Статья

Наименование	Оптимизация процессов управления расписанием движения автотранспорта с использованием нечеткого генетического алгоритма
Авторы	Бизянов Е. Е., д. э. н., доц. Козлова И. С., асс.
Раздел	Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Год	2020	Выпуск	4	Страницы	49 - 55
УДК	330.46:656.13			EDN	NUGNPB
Аннотация	В статье проведено исследование и выявлены проблемы городской транспортной сети. Предложено решение по улучшению работы городского транспорта путем оптимизации процессов управления расписанием движения автотранспорта на основе нечеткого генетического алгоритма.
Реферат	Цель. Целью статьи является разработка модели оптимизации расписания движения транспортных средств в городе на основе нечеткого генетического алгоритма. Методика. В процессе исследования использован ряд методов. В частности, общенаучный метод исследования применен при изучении особенностей управления пассажирским транспортом в населенном пункте, а оптимизационные и нечеткие методы — при построении модели. Результаты. Рассмотрена модель оптимизации расписания движения транспортных средств на маршрутах в населенном пункте. В ходе исследований предложено составлять расписание движения автотранспортных предприятий с использованием нечеткого генетического алгоритма. Научная новизна. Для приближения модели к реальным условиям предложено отказаться от усреднения числа пассажиров на остановках общественного транспорта по времени суток, а перейти к их возможному количеству, представленному нечетким числом. Практическая значимость. Внедрение мероприятий по координации интервалов движения транспортных средств на городских маршрутах при наличии на них совместных участков позволит улучшить качество обслуживания пассажиров за счет согласования расписания движения, а также позволит обеспечить максимально возможный приток прибыли автотранспортных предприятий.
Ключевые слова	транспорт, пассажирооборот, пассажирские перевозки, оптимизация, управление расписанием, генетический алгоритм, нечеткое число, функция приспособленности, функция принадлежности.
Финансирование
Благодарности
Список источников	1. Сайт Министерства транспорта Российской Федерации [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.mintrans.ru/ministry/results/180/documents. 2. Давідіч, Ю. О. Розробка розкладу руху транспортних засобів при організації пасажирських перевезень [Текст]: навч. посібник / Ю. О. Давідіч. — Х.: ХНАМГ, 2010. — 345 с. 3. Abduljabbar Rusul. Applications of Artificial Intelligence in Transport [Text]: An Overview / Rusul Abduljabbar, Hussein Dia, Sohani Liyanage, Saeed Asadi Bagloee // Sustainability. — 2019. — № 11. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/330110260. 4. Напхоненко, Н. В. Многофакторная оптимизация системы городских пассажирских перевозок с использование генетического алгоритма [Текст] / Н. В. Напхоненко, М. Р. Караева // Вестник ЮРГТУ — 2011. — № 4. — С. 64–68. 5. Jing, X. A hybrid genetic algorithm for route optimization in multimodal transport [Text] / X. Jing, Y. Liu, W. Cao // Fifth International Symposium on Computational Intelligence and Design. IEEE.— Hangzhou, 2012. — Vol. 1.— Р. 261–264. 6. Караева, М. Р. Логистическая модель совершенствования управления городскими пассажирскими перевозками [Текст]: автореф. дис.... канд. экон. наук: 08.00.05 / М. Р. Караева. — Ростов н/Д: Рост. гос. строит. ун-т, 2014. — 23 с. 7. Нечеткие модели и нейронные сети в анализе и управлении экономическими объектами [Текст] / Ю. Г. Лысенко, Е. Е. Бизянов, А. Г. Хмелев и др. — Донецк: Юго-Восток, 2012. — 388 с. 8. Mohammad, J. V. A Genetic Algorithm with Fuzzy Crossover Operator and Probability [Text] / Mohammad Jalali Varnamkhasti, Lai Soon Lee, Mohd Rizam Abu Bakar, Wah June Leong // Hindawi Publishing Corporation Advances in Operations Research. — Vol. 2012. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.hindawi.com/journals/aor/2012/956498. 9. Plerou, A. Fuzzy Genetic Algorithms: Fuzzy Logic Controllers and Genetics Algorithms / Antonia Plerou, Elena Vlamou, Vasil Papadopoulos // Global Journal for Research Analysis. — November, 2016. — Vol. 5. — Issue 11. — Р. 497–500.
Полный текст