Оптимизация маршрутов перевозок городского общественного транспорта
Система городского пассажирского транспорта крупного города – это сложная система, включающая в себя большое число взаимосвязанных и взаимодействующих между собой компонентов. Управление такой большой системой с каждым годом все усложняется в связи с ростом городов, уровнем автомобилизации, меняющимися потребностями граждан в обслуживании. Отечественный и зарубежный опыт доказал эффективность применения имитационного моделирования для оптимизации перевозок городского транспорта и принятия грамотных управленческих решений в этой сфере.
В Нижнем Новгороде в настоящее время остро стоит вопрос оптимизации маршрутной сети транспорта. Она многие годы не подвергалась научному исследованию и, по мнению авторов, перегружена дублирующими маршрутами и частным транспортом особо малого класса.
Авторами было принято решение о разработке имитационной модели перевозок транспортной сети Нижнего Новгорода в отечественном профессиональном инструменте имитационного моделирования AnyLogic.
На первом этапе авторами были построены имитационные модели перевозок двух автобусных маршрутов Нижнего Новгорода. Для проверки адекватности моделей при поддержке Департамента транспорта и связи Нижнего Новгорода было проведено исследование пассажиропотоков на этих двух маршрутах. Построенные имитационные модели двух маршрутов позволяли проводить эксперименты по поиску наилучшего варианта расписания, выбору типа и количества подвижного состава, рассмотрению актуальности ввода комбинированных режимов движения (скоростное, экспрессное и др.). В то же время они не давали возможности оценивать в целом всю сеть, так как один маршрут никак не был связан с другим. Поэтому на втором этапе перед авторами встала задача моделирования перевозок по всей сети, что потребовало внесения некоторых изменений в логику модели.
Полученная модель маршрутной сети основана на дискретно-событийной парадигме имитационного моделирования. При ее разработке были активно задействованы элементы Основной библиотеки продукта. Рассмотрим подробнее структуру и основные составляющие полученной модели.
