Russian Federation
This study is conducted to review the models that can be used to estimate transport demand by ap-plying different trip generation approaches such as: HiGHS library methods, interior point method, simplex method, revision method
transport, optimization methods, transport demand, trip generation
Моделирование транспортного спроса играет основную роль в планировании эффективных маршрутных сетей, поскольку оно предоставляет возможность прогнозировать поездки в рациональном контексте. Спрос на поездки определяется как количество населения, которое будет использовать сегмент транспортной системы в течение определенного периода времени [1].
Выбор оптимизационных подходов является критически важным компонентом разработки модели. Для оценки матрицы корреспонденций городского пассажирского транспорта предлагается использовать робастную оптимизацию. Этот подход направлен на решение транспортных задач, учитывающих неопределенности в данных. В отличие от моделей, которые предполагают точность входных данных, робастная модель учитывает возможные погрешности и вариации, обеспечивая погашение грубых ошибок. Особенностью робастного моделирования является учет значений в диапазонах, а не в фиксированных числах. Целью робастной оптимизации является нахождение решения, которое будет приемлемым для всех допустимых значений параметров в заданных диапазонах.
Рассмотрим варианты оптимизации, которые возможно применять для решения транспортной задачи.
- Метод внутренней точки (Interior-point Method) – это класс алгоритмов, используемых для решения задач линейного и нелинейного программирования, находит оптимальное решение, перемещаясь внутри допустимой области, а не по ее границам. К преимуществам можно отнести: эффективность для задач с большим числом переменных и ограничений; устойчивость к численным ошибкам, так как решение производится внутри допустимой области.
- Симплекс-метод (Simplex Method) – это один из наиболее стандартных алгоритмов для решения задач линейного программирования итеративно, от одной вершины к другой, оптимизируя значение целевой функции на каждом этапе. Симплекс-метод эффективен и прост в применении, но в некоторых случаях может быть увеличено время расчета в циклах.
- Метод ревизии (Revised Simplex Method) является одним из вариантов классического симплекс-метода, разработанного для повышения эффективности вычислений, особенно при работе с большими задачами, путем работы с матрицами, что позволяет уменьшить объем вычислений.
- Highs-ipm (High-performance GHS) – алгоритм библиотеки HiGHS для решения задач линейного и целочисленного программирования, позволяет обрабатывать как непрерывные, так и целочисленные переменные, используя метод внутренних точек (Interior Point Method).
- Highs-ds (High-performance GHS) – алгоритм библиотеки HiGHS позволяет обрабатывать переменные, используя двойной симплексный метод (Dual Simplex Method) Эффективен для задач, где уже имеется допустимое решение и требуется его быстрое обновление при изменении ограничений.
- Highs (общий интерфейс) – алгоритм библиотеки HiGHS, который позволяет пользователям выбирать между различными алгоритмами в зависимости от конкретных потребностей задачи. Пользователи могут легко переключаться между методами для оптимизации производительности в зависимости от конкретных условий задачи.
Выбор метода оптимизации зависит от особенностей структуры задачи, условий, возможностей пользователя и требований к производительности.
1. De La Vega, D. A. S. Criteria analysis for deciding the LTL and FTL modes of transport / D. A. S. De La Vega, P. H. Lemos, J. E. A. Silva, J. G. V. Vieira // Gestão & Produção, 2021. 28(2), e5065.
