Модели управления городскими транспортными потоками в условиях неопределенности внешней информационной среды

• Автор: Селиверстов, Ярослав Александрович
• Шифр специальности: 05.22.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 179 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ГОРОДСКИМИ

ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ

1Л .Современное состояние исследований проблем управления

городскими транспортными системами

1.2. Функции системы городского транспортно-логистического

мониторинга

1.2.1. Модель подсистемы идентификации и аутентификации на транспорте

1.2.2. Модель подсистемы распознавания состояний объектов управления городской транспортной системы
1.2.3. Модель подсистемы местоопределения объектов управления городской транспортной системы
1.3. Структурная схема системы городского транспортнологистического мониторинга
Выводы по главе
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ГОРОДСКИМИ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ
2.1. Логико-алгебраическая модель исходных данных городской транспортной системы
2.2. Модель функционального операторного базиса управления городской транспортной системы
2.3. Агентная модель городской транспортной системы
2.4. Графо-аналитическая модель городской транспортной сети
2.5. Модель управления динамическими транспортными потоками
мегаполиса
Выводы по главе

ГЛАВА 3. МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ МЕЖОБЪЕКТНЫХ ОТНОШЕНИЙ ГОРОДСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ
3.1. Классификация отношений социально-экономической активности городского населения
3.2. Формальная модель классификации межагентных отношений
в городской транспортной системе
Выводы по главе
ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГОРОДСКИХ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
4.1. Методы построения матриц корреспонденций
4.2. Разработка достоверной модели распределения транспортных потоков
4.3. Разработка информационно-логической модели распределения транспортных потоков
4.4. Анализ результатов моделирования
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ. Результаты моделирования

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования и степень ее разработанности.
Повышение темпов экономического развития России, заявленное в Стратегии 20201, в условиях глобальной конкуренции и геополитического соперничества, охватывающего не только традиционные рынки сырья, товаров, капиталов, технологий и рабочей силы, но и системы национального управления поддержкой инноваций, невозможны без сбалансированного развития территориальных и социальных систем.
Устойчивая тенденция роста урбанизации населения в 2007 году перешагнула исторический рубеж - доля мирового населения, живущего в городах, превысила отметку в 50 %, о чем было засвидетельствовано на Шестой сессии всемирного форума городов в рамках программы ООН по населенным пунктам.
Доля городского населения на территории СНГ в 2013г достигла 72%, а к 2030г по данным Всемирного банка вплотную подойдет к 80%. Город уже не представляет собой простой населенный пункт. В ходе своего развития и становления он синтезировался в сложную сеть, состоящую из политических, экономических, транспортно-логистических и социально-культурных взаимосвязей [117]. Развитие транспортных систем крупных городских агломераций становится важным сегментом государственной транспортной политики2, которая должна объединить и скоординировать действия федеральных, региональных и муниципальных органов в области градостроительства, землепользования и развития транспорта. Решение транспортных проблем городских агломераций требует расширения использования глобальных радионавигационных систем, высокоэффективных инфотелекоммуникационных технологий, программно-алгоритмических средств
1 Стратегия социально-экономического развития Российской Федерации до 2020г.
2 Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030г.

В общем виде функционал местоопределения элементного множества TS задается оператором fP$, который каждому объекту в сети ставит в соответствие местоопределение р(т) данного объекта, в виде
fps- TS(T)^P(T), (1.8.)
где Р(т)= {р,(т); i = 1,...,jV} - множество GPS-данных о местонахождении.
Такая коммуникационная платформа (1.6)-(1.8) должна обеспечивать функциональность различных радиосистем и управление переходом из одной системы в другую в изменяющихся условиях мобильной среды. При недоступности ЛРП существует возможность использования сигналов ГНСС в качестве резервных, что повышает устойчивость работы системы.
1.3. Структурная схема системы городского транспортно-логистического
мониторинга
В основу СГТЛМ были положены рассмотренные выше подсистемы идентификации и аунтефикации ОУ, подсистемы распознавания состояний ОУ, подсистемы местоопределения ОУ, подсистемы прямой и обратной связи ОУ с СГТЛМ и между собой. Таким образом, СГТЛМ способна осуществлять сбор данных о положении и состоянии подвижных и стационарных объектов, передачу данных по каналам связи на устройства обработки информации и диспетчерские центры. Каждый объект внутри ГТС распознан, идентифицирован, определены его характеристики, свойства, поведение, отображены его элементарные стохастические связи с другими объектами (рисунок 1.12).
На основе информации, поступающей с СГТЛМ осуществляется построение достоверных матриц корреспонденций (рисунок 1.13), необходимых для построения прогнозных моделей управления ГТС.