автореферат диссертации по транспорту, 05.22.08, диссертация на тему:Методы и средства оптимизации режимов работы устройств станций и узлов метрополитена

На правах рукописи

КОНСТАНТИНОВА Татьяна Юрьевна

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ РАБОТЫ УСТРОЙСТВ СТАНЦИЙ И УЗЛОВ МЕТРОПОЛИТЕНА

Специальность 05.22.08 - Управление процессами перевозок

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2006

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Петербургский государственный университет путей сообщения» (ПГУПС) на кафедре «Автоматика и телемеханика на железных дорогах»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущее предприятие:

кандидат технических наук, доцент Марков Дмитрий Спиридонович

доктор технических наук, доцент Сидоренко Валентина Геннадьевна; кандидат технических наук Кизляк Олег Петрович.

Государственное унитарное предприятие «Ленметрогипротранс»

Защита состоится 25 октября 2006 г. в 13 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д218.008.02 при Петербургском государственном университете путей сообщения по адресу: 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9, ауд. 7-320.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Петербургского государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан

сентября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент

*.Ю. Мокейчев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время, в связи с ростом народонаселения и расширением административных границ больших городов наблюдается постоянный рост внутригородских пассажироперевозок, что приводит к необходимости развития транспортной системы. Она включает в себя наземный пассажирский транспорт, метрополитен и пригородное железнодорожное сообщение. Метрополитен рассматривается как наиболее перспективный вид городского транспорта. Развитие метрополитена предполагает строительство новых станций» пересадочных узлов, линий метрополитена и рационализацию использования существующих.

В области исследования проблем метрополитена известны работы многих авторов: Астрахана В.И., Баранова JI-A., Василенко М.Н., Голови-чера Я.М, Дегтярева Д.П., Елсукова В.А., Ембулаева В.Н., Ерофеева Е.В., Катушкиной Н.В., Козлова В .П., Левановой Д.С., Маркова Д. С., Межоха А.К., Сидоренко В.Г., Симакова Е.В., Смирнова В.И., Соколова В.Б. Их работы и исследования посвящены вопросам организации движения, подвижного состава, анализу пассажиропотоков, автоматизированным комплексам, системам автоматизированного управления, проектированию станций метрополитена с учетом расположения объектов железнодорожного транспорта. Задача автоматизации определения режимов работы устройств метрополитена остается нерешенной. В диссертационной работе исследуется влияние режимов работы устройств: эскалаторов, дверей, касс, турникетов, пешеходных переходов и эскалаторов на переходах с учетом емкостей накопителей, на комфортность и безопасность, т.е. качество обслуживания пассажиров. Под режимами работы устройств подразумеваются технологические ситуации с определенными состояниями устройств. Оптимизация режимов работы устройств представляет собой определение оптимальных режимов работы устройств зависимости от пассажиропотоков. В то же время, очевидно, что рациональное управление устрой-

ствами улучшает качество обслуживания пассажиров и позволяет сократить эксплуатационные расходы метрополитена, как организации предоставляющей услуги по перевозке пассажиров. Поэтому задача оптимизации режимов работы устройств является актуальной и имеет практическое значение. На основе её решения должна быть создана система поддержки принятия решений (СППР), позволяющая автоматизировать выбор режимов работы устройств метрополитена в зависимости от интенсивности пассажиропотоков в пересадочном узле,

В разработанной на кафедре «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС и внедренной в эксплуатацию на Санкт-Петербургском метрополитене в 2000 г. экспертной системе метрополитена (ЭС-М) решены вопросы организации обслуживания пассажиропотоков. Однако недостатком ЭС-М является то, что в явном виде не учитываются пересадочные узлы. Поэтому задача оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена остается актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка метода оптимизации режимов работы устройств станций и пересадочных узлов метрополитена в рамках СППР.

Для достижения сформулированной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработка формализованного описания задачи оптимизации, позволяющего выбрать метод и разработать математическую модель оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена.

2. Разработка математической модели входного пассажиропотока пересадочных узлов с целью получения достоверных исходных данных для расчетов в СППР.

3. Разработка метода оптимизации режимов работы устройств метрополитена, позволяющего сократить эксплуатационные расходы при сохранении требуемого уровня качества обслуживания пассажиров.

4. Разработка технологии автоматического определения режимов работы устройств.

5. Разработка методики учета взаимодействия пассажиропотоков пересадочных узлов метрополитена с пассажиропотоками вокзальных комплексов железнодорожного транспорта при прогнозировании входных пассажиропотоков метрополитена.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач были применены методы линейного программирования (ЛП) и статистического анализа. Использован язык логических схем алгоритмов (ЛСА) для формализации описания взаимодействия пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса.

Достоверность и адекватность. Достоверность параметрического описания метрополитена, как объекта исследования, основывается на использовании данных нормативных документов (СНИПы). Возможность применения метода ЛП обуславливается линейным характером целевой функции и ограничений. Адекватность модели линейного программирования обеспечивается применением стандартного программного обеспечения (ПО) для решения задачи ЛП и достоверностью исходных данных по пассажиропотокам.

Достоверность структурно-алгоритмического отображения ЛСА подтверждена результатами натурного обследования и экспертной оценкой работниками Службы Движения Санкт-Петербургского метрополитена.

Научная новизна. Сформулированы требования к СППР, определяющие целесообразность применения метода ЛП для исследования пересадочных узлов метрополитена и позволяющие сформулировать задачу, как многомерную вариационную задачу при наличии ограничений. Предложена математическая модель пассажиропотоков в пересадочном узле метрополитена, позволяющая обеспечить адекватность отображения пассажиропотоков внутри узла. Предложена формализованная схема переса-

дочных узлов метрополитена, позволяющая впервые применить метод ЛП для определения режимов работы устройств пересадочного узла метрополитена. Решена задача оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена в зависимости от параметров пассажиропотоков по разработанной методике решения «задач ЛП для заданного интервала времени. Дано формализованное описание взаимодействия пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса на языке ЛСА, обеспечивающее возможность прогнозирования входных пассажиропотоков в метрополитен.

Практическая ценность. Полученные в диссертационной работе результаты решают задачу оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена и взаимодействия пассажиропотоков пересадочного узла метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса. Разработана методика автоматизации выбора режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена в различных технологических ситуациях.

Реализация результатов работы.

Предложенная технология оптимизации режимов работы устройств пересадочного узла метрополитена использована в ЭС-М, внедренной в Службе Движения Петербургского метрополитена при решении практических задач: составление технологических карт режимов работы устройств для различных интервалов времени от 5 мин.; составление технологических карт режимов работы устройств при плановых ремонтах; расчет режимов работы устройств на нештатные ситуации пассажиропотоков (концерты, футбольные матчи и т.п.). Использование в автоматизированном рабочем месте (АРМ) системы ЭС-М,

Апробация работы. Основные результаты докладывались на Научно-технических конференциях «Шаг в будущее» (Санкт-Петербург, 2002,

2003, 2004 гг.) и заседаниях кафедры «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС (2005,2006 гг.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа содержит 124 с. основного текста, 35 рисунков, 3 таблицы, 13 приложений на 53 с. Библиографический список состоит из 99 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первом разделе диссертации режимы работы устройств (У) метрополитена (М) определены как объекты исследования, поставлены задачи исследования и сформулированы требования к методу решения.

