Оптимизация перевозок в крупномасштабной транспортной сети с учетом недетерминированных данных - Лойко, Валерий Иванович; Павлов, Дмитрий Алексеевич; Яхонтова, Ирина Михайловна (Современная экономика: проблемы и решения, 2020)
Цель: разработать многокритериальную дискретную модель задачи планирования и организации маршрутов пассажирских или грузовых перевозок в крупномасштабных транспортных сетях, позволяющую проводить оптимизацию с учетом недетерминированных данных. Обсуждение: в работе представлена методика решения задачи планирования оптимальных маршрутов в крупномасштабной транспортной сети с учетом ряда экономических требований, заданных в виде критериев, позволяющих оценивать найденную систему маршрутов с недетер- минированными данными. В качестве недетерминированных данных рассматриваются интервальные оценки. Учет в задаче оптимизации недетерминированных данных позволит более адекватно оценивать реальные транспортные системы. Моделью представленной задачи является многокритериальная задача выделения на предфрактальном графе простых цепей. В этой модели в виде предфрактального графа выступает крупномасштабная транспортная сеть, где узлам транспортной системы соответствуют вершины графа, а ребрам – отрезки дорог, соединяющие соответствующие узлы транспортной системы. В качестве критериев оптимизации выступают основные экономические и социальные требования, предъявляемые к транспортной системе. Требуется выделить такую систему маршрутов, оптимальную по заданным критериям, чтобы каждый узел транспортной системы входил хотя бы в один маршрут. Результаты: предложен эффективный алгоритм, позволяющий автоматизировать бизнес-процессы, связанные с оптимизацией планированием и организацией маршрутов в крупномасштабной транспортной сети. Построена компьютерная реализация предложенного алгоритма на примере автотранспортной сети России, включающей 15360 транспортных узлов. Апробация построенного алгоритма показывает снижение вычислительной сложности при нахождении оптимальных маршрутов в сравнении с классическими методами.