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

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51775/2790-0886_2023_61_2_115
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.