Рис. 1 Глобальная сеть обслуживания пассажиропотоков (ГСОП),

В приведенной на рис. 1. структурной схеме глобальной сети обслуживания пассажиропотоков (ГСОП) показано взаимодействие всех типов пассажирского городского транспорта: наземного (НТ), который включает троллейбусный (ТлП), трамвайный (ТмП), автобусный (АЛ) и коммерче-

ский (КП) парки; пригородного железнодорожного (ПждТ), в состав которого входят - подвижной состав (ПС), железнодорожные станции (Ст) и вокзальные комплексы (Вз); метрополитена (М), который связывает все районы города и включает - подвижной состав (ПС), линии (Ль Л2, Л3, Л»). В состав линий входят пересадочные узлы (ПУ|-2> ПУ1.3» ПУм, ПУг-з» ПУ2. 4, ПУз-4, цифры после аббревиатуры обозначают номера линий метрополитена, которые пересекаются в этом пересадочном узле), а также станции (Ст), которые представляют собой совокупность устройств (двери (Д), кассы (К), турникеты (Т), эскалаторы (Э)) и накопителей (Н): вестибюли (В), платформы (Пл) и зоны между турникетами и эскалаторами (зТ-Э). Пересадочные узлы дополняются устройством «эскалатор на переходе» (ЭП) и накопителем «пешеходный переход» (ПП). Задачами СППР являются: определение режимов работы устройств станций и пересадочных узлов метрополитена в зависимости от интенсивности пассажиропотоков и согласование работы метрополитена и вокзального комплекса (рис.1). Количественные данные по распределению пассажиропотоков по видам транспорта получены в комитете по транспорту г. Санкт-Петербурга за 2004 г.

Достоверность решения оптимизационных задач зависит от достоверности исходных данных, которыми являются значения пассажиропотоков в пересадочном узле, структурно-алгоритмического и параметрического описаний объекта исследования.

Кроме того, проведен анализ свойств задачи оптимизации, который позволил сформулировать условия выбора метода определения режимов работы устройств:

1 Задача обусловлена двумя основными критериями: эксплуатационными расходами, определяемыми количеством работающих устройств дефицитом (профицитом) пропускных способностей устройств и емкостей накопителей ^д). Поэтому необходимо выбрать метод решения многокритериальных задач.

2 Данные о значении пассажиропотоков получены из системы АСКОП-М, потоки пассажиров рассматриваются как постоянные на заданном интервале времени тп (от 5 минут и выше).

3 При выборе метода решения, необходимо учитывать большое количество режимов работы устройств, причём значения переменных (состояния устройств) - дискретные. В задаче три группы переменных: первая группа - значения пассажиропотоков на заданном интервале времени, вторая - состояния устройств, и третья - потоки поездов,

4 Устройствам метрополитена необходимы: периодические техосмотры, плановые ремонты и ремонты отказавших устройств, что необходимо учитывать при решении задач оптимизации.

Анализ современного состояния проблемы взаимодействия метрополитена с другими видами городского транспорта, в частности взаимодействие пассажиропотоков железнодорожного пригородного сообщения с метрополитеном показал, что, при определении режимов работы устройств пересадочного узла метрополитена, необходимо учитывать пассажиропотоки с железнодорожного вокзала, что возможно с помощью графика движения электропоездов пригородного сообщения. Это позволяет прогнозировать входной пассажиропоток метрополитена.

Второй раздел диссертационной работы посвящен разработке модели пассажиропотока. При решении задач оптимизации достоверность исходных данных, и в первую очередь достоверность описания пассажиропотоков, играет основную роль. При построении модели, описывающей пассажиропотоки в пересадочном узле метрополитена, для обеспечения необходимой достоверности исходных данных, используется методика регрессионного статистического анализа выборок. В силу того, что интенсивность пассажиропотоков на станциях и пересадочных узлах, как показывают существующие исследования, имеет периодический характер, строится математическая регрессионная модель пассажиропотоков переса-

дочного узла, для чего в этом разделе выявлен характер изменения пассажиропотоков.

По данным автоматической системы контроля оплаты проезда метрополитена (АСКОП-М) и матрицы корреспонденции (МК) получены пассажиропотоки: входные, выходные и переходов пересадочного узла за определенный период времени (сутки). Графическое изображение входных пассажиропотоков пересадочного узла Площадь Восстания - Маяковская представлено на рис. 2.

800

600

BJ.0

* * * * *

BJ.2 400

PjJ

200

°4 6 8 10 12 14 1« 1S 20 22 24

V

Рис. 2 Входные пассажиропотоки за сутки: ст. Площадь Восстания 1( В^), ст. Площадь Восстания 2 (Bít), ст. Маяковская (B¡a).

Для построения регрессионной модели применяются известные тригонометрические функции \,cosxtsmx>cos2x,sin2x,...cosmx,sinmx>op-

2jtí

тогональные на множестве значений х, - ——, где 1«=0Д,...,и-1;п>2от + 1.

Регрессионная модель представляет собой частичную сумму ряда Фурье.

/(х) = а<>+а,%(х) + агЧ'г(х)+„. + ак^(х) (I)

где: ] — <х} - неизвестные параметры; У/х) -функции рас-

пределения, характеризующие неизвестные параметры,

В качестве оценок неизвестных параметров а у используются значения а0,а,,...,, минимизирующие функцию. Таким образом, учитывая периодичный характер интенсивности пассажиропотоков и применяя тригонометрические функции, получена регрессионная модель пассажиропотоков пересадочного узла метрополитена.

/(х) = ай совл: + Д зшх + ... + а1_со5тх + /Зм$ттх (2) Расчетная формула регрессионной модели имеет следующий вид: сг0 (2кк . (2кк „ >

С учетом выражения (3), определяются оценки параметров ай,а1}>/Зк4 регрессионной модели, как коэффициенты ряда Фурье по формулам:

„ . 1 V» 2 (2кк „ Л

. ао • = — XВлл акл := — £В/Л со* ---X Л

т 1 т )

А J ••= — • г' В,.г ■ X, 1 (4)

Учитывая коэффициенты моделируется усредненный

пассажиропоток, графическое изображение которого показано на рис. 3. Полученный пассажиропоток у} > применяется в качестве входного пассажиропотока при решении задачи оптимизации с необходимой и достаточной степенью достоверности.

Для контроля адекватности регрессионной модели пассажиропотоков пересадочного узла метрополитена, предложена методика определения границ доверительных интервалов для параметров .

