автореферат диссертации по транспорту, 05.22.01, диссертация на тему:Модели управления городскими транспортными потоками в условиях неопределенности внешней информационной среды

На правах рукописи

СЕЛИВЕРСТОВ ЯРОСЛАВ АЛЕКСАНДРОВИЧ

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ГОРОДСКИМИ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ВНЕШНЕЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ

О

Специальность 05.22.01 - Транспортные и транспортно-технологические системы страны, ее регионов и городов, организация производства на

транспорте

1 з т т

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005568998

Санкт-Петербург - 2015

005568998

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении

науки «Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук» (ИПТ РАН)

Научный Стариченков Алексей Леонидович

руководитель доктор технических наук, доцент,

заведующий лабораторией «Проблем безопасности транспортных систем» ФГБУН «Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук»

Официальные Ларин Олег Николаевич

оппоненты: доктор технических наук, доцент,

профессор кафедры «Логистика и управление транспортными системами» ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ)»

Ведущая организация:

Феофилова Анастасия Александровна

кандидат технических наук,

доцент кафедры «Организация перевозок и дорожного движения» ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный строительный университет»

ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ)»

Защита состоится «11» июня 2015 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 223.012.01 на базе Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации по адресу: 196210, г. Санкт-Петербург, ул. Пилотов, 38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета и на сайте http://spbguga.ru/530-ob-yavleniya-o-zashchite-dissertatsij

Автореферат разослан «_» апреля 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

— / Я.М. Далингер

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования и степень ее разработанности.

Повышение темпов экономического развития России, заявленное в Стратегии социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 года, в условиях глобальной конкуренции и геополитического соперничества, охватывающего не только традиционные рынки сырья, товаров, капиталов, технологий и рабочей силы, но и системы национального управления поддержки 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.

Значительные диспропорции в размещении мест проживания населения и приложения труда, характерные для большинства мегаполисов России, приводят к появлению маятниковых пассажирских и транспортных потоков, а существующий дефицит транспортных коммуникаций и отсутствие интеллектуальных систем управления дорожным движением в «часы пик» становятся основной причиной потерь времени, экологического ущерба, причиной стрессов участников транспортного процесса и возникновением чрезвычайных дорожных ситуаций.

Управление транспортной системой крупных городов с применением информационных технологий широко используется в мировой и отечественной практике организации дорожного движения. Фундаментальные проблемы транспортных систем решали О.В. Белый, А.Э. Горев, H.H. Громов, О.Г. Кокаев, и другие. Проблемы городского транспортного моделирования отражены в работах В.В Захарова, А.А.Замятина, В.В. Зырянова, В.Т. Капитанова, Г. И. Клинковштейна, А. В. Гасникова, В.В. Семенова, Е.А. Нурминского, Н.Б Шамрай, В.И. Швецова, и других. Решению проблем управления транспортом и логистикой в границах системного анализа посвящены работы B.C. Лукинского, О.Н.Ларина, Л.Б. Миротина, Д.А.Скороходова, И.М. Смирнова, В.В. Щербакова и других. Комплексные вопросы безопасности транспортных систем рассмотрены в трудах А.Л. Стариченкова, А.И. Рябчинского, М.Л. Маринова, Н.В. Шаталовой, Дж. Микульски и других.

В основе систем управления (СУ) городскими транспортными потоками (ГТП) лежат математические и программно-алгоритмические модели. К настоящему времени уже разработаны транспортные модели, которые с определенной степенью достоверности отображают реальные транспортные процессы. С их использованием вычисляются потоки и загрузка элементов сети, составляется расписание движений общественного транспорта, выполняется локальное управление активными элементами транспортной сети

с целью перераспределения транспортных потоков на особо загруженных участках. Основной проблемой создания достоверных моделей является получение статистической информации о поведении пользователей в сети. Эта информация представляется в виде матриц корреспонденции, точность которых, в виду отсутствия надлежащих систем мониторинга транспортной мобильности, не превышает 10%. Использование недостоверных данных, полученных посредством единичных опросов и локальных систем мониторинга транспортной мобильности, приводит к построению ложных транспортных моделей, сводит на нет эффективность принимаемых управленческих решений, делает невозможным построение достоверных матриц корреспонденций.

Устойчивая тенденция последовательного внедрения отдельных составляющих информационных систем управления дорожным движением в практику организации городского транспортного процесса в мегаполисах России не сумела повысить пропускную способность транспортных сетей, снизить количество дорожно-транспортных происшествий и качественно повысить безопасность дорожного движения. Несмотря на большое число существующих технических решений, современные модели управления городской транспортной системой (ГТС) не реализуют в полном объеме функции управления.

Таким образом, в настоящее время существует актуальная научная задача разработки достоверных моделей управления ГТП.

Объект исследования - транспортная система города.

Предмет исследования - модели управления городскими транспортными потоками, элементы городской транспортной сети и системы транспортного мониторинга.

Цель исследования состоит в решении задачи повышения качества управления ГТС в условиях неопределенности внешней информационной среды за счет разработки новых и совершенствования существующих моделей управления ГТП.

Для достижения поставленной цели решены следующие основные задачи:

1. Проведен анализ существующих систем управления городскими транспортными потоками.

