Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННЫМ ТРАНСПОРТОМ

Дюмаева О.В. 1 Бершадская Е.Г. 1
1 Пензенский государственный технологический университет
В статье рассматривается подход к построению модели планирования для диспетчерских служб транспортных компаний, основанный на статистическом анализе потоков пассажиров. Исследование проводится на модели как системе массового обслуживания с учетом всех ограничений в рассматриваемой предметной области. 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. 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.
транспортные системы
система массового обслуживания
поток пассажиров
загрузка
1. Бершадская Е.Г., Бурукина И.П., Акимов А.А. Информационная система поддержки учебной и научной деятельности кафедры // Современные информационные технологии. – 2012. – № 15. – С. 98–101.
2. Лупин С.А, Тан Шейн, Чжо Чжо Лин. Особенности моделирования транспортных систем в условиях конкуренции // Информационные системы и технологии. – 2013. – №3(77). – С. 45–53.
3. Тан Шейн. Влияние конкуренции на эффективность систем управления общественным транспортом // XV Международная телекоммуникационная конференция молодых ученых и студентов «Молодежь и наука»: Тезисы докладов. В 3-х ч. Ч. 3. – М.: НИЯУ МИФИ, 2012. – 204 с., C. 124–126.
4. Тан Шейн. Структура модели транспортной системы. //Микроэлектроника и информатика – 2010. 17–я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2010. – 352 с. С. 219.
5. Kachurina P., Vidiasova L.B., Trutnev D., Buccafurri F., Bershadskaya E. Biometric identification in ehealthcare: learning from the cases of Russia and Italy // Lecture Notes in Computer Science. – 2015. – Т. 9265. – С. 103–116.

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 d1.wmf и претендующих на обслуживание, можно определить как:

d2.wmf. (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:

d3.wmf. (2)

В случае равномерного распределения потока пассажиров P(t) = λ получаем:

d4.wmf. (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:

d5.wmf. (5)

d6.wmf. (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

d11.wmf.

Остается только определить C из (3):

d12.wmf. (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).

dum.tiff

Конкуренция транспортных компаний

Конкурирующие компании делят поток пассажиров P(t). При этом выполняется соотношение:

d13.wmf. (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 d14.wmf. 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:

d18.wmf. (10)

Имитационные модели, опирающиеся более чем на один подход, относятся к классу гибридных.


Библиографическая ссылка

Дюмаева О.В., Бершадская Е.Г. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННЫМ ТРАНСПОРТОМ // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 4-8. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17668 (дата обращения: 06.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074