Рис, 3. Фактический (В} г) и моделируемый (у^ входные пассажиропотоки за сутки. Доверительные интервалы определяются выражениями:

8, ±( Л.;ак ±1 т лДг Д±t т яД (5)

* у п •-—/»-/!«-< я» у и

Таким образом, полученные при моделировании в пакете стандартного ПО — МаШСАЕ)-2001 \ пассажиропотоки входа, выхода и перехода, применяются в качестве исходных данных при решении задачи определения режимов работы устройств станций и пересадочных узлов метрополитена, Аналогично рассмотренному пересадочному узлу, по предложенной методике можно моделировать пассажиропотоки других станций и пересадочных узлов метрополитена, 1фоме того, методика подходит для моделирования пассажиропотоков в комплексах сопряжения: метрополитен -

пригородное железнодорожное сообщение, метрополитен - городской транспорт.

В третьем разделе диссертационной работы рассматриваются вопросы оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена, Основными задачами определения режимов работы устройств являются:

1. Определение графиков работы эскалаторов.

2. Расчет потребности количества открытых дверей входа и выхода станций пересадочного узла в зависимости от изменения входных и выходных пассажиропотоков в различное время суток.

3. Расчет потребности количества работающих кассовых окон по продаже жетонов, магнитных карт и проездных документов на станциях пересадочного узла метрополитена и расчет их загрузки.

4. Расчет потребности количества работающих автоматических турникетов и пунктов ручного контроля в зависимости от изменения входных пассажиропотоков на станциях в различное время суток, определение графика работы дополнительных пунктов ручного контроля.

5. Расчет стоимости эксплуатации всех устройств пересадочного

узла.

Имитационные модели дают точечную оценку выбранных показателей. Предлагаемая методика решения данной проблемы основывается на модели ЯП, и предназначена для построения графиков движения поездов и технологических карт режимов работы устройств метрополитена.

Для решения задачи определены критерии оптимизации я ¡¥д.

Целевые функции для выбранных критериев определяются следующими переменными:

1. Пассажиропотоки (входной, выходной, перехода) (П^Пву^П^рЗопределяются с помощью регрессионных моделей (рис.2).

Пассажиропотоки входа и выхода из поездов определяются по МК, с учетом парности поездов (ППм; ППвмж):

2. Потоки поездов (Пт;Пт) в четную (нечетную) сторону, определяются графиком движения.

3. Переменные устройств, таких как эскалаторы, турникеты, кассы, двери, пешеходные переходы, эскалаторы на переходах {Хэ;Хт;Хк;Хд;Хпп;Хэл) - это дискретные переменные для каждого значения пассажиропотока, считающегося постоянным в течение пяти минут.

4. Нормативные ёмкости накопителей (вестибюлей - Евн, зоны между турникетами и эскалаторами — Я1Г.Э, платформы - ) не являются управляемыми переменными, и учитываются в качестве ограничений при решении задачи.

Сформулированная задача относится к классу многомерных вариационных задач при наличии ограничений. Известные методы решения таких задач: линейное, целочисленное, нелинейное, динамическое программирования, стохастического поиска, предполагают наличие единственного критерия. Однако, реальные задачи в большинстве случаев являются многокритериальными, в частности и поставленная в диссертации. Известен ряд способов сведения многокритериальных задач к однокритериальным. Наиболее формализованным и практически исполвзуемым является способ, основанный на выделении одного основного критерия и наложения ограничений на остальные, который применен для решения поставленной в диссертации задачи.

Так как метрополитен является дотационным предприятием, в качестве основного выбран критерий Ж,, который при решении задачи минимизируется. Критерий 1УД наряду с емкостями накопителей учитывается в качестве ограничения.

Структура целевой функции для критерия оптимизации .

К = {пвх; Пвых; Пп„; ; X,; Хк; Хэ; ; ; Л^} тт (6)

Ограничения задачи:

гв*Евм (7)

^ ^т.э (8)

г^^Ем (9)

^Л ^Дтт 00)

где £вн — нормативная емкость вестибюля; 2Ь - фактическое заполнение вестибюля; £гТ.э - нормативная емкость зоны между турникетами и эскалатором; — фактическое заполнение зоны между турникетами и эскалатором; Етя - нормативная емкость платформы; - фактическое заполнение платформы.

В данной задаче управляемыми переменными являются только состояния устройств. Переменные, определяемые пассажиропотоками и потоками поездов, являются неуправляемыми в рамках решаемой задачи.

Таким образом, решение общей задачи (6) сводится к решению N задач ЯП вида:

= {Хд;Хк;Хэ;ХТ;Хп;Хэп)^тт (11)

— Т

где АГ; Л^-^; Тш - время работы метрополитена в течение

суток; тл — интервал времени, в течение которого пассажиропотоки (П^Пру^П^^П^П^) принимаются постоянными. Значения пассажиропотоков определяются, как среднее на интервале гл при п - в соответствии с выражением (3).

Определение режимов работы устройств рассмотрено на примере пересадочного узла Петербургского метрополитена Площадь Восстания -Маяковская, который включает станцию Маяковская, станцию Площадь

Восстания, которая имеет два выхода - один из них на улицу Восстания, второй - на Московский вокзал, пешеходный и эскалаторный переходы,

В качестве примера, приведено определение режимов работы эскалаторов для заданного интервала времени (5 мин.), с применением ПО MathCAD-200Ii. Задача решается поэтапно.

Заданы: вектор V — вектор пассажиропотоков, задаваемый оператором или полученный из регрессионной модели пассажиропотоков, каждое значение вектора представляет собой отдельный пассажиропоток, например, значения К / V2; V4 характеризуют соответственно, входные пассажиропотоки станций Площадь Восстания I, Площадь Восстания 2 - Московский вокзал (MB), Маяковская (V0 — одно значение потока уs, который

представлен на рис.3); значения Vt;V^Vb - выходные пассажиропотоки тех же станций; значения У6 и Vj характеризуют пассажиропотоки пешеходного и эскалаторного переходов пересадочного узла «Площадь Восстания - Маяковская». Вектор X характеризует начальное состояние эскалаторов, например Х0;Хг;Х4 - число эскалаторов на спуск станций пересадочного узла соответственно; Хх;Хъ;Xs - число эскалаторов на подъём станций пересадочного узла соответственно; значения Хь и Х1 - число эскалаторов на спуск и подъём соответственно, эскалаторного перехода пересадочного узла Площадь Восстания - Маяковская. Вектор С определяет стоимость эксплуатации каждого эскалаторов пересадочного узла (в условных единицах).

Условия и ограничения задачи (Given ):

f{X):=C-X Х>0 D-XZJ (12)

X0 + Xt £3 Х2+Хг £3 x4+xs £3 Х6+х7 < 4 (13)

где, функция /{х} характеризует стоимость эксплуатации заданного количества эскалаторов пересадочного узла, В - пропускная способность эскалатора, условия (13) определяют максимальные значения количества эскалаторов.

