МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ПОДХОД В МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ГРУЗОПОТОКОВ

Receipt date: 
18.10.2019
Bibliographic description of the article: 

Числов О. Н. Мультиагентный подход в математическом моделировании распределения региональных грузопотоков / О. Н. Числов, В. А. Богачев, А. С. Кравец, Т. В. Богачев, Е. В. Филина // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2019. – Т. 64, № 4. – С. 87–95. – DOI: 10.26731/1813-9108.2019.4(64).87-95

Year: 
2019
Journal number: 
УДК: 
656.022 + 06
DOI: 

10.26731/1813-9108.2019.4(64).87–95

Article File: 
Pages: 
87
95
Abstract: 

В статье предложены общие принципы организации и управления грузопотоками в мультимодальных транспортно-технологических системах на основе принципа мультиагентности, который в данном случае представляется с позиций эгалитарного подхода в теории благосостояния. С экономической точки зрения принципы функционирования современных систем определяются эффективностью организации транспортного процесса, когда каждый из его участников, выступающий в роли агента, получает некоторую достаточную для него выгоду. Рассматриваемый подход в управлении грузопотоками позволяет учесть в процессе их организации интересы различных субъектов транспортировки, которые при этом предполагаются равноправными в смысле значений целевых функций, используемых в процессе оптимизации. На основе инфраструктурных показателей рассматриваемого железнодорожного полигона и экономико-географических объемов накопления грузов построена математическая модель перевозочного процесса в припортовой транспортно-технологической системе, которая выражается в форме задачи целочисленного нелинейного программирования. Разработан и реализован алгоритм и доведена до численных результатов в среде компьютерной математики процедура нахождения оптимального распределения грузопотоков для случаев одной и двух целевых функций, представляющих собой временные показатели перевозочного процесса. В качестве объекта приложения метода рассматривается юго-западная часть Северо-Кавказской железной дороги, представляющая собой важную транзитную составляющую в международной мультимодальной транспортно-технологической системе и активно используемая при российском экспорте, в частности, зерновых грузов. Представлен способ сравнительной визуализации планов распределения грузопотоков, при котором наглядно демонстрируются результаты, получаемые при различных подходах к оптимизации.

List of references: 
  1. Капорцев Б.В. Влияние стратегии развития транспортной инфраструктуры на распределение грузопотоков // Экономика железных дорог. 2013. № 2. С. 71–77.
  2. Левицкая Л.П., Замковой А.А., Строков М.М. Распределение грузов на транспорте на основе стратегического прогнозирования грузопотоков // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1 (172). С. 74–81.
  3. Harrison, R. International Trade, Transportation Corridors, and Inland Ports: Opportunities for Canada // Pacific-Asia Gateway and Corridor Research Consortium. URL: http://www.gateway-corridor.com/roundconfpapers/documents/Harrison_Rober.... pdf.
  4. Combes, F., Tavasszy, L.A. Inventory theory, mode choice and network structure in freight transport // European Journal of Transport and Infrastructure Research. 2016. № 16 (1). P. 38–52.
  5. Economic-geographical method delimiting wagon flows in the region considered: Model and algorithm / O. Chislov et al.  // Transport problems. 2018. Vol.13. № 2. P. 39–48.
  6. Modelling of the rail freight traffic by the method of economic-geographical delimitation in the region of the South-Easter Coast of the Baltic Sea / O. Chislov et al. // Transport problems. 2019. № 14 (2). P. 77–89.
  7. Управление грузовыми потоками в транспортно-технологических системах / под ред. Л.Б. Миротина М. : Горячая линия – Телеком, 2015. 704 с.
  8. Балалаев А.С. Взаимодействие железнодорожного и морского транспорта на основе региональных логистических центров // Вестник транспорта. 2004. № 10. С. 24–28.
  9. Бекларян Л.А., Хачатрян Н.К. Динамическая модель организации грузоперевозок // Машинное обучение и анализ данных. 2015. Т. 1. № 13. С. 1815–1826.
  10. Развитие методов распределения зерновых грузопотоков в припортовой транспортно-технологической системе / О.Н. Числов и др. // Транспорт: наука, техника, управление. М. : ВИНИТИ РАН. 2019. № 5. С. 29–35.
  11. Временная параметризация в распределении грузопотоков транспортно-технологических систем / О.Н. Числов и др. // Вестн. Сиб. гос. ун-та путей сообщ. 2019. № 3 (50). С. 14–22.
  12. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М. : Мир, 1991. 464 с.
  13. Eco-labeling and sustainable urban freight transport: how much are people willing to pay for green logistics? / P. Polinori et al. // International Journal of Transport Economics. 2018. Vol. XLV. № 4. P. 605–629.
  14. Виноградов И.М. Математическая энциклопедия. Т. 5.М. : Советская Энциклопедия, 1982. C. 419–421.
  15. Федоров Н.Ф. Сочинения. М. : Мысль, 1982. 709 с.
  16. Mindur L., Hajdul M. The concept of organizing transport and logistics processes, taking into account the economic, social and environmental aspects // Transport problems. 2013. Vol. 8. № 4. P. 121–128.
  17. Багинова В.В., Федоров Л.С., Лёвин С.Б. Гармонизация интересов как методологическая основа логистики // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2015. № 216 (6). С. 147–150.