Синхронізація розкладів руху громадського транспорту із використанням евристичних методів і імітаційного моделювання

Abstract

Дослідження присвячено розвитку теоретичних і методичних засад підвищення рівня обслуговування міського населення громадського транспорту шляхом формування підходу до синхронізації розкладів руху громадського транспорту із застосуванням сучасних евристичних методів і імітаційного моделювання. Складність вирішення поставленої задачі в сучасних умовах посилюється стохастичною природою попиту та динамічністю транспортних потоків, що нівелює точність детермінованих моделей. Застосування евристичних методів стає необхідною відповіддю на високу обчислювальну складність (NP складність) задачі синхронізації розкладів, що забезпечують високу обчислювальну ефективність та адаптивність до варіативних умов і дозволяють отримати рішення за реальний час. Саме тому актуальним є створення моделей і методів, здатних враховувати стохастичну природу попиту на пасажирські перевезення і отримати наближене до оптимального рішення, що забезпечить зменшення загальних експлуатаційних витрат на функціонування систем міського громадського пасажирського транспорту (МГПТ). У дисертації проведено порівняльний аналіз наукових робіт, присвячених вирішенню задачі синхронізації розкладів руху з використанням різних підходів і методів, класифіковано дослідження на чотири окремі групи за основними методами оптимізації, виявлено, що найпоширенішим методом є генетичні алгоритми (ГА), які успішно застосовані при синхронізації розкладів на різних рівнях, включаючи вузли, вибрані маршрути та цілі мережі і для різних видів транспорту. Отримані результати досліджень свідчать про наявність суттєвого дисонансу між вагомим теоретичним базисом та низьким рівнем впровадження наукових розробок у практичну діяльність транспортних підприємств. Необхідно відзначити, що науковцями недостатньо уваги приділяється проблемі параметричного налаштування ГА при вирішенні задачі синхронізації розкладів руху. Тому робота присвячена подоланню існуючого розриву між теоретичними досягненнями та практичними застосуваннями розроблених рішень. Одним із ключових результатів дослідження є розробка підходу до синхронізації розкладів руху міського громадського пасажирського транспорту із застосуванням сучасних евристичних методів, що дозволяє нівелювати дестабілізуючий стохастичний вплив середовища на рівень задоволення потреб населення у перевезеннях. Особливе місце у роботі займає проведення оцінки статистичної значущості параметрів ГА на ефективність його практичної реалізації при синхронізації розкладів руху і визначення характеру їх впливу на якість транспортного обслуговування. Критерієм якості транспортного обслуговування є середній час очікування пасажирів у вузлах пересадки і мережі міського громадського пасажирського транспорту. Отримані результати досліджень визначають раціональні межі налаштувань евристичного алгоритму для отримання субоптимальних розкладів відповідно до умов функціонування транспортної системи. Науково обґрунтовані рекомендації допоможуть ефективно впроваджувати та налаштовувати ГА для вирішення задач синхронізації розкладів руху. У роботі представлено авторську програмну бібліотеку мовою Python, призначену для імітаційного моделювання роботи міського громадського пасажирського транспорту. Модель базується на структурі графа, де вузли та ребра відповідають елементам транспортної мережі (зупинкам, перегонам). Програмний комплекс дозволяє відтворювати динаміку руху транспортних одиниць та поведінку пасажирів як окремих агентів. Це забезпечує можливість детального збору статистичних даних щодо часу очікування у вузлах пересадки. Завдяки вбудованим механізмам генерації випадкових величин, бібліотека враховує стохастичний характер попиту пасажирів, створюючи адекватне середовище для апробації алгоритмів оптимізації розкладів. Розроблено методику для синхронізації розкладів, що ґрунтується на комплексному імітаційному моделюванні пасажирських систем. Завдяки ієрархічній структурі моделей забезпечується висока точність прогнозування результатів управлінських рішень у реальних експлуатаційних умовах. Гнучкість інструментарію дозволяє адаптувати його до різних рівнів проєктування — від локального до загальноміського. Поєднання стохастичного моделювання з генетичними алгоритмами гарантує адекватне врахування випадкових чинників, що є критичним для реального підвищення якості транспортного обслуговування. Результати багаторівневої апробації (на макро- та мікрорівнях), проведеної із застосуванням розроблених симуляційних моделей, дозволили верифікувати спроможність запропонованої методики забезпечувати скорочення середнього часу очікування пасажирів у транспортних вузлах і мережах. Встановлено, що ефективність оптимізації в умовах імовірнісного попиту визначається параметричним налаштуванням ГА. Розмір популяції є одним із найбільш стабільних чинників підвищення якості рішень як на стадії ініціалізації пошуку, так і при досягненні алгоритмом точки збіжності. Водночас виявлено, що ймовірність кросовера чинить мінімальний вплив на ранніх етапах ітераційного процесу, проте її роль стає статистично значущою для формування фінальної якості евристики та досягнення високої загальної результативності оптимізації. Виявлено статистично значущу позитивну кореляцію між параметрами розміру популяції, ймовірністю кросинговеру і якістю отриманих результатів, а негативну – між ймовірністю мутацій, кількістю мутацій і результатами застосування ГА. В роботі вперше розроблено комплексний підхід до синхронізації розкладів руху міського громадського транспорту, який, на відміну від існуючих, дозволяє формувати субоптимальні розклади руху шляхом визначення раціональних меж налаштувань генетичного алгоритму за встановленими закономірностями впливу його параметрів на середній час очікування пасажирів. Удосконалено методику синхронізації розкладів руху міського громадського пасажирського транспорту, яка, на відміну від існуючих підходів, базується на інтеграції генетичних алгоритмів та дискретно-подієвого імітаційного моделювання процесу обслуговування пасажирів у вузлах пересадки, що дозволило реалізувати механізм динамічної оцінки функції пристосованості особин популяції за показниками функціонування транспортної системи з урахуванням стохастичних затримок транспортних засобів та нерівномірності попиту на транспортні послуги. Набув подальшого розвитку підхід до імітаційного моделювання процесів транспортного обслуговування пасажирів міським громадським пасажирським транспортом, що полягає у розробленні та впровадженні модуля генерації нестаціонарного випадкового попиту; запропоноване рішення дозволяє відтворювати коливання пасажирських кореспонденцій у часі та просторі, що підвищує адекватність імітаційної моделі під час оцінювання ефективності синхронізації розкладів руху. Практичне значення результатів дослідження полягає у розробці методики синхронізації розкладів руху на маршрутах мережі міського громадського пасажирського транспорту на основі генетичних алгоритмів, що дозволяє формувати субоптимальні розклади руху за критерієм мінімізації середнього часу очікування пасажирів у пересадочних вузлах. Результати роботи використовуються у навчальному процесі Національного технічного університету «Дніпровська політехніка» при підготовці бакалаврів і магістрів спеціальності 275 «Транспортні технології (на автомобільному транспорті)», а також при викладанні дисциплін «Управління автомобільними перевезеннями» і «Пасажирські перевезення», що підтверджується відповідним актом впровадження.