Model of the resource allocation system structure based on the functional-network principle of representing indicators

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The relevance of the article's topic is driven by the need to improve the efficiency of resource allocation in urban transport systems, where the interaction of various transport modes is complicated by their differing sectoral and administrative subordination, as well as the incompatibility of performance metrics, hindering the formation of a unified system with common efficiency indicators. The proposed model, based on the functional-network principle, aims to address these issues by facilitating the integration of transport modes and standardizing approaches to performance evaluation.

Purpose.  To develop a model of the resource allocation system structure based on the functional-network principle for integrating various public transport modes into a unified transport network.

Materials and methods. The methods and materials described in the text include the application of digital technologies and computational power to implement the functional-network principle in transport system management. The focus is on multicriteria tasks requiring specific solution methods, such as consolidating multiple objectives into a single criterion or utilizing multidimensional models. Research materials involve the analysis of management systems based on hierarchical levels (infrastructure, route network, transport operators) and the development of models that account for multidimensional goal-setting and the interaction of various transport modes. Methods include mathematical modeling, probabilistic distribution analysis, and efficiency assessment of resource allocation in complex transport systems.

Results. The system representation is based on the formation of morphological matrices for selecting resource allocation scenarios using an evaluation framework of efficiency metrics at the first hierarchical level. Three models of the management system structure based on the functional-network principle were developed, and the necessity of creating a model for calculating weighting coefficients to analyze the entire space of potential solutions was established.

About the authors

Roman A. Khalturin

Рязанский пр-т, 99, г. Москва, Российская Федерация

Author for correspondence.
Email: ra_khalturin@guu.ru

Candidate of Economic Sciences

Russian Federation, 99, Ryazansky Prospekt, Moscow, Russian Federation

Igor Yu. Kashtanov

State University of Management (SUM)

Email: iyu_kashtanov@guu.ru

Postgraduate Student

Russian Federation, 99, Ryazansky Prospekt, Moscow, Russian Federation

Vladimir D. Kutkov

State University of Management (SUM)

Email: KutkovVD@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-0988-1355

Postgraduate Student

Russian Federation, 99, Ryazansky Prospekt, Moscow, Russian Federation

Nikita S. Akinshin

State University of Management (SUM)

Email: Nikita14Akin@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-4229-7918

Postgraduate Student

99, Ryazansky Prospekt, Moscow, Russian Federation

References

  1. Brusyakin, D. A., Kazakov, A. L., & Maslov, A. M. (2012). Optimization of regional intercity and suburban passenger transport route network using logistics principles. Transport of the Urals, (1), 106–109. EDN: https://elibrary.ru/OWWUAB
  2. Vakulenko, S. P., Larin, O. N., & Levin, S. B. (2014). Theoretical aspects of interaction mechanisms in transport systems. World of Transport, (6), 14–27. EDN: https://elibrary.ru/TCUSLT
  3. Vasil'ev, A. G. (2012). Increase in efficiency of suburban and intercity passenger transport based on automatic control systems. Unpublished doctoral dissertation abstract. Yekaterinburg. 20 p. EDN: https://elibrary.ru/QIEYXJ
  4. Volkova, E. M. (2013). Establishing interaction system between rail company and subjects of suburban passenger transport market. Unpublished doctoral dissertation abstract. St. Petersburg. 24 p. EDN: https://elibrary.ru/ZPBBBL
  5. Novoselov, V. I. (2000). Increase in efficiency of municipal passenger transport rolling stock utilization. Unpublished doctoral dissertation abstract. Novosibirsk. 23 p.
  6. Say, V. M., & Sizy, S. V. (2011). Emergence, Functioning, and Breakdown of Organizational Networks. Monograph. Yekaterinburg: UrGPUs. 270 p. EDN: https://elibrary.ru/OJALRX
  7. Brusyakin, D. A., & Ponomoreva, M. S. (2015). Mutually beneficial cooperation model for carriers in intraregional passenger transport segment. Bulletin of Orenburg State University, (9), 137–143. EDN: https://elibrary.ru/VHLKEL
  8. Efimova, O. Yu. (2016). Adaptive model for quality management of urban passenger transport. Bulletin of Nizhny Novgorod University named after N. I. Lobachevsky. Series: Social Sciences, (1), 48–54. EDN: https://elibrary.ru/VYURMF
  9. Znamensky, D. N., & Fyodorov, M. P. (2011). Development of comprehensive model for optimization of urban transport routing network. Scientific and Technical Newsletter. INNOVATICS SPbSPU, (3), 154–158. EDN: https://elibrary.ru/NXVZEN
  10. Terent'ev, A. V., Evimenko, D. B., & Karelina, M. Yu. (2017). Zoning methods as optimization methods for transport processes. Bulletin of Civil Engineers, (6), 291–294. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-291-294 EDN: https://elibrary.ru/YPNFZF
  11. Terentyev, A., Evtiukov, S., & Karelina, M. (2017). A method for multi-criteria evaluation of the complex safety characteristic of a road vehicle. Transportation Research Procedia, 36, 149–156. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.057 EDN: https://elibrary.ru/DGMMDN
  12. Moiseev, V. V., Terentiev, A. V., Stroev, V. V., & Karelina, M. Yu. (2018). Enhancement of economic efficiency of transport performance using multi-criteria estimation. Advances in Economics, Business and Management Research, 61, 167–171. EDN: https://elibrary.ru/WHRSRR
  13. Terentiev, A. V., Yevtukov, S. S., & Karelina, E. A. (2020). Development of zoning method for solving economic problems of optimal resource allocation to objects of various importance in context of incomplete information. Advances in Economics, Business and Management Research, 128, 765–772. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200312.108 EDN: https://elibrary.ru/LJQRIK

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Khalturin R.A., Kashtanov I.Y., Kutkov V.D., Akinshin N.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».