DOI: 10.33868/0365-8392-2020-4-264-22-27
© Г. Ю. Бурлакова, канд. техн. наук, доцент, e-mail: galochkagoogl@gmail.com, ORCID: 0000-0003-1873-5518;
© Д. И. Ганжеев, аспирант, e-mail: d-gan@ro.ru, ORCID: 0000-0000-0000-0000
ДВНЗ «Приазовский государственный технический университет»
Влияние стохастических факторов на оперативное управление транспортными потоками. Часть 2
Аннотация. В первой части статьи были описаны существующие проблемы неопределенности в системе оперативного перераспределения транспортных потоков, рассматривались стохастические факторы, связанные непосредственно с движением автотранспортных средств и требующие учета при оперативном управлении транспортными потоками, а также особенности их влияния на кратковременное состояние транспортной системы. Приводилась упрощенная классификация стохастических факторов и алгоритмы их связи, предлагались методы формирования графических материалов и математических аппроксимаций. Указывались формулы для расчета некоторых случайных величин. Во второй части рассмотрены вопросы влияния погодно-климатических, социально-политических и других факторов, а также приведена развернутая блок-схема выявления стохастических факторов, формирования информационных массивов, их анализа и подачи управляющих сигналов в систему оперативного управления.
Ключевые слова: стохастические факторы, автомобильный транспорт, транспортный поток, транспортная система, транспортное планирование, управление, регулирование.
References
1. Balakin, V. V. (2018). Formirovanie i razvitie transportnyh sistem gorodov : ucheb. posobie [Formation and development of urban transport systems: a manual]. Russia, Volgograd, Volgograd state technical university, 86.
2. Guk V. І. & Shkodovs’kij J. M. (2009). Transportnі potoki: teorіja ta її zastosuvannja v urbanіsticі : monografija [Transportation flows: theory and its application in urban science: monograph]. Ukraine, Kharkov, 231.
3. Krylatov A. Y. & Zaharov V. V. (2012). Upravlenie transportnymi potokami megapolisov [Management of traffic flows in megacities]. Russia, St. Petersburg, Flexibility and adaptability of global supply chains: collection of articles, 5, 305–310.
4. Lashhenih O. A., Kuz’kіn O. F. & Gricaj S. V. (2011). Іmovіrnіsnі і statistiko-eksperimental’nі metodi analіzu transportnih sistem : navchal’nij posіbnik [Probabilistic and statistically-experimental methods of analysis of transport systems: a manual]. Ukraine, Zaporіzhzhja, National university «Zaporizhzhia polytechnic», 420.
5. Martynova E. S. (2019). Ocenka urovnej obsluzhivanija dvizhenija transportnyh potokov na osnove nechetkih jekspertnyh sistem [Assessment of service levels of traffic flow based on fuzzy expert systems] : PhD thesis. Russia, Saratov, 203.
6. Miheeva T. I. & Miheev S. V. (2012). Modeli upravlenija transportnymi potokami v uslovijah zatora [Models of traffic control in a traffic jam]. Software products and systems, 5, 50–55.
7. Nemenko M. V., Les’ko S. A. & Zhukov D. O. (2015). Balansirovka potokov v zagruzhennyh transportnyh setjah na osnove stohasticheskoj modeli [Flow balancing in busy transport networks based on a stochastic model]. Russia, Moscow, Problems of modern informatics: Tr. 2nd youth. scientific conf., 6, 121–127.
8. Sohac’kij A. V., Romanenko E. M. & Іvanisenko I. S. (2017). Modeljuvannja lancjugovih kritichnih situacіj v shhіl’nomu transportnomu potocі [Modeling of chain critical situations in dense traffic flow]. International scientific journal «Internauka», № 14, 4, 92–96.
9. Meng Lu (2016). Evaluation of Intelligent Road Transport Systems: methods and Results. United Kingdom, London, The institution of engineering and technology, 457.
10. Pogoda i klimat : spravochno-inform. portal [Electronic resource] : [Web site]. Access mode: http://www.pogodaiklimat.ru/climate/34712.htm. – Screen title.