Просмотр статьи


Номер журнала: 2019.3

Заголовок статьи: Автоматизация исследований развития опорной транспортной сети

Резюме

Рассматривается система автоматизации научных исследований для решения задачи прогнозирования развития опорной транспортной сети России. Формальная модель транспортной сети допускает различные виды транспорта, продукты, узлы производства и потребления и сводится к задаче минимизации суммарной стоимости перевозок при совокупности набора линейных ограничений. Система предоставляет пользовательский интерфейс для задания и редактирования всех параметров транспортной сети. Особое внимание уделяется визуальному и интерактивному представлению результатов моделирования. Целостное восприятие результатов достигается за счёт отображения как входных данных (вид транспорта, пропускная способность, стоимость перевозки), так и результатов моделирования (перевозимый объём и загруженность плеча) непосредственно либо на карте, либо на схеме. При этом возможно отображение как отдельного продукта, так и всех вместе. На практике зачастую требуется решить задачу, обратную моделированию, например, выяснить, при каких тарифах объёмы перевозки по определённому плечу будут превосходить заданное значение. Для этого предлагается использовать стохастические методы, основанные на массовом решении транспортной задачи для множества варьируемых параметров, таких как пропускная способность транспортного плеча, тариф на перевозку груза или его обработку в транспортном узле. Методы кластеризации позволяют выделить из всего множества просчитанных вариантов относительно небольшое количество «типичных» решений. Это даёт возможность эксперту оценить как условия, так и вероятность прогнозируемой транспортной ситуации. Показано также, что такой подход позволяет автоматически выделять складывающиеся транспортные коридоры и определять зависимость объёмов перевозки по данному плечу от конкретного варьируемого параметра.

Авторы

М. А. Бульонков, Т. В. Нестеренко

Библиография

1. Бульонков М. А., Карпан В. В., Малов В. Ю., Марусин В. В., Радченко В. В. Концептуаль-ные вопросы построения Модельно-Информационно-Картографической Системы (МИКС) // Моделирование производственных и региональных систем на основе ГИС и информационных технологий: сб. науч. тр. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2011. С. 5–28.
2. Бульонков М. А., Филаткина Н. Н. Ситуационный анализ в системе транспортного про-гнозирования МИКС-ПРОСТОР // Информационные технологии. 2013. № 8. C. 43–52.
3. Воробьёва В. В., Малов В. Ю., Радченко В. В., Поттер М. В., Серебрянников И. Е. Мо-дель прогнозирования развития опорной транспортной сети // Моделирование производственных и региональных систем на основе ГИС и информационных технологий: сб. науч. тр. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2011. С. 68–96.
4. Гранберг А. Г. Оптимизация территориальных пропорций народного хозяйства. М.: Экономика, 1973.
5. Азиатская часть России: моделирование экономического развития в контексте опыта ис-тории / под ред. В. А. Ламина, В. Ю. Малова. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2012. 463 с.
6. Забиняко Г. И. Пакет программ целочисленного линейного программирования // Дискретный анализ и исследование операций. Сер. 2. 1999. Т. 6, № 2. C. 32–41.
7. Google OR-Tools [Электронный ресурс]. URL: https://developers.google.com/
optimization/ (дата обращения: 22.03.2019).
8. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов. 10-е издание, стереотипное. М.: Высшая школа, 2004. 479 с.

Ключевые слова

транспортная задача, моделирование, система автоматизации научных исследований

Скачать полный текст