2. Проведен анализ способов местоопределения, классификации, идентификации, аутентификации и бесконтактной диагностики состояния подвижных транспортных объектов.

3. Выполнен анализ моделей построения и оценки матриц корреспонденций.

4. Разработана структурная схема системы городского транспортно-логистического мониторинга и предложено ее согласованное включение в модель управления ГТС.

5. Разработана логико-алгебраическая модель представления исходных данных, лежащая в основе модели управления городскими транспортными потоками.

6. Разработана агентная модель ГТС.

7. Разработана графо-аналитическая модель городской транспортной сети.

8. Разработана модель управления городскими транспортными потоками.

9. Разработана модель классификации межагентных отношений в ГТС.

10. Разработана модель распределения городских транспортных потоков и проверена ее адекватность.

Методы исследования - методы построения и оценки матриц корреспонденции, методы дискретной математики и теории графов, методы и алгоритмы реляционной алгебры, методы местоопределения, идентификации и аутентификации на транспорте, методы решения задач маршрутизации транспорта на графах, методы обработки статистической информации, методы имитационного моделирования.

Результатами диссертационного исследования, выносимыми на защиту являются:

1. Структурная схема системы городского транспортно-логистического мониторинга;

2. Модель управления городскими транспортными потоками.

3. Модель классификации межагентных отношений в ГТС.

4. Модель распределения городских транспортных потоков.

Научная новизна результатов работы.

Новизна первого научного результата заключается в том, что в отличие от существующих решений, предложена структурная схема системы городского транспортно-логистического мониторинга (СГТЛМ) в составе модели управления ГТС. Предложена ее интеграция с системой Федеральной службы государственной статистики в границах единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации. Система, построенная по предлагаемому принципу, позволит осуществлять сбор данных о положении и состоянии транспортных объектов, а также передавать эти данные по каналам связи на устройства обработки информации и диспетчерские центры, сравнивать, анализировать и архивировать информацию. Внедрение предложенного решения позволит повысить управляемость поведением ГТС, включая возникновение опасных ситуаций на транспорте посредством информационного упреждения.

Новизна второго научного результата заключается в том, что предложена модель управления городскими транспортными потоками, в основу которой, в отличии от известных решений, положены принципы рациональной самоорганизации, включающие целевые ориентиры пользователя и целевые ориентиры системы. В целевые ориентиры пользователя укладывается первый принцип Вардропа и принцип безопасного следования, в целевые ориентиры городской транспортной системы укладывается второй принцип Вардропа и принцип надежного функционирования. Информационное наполнение модели производится на основе достоверной информации, поступающей с СГТЛМ. Внедрение предложенной модели системы управления способно повысить пропускную способность ГТС за счет устранения нерационального

распределения транспортных потоков, а также повысить надежность и управляемость за счет информирования участников транспортного процесса.

Новизна третьего научного результата заключается в том, что, в отличие от известных решений, предложена модель классификации межагентных отношений в ГТС. В основу модели положена формальная интерпретация социально-экономической активности городского населения через потребительскую активность, информационно-сетевую активность и транспортную активность городского населения. Предлагается подход к построению расширенной системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации. Таким образом, формальную классификацию отношений социально-экономической активности городского населения в системах управления городской транспортной системой предлагается производить с использованием расширенной системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации.

Новизна четвертого научного результата заключается в том, что в отличие от известных моделей, предложена модель распределения городских транспортных потоков, в основу которой были положены временные модели цепочек дневной активности городского населения, привязанные к достоверным матрицам корреспонденции. Предложенная модель позволила сбалансировать распределение городских транспортных потоков в связи с вводом в Санкт-Петербурге новых станций метрополитена: «Обводный канал», «Международная», «Бухарестская» и «Адмиралтейская», а также повысить эффективность управления ГТС и улучшить точность прогноза распределения транспортных потоков в мегаполисе.

Практическая значимость работы и полученных результатов определяется необходимостью перехода городской транспортной системы на новый уровень управления. Внедрение разработанных моделей управления ГТП в систему городского транспортного управления будет способствовать повышению: эффективности пассажирских, грузовых и специальных перевозок; эффективности реагирования на дорожно-транспортные происшествия и другие нештатные ситуации на улично-дорожной сети; безопасности дорожного движения; пропускной способности дорожной сети и, как следствие, росту инвестиционной привлекательности городской экономики за счет оптимизации транспортных перевозок.

Достоверность основных положений исследования обеспечена корректной постановкой задач и проведением натурных исследований, применением системного подхода при анализе предметной области, использованием современных расчетных методов и согласованностью полученных результатов с результатами работ других исследователей. Достоверность научных результатов подтверждается апробацией основных положений диссертации.

Обоснованность научных результатов определяется строгой аргументацией разработанных моделей, доказательным и корректным использованием апробированных методов исследования.

Реализация. В рамках диссертационного исследования был выполнен научно-исследовательский проект «Моделирование и оценка изменения динамики транспортных потоков с вводом метрополитеном станций «Обводный канал», «Адмиралтейская», «Бухарестская», «Международная». Научное направление: Транспорт. Диплом: серия ПСП №10605. Проект стал лауреатом конкурсного отбора среди молодых ученых, молодых кандидатов наук вузов и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга в 2010 году и был поддержан Комитетом по науке и высшей школе Правительства Санкт-Петербурга.

