Принятие решений в условиях частичной неопределенности исходной информации при введении скоростного движения на существующих линиях

Receipt date: 
15.06.2020
Bibliographic description of the article: 

Дубровская Т.А. Принятие решений в условиях частичной неопределенности исходной информации при введении скоростного движения на существующих линиях / Т.А. Дубровская, В.С. Миронов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2020. – № 3(67). – С. 126–133. – DOI: 10.26731/1813-9108.2020.3(67).126-133

Year: 
2020
Journal number: 
УДК: 
656.09
DOI: 

10.26731/1813-9108.2020.3(67).126-133

Article File: 
Pages: 
126
133
Abstract: 

В условиях частичной неопределенности принять окончательное решение об итоге какого-то события не представляется возможным. В данном случае лицо, принимающее решение, руководствуется либо собственными предпочтениями, рискуя принять неверное решение, либо использует критерий выбора из конкурентоспособных вариантов. В различных ситуациях варианты могут быть заданы с какой-либо долей вероятности осуществления. Это, в свою очередь, дает возможность проанализировать каждое решение и выбрать наиболее эффективное с минимальными потерями. Реконструктивные мероприятия для повышения скоростей движения на железной дороге должны проектироваться так, чтобы были обеспечены безопасность и бесперебойность движения поездов, сократилось время пассажиров в пути при обеспечении потребных размеров перевозок и наименьших строительно-эксплуатационных расходах. Теория принятия решений помогает выбрать оптимальный вариант реконструкции участка железной дороги. Необходимость принимать решения, для которых не полностью учтены предопределяющие их условия, а также последующее их влияние, встречаются во всех областях техники, в частности при введении скоростного движения на железных дорогах. Методику выбора технических параметров реконструкции при повышении скоростей движения в условиях неопределенности исходной информации можно проводить согласно алгоритму, предложенному в статье, суть которого заключается в установлении множества расчетных условий и назначении различных вариантов, способных сформировать матрицу показателей частных критериев. Следующим этапом является уже принятие решения в условиях неопределенности с помощью различных критериев: минимаксный критерий (ММ-критерий, критерий Вальда), критерий Севиджа (S-критерий, критерий минимального риска), критерий Гермейера, критерий произведений (Р-критерий) и др. Каждый из критериев может дать лицу, принимающему решение, конкретный алгоритм действий.

List of references: 
  1. Руденко Т.А. Оценка эффективности внедрения скоростного движения в Республике Беларусь // Наука МИИТа – транспорту : материалы междунар. науч.-практ. конф. М., 2013. С. II-14–II-15.
  2. Ерофеев А.А., Ковтун П.В., Дубровская Проблемы повышения скорости движения поездов на существующих железнодорожных линиях // Вестник БелГУТа. 2018. № 181. С. 57–60.
  3. Миронов B.C., Ворончихин К.Ю. Выбор технических параметров железных дорог при проектировании с учетом условий неопределенности // Актуальные проблемы развития сети железных дорог региона. 2004. № 1. С. 45–47.
  4. Миронов В.С., Ворончихин К.Ю. Поддержка принятия решения по выбору технических параметров железных дорог в условиях неопределенности // Актуальные проблемы развития сети железных дорог региона. Хабаровск. 2004. № 1. С. 75–86.
  5. Кравченя И.Н., Руденко Т.А. Определение оптимальных скоростей движения поездов в кривых при введении скоростного движения // Транспорт и транспортная логистика : бюл. науч. работ Брянск. филиала МИИТ. 2013. № 2 (4). С. 15–17.
  6. Гавриленков А.В. Теоретические основы проектирования скоростных и высокоскоростных железнодорожных магистралей: монография. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2004. 213 с.
  7. Кравченя И.Н., Дубровская Т.А. Определение параметров реконструкции железной дороги для скоростного движения с учетом неопределенности // Транспорт и транспортная логистика : бюл. науч. работ Брянск. филиала МИИТ. 2015. № 1 (7). С. 24–29.
  8. Халина В.Г. Теория принятия решений : учебник. М. : Юрайт, 2016. 250 с.
  9. Лемешко В.Г. В интересах всех участников транспортного рынка // Железнодорожный транспорт. 2011. № 8. С. 16–21.
  10. Кравченя И.Н. Бурдук Е.Л., Алымова Т.В. Математическое моделирование. Линейное и нелинейное программирование, сетевое планирование и управление. Гомель : БелГУТ, 2014. 112 с.
  11. Оценка основных параметров железнодорожных кривых при установлении их максимальных скоростей / И.П. Корженевич, Д.Н. Курган и др. // Строительство. 2002. № 10. С. 28–34.
  12. Принятие решений в условиях неопределенности: учебник / Л.А. Демидова, В.В. Кираковский и др. М. : Горячая линия-Телеком, 2015. 284 с.
  13. Письменный Д.Т. Конспект лекций по высшей математике. Полный курс. М. : Айрис Пресс, 2017. 212 с.
  14. Теория вероятностей и математическая статистика / П.С. Геворкян, А.В. Потемкин и др. М. : Физматлит, 2016. 176 с.
  15. Дубровская Т.А. Обоснование параметров реконструкции железной дороги для введения скоростного движения с учетом неопределенности исходной информации // Изв. Транссиба. 2019. № 1 (37). С. 122–129.
  16. Жогаль С.П., Каморникова Т.Я. Методы принятия решения и экспертного выбора: тексты лекций. Гомель : Изд-во ГГУ им. Ф. Скорины, 2009. 79 с.
  17. Thibaut Limon, Yves Crozet Risk analysis and high speed rail projects in France: introducing economic slowdown into appraisal methodologies // Transportation Research Procedia. 2017. C. 2828–2846. URL: https://www.researchgate.net/ publication/317423463_Risk_analysis_and_high_speed_rail_projects_in_France_introducing_economic_slowdown_into_appraisal_methodologies (Дата обращения 08.07.2020).
  18. Бродецкий Г.Л., Гусев Д.А. Особенности реализации алгоритмов оптимизации стратегии управления запасами в условиях неопределенности // Логистика и управление цепями поставок. 2007. № 1. С. 74‑93.