Бульонков Михаил Алексеевич, к.ф.-м.н., доцент кафедры программирования НГУ; зав. лаб. смешанных вычислений ИСИ СО РАН, тел. (383) 330-93-44
Нестеренко Татьяна Викторовна, доцент кафедры систем информатики НГУ; н. с. ИСИ СО РАН
630090, Новосибирск, пр. Лаврентьева, 6
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.
A research automation system of forecasting the development of a basic transport network in Russia is considered. A formal model of the transport network allows various types of transport, products, production and consumption, and the task is to minimize the total cost of transportation with respect to a set of linear restrictions. The system provides a user interface for setting and editing all parameters of the transport network. Particular attention is paid to the visual and interactive presentation of simulation results. A holistic perception of the results is achieved by displaying both the input data (mode of transport, throughput, transportation cost) and the modeling results (transported volume and functioning capacity) directly either on the map or on the network plan. The system allows us to display either a selected product or all products together. In practice, it is often required to solve the problem that is inverse to simulation, for example, to find out at what tariffs the volumes of transportation over a certain transportation shoulder will exceed a given value. To do this, it is proposed to use stochastic methods based on the mass solution of the transport problem for a variety of network parameters, such as the capacity of the transport shoulder, the tariff for transportation of cargo or its processing in the transport hub. Clustering methods make it possible to distinguish a relatively small number of “typical” solutions from the entire set of variants. This enables the expert to evaluate both the conditions and the probability of the predicted transport situation. It is also shown that this approach allows us to identify automatically emerging transport corridors and determine the dependence of the volume of transportation on a given shoulder from a specific variable parameter.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.