ИМИТАЦИОННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНЫХ МАРШРУТОВ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕВОЗОК

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51775/2790-0886_2023_61_2_115
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Для экономики любого государства одним из главных секторов промышленности является транспортный сектор. Для эффективного управления транспортными перевозками предлагается внедрение цифровых технологий и создание интеллектуальных транспортных систем. В данной работе авторы предлагают в качестве одного из модулей интеллектуальной транспортной системы рассмотреть систему имитационного анализа и прогнозирования оптимальных маршрутов перевозки грузов, основанную на комплексе математических моделей для организации транспортных перевозок. В предлагаемой имитационной системе рассмотрены, сформулированы и формализованы математические модели организации однопродуктовых и многопродуктовых транспортных перевозок по критерию стоимости и критерию времени, с ограничением на пропускную способность дорог и через промежуточные пункты. Представлена общая структура системы имитационного анализа и прогнозирования оптимальных маршрутов в организации транспортных перевозок. Для моделирования изменчивости параметров в математических моделях с произвольной функцией предлагается применить метод исключения Неймана. В работе предложены готовые формулы для моделирования основных законов распределения непрерывных случайных величин. Эти распределения включают нормальное, равномерное, экспоненциальное, линейное, гамма, Вейбулла и логнормальное распределения. Предложенные формулы позволяют эффективно моделировать значения этих распределений. Такое представление обеспечивает удобство и точность в проведении анализа и прогнозирования, связанных с указанными случайными величинами. Также был предложен алгоритм имитационного анализа и определения эффективного маршрута транспортных перевозок с учетом нестабильности параметров моделей.