Одной из отличительных черт современной эпохи, без сомнения, можно считать широкое использование вычислительных систем практически во всех окружающих нас областях. Одной из таких областей, в которых сейчас происходит активное внедрение современных технологий управления, является транспорт.
В управлении общественным транспортом широко используются информационно-управляющие системы, обеспечивающие эффективность его функционирования. С точки зрения теории, общественный транспорт традиционно рассматривают, как систему массового обслуживания, где заявки формируются потоками пассажиров, а исполнительными элементами или обработчиками, являются транспортные единицы [4]. Система управления в зависимости от интенсивности потока заявок формирует необходимое количество обработчиков и их вместимость, рассчитывает интервал движения. Заметим, что именно соблюдение интервала движения является важнейшей целевой функцией диспетчерских систем управления. Такой подход вполне применим для управления системами, в которых нет необходимости учитывать экономические параметры, например, при планировании работы внутризаводского транспорта [3]. Но кроме удовлетворения запросов пассажиров, транспортные системы должны обеспечивать и рентабельность перевозок. Следование заданным интервалам движения при уменьшении потока пассажиров, очевидно, приведет к финансовым издержкам и сделает перевозки нерентабельными. Необходимо искать иные методы управления, способные гибко реагировать на изменение нагрузки.
В подавляющем большинстве случаев диспетчерские системы на транспорте используют статические модели планирования, основанные на статистическом анализе потоков пассажиров.
Пусть интенсивность потока пассажиров определяется функцией P(t). Тогда количество пассажиров, появившихся за время 
и претендующих на обслуживание, можно определить как:
. (1)
Первый подход основан на доминировании интересов перевозчиков. Если допустить, что вместимость C (Capacity) всех транспортных средств одинакова, то нахождение интервала их движения h (headway) может сведено к решению следующего уравнения:
. (2)
В случае равномерного распределения потока пассажиров P(t) = λ получаем:
. (3)
Выражения (2) и (3) предполагают полную загрузку транспортных средств. На практике при расчете интервала движения учитывают и показатели рентабельности. Существенное влияние на нее оказывает уровень заполняемости транспорта L (Loading), при котором сохраняется рентабельность перевозок. Тогда эффективная вместимость транспортного средства может быть найдена как:
D = C L, (4)
где 0 <L≤ 1.
Тогда (2) и (3) будут выглядеть как:
. (5)
. (6)
С учетом (4) h1≥h1.
Второй поход к расчету параметров ТС ориентирован на потребителей услуг и опирается на задание среднего времени ожидания, которое пассажиры проводят в очереди T (Time Waiting). Для постоянного потока пассажиров с P(t) = λ интервал движения может быть найден как:
h = 2 Tw (7)
поскольку время ожидания равно
.
Остается только определить C из (3):
. (8)
Интересы акторов транспортного процесса противоречивы. Перевозчики заинтересованы в максимальном заполнении транспорта (1.3), а пассажиры в минимальном времени ожидания – (1.8). Противоречивость интересов участников переводит процесс планирования работы ТС в разряд задач многокритериальной оптимизации. В какой-то мере коэффициент L позволяет балансировать интересы. Потоки пассажиров подчиняются многочисленным ритмам – суточным, недельным, сезонным. Они зависят и от графика проведения массовых мероприятий – спортивных соревнований, фестивалей, политических митингов. Это учитывается при составлении расписания движения транспорта – интервалы в течение суток изменяются. В управлении доминирует тенденция к жесткому их соблюдению до очередного переопределения.
Соотношения (1) – (8) используются для расчета параметров ТС, в которых на маршруте есть только один перевозчик, т.е. отсутствует конкуренция. В реальном мире за пассажиров идет конкурентная борьба между несколькими компаниями, предлагающими различные условия перевозок. Статическое планирование не может обеспечить реакцию на динамические изменения характеристик потоков пассажиров и состояния транспортных магистралей. Низкая эффективность работы программно-аппаратных комплексов управления ТС может быть связана с тем, что они не учитывают конкуренцию на рынке транспортных услуг. Для решения этой проблемы необходимо ввести новые оценки качества алгоритмов управления, в частности их способность оптимизировать работу объекта управления при воздействии на него конкурирующих субъектов. Этой цели можно достичь при создании моделей конкурирующих ТС и исследовании их функциональности в широком диапазоне параметров [1, 2, 5].
Большинство стратегий реализует только статическое управление, что не дает возможности использовать их в динамических конкурирующих системах. Необходимо найти подходы, учитывающие интересы не только источников заявок, но и их исполнителей в условиях динамического воздействия на ТС со стороны конкурирующих субъектов. При каких параметрах будет обеспечиваться оптимальное качество обслуживания пассажиров и рентабельность транспортных предприятий в условиях конкуренции? Соотношения (1)-(8) не дают возможности найти ответ на этот вопрос. Формально задача сводится к многокритериальной оптимизации и для ее решения может быть использовано имитационное моделирование. Для определенности рассмотрим конкуренцию между двумя ТК (рисунок), одна из которых (ТК1) является государственной, а вторая частной (ТК2).
Конкуренция транспортных компаний
Конкурирующие компании делят поток пассажиров P(t). При этом выполняется соотношение:
. (9)
Цель конкуренции заключается в увеличении прибыли, которая в нашем случае будет зависеть от той доли пассажиров, которую удастся перевести ТК. Поэтому, будем оценивать успехи компаний по динамике соотношения 
. Если оно растет, стратегия управления будет выигрышной, а если падает, то проигрышной. Имитационная модель, создаваемая для проведения исследований оптимальности стратегий поведения ТК в условиях конкуренции, должна иметь возможность численной оценки вариабельности параметров управления. Для этого необходимо определить критериальные функции, отражающие конкурентные преимущества. В основе конкуренции между ТК лежит поведение пассажиров, которые формируют свои предпочтения при выборе средства передвижения. Это должно быть реализовано и в модели, например, в виде критериев, которые должны обладать свойствами информативности и вычислимости для всех стратегий управления.
Основной задачей проводимых исследований является повышение эффективности работы аппаратно-программных управляющих комплексов, поэтому ограничимся рассмотрением только тех, влияние которых легче формализовать:
– длина очереди – коэффициент a1;
– соотношение стоимостей поездки, льготы – коэффициент a2;
– время ожидания транспорта – коэффициент a3.
Если ограничить значения коэффициентов диапазоном от 0 до 1, то это позволит получить обобщенный коэффициент, определяющий предпочтения пассажира в конкурентной среде:
. (10)
Имитационные модели, опирающиеся более чем на один подход, относятся к классу гибридных.