АК Мттке(/,Х)

АК =

'1.957** '2>

1.184 1

1.666 2

0.833 АЯ' = 1

1.83 2

0.835 1

2.061 2

А

(14)

где, АКМШтяе{/, X) функция минимизации количества работающих эскалаторов по стоимостному критерию. Значения полученного вектора АК представляют собой необходимое количество работающих эскалаторов, например, АК^ - определяет необходимое количество работающих на спуск эскалаторов станции Площадь Восстания 1. Результатом решения задачи оптимизации является вектор АН', с рекомендуемыми значениями состояний эскалаторов, который получен путем округления значений вектора АН. В соответствии с вектором АК' рассчитывается стоимость эксплуатации эскалаторов пересадочного узла в соответствии с определенными при решении режимами работы устройств. Аналогично рассчитывается требуемое количество: дверей, кассовых окон, автоматических турникетов, пунктов ручного контроля; и стоимости их эксплуатации, в зависимости от интенсивности соответствующих пассажиропотоков пересадочного узла.

По результатам решения задачи составляются технологические карты (ПС) режимов работы устройств в плановых и нештатных ситуациях и при проведении плановых ремонтных работ, при этом условия определения максимального количества эскалаторов (13) - изменяются, и задача решается с учетом ремонта определенных устройств. Пример ТК режимов

работы устройств пересадочного узла метрополитена Площадь Восстания - Маяковская для интервала в пять минут (минимальный интервал получения данных по пассажиропотокам), приведен на рис. 4.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КАРТА

Станция пересадочного > 2 Интервал 8-00-8-05

узла ь Двери Турнике- Эскала- Я Я, о я

ты торы В У

у 5« § о О и> а (3 Я

1 £ 1 о § о и § X и сь С

1 ' к со Вход § 5 РЧ Кассы я 1 Пункт р; контроля г 35 щ 1" I а 3 к Й ¡Наверх

Площадь Восстания 1 1200 5 3 1 5 1 2 1

Площадь Восстания 2 1250 5 2 2 5 1 2 1 1 2 2

Маяковская 1138 5 2 2 4 1 2 1

Рис. 4 Применение результатов диссертационного исследования.

При наличии банка данных ТК и прогнозных данных по пассажиропотокам на соответствующий день и интервал, в АРМе ЭС-М автоматически выбирается подходящая ТК, что соответствует определению режима работы устройств. Кроме того, пользователь может при необходимости определять режимы работы устройств для заданных пассажиропотоков.

В четвертом разделе диссертационной работы рассмотрены вопросы сопряжения устройств метрополитена с устройствами городского транспорта и устройствами железнодорожного пригородного сообщения. Предложена математическая модель описания взаимодействия пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса.

Входной пассажиропоток метрополитена имеет следующий вид: пвхм = пв_ + П8ьУ = иш +иш+ ПВж, (15)

где, ПВ( М - общий входной пассажиропоток метрополитена; ПВы11КА — выходной пассажиропоток с железнодорожного вокзального комплекса; ПВ1У — входной пассажиропоток метрополитена с улицы; — сетевые

модели, описывающие пассажиропотоки, показанные на рис.5.

жд. КАССЫ

1 I I I I I 1М

Пассажиропоток перехода с платформы вокзала на платформу ст. Маяковская метрополитена (иМ|)

Пассажиропоток перехода с платформы вокзала на платформу ст. площадь Восстания метрополитена (Умг)

ДВЕРИ ДВЕРИ ВХОДА ВЫХОДА

Рис. 5 Схема пересадочного узла.

На рис. 5 представлена схема пассажиропотоков системы «Московский ж. д. вокзал - пересадочный узел метрополитена Площадь Восстания - Маяковская». По схеме пассажиропотоков пересадочного узла определяются направления пассажиропотоков в заданном узле.

Структурно-алгоритмическим описанием пассажиропотока является сетевая модель, которая строится по выявленным направлениям и является основой алгоритма прохода пассажиров по выбранному маршруту. Пример такой модели, показан на рис, 6, она описывает маршрут с платформы железнодорожного вокзала «Московский вокзал» на платформу станции метрополитена Маяковская (С/М1)» который показан сплошными стрелками на рис. 5.

а.

М А21 ^

А22

Аз1 п

«4

иг

Аз2

а <

Азз -

А34 -

Азз -

А3$ -

А37 -

Азе -

Аз9 -

' |Аэ ю|-

а1г А41

"и А42

г" А43

г13 А44

гт Г Ааз

ч А46

Г Авп

а

ИАюг

453-

и14

11

Аб1

Г®

Аез

«а,

Аб4

Г Аб5

125

Лее

Аб7

аП

42

2а

Атз

"2в Й

Ав1

Ааг

I- А9

А10

и

и

16

17

и

13

и

15

и«

Рис. 6 Сетевая модель маршрута.

На рис. 6 символами и оц, обозначены: А] — платформа железнодорожного вокзала «Московский вокзал»; а\ - условие выбора использования пригородных железнодорожных касс; аг — условие выбора пригородной железнодорожной кассы; А^д — А22 — пригородные железнодорожные

кассы, аз - au - условия выбора одного из выходных турникетов системы АСКОП-ЖД; A3i - Азю - выходные турникеты системы АСКОП-ЖД, с ручным контролем и багажным отделением; а%г - «je, - условия выбора одной из входных дверей метрополитена; А<ц — А46 - входные двери метрополитена; «17 - ais - условия выбора одной из касс метрополитена; Ац -А53 -кассы метрополитена; а19 - а24 - условия выбора одного из входных турникетов метрополитена; - Аб? - входные турникеты метрополитена, с ручным контролем и багажным отделением; ссгз - #26 — условия выбора одного из эскалаторов; А71 - А73 — эскалаторы станции площадь Восстания - 2 на спуск; а?} — условие выбора перехода (пешеходный и эскалаторный); «28 - условие выбора одного из эскалаторов на переходе; А8ь А82 -эскалаторы на переходе; А? - пешеходный переход; Аю — платформа станции « Маяковская» метрополитена.

На рис. 7 представлен алгоритм прохода пассажиропотока по выбранному маршруту, по которому составляется формализованное описание маршрутов пассажиропотоков пересадочного узла. Аналогично описывается модель U„2.

Для описания взаимодействия пересадочных узлов «Метрополитен -железнодорожный вокзальный комплекс» предложено использовать язык JICA, позволяющий за счет формальных преобразований структурировать описание результатов обследования маршрутов отдельных пассажиропотоков в соответствии с использованием устройств пассажиропотоками на реальном объекте. Каждая сетевая модель имеет собственную структуру.

| А) — платформа железнодорожного вокзала |

.нет__

1 А^—пригородная касса 1 1

Ав1 - эскалатор пере»

Ли - эскалатор перехода 2

| Аю - платформа станции Маяковская |

I

Рис. 7 Алгоритм прохода пассажиров по выбранному маршруту.

