Построение математической модели процессов работы транспортних систем с использованием методов нечеткой логики

Лариса Николаевна Козачок
старший преподаватель кафедры информатики и прикладной математики, Харьковский национальный автомобильно-дорожный університет, Украина, e-mail: inf_appl-math@ukr.net, ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5246-4246

Алина Евгениевна Козачок
менеджер проекта, Харьковское агентство интернет-маркетинга, Украина, e-mail: inf_appl-math@ukr.net, ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-5458-6981

Цитировать статью:

Козачок, Л. Н., Козачок, А. Е. Построение математической модели процессов работы транспортних систем с использованием методов нечеткой логики. Вестник социальноэкономических исследований : сб. науч. трудов. Одесса : Одесский национальный экономический университет. 2021. № 3-4 (78-79). С. 98–106.

Аннотация

В статье отмечено, что усовершенствование управления, поиск и использование новых методов оптимизации работы на маршрутах городского пассажирского транспорта являются основными задачами организации маршрутных перевозок в рассматриваемых транспортных системах. Поиск этих методов направлен на рациональное использование ресурсов, транспортных средств, на удовлетворение потребностей населения в передвижении и усовершенствование качества обслуживания при осуществлении пассажирских перевозок. Для осуществления оптимального управления работой на маршруте городского пассажирского транспорта возьмем в качестве цели построение расписания движения транспортных средств на маршруте, а именно создание графиков выпуска транспорта и рациональной организации работы. При создании этих расписаний учитывается эффективное использование автомобильного парка предприятий, обеспечение безопасности перевозок пассажиров, снижение стоимости услуг для населения. В данной статье изучение пассажиропотоков на определенном участке транспортной сети и работа маршрута на нем рассматриваются с помощью нечетких логических методов, что дает в итоге рассмотрения минимизацию времени обслуживания и максимальный уровень удовлетворенности пассажиров использованием транспорта. При этом реализуется механизм работы с неточными понятиями в процессе поиска решения, входные данные мы можем представить как нечеткие множества, над которыми осуществляются логические действия. В данном исследовании для численного выражения степени удовлетворения потребностей пассажиров выбирается функция принадлежности к нескольким временным интервалам, которая выбирается целевой функцией поиска оптимального расписания движения в данные временные интервалы. При поиске решения учитывается система ограничений, применяемых к временным интервалам использования транспортных средств. При этом критерий оптимальности выражает стоимость работы графика, включающую стоимость времени эксплуатации транспортных средств и стоимости времени ожидания пассажиров при передвижении по маршруту.

Ключевые слова

математическое моделирование; алгоритмизация; методы оптимизации; транспортные системы; пассажирские перевозки.

JEL classification: C100; C190; C510; DOI: https://doi.org/10.33987/vsed.3-4(78-79).2021.98-106

УДК:656.072; 656.015; 519,12.176

Эта работа лицензируется согласно лицензии Creative Commons Attribution 4.0. Просмотреть копию этой лицензии можно по ссылке: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Литература

1. Levkovets, P. R., Moroz, M. M., Kobyletskiy, R. V. (2007). Improving the logistics management of passenger transportation [Udoskonalennia lohistychnoho upravlinnia perevezen pasazhyriv], Visnyk KDPU imeni Mykhaila Ostrohradskoho, Vyp. 6 (47), s. 113–115 [in Ukrainian]
2. Ceder, A. (2006). Planning and Evaluation of Passenger Ferry Service in Hong Kong. Transportation, Vol. 33, pp. 133–152.
3. Ceder, A., Voß, S., Daduna, J. (2001). Efficient Timetabling and Vehicle Scheduling for Public Transport. Computer-Aided Scheduling of Public Transport. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 505, pp. 37–52.
4. Gorbachov, P. F., Lyubiy, Ye. V. (2014). Modeling of demand for transportation of the population of small towns population by route passenger transport: monograph [Modeliuvannia popytu na perevezennia naselennia malykh mist marshrutnym pasazhirskym transportom: monohrafiia], KhNADU, Kharkiv, 257 p. [in Ukrainian]
5. Alvarez, A., Casado, S., Gonzalez Velarde, J., Pacheco, J. (2010). A computational tool for optimizing the urban public transport. Journal of Computer System Sciences International, Vol. 49 (2), pp. 244–252.
6. Leurent, F. (2011). Transport capacity constraints on the mass transit system: systemic analysis. European Transport Research Review, Vol. 3, pp. 11–21.
7. Marieke, S. van der Tuin, Pel, A. J. (2020). The disruption transport model: computing user delays resulting from infrastructure failures for multi-modal passenger & freight traffic. European Transport Research Review, Vol. 12, pp. 1–10.
8. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, Vol. 8 (3), pp. 338–353.
9. Bellman, R. E., Zadeh, L. A. (1970). Decision-Making in a Fuzzy Environment. Management Science, Vol. 17, pp. 141–164.