Предложена методика решения задачи логистики топливоснабжения региона, включающая в себя взаимосвязанные задачи маршрутизации, кластеризации, оптимального распределения ресурсов и управления запасами. Расчеты проведены на примере системы топливоснабжения Удмуртской Республики.

В работе представлен подход к моделированию транспортных потоков в условиях светофорного регулирования. Разработана компьютерная имитационная мультиагентная модель транспортных потоков, которая включает три основных агента: автомобиль, светофор, генератор. Разработан расчетный имитационный алгоритм движения автомобилей по дорожным полосам и имитационный алгоритм их поведения на перекрестках. Компьютерная мультиагентная модель и имитационный расчетный алгоритм поведения автомобилей в транспортной сети реализованы в виде интеллектуальной аналитической системы, которая также включает в себя базу данных по характеристикам движения автомобилей, спроектированную в среде СУБД MS SQL, и модуль визуализации всех процессов.Компонентами имитационной модели транспортных потоков являются система координат (карта), сами динамические объекты (автомобиль, светофор, генератор входного потока автомобилей), счетчик временных интервалов и алгоритм движения автомобилей. В процессе моделирования транспортных потоков в системе фиксируются необходимые выходные параметры модели.На примере одного из дорожных участков города Ижевска продемонстрированы возможности реализованной модели. Разработанная компьютерная имитационная мультиагентная модель позволяет рассчитывать показатели средней длины очереди транспортных средств в любое время суток с учетом интенсивности входных транспортных потоков.

No abstract

Работа посвящена статистическому исследованию и прогнозированию количества дорожно-транспортных происшествий и тяжести их последствий в Удмуртской Республике. Выполнен кластерный анализ территорий региона, в ходе которого выделены три группы территорий с различной степенью аварийности. В группу с высокой степенью аварийности вошли территории, по которым проходят трассы федерального значения. Построены регрессионные модели зависимости количества дорожно-транспортных происшествий, числа раненых и погибших в ходе дорожно-транспортных происшествий от количественных и качественных факторов. К количественным факторам относятся: количество нарушений правил дорожного движения; количество зарегистрированных транспортных средств; количество водительских удостоверений, выданных впервые; количество правонарушений в состоянии опьянения; количество сотрудников ГИБДД и трендовая компонента. Также в моделях учтены сезонная и территориальная компоненты, которые являются качественными факторами и включены в модель после процедуры оцифровки их количественного аналога. Для моделирования динамики экзогенных количественных факторов подобраны адекватные авторегрессионные модели. С использованием разработанных регрессионных моделей и прогнозной динамики входных переменных выполнен прогноз количества дорожно-транспортных происшествий и тяжести их последствий в Удмуртской Республике до конца 2017 г.

The article presents a mathematical model for optimizing traffic flows in an urban environment based on a stochastic approach. It allows to optimize traffic flows using a genetic algorithm by changing the phases of traffic lights operation. An exponential law of distribution of the generation of cars at the input points of the transport network has been established. The relationship between the intensity of servicing the traffic flow and the time of the green signal of the traffic light is revealed. Practical calculations have confirmed the applicability of the optimization model in traffic management.