Структура модели £/М( представляет собой переход с платформы железнодорожного вокзала на станцию Маяковская пересадочного узла метрополитена в соответствии с рис. 5:

С/м1= А,ип V,2 и¡3 V,4 и15 и,6 и„ Аю (16)

ип^а1Г^1се2^3Аг1о)Г^А221Ч4 (17)

и12=ау 11'А31 шТЧ1 а4 Т3А32 & ТЧ3 а5 Т!А33 СО ТЧ5 а6 Т7А34 а ТЧ7а7

t9AззíytlЧ9a8t1Чзбшt'Чпa9t,3A37йt,Чl3a,01',5Aз8й)t,ЧI5«J,tl7Aз9 ^ТП'Чз^ЧЧЧЧ'Ч'Ч'Ч'Ч18 (18)

а16ГА«©ГЧ*А«^ЧЧЧ,в (19)

£/,4-а,7 Т1 А51 ЙТЧ1 ахг Т3А52<у ПъА5,1Ча (20)

и15=а19 Т1 Аб, в> ТЧ1 а20 Т3Аб2 <у ТЧ3 Т3А« о 1Ч5а2217Аа <и ТЧ7 а23ГАв1вГ1Ч9аа4Г|,А«вТ,ЧиА«4ЧЧЧЧ,Чи (21)

1/1б=а25 ГА71 Й) ТЧ'«м Га72о> ТЧ3Ап4ЛИ (22)

с/1т=а28 Т1А9<у1Ч1а29 13А81 а> ГЧ3А824Ч4 (23)

С/«2= А,и2, и^Огэ и24 и25 и« А8 (24)

В результате анализа моделей Ци и им2 определено, что и2(= и», и22= и12, игз" и^, и24= и^, 025= и», и2б= и^, поэтому модель и„2 описывается параметрами модели Ц*,. Описанный с помощью ЛСА пассажиропоток применяется в качестве исходных данных для решения задач СППР.

С помощью этой модели определяется выходной пассажиропоток Пвых жл.. который зависит от расписания электропоездов железнодорожно-

го транспорта. Учитывая, что интервал учета пассажиропотока метрополитена 5 минут, то для этих интервалов « , что позволяет получить достоверную информацию о пассажиропотоке, которая необходима для правильного управления устройствами метрополитена. Кроме того, расписание железнодорожного пригородного сообщения позволяет прогнозировать входные пассажиропотоки станции или пересадочного узла метрополитена.

В пятом разделе рассмотрены вопросы экономического эффекта, полученного при решении задачи оптимизации.

Метрополитен, как вид городского железнодорожного транспорта, является дотационным предприятием, что предполагает независимость доходов от количества перевезенных пассажиров. Поэтому основной эффект от применения СППР и гибкого управления устройствами заключается в сокращении эксплуатационных расходов за счет сокращения трудозатрат эксплуатационного штата (электромонтеров, кассиров и др.), обслуживающего технические средства и за счет сокращения материальных затрат (электроэнергия, прочие затраты и др.). Экономия работы ^рассчитывается по формуле:

Л^ЛЭ+ЛГ (25)

где Лэ - экономия материальных затрат по устройствам (электроэнергия и т.д.); Лг~ экономия трудозатрат по устройствам.

Показатели Д, и 4- зависят от количества часов экономии по устройствам Д/. Например, при расчете экономии по эскалаторам, выбранного пересадочного узла, получено Л^ ~ 0,75ч за смену, тогда Лэ = 1004,1 бруб за смену и Ар = 4016,67руб. Следовательно, экономия равна А — 5021,83руб за смену.

Кроме того, гибкое управление устройствами позволяет улучшить качество обслуживания пассажиров за счет сокращения очередей перед

устройствами, и тем самым сокращения времени прохода пассажира через устройства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований в диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Разработана математическая модель пассажиропотоков в пересадочном узле метрополитена, обеспечивающая определение режимов работы устройств в соответствии с фактическим пассажиропотоком.

2. Сформулированы требования к системе поддержки принятия решения, определяющие целесообразность применения метода ЛП для исследования пересадочных узлов метрополитена.

3. Разработано формализованное описание пересадочных узлов метрополитена, позволяющее впервые применить метод ЛП для определения режимов работы устройств пересадочного узла метрополитена.

4. Предложена методика решения задачи оптимизации режимов работы устройств метрополитена в зависимости от входных, выходных пассажиропотоков и пассажиропотоков перехода пересадочного узла.

5. Предложена методика построения технологических карт для реальных пассажиропотоков на основе результатов решения задачи оптимизации.

6. Предложено использовать язык ЛСА для описания взаимодействия пересадочных узлов метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса, что позволило минимизировать формализованное описание взаимодействия пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса, для прогнозирования входного пассажиропотока метрополитена, с учетом маршрутов следования.

7. Разработана технология применения результатов решения задачи оптимизации режимов работы устройств пересадочных узлов метрополитена в АРМе ЭС-М.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

[1] Соколов В .Б., Быкова (Константинова) Т.Ю., Калиновский А.И. Имитационная модель метрополитена. // Межвузовская научно-техническая конф. «Шаг в будущее» / Тезисы докладов, ПГУПС, СПб, 2002. - с. 34-37.

[2] Василенко М.Н., Марков Д.С., Соколов В.Б., Сорокин К.Г., Константинова Т.Ю. Имитационная модель обслуживания пассажиропотоков на метрополитене. И Сборник научных трудов «Конструирование, сертификация и техническая эксплуатация устройств и систем железнодорожной автоматики и телемеханики» / ПГУПС, СПб, 2003. - с.17-25.

[3] Константинова Т.Ю., Зайцев Р.В. Методы оптимизации режимов работы устройств станций, узлов и линий метрополитена // Межвузовская научно-техническая конференция «Шаг в будущее» / Тезисы докладов, ПГУПС, СПб, 2003. - с. 56.

[4] Константинова Т.Ю. Методы оптимизации режимов работы устройств метрополитена. /Сб. «Разработка и эксплуатация новых устройств и систем железнодорожной автоматики и телемеханики», ПГУПС, СПб, 2004.-с. 39-42.

[5] Константинова Т.Ю.Формал изация задачи оптимизации режимов работы устройств метрополитена. // Международный сборник трудов молодых ученых, аспирантов и докторантов «Железнодорожный транспорт: проблемы и решения» / вып. 7, ПГУПС, СПб, 2004.- с. 3-6.

[6] Константинова Т.Ю. Методы оптимизации режимов работы устройств станций, узлов и линий метрополитена // Межвузовская научно-техническая конференция «Шаг в будущее» / Тезисы докладов, ПГУПС, СПб, 2004.-с. 173-175.

[7] Константинова Т.Ю. Анализ сопряжения пересадочного узла «Вокзал - пересадочный узел метрополитена» // Сборник трудов аспирантов и молодых ученых «Известия Петербургского университета путей сообщения» /вып. 1, ПГУПС, СПб, 2004. - с. 89-94,

[8] Марков Д.С., Константинова Т.Ю. Определение режимов работы устройств метрополитена при взаимодействии с различными пассажиропотоками // Сборник научных трудов «Проблемы разработки, внедрения и эксплуатации микроэлектронных систем железнодорожной автоматики и телемеханики» / ПГУПС, СПб, 2005.-е. 70-73.

