АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОРГАНИЗАЦИИ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК В СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЕ МЕГАПОЛИСА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлена аналитическая модель, позволяющая проектировать информационно-аналитические платформы управления грузовыми автомобильными перевозками в сложных транспортных системах. Разработанная модель основана на принципах синтеза методов управления структурной динамикой сложных систем и решает задачи поиска оптимального баланса между информационной ситуацией объекта и предмета проектирования. Сформированы принципы математического моделирования процессов на информационно-аналитической платформе, а именно: реализация объектно-ориентированного подхода при формировании информационного пространства возможных решений и расчленение на подсистемы и уровни по принципу однородности технологии и неоднородности информационных состояний. На базе сформированного подхода разработана информационно-аналитическая платформа в системе управления грузовых автомобильных перевозок, позволяющая объективно отражать изменение переменных показателей системы во времени по конкретному процессу с позиций многовариантного прогнозирования, при этом инструменты имитационного моделирования получения решений могут быть трансформированы применительно к тому или иному процессу в зависимости от информационной ситуации, соответствующей условиям протекания процесса грузовых автомобильных перевозок.

Цель. Разработка аналитической модели построения информационно-аналитической платформы управления системой грузовых автомобильных перевозок в крупной агломерации или мегаполисе.

Метод или методология проведения работы. Математические методы теории принятия решений в условиях стохастической неопределенности, позволяющей вырабатывать оптимальные стратегии управления в сложной системе.

Результаты. Математическая модель и алгоритмы организации грузовых автомобильных перевозок в условиях потока неструктурированной информации внешней среды.

Область применения результатов. Транспортная система мегаполиса или крупной агломерации, в которой на показатели её эффективности влияет большое количество внешних и внутренних факторов и при этом наблюдается значительная динамика исследуемых показателей.

Об авторах

Алексей Вячеславович Терентьев

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-­строительный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleksej.terentev.67@bk.ru

профессор кафедры «Транспортные системы», доктор технических наук

 

Россия, ул. 2-я Красноармейская, 4, г. Санкт-Петербург, 190005, Российская Федерация

Станислав Сергеевич Евтюков

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-стро­ительный университет

Email: ese-89@yandex.ru

заведующий кафедрой «Транспортные системы», доктор технических наук

 

Россия, ул. 2-я Красноармейская, 4, г. Санкт-Петербург, 190005, Российская Федерация

Ярослав Евгеньевич Пирогов

ГКУ Ленинградской области «Оператор «электронного правительства»

Email: pirogovye@gmail.com

врио руководителя

 

Россия, ул. Шпалерная, 52., г. Санкт-Петербург, 191015, Российская Федерация

Список литературы

  1. Андреев, А.Ю. Методика определения оптимальных маршрутов в условиях оперативного планирования автомобильных грузовых перевозок/ А.Ю. Андреев// Вестник гражданских инженеров. 2022. №1 (90). С. 107-113.
  2. Андреев А.Ю. Алгоритмы маршрутизации в дорожно-транспортной системе/ А.Ю. Андреев, В.Д. Егоров, А.В. Терентьев// Вестник гражданских инженеров. 2021. №2 (85). С. 181 -188.
  3. Егоров, В.Д. Методика расчёта производственной программы грузовых автомобильных перевозок для цифровых сервисных моделей управления/В. Д. Егоров// Вестник гражданских инженеров. 2021. №6 (89). С. 174-179.
  4. Жолобова, О.И. Информационная поддержка решения задач транспортировки грузов автомобильным транспортом / О.И. Жолобова, Д.А. Жолобов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2016. – № 1. – С. 26-31.
  5. Корнаков, А. Н. Модель сложной организационно-технической системы / А. Н. Корнаков // Перспективы науки и образования. – 2015. – № 2(14). – С. 44-50.
  6. Корчагин, В. А. Кибернетический подход к управлению открытыми автотранспортными системами / В. А. Корчагин, А. А. Турсунов, Ю. Н. Ризаева // Вестник Таджикского технического университета. – 2010. – Т. 1-1. – № 1. – С. 50-54.
  7. Математическая модель управления грузовыми транспортно-логистическими системами с переменной структурой / В. А. Корчагин, С. А. Ляпин, Ю. Н. Ризаева, Е. А. Лебедев // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2012. – № 3. – С. 30-32.
  8. Проектирование автотранспортных систем доставки грузов / В. И. Николин, С.М. Мочалин, Е.Е. Витвицкий, И.В. Николин. –Омск: Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ), 2001. –184 с.
  9. Рассоха, В.И. Ситуационное управление автотранспортными системами (часть 1. Системная эффективность эксплуатации автомобильного транспорта) / В. И. Рассоха // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2009. – № 9(103). – С. 148-153.
  10. Рассоха, В.И. Ситуационное управление автотранспортными системами (часть 2. Синтез системы управления) / В.И. Рассоха // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2009. – № 10(104). – С. 144-151.
  11. Терентьев А.В. Математические модели принятия решений в интеллектуальных транспортных системах/ Терентьев А. В. Арифуллин И.В., Андреев А. Ю., Егоров В.Д.// Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2021. № 1(64). С. 106 -113.
  12. Чермен, У. Введение в исследование операций / У. Чермен, Р. Акофф, Л. Арнофф; перевод с англ. В. Я. Алтаева [и др.]; под ред. А. Я. Лернера. – М.: Наука, 1968. – 486 с.
  13. Шайхутдинов, И.Ф. Исследование влияния технико-эксплуатационных показателей на себестоимость грузовых автомобильных перевозок/ И.Ф. Шайхутдинов, Б.Ф. Ахтямов //Сборник статей II Международной научно-практической конференции. 2018. Изд-во МЦНС «Наука и просвещение», С 57–60.
  14. Alexey Terentyev, Maria Karelina, Vladimir Egorov, Andrey Andreev, Kazem Reza Kashyzadeh/ Model for determining optimal routes in complex transport systems// Transportation Research Procedia, Volume 57, 2021, Pages 679-687.
  15. Alexey Terentyev, Andrey Andreev, Vladimir Yegorov, Ayub Omarov/ Digital services as tools for implementing service-oriented architecture in transport systems / Transportation Research Procedia, Volume 57, 2021, Pages 672-678.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Терентьев А.В., Евтюков С.С., Пирогов Я.Е., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».