Внедрение результатов работы.

Результаты работы «Моделирование и оценка изменения динамики транспортных потоков с вводом метрополитеном станций «Обводный канал», «Адмиралтейская», «Бухарестская», «Международная» были использованы Российско-Немецкой компанией «А+С Консалт» при разработке транспортной модели городского общественного пассажирского транспорта Санкт-Петербурга о чем свидетельствует Акт о внедрении результатов работы № А01-07-10.

Результаты диссертационного исследования были использованы в ФГБУН Институте проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук (ИПТ РАН) при выполнении следующих государственных научно-исследовательских работ 2011- 2014 годов:

1. НИР «Разработка методологии имитационного моделирования процесса интегрального обслуживания мультимодальных транспортных потоков», № государственной регистрации: 1-121-09.

2. НИР «Разработка научных основ построения интеллектуальных транспортных систем, на примере мегаполиса», № государственной регистрации: 114080450059.

Апробация работы. Научные результаты диссертационного исследования докладывались на семинарах в ИПТ РАН, в Доме ученых им. М. Горького Российской академии наук, а также на XII Международной научно-практической конференции: «Логистика: современные тенденции развития» , X Международной научно-практической конференции «Логистика: современные тенденции развития» , III Научно - практической конференции молодых ученых РАН «Фундаментальная и прикладная наука глазами молодых ученых. Успехи, перспективы, проблемы и пути их решения», Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт России: проблемы и перспективы 2011», Международной научно-практической конференции «Транспорт России: проблемы и перспективы-2014».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 5 статей в ведущих рецензируемых журналах перечня ВАК, 6

публикаций в материалах научных конференций, научных журналах и сборниках научных трудов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы, включающего 172 источника и приложения. Общий объем работы 179 страниц, 67 рисунков, 8 таблиц.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введение обоснована актуальность темы, поставлена цель и сформулированы основные задачи исследования, определены предмет и объект исследования, раскрыта научная новизна и значимость результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих систем управления городскими транспортными потоками с выявлением недостатков, не позволяющих производить сбор разнородных данных для построения достоверных матриц корреспонденции.

В отличие от существующих схем транспортного мониторинга предложено построение структурной схемы городского транспортно-логистического мониторинга (ССГТЛМ), обеспечивающей комплексное наблюдение за транспортными объектами и их состоянием. Формальное наполнение ССГТЛМ опирается на аналитически выведенные условия достоверной мобильности, обуславливающие наличие функций идентификации, аутентификации, местоопределения и распознавания состояний подвижных и стационарных объектов городской транспортной системы, при этом ГТС задается множеством элементов:

ге:Э = {э,.,/=1,...,Аг}, (1)

где ТБ- городская транспортная система; {э, }- элементы ГТС. Условия достоверной мобильности трактуются в следующей интерпретации:

1) каждый объект, входящий в городскую транспортную сеть или находящийся внутри нее, должен иметь идентификатор;

Процесс идентификационной нумерации элементного множества ГТС реализован посредством отображения которое каждому объекту из

ТЕ ставит уникальный номер из I, т.е.

(2)

где / = |(£/7} - множество уникальных номеров.

2) состояния транспортных объектов в ГТС должны быть распознаваемы;

Процесс параметризации, обуславливающий процедуру аутентификации

и распознавания состояния элементного множества ТБ, задан оператором который каждому объекту в сети ставит в соответствие набор характеристик, присущих данному объекту, т.е.

/сн : ТБ->СН , (3)

где СН = ,r = 1,...,Р; / = l,...,jVj - множество характеристик элементов ГТС,chj' = (name,{value})- кортеж, пате - имя г-й характеристики, {value} -область допустимых значений.

3) процесс идентификации объектов в ГТС должен быть самоорганизован.

Выполнение 3-го условия определяется наличием в элементах ССГТЛМ блока потребительских функций, которые способствуют процессу внедрения подобных систем на принципах самоорганизации.

Для решения проблемы позиционирования Rdef=U< транспортных объектов в ССГТЛМ предложено комбинированное решение, совмещающее технологии глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), систем сотовой связи и локальных беспроводных радионавигационных сетей. Произведено построение ССГТЛМ и обоснована ее пригодность в осуществлении непрерывного транспортного мониторинга с целью информационного наполнения системы управления ГТП .

Во второй главе произведено формальное построение логико-

алгебраической модели исходных данных с учетом (1). Разбиение

множества TS на непересекающиеся совокупности подмножеств осуществляется следующим образом:

классов разбиения; с1 л - мощность класса разбиения (количество элементов в

Далее вводится процесс идентификационной нумерации элементного множества ТБ (2) и параметризации ТБ (3), обуславливающий процедуру аутентификации и распознавания состояния элементного множества ТБ. Динамика процессов в ГТС задана временным оператором /т, который каждому объекту из вставит в соответствие определенный момент или интервал времени из Т, т.е.

/г : ТБ —> [г^ V (гт; гт+1)], (5)

где Т- множество моментов или интервалов времени, на котором задано отношение строгого порядка, тх <г2,...,гт <гт+1; г^еГ - определенный момент времени, а (гт;гт+|) е Т - определенный интервал времени.

