Оптимизация загруженности городских пассажиропотоков в условиях интеллектуализации управления транспортными системами: методика и математическая модель

Проанализированы возможности и определены условия интеллектуализации управления транспортными системами. Целью настоящего исследования является разработка концептуальной модели интеллектуальной системы управления городскими транспортными пассажиропотоками, математической модели и методики оптимизации загруженности городских пассажиропотоков в условиях интеллектуализации управления транспортными системами. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью научно-методического обеспечения для решения прикладной задачи анализа и оптимизации загруженности городских пассажиропотоков при перераспределении транспортных средств с наименее загруженного маршрута на маршрут с наибольшей нагрузкой, позволяющего доказательно реализовать комплекс мероприятий, связанных с интеллектуализацией управления транспортными системами. Задачами исследования являются оценка загруженности пассажиропотоков (нагрузки транспортных систем) на различных маршрутах, моделирование перемаршрутизации транспортных средств с транспортной системы с низкой нагрузкой в транспортную систему с высокой нагрузкой в целях оптимизации загруженности пассажиропотоков, оценка эффектов оптимизации загруженности городских пассажиропотоков. Методология исследования основывается на положениях теории массового обслуживания, экономико-статистических и экспертно-аналитических методах. В результате моделирования систем массового обслуживания доказано, что загруженность городских пассажиропотоков является оптимальной в диапазоне значений, близких к равенству общей интенсивности поступающего и убывающего пассажиропотока.

1. Сычева А.В., Никитина Я.В. Внедрение интеллектуальной транспортной системы для повышения эффективности транспортной деятельности на территории Волгоградской области. Вестник Волжского института экономики, педагогики и права. 2023;2:85–96.

2. Лим И.Ю. Расчет экономической целесообразности и оптимизации количества рейсов автобусов с учетом цифровой трансформации системы управления пассажирскими перевозками. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;1(27):104–111. https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-1-104-111

3. Манаков А.Л., Коларж С.А., Саломатов Е.М. Алгоритм корректировки количества и класса пассажирских транспортных средств на основе данных пассажиропотока. Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2024;1(68):13–21. https://doi.org/10.52170/1815-9265_2024_68_13

4. Маталыцкий М.А. Об имитационном моделировании HM-сетей, применяемых в транспортной логистике. Вестник Гродненского государственного университета имени Янки Купалы. Математика. Физика. Информатика, вычислительная техника и управление. 2019;2(9):143–148.

5. Кочетков А.А. Системы массового обслуживания с периодическими функциями интенсивностей потоков на транспорте. Экономика. Бизнес. Банки. 2024;1(71):36–51.

6. Хвостова Е.А., Андрусенко Ю.А., Драгуленко В.В., Ковалева К.А. Теория массового обслуживания в управлении городскими транспортными системами. Прикладные экономические исследования. 2024;1:60–67. https://doi.org/10.47576/2949-1908.2024.1.1.007

7. Кравцова М.В. Построение экономико-математической модели системы массового обслуживания на примере организации движения маршрутных автобусов. Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Экономика и управление. 2018;2(33):11–16. https://doi.org/10.18323/2221-5689-2018-2-11-16

8. Макрусев В.В., Бондаренко А.О. Комплексная методика анализа эффективности функционирования организационных структур управления в условиях оптимизации иерархии. Вестник университета. 2023;1:23–35. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2023-1-23-35

9. Плескунов М.А. Теория массового обслуживания: учебное пособие. Екатеринбург: Издательство Уральского университета; 2022. 264 с.