[9] Марков Д.С., Константинова Т.Ю. Применение оптимизационных методов для определения режимов работы устройств метрополитена. Сб. «Вестник ПГУПС», СПб.: 2006.- Вып.З, - с.15-18.

Подписано к печати 19.09.0бг. Печл.- 1,5

Печать - ризография. Бумага для множит, апп. Формат 60x84 1\1б

Тираж 100 экз. Заказ № _

СР ПГУПС 190031, С-Петербург, Московский пр. 9

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ УОП МЕТРОПОЛИТЕНА.;.

1.1 Определение множества рассматриваемых УОП и их свойств.

1.2 Анализ существующей технологии задания режимов работы УОП метрополитена с учетом плановых ремонтов и отказов.

1.3 Анализ известных методов оптимизации в соответствии с классом решаемых задач.

1.4 Современное состояние задачи анализа пассажиропотоков метрополитена и пригородного железнодорожного сообщения.

1.5 Постановка задач диссертации.

1.6 Выводы.

2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРОПОТОКОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ УОП МЕТРОПОЛИТЕНА.

2.1 Формализованное описание пассажиропотоков метрополитена.

2.2 Выбор математического аппарата и синтез модели пассажиропотоков.

2.3 Выводы.

3 ОПРЕДЕЛЕНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ УОП МЕТРОПОЛИТЕНА НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННОГО МЕТОДА.

3.1 Определение критериев оптимизации и синтез целевой функции.

3.2 Синтез формализованной схемы и структуры СППР с элементами оптимизации.

3.3 Оптимизация режимов работы УОП пересадочных узлов метрополитена при различных значениях интенсивности пассажиропотоков

Определение числа переменных для эксперимента.

3.4 Технология применения задачи оптимизации режимов работы УОП метрополитена.

3.5 Выводы.

4 СОПРЯЖЕНИЕ УОП МЕТРОПОЛИТЕНА С УОПАМИ ГОРОДСКОГО ТРАНСПОРТА И УОПАМИ ПРИГОРОДНОГО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА.

4.1 Математическая модель системы «метрополитен - пригородное сообщение».

4.2 Методика решения задачи взаимодействия пассажиропотоков в системе метрополитен - пригородное железнодорожное сообщение.

4.3 Выводы.

5 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ > ОПТИМИЗАЦИОННОГО МЕТОДА.

5.1 Экономическая характеристика метрополитена.11Q

5.2 Расчет сокращения эксплуатационных расходов.

5.3 Выводы.

В настоящее время, в связи с увеличением народонаселения наблюдается рост внутригородских пассажироперевозок. В частности возрастают и пассажиропотоки каждого района, поэтому необходимо развивать транспортную систему. Она включает в себя наземный пассажирский транспорт, метрополитен и пригородное железнодорожное сообщение. Метрополитен - это перспективный вид городского транспорта. Развитие метрополитена предполагает строительство новых станций, пересадочных узлов (ПУ) и линий метрополитена и рационализацию использования существующих.

В области исследования проблем метрополитена известны исследования многих авторов: Астрахана В.И., Баранова JI.A., Василенко М.Н., Головичера Я.М., Дегтярева Д.П., Елсукова В.А., Ембулаева В.Н., Ерофеева Е.В., Катушки-ной Н.В., Козлова В.П., Левановой Д.С., Маркова Д.С., Межоха А.К., Сидоренко В.Г., Симакова Е.В., Смирнова В.И., Соколова В.Б. Их работы и исследования посвящены вопросам организации движения, подвижного состава, анализу пассажиропотоков, автоматизированным комплексам, системам автоматизированного управления, системам массового обслуживания, проектированию станций метрополитена с учетом расположения объектов железнодорожного транспорта.

Рассмотренные вопросы учета объектов железнодорожного транспорта в работе Смирнова В.И. [83] не решают задачи сопряжения пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного сообщения. Кроме того, необходимо описание пассажиропотоков железнодорожного транспорта для прогнозирования пассажиропотоков метрополитена.

В разработанной на кафедре «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС и внедренной в эксплуатацию на Санкт-Петербургском метрополитене в 2000 г. экспертной системе метрополитена (ЭС-М) решены вопросы взаимодействия пассажиропотоков. Однако недостатком ЭС-М является то, что в ней в явном виде не учитываются ПУ. Они определяются как находящиеся рядом, отдельные станции [47].

Из вышесказанного следует, что задача оптимизации режимов работы устройств обслуживающих пассажиропотоки (УОП) ПУ метрополитена остается актуальной и имеет практическое значение.,

В первой главе проведен анализ существующей литературы по выбранной проблеме.

Во второй главе применена методика регрессионного статистического анализа для моделирования пассажиропотоков.

В третьей главе решена задача определения оптимальных режимов работы устройств пересадочного узла в зависимости от пассажиропотоков различной интенсивности и предложена методика применения результатов решения задачи.

В четвертой главе разработана методика описания узла сопряжения метрополитен - железнодорожное сообщение и применения результатов описания в качестве исходных данных по пассажиропотокам для решения задачи оптимизации.

В пятой главе диссертации проведен анализ метрополитена с точки зрения экономической теории и произведен расчет экономии эксплуатационных расходов.

5.3 Выводы

1. Дана характеристика метрополитена с точки зрения экономической теории, с учетом того, что метрополитен является дотационным предприятием.

2. Рассчитан экономический эффект внедрения результатов диссертационного исследования для одной смены.

В результате проведенных исследований в диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Разработана математическая модель пассажиропотоков в ПУ метрополитена, обеспечивающая определение режимов работы УОП в соответствии с фактическим пассажиропотоком.

2. Сформулированы требования к системе поддержки принятия решения, обеспечивающие обоснование целесообразности применения метода линейного программирования для исследования ПУ метрополитена.

3.Разработана формализованная схема ПУ метрополитена, позволяющая впервые применить метод линейного программирования для определения режимов работы УОП ПУ метрополитена.

4. Предложена методика решения задачи оптимизации, обеспечивающая автоматическое определение режимов работы УОП метрополитена в зависимости от входных, выходных и пассажиропотоков перехода ПУ.

5.Предложена технология применения результатов решения задачи оптимизации режимов работы УОП, позволяющая строить технологические карты для различных интенсивностей пассажиропотоков и нештатных ситуаций.

6. Для описания взаимодействия ПУ метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса предложено использовать язык JICA, что позволило минимизировать формализованное описание взаимодействия пассажиропотоков метрополитена и железнодорожного вокзального комплекса.

1. Автоматизация управления поездами магистральных железных дорог и метрополитенов. Сб.] под ред. д.т.н., проф. Л.А. Баранова. М., МИИТ, 1989-127с.

2. Автоматизированная система контроля оплаты проезда на метрополитене (АСКОП-М). Техническое описание, С-Пб., ЗАО «Электронные системы», 1998,25 с.

3. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М., Наука, 1987. 248 с.

4. Астрахан В.И., Барышев Ю.А. «Системы автоматики для управления поездами метрополитена» М., «Транспорт» 1989г.