Элементы реальной ГТС в модели управления ГТП - это агенты А = {а,, / = 1,..., Дг}, заданные отображением /Т5~А, которое каждому элементу из ТБ ставит в соответствие агента из А с выполнением условий равномощности, т.е.:

(4)

классы разбиения; q -номер разбиения; d -глубина

классе).

/Т5-А: ге = {э,.,/ = 1,...,М->А = {а,.,/ = 1,...,^} (6)

(7); |75| = И (8)

/=1 ¡=\

На базе логико-алгебраической модели исходных данных строится модель операторного базиса ГТС, содержащая операторы измерения - /м, регулирования - /Ли планирования - /я, вида:

/с=(Л/;/Л;/л>. (9)

где /м = }= /лг и /сн и /г и : Уэ,- е 3 : [/;е3/ (/>э, ]-> (ф,, (*)], 5. (г) = / х /г/, х а, х с/г^' - состояние ОУ ГТС; е ([) = (х idj х а^ х с/г~7 -воздействие на ОУ; /д = (/£'' )= // и /ЛГС: Уэ, е 75,* е 7Н /лэ/ : л(75) -> (*л);

/я - оператор регулирования состояний ОУ ГТС; множество

регулирующих воздействий СУ ГТС; гэ,(ел)- регулирующее воздействие, поданное на ОУ э, е ТБ в момент /^еГ;///- оператор регулирования состояний для пользователя ГТС; с- оператор регулирования состояний для

ОУ ГТС; /я'-

оператор планирования состояний ОУ ГТС; ¿//ц' ситуация, в которой

находится ОУ ГТС в момент времени геГ; Яр (//>)- целевое состояние ОУ ГТС в момент ¡Р еТ- оператор планирования состояний для пользователя ГТС; /п8'н- оператор планирования состояний для объектов ГТС кроме пользователей.

Оценка соответствия текущего состояния ГТС требуемому реализуется через оператор контроля состояний /С5, который для каждого э, объекта ГТС,

находящегося в состоянии (?) в момент времени изТ, вычисляет величину

отклонения (гд) от требуемого состояния Л'/.' (//)), т.е.

/сз=(/м (10)

где Е^ е 715- множество элементов ГТС, оказывающих влияние на объект э,.

Операторный базис ГТС реализует функционал управления на режимах оптимального и допустимого управления, т.е.:

Уэ, е ТБ,/т,/сн; = с1е/ 3/с,£/(ге):

, 1/(75)^ }е СН(11)

где /с, /с", /¿Ь'/с ' операторы: текущего управления, оптимального управления, допустимого управления и потери управления ГТС, соответственно; ^}, ^¡И?11- значения нижней и верхней границы множества параметров оптимального управления; \ск"т1'}- множество значений I— ых параметров; СН-1- область допустимого управления; вектор

состояния ГТС; <У(ГС) , , и(ТБ)Р - состояния ГТС, соответствующие

оптимальному, допустимому и потери управления;

Поведение В,(ТБ) элементов ГТС в модельной интерпретации задается динамическим агентным графом ГТС следующего вида:

В,(ТБ) = Г, (V- Е) = Г, (гИ (А- /?>, т)Г= Г, (Г, (А; Л) Т), (12)

где граф-регистратор отношений, задающий вершины

динамического агентного графа Г,(Г,(А;ЯУ,Т)-, А = {а,}- агентное множество

элементов ГТС, задающее множество вершин графа Я- множество

регистрируемых отношений между агентами, задающее множество дуг графа ,г|г](Л;Л); /с=>- оператор транзитивности отношений; О - знак свойства квазитранзитивности; Г¡{А-,Я)- агентный граф расширенных отношений.

Динамический агентный граф под действием оператора классификации преобразуется в динамический функциональный граф ВР, (ТБ) в соответствии с выражением:

В, (ТБ) = Г, {Г, (А; Я} т)-^->ВР, (ТБ) = Г, т), (13)

где Р - множество, классифицирующее функциональные отношения, обуславливающие поведение элементов ГТС посредством их динамические агентных графов Г,(Г,(А-,Я)-,Т).

Каждому элементу ГТС операторы измерения и классификации ставят в соответствие множество его динамических функциональных графов:

Уэ, З/аХ Л ^ (14)

Далее через агентную модель производится построение графоаналитической модели городской транспортной сети Гп (V; Е) с В, (ТБ) где 77 = транспортная сеть с множеством вершин V = {к} и

множеством дуг сети Е = {е}. Во множестве вершин V = А с В,{ТБ) выделено два подмножества - зарождения ТП (5 с V), и поглощения ТП (ОсГ), удовлетворяющих следующему выражению:

Д5с[7ЬиГ5иО]сга (15)

Множество потокообразующих пар отправления-прибытия задается декартовым произведением, согласно следующей зависимости:

1¥ = {\у = (д-,а):деБ,а<ЕО} (16)

Матрица транспортных корреспонденции задается массивом {/%,: и>е IV}, в котором каждой паре отправление-прибытие IV = (о; а) е IV ставится в соответствие определенный объем пользователей р№, которые из пункта отправления д должны прибыть в пункт прибытия а.

