poligraficheskii tsentr OGIS, 644099, Omsk, ul. Krasnogvardeiskaya, 9, 101 s., 2009 g
2.
Aizeks R. Differentsial'nye igry. Moskva: Mir, 1967 g..
3.
L. S. Pontryagin. Lineinaya differentsial'naya igra ukloneniya/ Tr. MIAN SSSR. 1971. T. 112. S. 30-63.
4.
N. N. Krasovskii, A. I. Subbotin. Pozitsionnye differentsial'nye igry/ M, Nauka, 1974 g.
5.
Petrosyan L. A. Differentsial'nye igry presledovaniya/ Izd-vo LGU, 222 c., 1977 g.
6.
http://dubanov.exponenta.ru Razdel «Odnovremennoe dostizhenie tseli na ploskosti» (data obrashcheniya 22.05.2021)
7.
Video, rezul'taty programmy modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya tseli, https://www.youtube.com/watch?v=7VNHNwCbWrg (data obrashcheniya 22.05.2021)
8.
Video, rezul'taty modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya dvukh tselei tremya presledovatelyami s vizualizatsiei seti linii prognoziruemykh traektorii, https://www.youtube.com/watch?v=NNJDJOJT34I (data obrashcheniya 22.05.2021)
9.
Video, rezul'taty modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya dvukh tselei tremya presledovatelyami bez vizualizatsii seti linii prognoziruemykh traektorii, https://www.youtube.com/watch?v=tdbgoNoby3A (data obrashcheniya 22.05.2021)
10.
Video, rezul'taty modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya dvukh tselei tremya presledovatelyami v naznachennye znacheniya vremeni, https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=F6MTsWZL2BY&feature=youtu.be (data obrashcheniya 22.05.2021)
11.
Vagin D. A., Petrov N. N. Zadacha po presledovaniyu skoordinirovannykh begletsov // Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya. 2001. № 5. Str. 75-79.
12.
Bannikov A. S. Nekotorye nestatsionarnye zadachi gruppovogo presledovaniya // Trudy Instituta matematiki i informatiki UdGU. 2013. Vypusk 1 (41), s. 3-46
13.
Bannikov A. S. Nestatsionarnaya zadacha gruppovogo presledovaniya // Trudy Matematicheskogo tsentra Lobachevskogo. Kazan': Izd-vo Kazanskogo matematicheskogo obshchestva, 2006, Vyp. 34, str. 26-28.
14.
Izmest'ev I.V., Ukhobotov V.I. «Zadacha presledovaniya malomanevrennykh ob''ektov s terminal'nym mnozhestvom v vide kol'tsa», Materialy mezhdunarodnoi konferentsii «Geometricheskie metody v teorii upravleniya i matematicheskoi fizike: differentsial'nye uravneniya, integriruemost', kachestvennye teoriya »Ryazan', 15-18 sentyabrya 2016 g., Itogi nauki i tekhniki. Temat. obz., 148, VINITI RAN, Moskva, 2018, 25-31
15.
Video, rezul'taty modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya dvukh tselei tremya presledovatelyami s vizualizatsiei seti linii prognoziruemykh traektorii, https://www.youtube.com/watch?v=NNJDJOJT34I
16.
Video, rezul'taty modelirovaniya odnovremennogo dostizheniya dvukh tselei tremya presledovatelyami bez vizualizatsii seti linii prognoziruemykh traektorii, https://www.youtube.com/watch?v=tdbgoNoby3A
17.
Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM № 2020665641. Kinematicheskaya model' metoda parallel'nogo sblizheniya
18.
Bolotov, V.P. Nachertatel'naya geometriya mnogomernogo prostranstva [Elektronnyi resurs] : monografiya / V.P. Bolotov // Valerii Bolotov : avt. stranitsa. – Rezhim dostupa : http://vm.msun.ru/Autor/Dis_dokt/Ngeo_mng.htm. – Zagl. s ekrana.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предметом исследования рецензируемой статьи являются математические модели и компьютерные программы группового преследования целей.
Методология исследования базируется на обобщении литературных источников информации по рассматриваемой проблеме за продолжительный временной интервал, использовании методов математического моделирования и компьютерного экспериментирования.
Рецензируемый текст изложен с использованием научного стиля, общепринятые правила оформления материалов научных статей в целом соблюдены. Научная новизна представленного исследования, по мнению рецензента, заключается в результатах математического моделирования группового слежения, анализе времени достижения цели каждого преследователя есть зависимость от скорости движения и минимального радиуса кривизны траектории.
Статья надлежащим образом структурирована, в ней выделены следующие разделы: Введение, Постановка задачи, Теория, Результаты экспериментов, Обсуждение результатов, Выводы и заключение, Источник финансирования. Благодарности, Список литературы и Библиография.
Во введении приведена графическая модель расчета траектории преследователя на плоскости, изображены однопараметрические сети прогнозируемых траекторий движения преследователей, представлен итерационный процесс расчета траектории преследователя.
Во втором разделе сформулирована цель статьи – описание метода, при котором преследователь достигает цели в назначенное время из допустимых значений, том числе для одновременного достижения своих целей группой преследователей. Далее приведено описание разработанной автором тестовой программы, реализующей алгоритм итерационного расчета траектории преследователей для одновременного достижения ими целей и проведен анализ результатов экспериментов.
При обсуждении результатов исследования рассмотрены перспективы развития представленного метода для реализации не только на плоскости, но и в трехмерном пространстве.
В тексте статьи имеются адресные ссылки на используемые литературные источники, что свидетельствует о наличии апелляции к оппонентам. Библиографический список включает 17 источников, среди которых научные статьи в периодических изданиях, Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, материалы сети интернет.
Однако, в рецензируемой статье имеются недостатки и спорные моменты.
Во-первых, во введении не приведена вводная информация о теме статьи, не объяснено читателю, для чего проведено исследование, какие практические потребности побудили автора заняться изучением этого вопроса, не обоснована надлежащим образом актуальность работы, четко не обозначены объект и предмет исследования.
Во-вторых, при оформлении материалов нарушены требования журнала по соблюдения анонимности авторов для проведения двойного слепого рецензирования, а также список используемых источников указан дважды: в разделах, названных автором «Список литературы» и разделе «Библиография».
Представляется, что статью необходимо доработать.
Замечания главного редактора от 09.07.2021: "Автор не в полной мере учел замечания рецензентов, но, тем не менее, рукопись можно рекомендовать к публикации"