5. Астрахан В.И., Малинов В.М. Алгоритмы расчета и прогнозирования пассажиропотоков-Тр. ВНИИЖТ, 1978, вып. №598, с.121-123.

6. Астрахан В.И., Малинов В.М. Алгоритмы расчета и прогнозирования пассажиропотоков метрополитена. В сб.: Проблемы развития метрополитенов СССР. Труды ЦНИИ МПС, вып. 543. М., Транспорт, 1978, с.82-87.

7. Астрахан В.И., Лисицын В.М., , Максимов В.М., Малеев В.В.Системы автоматического управления движением поездов метрополитена. ТР. МИИТ, 1971, вып. 370, с. 105-134.

8. Баранов Л.А. Автоматизация и управление поездами магистральных дорог и метрополитенов. М., 1996г.

9. Баранов Л.А. Анализ погрешностей цифровых способов измерения скоростей и ускорений поездов Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1980, вып. 661, с.11-40.

10. Баранов Л.А. Тренажер поездного диспетчера линии метрополитена // Метро и тоннели. 2002. № 1. С. 66 67.

11. Баранов Л.А., Головичер Я.М., Ерофеев Е.В., Максимов В.М. Микропроцессорные системы автоведения электроподвижного состава. М: Транспорт, 1990. 272с.

12. Баранов JI.A., Ерофеев Е.В., Межох А.К. Алгоритм управления движением поездов метрополитена при помощи управляющего вычислительного комплекса. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1978, вып 612,40с.

13. Баранов JI.A., Ерофеев Е.В., Сапожников В.В., Василенко М.Н., Быков В.П. Система поддержки принятия решений //Железнодорожный транспорт, №12,1994.

14. Баранов J1.A., Ерофеев Е.В., Сапожников В.В., Василенко М.Н., Быков В.П. Комплексная система поддержки принятия эффективных решений по управлению движением//Автоматика телемеханика и связь. №8, 1995.

15. Баранов J1.A., Шмелева Е.В., Эпштейн Г.Л. Аналитическая модель обработки информации в централизованной системе управления движением поездов метрополитена. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1978, вып. 612, с.93-99.

16. Барсуков В.Н. Рациональная организация пассажироперевозок на метрополитене в часы пик. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук (05.22.02)/ С-Пб, 1987.

17. Боровой К.Н. Исследование динамики движения поездов метрополитена для оперативного управления с помощью ЭВМ. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук (15.13.07)/ М., 1981.

18. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 312с.

19. Быков В.П. Теоретические и методологические основы построения систем поддержки принятия решений по управлению движением поездов на участках железных дорог. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора техн. наук. ПГУПС, СПб, 1996. 356с.

20. Быков В.П. Теоретические и методологические основы построения систем поддержки принятия решений по управлению движением поездов на участках железных дорог. Дисс. докт. техн. наук. ПГУПС, СПб, 1996. -356с.

21. Василенко М.Н. Теория и методы анализа качества функционирования117автоматизированных технологических комплексов на железнодорожном транспорте Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора техн.наук JL, 1993 49с.

22. Василенко М.Н. Теория и методы анализа качества функционирования автоматизированных технологических комплексов на железнодорожном транспорте. Дисс. докт. техн. наук. - Л., 1993 - 420с.

23. Василенко М.Н., Дегтярев Д.П. Проблемы автоматического управления движением поездов на метрополитене. VII Санкт-Петербургская конференция «Региональная информатика 2000». Труды конференции, СПб, 2000.

24. Василенко М.Н., Марков Д.С., Соколов В.Б. Имитационная модель линий метрополитена. VI Санкт-Петербургская конференция «Региональная информатика 1998». Труды конференции, СПБ, 1998.

25. Вентцель Е.В. Исследование операций. Задачи. Принципы. Методология. М., Наука, Главная редакция физ.- мат. литературы 1980.

26. Вентцель Е.В. Теория вероятностей и её инженерное применение. М., Наука. 2001.

27. Вентцель Е.В. Теория случайных процессов и её инженерное применение. М., Наука 2003.

28. Галлеев А.Г., Тихомиров В.М. Оптимизация: теория, примеры, задачи. М., Эдиториал УРСС, 2000. 320с.

29. Гарюгин В.А. Вопросы тарифного регулирования в государственном предприятии пассажирского транспорта «Петербургский метрополитен». Сб. «Государственное регулирование естественных монополий. Опыт, проблемы, перспективы». СПб, 2000.

30. Головичер Я.М. Исследование процесса автоматического управления скоростью поезда. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1980, вып. 661, с.60-70.

31. Гриненко А.В., Марков Д.С. Адекватность имитационных моделей систем управления железнодорожными станциями. «Новые разработки в области железнодорожной автоматики и телемеханики», Сб. тр. ЛИИЖТа, Л., ЛИИЖТ, 1981, с.32-38.

32. Дегтярев Д.П. Теория и методы автоматизации построения графиков движения поездов на метрополитене. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08)/ СПб, 2003.

33. Дэннис Дж. мл., Шнабель Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. Пер. с англ. М., Мир, 1998.

34. Елсуков В.А., Костылева Г.В., Кучумов В.Г., и др. Математическая модель пассажиропотоков метрополитена Вестник ВНИИЖТ, 1984, №4, с. 21-23.

35. Ембулаев В.Н. Модели, методы и алгоритмы расчета маршрутных кор-респонденций пассажиропотоков по данным входа-выхода. Автоматика и телемеханика. 1995. №10. с.78-85.

36. Ермаков С.М., Жиглявский А.А. Математическая теория оптимального эксперимента. М., Наука 1987.

37. Ермаков С.М., и другие. Математическая теория планирования эксперимента. М., Наука 1983.

38. Ерофеев Е.В. Математическая модель линии метрополитена. Тр. Ин119тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1978, вып. 612, с.82

39. Ерофеев Е.В. Оптимизация программ систем автоведения поездов. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1980, вып. 661, с.41 -50.

40. Ерофеев Е.В. Принципы построения систем автоведения поездов метрополитена и пассажирских поездов при электрической тяге. Автореферат диссертации на соискание ученой степени докт. техн. наук М., МИИТ, 1985.-48с.

41. Ерофеев Е.В., Головичер Я.М. Исследование алгоритмов программных систем автоведения пассажирских поездов. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1978, вып. 612, с. 12-19.

42. Ерофеев Е.В., Головичер Я.М. Исследование процесса управления временем хода в системе автоведения поезда. Вестник ВНИИЖТ, 1976, №5.

43. Жербина А.И. Методы построения на ЭВМ графиков движения поездов для систем управления перевозками на метрополитене: автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08). М.Д982-23 с.

44. Имитационная модель метрополитена ЭС-М СПб, ПГУПС ИМСАТ 2000.

45. Инструкция дежурному по посту телеуправления станции без путевого развития ДИ/124. Утверждена 15.05.2001г.

46. Инструкция дежурному по посту телеуправления станции с путевым развитием ДИ/122. Утверждена 11.05.2001г.

