Russian Federation
Modern routing systems and methods of dynamic optimization of traffic flows are considered, allow-ing to adapt to changing road conditions and improve transportation efficiency
routing, geographic information systems, shortest path, algorithms, loading of the road network, cost, distance
Интеллектуальные системы маршрутизации в современной транспортной отрасли приобретают все большую актуальность, особенно в условиях динамично меняющихся условий дорожного движения. Они позволяют значительно повысить эффективность использования транспортных средств и качество обслуживания потребителей, снизить затраты.
Основная задача при планировании и маршрутизации транспорта – это поиск оптимального, кратчайшего пути между пунктами в сети. В последнее время все чаще в практической деятельности применяются методы, основанные на геоинформационных системах (ГИС), которые продемонстрировали свою эффективность по сравнению с традиционными подходами. Программное обеспечение ГИС используется для оцифровки карт, отображения географических объектов и внедрения алгоритмов поиска оптимальных маршрутов, что позволяет визуализировать и управлять маршрутами. Основным компонентом таких алгоритмов являются комбинации методов Дейкстры и Флойда-Уоршалла, реализуемых на базе динамических параметров, таких как расстояние и время в пути. Эти параметры используют для отражения текущей ситуации в реальном времени, что позволяет более точно управлять подвижным составом. В результате формируется система, способная предлагать различные варианты маршрутов – как кратчайших, так и альтернативных – с учетом расположения объектов инфраструктуры.
Динамическая информация о дорожном движении, собираемая системой ГИС в реальном времени, используется для достижения оптимальной маршрутизации транспортных средств в условиях постоянно меняющихся дорожных условий [1, 2]. Однако, кратчайший путь по расстоянию не всегда обеспечивает минимальное время в пути. Поэтому возникает необходимость модифицировать алгоритмы, чтобы учитывать динамические параметры следующим образом:
1) Стоимость (Cij) напрямую пропорциональна уровню транспортной загрузки (Tij) на участке между узлами i и j.
2) Стоимость (Cij) прямо пропорциональна расстоянию (Dij) между двумя узлами.
3) Стоимость (Cij) обратно пропорциональна скорости движения транспортного средства (Vij) на данном участке.
4) Стоимость (Cij) пропорциональна фиксированному весу (W), который определяется на основе таких параметров, как затраты топлива или другие фиксированные показатели.
Таким образом, стоимость дуги между узлами i и j описывается уравнением:
Cij = W ∙ (Dij ∙ Tij) / Vij, (1)
что позволяет определить маршрут, минимизирующий общую целевую функцию, а также учитывать меняющуюся дорожную обстановку, модифицируя значения стоимости Cij в реальном времени.
Далее возникает необходимость в создании усовершенствованных моделей, способных учитывать загрузку улично-дорожной сети и предлагать наиболее оптимальные альтернативные маршруты. Это достигается посредством настройки механизма вывода и анализа данных, что обеспечивает более точное и взвешенное принятие решений. Постоянный рост числа транспортных средств на дорогах ведет к увеличению заторов, что подчеркивает необходимость разработки и внедрения более сложных и адаптивных алгоритмов управления дорожным движением. В конечном итоге, внедрение таких систем позволяет существенно повысить эффективность и снизить временные и финансовые издержки, делая городские транспортные системы более устойчивыми.
1. Abousaeidi, M. Geographic Information System (GIS) modeling approach to determine the fastest delivery routes / M. Abousaeidi, R. Fauzi, R. Muhamad // Saudi Journal of Biological Sciences. – vol. 23. – 2016. – pp. 555–564.
2. Poltavskaya, Yu.O. Razvitie intellektual'nyh transportnyh sistem s cel'yu povysheniya funkcionirovaniya transportnoy seti / Yu.O. Poltavskaya – Tekst: neposredstvennyy // Sovremennye tehnologii i nauchno-tehnicheskiy progress. – 2019. – T. 1. – S. 202-203.