Маршрут на графе транспортной сети, соединяющий вершины дна задается последовательностью дуг следующего вида: е\ =(5 = п0 ~>щ),е2 =(п] ->п2)...,е£_1 = К_2-»п^), еь = (п£_, ->п£ =а), где при всех у-],..,,Ь + \, а множество альтернативных маршрутов

определяется следующим выражением:

N N Ь

^ = = (17)

1=1 1=м=\

Совокупность всех путей в графе транспортной сети обозначим через Р— Рк, тогда поток х„, следуя по пути р е Р, удовлетворяет условию:

[ реРы

(18)

Определить поток хр по пути через поток по дуге уе, в момент времени г е Т можно следующим образом:

(1 если дуга е проходит через путь р

О (в противном случае)

(19)

где © = (©<р : е е Е,р е р) - матрица инцидентности дуг и путей; у = (уе : е <5 £)-вектор, описывающий загрузку дуг сети;

Процедуру разбиения потока на элементы запишем в теоретико-множественной (20) и алгебраической (21) интерпретациях, т.е.:

'Т

1 = <1еГ

сн'- СНН-

и V? и-и и V

СН- СН-

, (20)

УТг

сну сн

:Тг

сн"

слТг , , =0; УН

1г — ь, Н I. : Н и I 1 п ь

сну сн" сп" сн(й сн"

ГЛН

= 0

1 = с1е/

Л N

V Л / X I у

(21)

где У.

е Тг и Н и Tg и Сг, д = 1,..., () 1- - потоковое множество на дуге

«е»;

мощность потокового множества на дуге «е»;

Tr tr - подмножество транспортных средств (TpC)7V вида СН~ ~к...К (виды

СИ-

или классы ТрС); Н А -подмножество пользователей Я вида

сн-

к и

СН~ -Л...Л (классы пользователей); -общее количество ТрС на дуге,

к I

л N

классифицированных по классам к; X X К ~ общее количество пользователей

я <

на дуге, классифицированных по классам Л; знак «~» читается как «представляет собой».

Принадлежность элементов потокового множества к определенной корреспонденции запишем в теоретико-множественном (22) и алгебраическом (23) виде, следующим образом:

t = def

У,

=1ГиГ

.4.

W , —W

+ Уе

t = def'

t = def

(22)

(23)

? = с1е/

XV ^ 7-1

где уе - количество пользователей, находящихся на дуге ееЬ в момент времени I = йе/", принадлежащих корреспонденциям \vefV, т.е. у™ = уе; у™-количество агентов, находящихся на дуге е&Е в момент времени t = def, не принадлежащих корреспонденции \velV.

Затраты ge., на преодоление участка пути представлены в виде:

V*,- 38е. (24)

4 и4 =|с/4Ч =сопз1,сИ1* = /{е,\уе. = 1,.,С,А = 1,.,д|(25)

Совокупные затраты ge включают постоянную и переменную составляющие.

В реляционной модели затраты ge. задаются в следующем виде:

(name, {value}), (name, {value})...; (name, {value}), (name, {value})...

si

st

, (26)

где name - имя У,Д-й характеристики; {value} - значение или область допустимых значений.

Удельные затраты пользователей Gp=[gp} на проезд по пути р в

алгебраической (27) и реляционной (28) интерпретациях, соответственно, представим в следующем виде

Gp=Gj+G%= 1(4+4) (27)

(пате, {Y.value}),(name, {Y.value})..;(name, fevalue}),(name, {Zva/ые})..

ьр Ьр

(28)

Поскольку на затраты по одному маршруту может влиять загрузка других маршрутов, то последние Gp представляют собой функции от загрузки всей

сети, то есть Gp=Gp{x). Тогда, взаимосвязь потоков по путям и дугам в

матричной форме, в обобщенном виде может описываться уравнением X = 07.

Операторный базис реализует целевую функцию управления процессами мобильности в ГТС, которая формируется под воздействием двух составляющих: целевых ориентиров пользователей Р{н) и целевых ориентиров ГТС p(ts/h). Вначале рассмотрим целевые ориентиры пользователя. Сформулируем их следующим образом:

1) пользователи сети независимо друг от друга выбирают маршруты следования, соответствующие их минимальным транспортным расходам (I принцип Вардропа), т.е

VheH,h^>u(d;a)->p:p<=Pw,xp>0,=>Gp(x)= min Gp(xz) = glv(xz) (29)

где p =el,...,ee; gtt,(xv)- минимальные транспортные затраты по маршрутам, соединяющим при загрузке сети пару weif вектором Х^;

2) продвижение пользователя по пути с минимальными транспортными расходами осуществляется в динамической области безопасной транспортной мобильности.

Под динамической областью безопасной транспортной мобильности понимается область движения Df., выбираемая пользователем самостоятельно,

исходя из имеющейся информации об участниках процесса транспортной мобильности, правилах дорожного движения и состоянии транспортной инфраструктуры посредством функции информационного обеспечения, в следующем виде:

VA,- еН,м{д-,а),р = р = е1,...,е( %{!ts) t = def:h.->DUe^f) (30)

Функция информационного обеспечения формируется системой

управления ГТС и предоставляет участникам транспортного процесса информацию о динамической области безопасной транспортной мобильности.

В диссертации представлена реализация второго целевого ориентира пользователя на примере определения участником транспортного процесса динамической области безопасной транспортной мобильности с использованием информации, получаемой от системы управления ГТС.