47. Инструкция дежурному по посту централизации ДИ/123. Утверждена 15.05.2001г.

48. Инструкция дежурному по станции ДИ/125. Утверждена 15.05.2001г.

49. Инструкция начальнику станции ДИ/121. Утверждена 11.05.2001г.

50. Исследование операций (модели, системы, решения):Сб.]/ Рос. Ак.наук, ВЦ /Под ред. д.ф.-м. н. В.В.Дикусара. М. ВЦ РАН, 1999. 59с.

51. Катушкина Н.В. Имитационная модель сети метрополитена. Сб. трудов первой Московской международной конференции по исследованию120операций. М.,1996 - с.42 - 49.

52. Клейн Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Мир, 1978. 325 с.

53. Козлов В.П. оперативное управление движением поездов в системе автоведения метрополитенов в периоды сбоя графика движения Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.13.07)/МГУПС.-М., 1990.

54. Козлов В.П., Межох А.К. Математическая модель пассажиропотока метрополитена. Тр. Ин-тов инж. ж.д. трансп., МИИТ, 1980, вып. 661, с.95-100.

55. Константинова Т.Ю. Анализ сопряжения пересадочного узла «Вокзал -пересадочный узел метрополитена» /, Сб. «Известия Петербургского университета путей сообщения», СПб, 2004. с. 89-94.

56. Константинова Т.Ю. Методы оптимизации режимов работы УОП метрополитена./ Сб. «Разработка и эксплуатация новых УОП и систем железнодорожной автоматики и телемеханики», СПб, 2004. с. 39-42.

57. Константинова Т.Ю. Методы оптимизации режимов работы УОП станций, узлов и линий метрополитена /, Конференция «Шаг в будущее». Тезисы докладов, СПб, 2004. с. 173-175.

58. Константинова Т.Ю., Зайцев Р.В. Методы оптимизации режимов работы УОП станций, узлов и линий метрополитена /, Конференция «Шаг в будущее». Тезисы докладов, СПб, 2003. с. 56.

59. Константинова Т.Ю.Формализация задачи оптимизации режимов работы УОП метрополитена./ Международный сб. трудов молодых ученых, аспирантов и докторантов, вып. 7, СПб, 2004 с. 3-6.

60. КругГ.К. Планирование эксперимента. М., Наука 1966.

61. Круг Т.К., Кабанов В.А., Фомин Г.А., Фомина Е.С. Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавания образов. М., Наука 1981.

62. Лазарев В.Г., Пийль Е.И., Турута Е.Н. Построение программируемых управляющих УОП. М., Энергоатомиздат 1984.121

63. Леванова Д.С. Прогнозирование пассажиропотока на метрополитене на основе математических моделей. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08)/ СПб, 2005.

64. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь. 1988.232 с.

65. Максименко О.А. Метод синтеза графика движения поездов на метрополитене. VII Санкт-Петербургская конференция «Региональная информатика 2000». Труды конференции, СПб, 2000.

66. Малинов В.М. Математическая модель для расчета и анализа показателей пассажиропотоков метрополитена. Вестник ВНИИЖТ, 1979, №2, с.53-55.

67. Марков Д.С. Методы построения имитационных моделей и исследования операционных характеристик систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте. -Дисс. канд. техн. наук. -Л, 1985. 309с.

68. Метрополитены. Нормы проектирования. СНиП 11-40-80.

69. Микони С.В. Децентрализованный подход к построению графика движения транспортной системы. VI Санкт-Петербургская конференция «Региональная информатика 1998». Тезисы докладов, СПб, 1998.

70. Никифорова Е.С. Труды Московского энергетического института. Планирование эксперимента Метод регрессионного анализа./ Под ред. Э.К. ЛецкогоМ., 1970.-23 с.

71. Новое в численном моделировании: Алгоритмы, вычисл. эксперименты, результаты. Сб.] / Рос. Ак. наук, под ред. чл.-корр. А.С. Холодова. М., наука, 2000. 22с.

72. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Меж122вуз. сб. научн. тр./ МО РФ, Воронеж, гос. техн. ун-т, Воронеж, ин-т высок. Технологий, Воронеж, Изд-во ВГТУ,2000. 173с.

73. Правила технической эксплуатации метрополитена Российской Федерации (ПТЭ-М РФ)

74. Рой JI.B., Третьяк В.П. Анализ отраслевых рынков. М.: МГУ, 2003.

75. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В. Теория дискретных УОП железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. М.: УМК МПС России, 2001.-312 с.

76. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Христов Х.А., Гавзов Д.В. Методы построения безопасных микроэлектронных систем железнодорожной автоматики. М.: Транспорт, 1995. 227 с.

77. Сербер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. 456 с.

78. Симаков Е.Н. Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08)/СПб, 2003.

79. Смирнов В.И. Оптимизация параметров проектирования пересадочных узлов «метрополитен железная дорога». Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08)/ JL, 1991.

80. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем. М., Высшая школа, 1985.271 с.

81. Соколов В.Б. Методы анализа характеристик обслуживания пассажиропотоков на метрополитене. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук (05.22.08)/ СПб, 2002.

82. Соколов В.Б., Быкова (Константинова) Т.Ю., Калиновский А.И. Имитационная модель метрополитена. Конференция «Шаг в будущее». Тезисы докладов, СПб, 2002. с. 34-37.

83. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. М., Наука, 1986. 328с.

84. Сухнин М.Ф. Численное решение некоторых экстремальных задач. М., Изд-во РУДН, 2000 г.

85. Фаминский Г.В., Ерофеев Е.В. Автоматические УОПа для вождения поездов.-М.: Транспорт, 1978.103с.

86. Федеральный Закон РФ «О естественных монополиях» от 19.07.1995 г.

87. Феофилов А.Н. Разработка и применение математической модели составления графика движения поездов метрополитена. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук (05.22.08)/ ВНИИ ж.д.трансп. М., 1989.

88. Хартман К., Лецкий Э., Шеффер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. М., «Мир». 1977, с. 115-124.

89. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управлении: Аналит.обзор/ Мин-во пром-ти, науки и технологий РФ, Всерос. научн.-техн. информ. Центр. М., ВНТИЦ, 2001. 75с.

90. Шалабаев Б.Р. Имитационное моделирование систем управления движением поездов на линии метрополитена Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук (05.22.08)/ МГУПС, 1994.

91. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М., Мир 1978.

92. Якушкин И.М. Время передвижения пассажира московского метрополитена. -Гор. хоз-во Москвы, 1960, №7. с.24-26.

93. Якушкин И.М. Пассажирские перевозки на метрополитенах. М. транспорт, 1982.175 с.

94. Якушкин И.М. Рациональная организация пассажирских перевозок метрополитена. М.: Строиздат, 1965. 99с.

95. Baranov L.A., Sidorenko V.G. Simulation Complex for Training and Supporting the Decision Maker in Subway Train Traffic Control Systems. — 18th Dresden Conference of Traffic and Transport Sciences. Germany; Dresden, 2001.