Модель структуры системы распределения ресурсов, основанной на функционально-сетевом принципе представления показателей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Актуальность темы статьи обусловлена необходимостью повышения эффективности распределения ресурсов в транспортных системах крупных городов, где взаимодействие различных видов транспорта осложнено их разным отраслевым и административным подчинением, а также несопоставимостью измерителей, что затрудняет формирование единой системы с общими показателями эффективности. Предлагаемая модель на основе функционально-сетевого принципа направлена на решение этих проблем, обеспечивая интеграцию видов транспорта и унификацию подходов к оценке их работы.

Цель. Разработать модель структуры системы распределения ресурсов, основанной на функционально-сетевом принципе представления показателей для решения задачи интеграции различных видов транспорта общего пользования в единую транспортную сеть.

Материалы и методы.  Методы и материалы, описанные в тексте, включают применение цифровых технологий и вычислительных мощностей для реализации функционально-сетевого принципа управления в транспортных комплексах. Основное внимание уделяется многокритериальным задачам, требующим специфических методов решения, таких как сведение множества целей к единому критерию или использование многомерных моделей. Материалы исследования включают анализ систем управления, основанных на иерархических уровнях (инфраструктура, маршрутная сеть, субъекты-перевозчики), и разработку моделей, учитывающих многомерное целеполагание и взаимодействие различных видов транспорта. Методы включают математическое моделирование, анализ вероятностных распределений и оценку эффективности ресурсного распределения в сложных транспортных системах.

Результаты. Представление системы основано на формировании морфологических матриц для выбора сценариев распределения ресурсов с использованием оценочного функционала показателей эффективности на первом иерархическом уровне, при этом разработаны три модели структуры системы управления по функционально-сетевому принципу и установлена необходимость создания модели расчёта весовых коэффициентов для анализа всего пространства возможных решений.

Об авторах

Роман Александрович Халтурин

Государственный университет управления (ГУУ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: ra_khalturin@guu.ru

кандидат экономических наук

Россия, State University of Management (SUM)

Игорь Юрьевич Каштанов

Государственный университет управления (ГУУ)

Email: iyu_kashtanov@guu.ru

аспирант

Россия, Рязанский пр-т, 99, г. Москва, Российская Федерация

Владимир Дмитриевич Кутков

Государственный университет управления (ГУУ)

Email: KutkovVD@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-0988-1355

аспирант

Россия, Рязанский пр-т, 99, г. Москва, Российская Федерация

Никита Сергеевич Акиньшин

Государственный университет управления (ГУУ)

Email: Nikita14Akin@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-4229-7918

аспирант

Рязанский пр-т, 99, г. Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Брусянин, Д. А., Казаков, А. Л., & Маслов, А. М. (2012). Оптимизация региональной маршрутной сети пригородных и междугородных пассажирских перевозок с использованием логистических принципов. Транспорт Урала, (1), 106–109. EDN: https://elibrary.ru/OWWUAB
  2. Вакуленко, С. П., Ларин, О. Н., & Лёвин, С. Б. (2014). Теоретические аспекты механизмов взаимодействия в транспортных системах. Мир транспорта, (6), 14–27. EDN: https://elibrary.ru/TCUSLT
  3. Васильев, А. Г. (2012). Повышение эффективности пригородных и междугородных пассажирских перевозок на базе АСУ. Автореферат диссертации кандидата технических наук. Екатеринбург. 20 с. EDN: https://elibrary.ru/QIEYXJ
  4. Волкова, Е. М. (2013). Формирование системы взаимодействия железнодорожной компании с субъектами рынка пригородных пассажирских перевозок. Автореферат диссертации кандидата экономических наук. Санкт-Петербург. 24 с. EDN: https://elibrary.ru/ZPBBBL
  5. Новоселов, В. И. (2000). Повышение эффективности использования подвижного состава муниципального пассажирского транспорта. Автореферат диссертации кандидата экономических наук. Новосибирск. 23 с.
  6. Сай, В. М., & Сизый, С. В. (2011). Образование, функционирование и распад организационных сетей. Монография. Екатеринбург: УрГУПС. 270 с. EDN: https://elibrary.ru/OJALRX
  7. Брусянин, Д. А., & Пономорева, М. С. (2015). Модель взаимовыгодного сотрудничества перевозчиков на сегменте внутрирегиональных пассажирских перевозок. Вестник Оренбургского государственного университета, (9), 137–143. EDN: https://elibrary.ru/VHLKEL
  8. Ефимова, О. Ю. (2016). Адаптивная модель управления качеством городского пассажирского транспорта. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки, (1), 48–54. EDN: https://elibrary.ru/VYURMF
  9. Знаменский, Д. Н., & Фёдоров, М. П. (2011). Построение комплексной модели оптимизации маршрутной сети городского транспорта. Научно-технические ведомости. ИННОВАТИКА СПбГПУ, (3), 154–158. EDN: https://elibrary.ru/NXVZEN
  10. Терентьев, А. В., Ефименко, Д. Б., & Карелина, М. Ю. (2017). Методы районирования, как методы оптимизации автотранспортных процессов. Вестник гражданских инженеров, (6), 291–294. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-291-294 EDN: https://elibrary.ru/YPNFZF
  11. Terentyev, A., Evtiukov, S., & Karelina, M. (2017). A method for multi-criteria evaluation of the complex safety characteristic of a road vehicle. Transportation Research Procedia, 36, 149–156. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.057 EDN: https://elibrary.ru/DGMMDN
  12. Moiseev, V. V., Terentiev, A. V., Stroev, V. V., & Karelina, M. Yu. (2018). Enhancement of economic efficiency of transport performance using multi-criteria estimation. Advances in Economics, Business and Management Research, 61, 167–171. EDN: https://elibrary.ru/WHRSRR
  13. Terentiev, A. V., Yevtukov, S. S., & Karelina, E. A. (2020). Development of zoning method for solving economic problems of optimal resource allocation to objects of various importance in context of incomplete information. Advances in Economics, Business and Management Research, 128, 765–772. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200312.108 EDN: https://elibrary.ru/LJQRIK

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Халтурин Р.А., Каштанов И.Ю., Кутков В.Д., Акиньшин Н.С., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».