Рассмотрим целевые ориентиры ГТС. Они опираются на II принцип Вардропа и принцип надежного функционирования ГТС. Сформулируем их следующим образом:

1) пользователи сети выбирают маршруты следования, исходя из минимизации общих транспортных расходов (ОТР) городской транспортной системы, т.е.

'ГТС

С гтс + С гтс

Л

. , ггтс 'Тр +

->ПШ1.

(31)

где С11(:- общие транспортные расходы; Спс- переменная составляющая

постоянная составляющая общих

ггтс --ьЕР -

общих транспортных расходов; Огтс транспортных расходов, эквивалентная расходам, связанным с влиянием внешних факторов; Стг - общие транспортные расходы, зависящие от динамических характеристик транспортного потока; 7Т7 - индекс транспортного потока следующего вида: ТР = TR^uH\JGrкJTg.

Первый и второй принципы Вардропа имеют общий системный оптимум, представляющий собой функционал, минимизирующий время ожидания участников транспортного процесса на городской улично-дорожной сети, т.е. чем быстрее пользователь прибудет из пункта отправления в пункт назначения, тем меньше будет величина общих транспортных расходов. Отбросим постоянную часть ОТР в (31), тогда

Тгтс

>тр

(32)

Затраты Стр зависят от величины потока -X, интенсивности движения потока - М, времени движения потока - ТМ, добротности перемещения потока по сети ГТС - ОМ; пропускной способности сети - СМ. Таким образом, Стг примет следующий вид:

СТР = С1Т (Х- М; ТМ; (}М; СМ) (33)

Множеству показателей [Х;М;ТМ; (^М; СМ]соответствует интегральный показатель - время движения тп[тм(х)], следовательно, допустим переход от (33) к виду

С1Т {Х- М; ТМ; С>М; СМ) ~ СТР (ТМ(х)) (34)

Зависимость (34) выражается через функцию ограничений движения по времени

N

ТМ = тш г,-

/=1

1 + а

А

.^ = 2! А' А-

(35)

где /х={/х1,...,/х1,...,/х^) - вектор распределения ТП X по путям;г,° - время свободного движения по ¡-му пути; /хг ТП на 1 - м пути; с/и, >0- пропускная

способность ¡-го пути; йт^ =

1 + а

'Л

> 0 - время прохождения ТП по

¿-му пути; а,Ь- калибровочные коэффициенты.

В условиях реального времени соблюдение участником дорожного движения целевых ориентиров пользователя и ГТС идет через принятие решения о выборе кратчайшего по времени маршрута движения из пункта отправления в пункт назначения. Кратчайший по времени маршрут вычисляется бортовым навигатором транспортного средства или персональным планировщиком участника транспортного процесса с использованием информации, полученной от СГТЛМ.

Реализация первого целевого ориентира пользователя и первого целевого ориентира ГТС представлена на примере выбора водителем оптимального маршрута в режиме реального времени.

Рассмотрим второй целевой ориентир ГТС: 2) городская транспортная система в процессе движения пользователей функционирует в области допустимой надежности, т.е. для любого объекта у{ из множества (г.уи7ои7Ъ), который находится в поле действия операторов ГТС (/д/,/д,/я./с5>/^) существует оператор управления объектом у,-, который удерживает характеристики объекта у, в области допустимой надежности при помощи регулирующих воздействий Гу. (О, а именно:

Уу^^^То^Тс)^;/^,/^,^,^,!^:^.^^^^^^, (36)

где иу,- вектор состояния объекта/, ; ^ (/.V)- регулирующее воздействие, в момент времени ¡5, удерживающее объект у,- в области допустимой надежности средствами Р.

Таким образом, выполнение второго целевого ориентира системы управления ГТС позволяет удерживать состояние объектов ГТС в состоянии требуемой надежности и оперативно реагировать на возникновение аварийных ситуаций.

Реализация второго целевого ориентира ГТС представлена на примере работы системы управления эксплуатационным состоянием участка городской улично-дорожной сети.

В третьей главе представлено комплексное решение проблемы структурной упорядоченности неоднородных межагентных отношений в модели ГТС путем совместного использования системы уникальной идентификации субъектов социально-экономической деятельности (СУИССЭД), единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК ТЭСИ), единой адресной системы (ЕАС), подведомственных Федеральной службе государственной статистике по региону.

Осуществлено построение модели классификации межагентных отношений в ГТС. К основным составляющим модели относятся: в, (ts)-динамический агентный граф ГТС, определяющий динамическое поведение элементов ГТС; ICDi ={icddi}- множество идентифициро-классифицирующих документов; lDi = ^d^) = [СУ ИССЭД ] - множество уникальных идентификаторов 7] = \,...,п объекта э(, входящих в систему уникальной идентификации субъектов социально-экономической деятельности; СЦ = {с/,} = [ЕСЮС ТЭСИ]- множество иерархических классификаторов объекта э,, входящих в единую систему классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации; fM- оператор измерения; /г-временной оператор; - оператор классификации объектов ГТС в соответствии с множеством классификаторов CLt; fr - оператора распознавания отношений; f - jфг.. j-множество функциональных отношений между объектами ГТС.

Динамический агентный граф ГТС выражается через сумму (склеивание) подграфов потребительского, транспортного и информационно сетевого поведения пользователей и элементов ГТС, в виде

в,{ts) = Г," ((rf {v-e)kj rj{v-e)yj г?(v-e)\r)u ^'"(г,(v-e),Г), (37) где г,"¡¡г?{v;e)uг?(v-e)vjrt's(v;e)\t) - граф социально-экономической активности городского населения; Г^(У;Е)- граф потребительской активности городского населения; Г^(У;Е)- граф транспортной активности городского населения; - граф информационно-сетевой активности городского

населения; rjs'н{г,(у-,ё},т)- контрольный граф обратной связи ГТС.

Функциональные отношения f - \рп. ] между объектами

идентифицируются посредством множества Che ,т.е.

CLe = [ескк тэси о суиссэд и еас], (38)

где CLe- расширенная система классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации, CLe = [рскк тэси].

Временной оператор fT, операторы идентификации отношений fr и классификации j\f, разбивают множество f на множества упорядоченных отношений-классификаторов потребительской - fn, социально-инфраструктурной - f0, транспортной - fts и информационно-сетевой -fis деятельности, т.е.

[fT.f$.fr]

F = Fn^F0VFTskjFis, (39)

Таким образом, социально-экономическая активность пользователя /г,, представленная в составе динамического агентного графа ГТС (37), разбивается упорядоченным набором функциональных отношений (38) на однородные классы функциональных активностей, принимая следующий вид:

и Г* (г';- (г?' и Г,Л< (г* , (40)

= Г* (Г„;Г)и г} (/=■„;Г)и Г,' ;Г)и Г* ;Г) Классам функциональных активностей оператор классификации

ставит в соответствие надлежащие классификаторы из СЬе. Таким образом, динамический агентный граф социально-экономической активности пользователя А,-, переводится в наборы потребительских -СЬеы, социально-инфраструктурных -СЬе0, транспортных - СЬеТ5 и информационно-сетевых -СЬе15 динамических функциональных графов классификаторов в виде:

(СЬе„;Т)иГ* {СЬе0;Т)и Г* (СЬеГ1;Т)и Г* {СЬе^Т), (41) где СЬеы, СЬе0, СЬеТя, СЬе^ е СЬе

Очевидно, что общий вид формулы (41) для динамического агентного графа ГТС (37) под действием оператора классификации преобразуется в следующее выражение:

4

В, (ТБ) = (75) = Г1 (<СЬе; Т) (42)

В диссертации представлена реализация модели классификации межагентных отношений в ГТС на примере анализа процесса городской социально-экономической активности пользователя Иа с номером 1(1 \ .

Информационное наполнение данной модели осуществляется СГТЛМ через регистрацию процесса социально-экономической активности пользователя.

Регистрация процесса социально-экономической активности пользователя позволяет сформировать достоверные матрицы корреспонденции и произвести построение динамического агентного графа поведения пользователя (см.рисунок).

Предложенный подход классификации и упорядоченности социально-экономического поведения городского населения в границах интеллектуальных транспортных систем, развертываемых Министерством транспорта РФ и Федеральной службой государственной статистики позволит с единых позиций реализовать процесс автоматического анализа транспортной мобильности городского населения, а также устанавливать причинно-следственные закономерности в функционировании ГТС.

В диссертации представлена обобщенная модель управления ГТП, в основе которой лежат разработанные выше модели.

В четвертой главе проведен анализ методов построения матриц корреспонденции, а также разработана модель распределения ГТП, в основе которой лежат временные модели цепочек дневной активности городского населения, привязанные к достоверным матрицам корреспонденции.

В качестве эталонных цепочек дневной активности выбраны наиболее вероятные цепочки на интервале 1 месяц, с учетом дня недели.

Тогда, эталонный поведенческий граф транспортного процесса, обусловленного поведением городского населения, имеет следующий вид:

1=1 (/з/А)/

где Г?'- усредненная цепочка дневной активности г'1' пользователя/г, на

интервале 1 месяц; Г^ ^ - контрольный граф обратной связи пользователя /г, на интервале 1 месяц.

Транспортная активность городского населения функционально упорядочивается через расширенную систему классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации, в соответствии с (38)-(42).

На базе предложенной модели в программном пакете PTV Vision® VISUM осуществлен прогноз распределения динамических транспортных потоков на улично-дорожной сети Санкт-Петербурга и внутренней сети метрополитена с вводом новых станций метрополитена: «Адмиралтейская», «Обводный канал», «Бухарестская» и «Международная».

По результатам проведенного исследования выработаны рекомендации, направленные на улучшения транспортного обслуживания городского населения в Санкт-Петербурге.

В заключении приведены основные результаты работы, которые свидетельствуют о том, что разработанные модели обеспечивают надлежащее управление ГТС в условиях неопределенности внешней информационной и качественно превосходят существующие аналоги.

III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложена структурная схема системы городского транспортно-логистического мониторинга, которая, в отличие от существующих схем, обеспечивает комплексное наблюдение за транспортными объектами и их состоянием посредством функций идентификации, аутентификации, распознавания состояний и местоопределения.

2. Предложена модель управления городскими транспортными потоками на основе распределенной системы управления динамическими транспортными потоками. В отличие от существующих моделей, которые опираются на первый и второй принципы Вардропа, в основу разработанной модели положены принципы рациональной самоорганизации, включающие целевые ориентиры пользователя и целевые ориентиры ГТС. В целевые ориентиры пользователя укладывается первый принцип Вардропа и принцип безопасного следования, в целевые ориентиры ГТС укладывается второй принцип Вардропа и принцип надежного функционирования. Модели, построенные с учетом предложенных принципов, обладают большей адекватностью и достоверностью.

3. Предложена модель классификации межагентных отношений в ГТС. Классификацию отношений социально-экономической активности городского населения в системах управления ГТС, в отличие от существующих методов, опирающихся на абстрактные характеристики, типа: дом-работа или работа-магазин, предлагается производить с использованием расширенной системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации, увязанной с Федеральной службой государственной статистики по региону.

4. Предложена модель распределения ГТП. В основу модели положены эталонные цепочки дневной активности городского населения, упорядочивание которых осуществляется в границах расширенной системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации. Данная модель превосходит существующие модели, так как создание примыканий между районами, маршруты следования подвижных объектов и отрисовка

карты может осуществляться в автоматическом режиме с использованием информации полученной от системы городского транспортно-логистического мониторинга. На базе предложенной модели в программном пакете PTV Vision® VISUM осуществлен прогноз распределения динамических транспортных потоков на улично-дорожной сети Санкт-Петербурга и внутренней сети метрополитена с вводом новых станций метрополитена.

СПИСОК РАБОТ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные публикации в изданияха, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации для опубликования основных научных результатов диссертации:

1. Селиверстов, я.а. Моделирование процессов распределения и развития транспортных потоков в мегаполисах [Текст] / Я.А. Селиверстов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ» № 1/2013, С.43-49.

2. Селиверстов, Я.А. О логико-алгебраическом представлении транспортно-логистического процесса [Текст] / Я.А. Селиверстов, С.А. Селиверстов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2014. № 4(200). С.57-68

3. Селиверстов, Я.А. Построение моделей управления городскими транспортными потоками в условиях неопределенности внешней информационной среды [Текст] / А.Л. Стариченков, Я.А. Селиверстов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2014. №6 (210). С. 81-94.

4. Селиверстов, Я.А. О построении модели классификации межагентных отношений социально-экономического поведения городского населения в системах управления транспортными потоками мегаполиса [Текст] / Я.А. Селиверстов // Интернет-журнал «Науковедение», 2014 №5 (24) [Электронный ресурс]-М.: Науковедение, 2014 -.- Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/159TVN514.pdf, свободный. - Загл. с экрана.- Яз. рус. англ., С. 1-39.

5. Селиверстов, Я.А. Особенности построения системы городского транспортно-логистического мониторинга [Текст] / А.Л. Стариченков, Я.А. Селиверстов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ» № 1/2015.С. 29-36.

Научные публикации в других изданиях изданиях:

6. Селиверстов, Я.А. О применении методов искусственного интеллекта при построении современных логистических [Текст] / Я.А. Селиверстов, С.А. Селиверстов // Сб. трудов IX-я Междунар. науч.-практ. конф. 15, 16 апреля 2010г./ ред. кол.: B.C. Лукинский (отв. ред.) [и др]. - СПб. : СП6ГИЭУ,2010. -С.355-357.

7. Селиверстов, Я.А. Элементы моделирования процессов распределения и развития транспортных потоков в мегаполисах [Текст] / Я.А. Селиверстов // Труды конференции Всероссийской научно- практической конференции

«Транспорт России: проблемы и перспективы 2011». 22-23 ноября 2011г. СПб, ООО «Ю-Питер», 2011.С. 83-89.

8. Селиверстов, Я.А. О построении достоверных математических моделей транспортных процессов в коммуникационных сетях [Текст] / Я.А. Селиверстов // Материалы XII Междунар. науч.-практ. конф. «Логистика: современные тенденции развития» 19 апреля 2013г. / ред. кол.: B.C. Лукинский (ред.) [и др]. - СПб. : СПбГИЭУ, 2013. - С.364-367. ISBN 978-5-9978-0571-5.

9. Селиверстов, Я.А. Подходы к построению достоверных транспортных моделей [Текст] / Я.А. Селиверстов // Материалы работ молодежной научной конференции 23-24 мая 2013 года «Студенты и молодые ученые -инновационной России». - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2013. - 370 с. ISBN 978-5-7422-3958-1.

10. Селиверстов, Я.А. Подходы к построению достоверных транспортных моделей[Текст]/ Я.А. Селиверстов // III Научно - практическая конференция молодых ученых РАН «Фундаментальная и прикладная наука глазами молодых ученых. Успехи, перспективы, проблемы и пути их решения» Санкт-Петербург, 5-7 июня 2013 г.,-СПб,:000 «Издательство «ЛЕМА» - 110 с.

11. Селиверстов, Я.А. Моделирование процессов перераспределения транспортных потоков на городской транспортной сети Санкт-Петербурга с учетом ввода Приморской и Невской линий внутреннего[Текст] /Я.А.Селиверстов // Транспорт России: проблемы и перспективы-2014. Материалы международной научно-практической конференции. 1-2 октября 2014 г. СПб.: ИПТ РАН,- Санкт-Петербург, 2014.-319с.

Подписано в печать 10.04.2015 Формат 60*84 1/16

Печать цифровая Объем 1 п.л. Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149