Инновационный подход к синхронизации взаимодействия маршрутов городского транспорта, обслуживающих одно направление перевозок

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.

Инновационный подход к синхронизации взаимодействия маршрутов городского транспорта, обслуживающих одно направление перевозок

Кирясов Александр Сергеевич - аспирант

Аннотация

А.С. Кирясов

Исследованы проблемы взаимодействия транспортных средств различной вместимости, обслуживающих одно направление перевозок. Показано, что автобусы малой вместимости принципиально отличаются от магистральных автобусов по совокупности технико-экономических показателей и существует необходимость в синхронизации их взаимодействия в ходе обслуживания общего направления перевозок. Разработана инновационная модель синхронизации на основе методов системной динамики и выполнены необходимые аналитические и численные расчеты.

Cинхронизация, логистическая система, общественный пассажирский транспорт, системно-динамическая модель

Annotatіon

Kiryasov Alexander Sergeevich - postgraduate of Saratov State Technical University named after Gagarin Yu.A.

A.S. Kiryasov

Economic models of synchronization of interaction routes of public transport serving one traffic direction

The article describes the interaction problems of vehicles of various capacity serving one direction of transportation. It is proved that small capacity buses are fundamentally different from the main buses on the set of technical and economic indicators and there is a need to synchronize their interaction during the service of the general direction of transportations. The model of synchronization is developed based on the models of system dynamics and analytical and numerical calculations are executed.

Synchronization, logistic system, public passenger transport, system and dynamic model

Формирование прозрачной и эффективной бизнес-модели перевозок общественным пассажирским транспортом (ОПТ) становится в настоящее время ключевым элементом реформирования транспортных систем крупных городов в большинстве регионов России. Проблемы недостаточного государственного финансирования и низкой инвестиционной привлекательности для частных компаний негативно влияют на всю систему общественного транспорта.

Развитие сетевой инфраструктуры пассажирского комплекса, создание региональных пассажирских информационно-логистических центров должны осуществляться путем использования инновационных подходов к управлению пассажирскими перевозками. Формирование системы общественного пассажирского транспорта на базе инновационных технологий создает условия для оптимизации перевозочного процесса и формирования внутригородских интермодальных пассажирских транспортных систем.

К ключевым проблемам системы общественного транспорта, которые могут быть решены с использованием логистики, можно отнести:

· формирование научно обоснованных графиков движения подвижного состава на маршрутах и его оперативного диспетчирования;

· создание механизмов экономически целесообразного распределения полномочий и финансовых средств на условиях государственно-частного партнерства; транспортный перевозка пассажирский инновационный

· формирование комплексного информационного сопровождения и обеспечения унификации систем управления пассажирскими перевозками;

· повышение экономически обоснованных сфер конкурентной деятельности компаний-перевозчиков в различных сегментах.

Востребованность использования инновационных и логистических концепций в сфере пассажирских перевозок органически связана с усложняющимся характером задач рационализации и оптимизации городских пассажиропотоков, сокращением стадий жизненного цикла перевозочных средств, интенсификацией процессов информатизации перевозочного процесса. При этом объектом логистического управления являются потоковые процессы, имеющие место в системе ОПТ, а объектами инновационных решений являются новые методы управления в системе общественного транспорта.

Одним из направлений развития инновационных методов управления на транспорте является управление на основе нелинейной динамики систем. С позиций нелинейной динамики взаимодействие и преобразование потоков в системе ОПТ может быть рассмотрено как трансформация, а эффективность такой трансформации обеспечивается синхронизацией потоковых процессов в местах осуществления переходов в момент взаимодействия потоков. Степень синхронизации взаимодействующих потоков будет определяющим фактором результативности происходящей трансформации. Если хотя бы один из потоков в точке их пересечения не соответствует потребностям других потоков, то их взаимодействия и последующей трансформации либо не будет, либо она произойдет с меньшей эффективностью [1, 2, 5].

Управляющими параметрами синхронизации потокового процесса ОПТ должны выступать параметры порядка синхронизируемых потоковых процессов. Например, при синхронизации пассажирского потока и потока маршрутных транспортных средств для отдельного маршрута регулятором синхронизации является расписание движения транспортных средств, а параметрами порядка - тип транспортных средств, рациональное количество транспортных средств на маршруте, параметры финансового (размер транспортного тарифа) и информационного потоков, а также параметры соответствующих потокам процессов как стадий развития совокупности последовательных действий.

Одной из актуальных проблем обеспечения эффективных пассажирских перевозок в городе, которые могут решаться на основе концепции синхронизации, является устранение дублирующих маршрутов. Категоричные оценки руководителей муниципальных транспортных компаний свидетельствуют о том, что данное дублирование является одной из первопричин неэффективности городского транспорта.

В г. Саратове в 2009 году была проведена оптимизация маршрутной сети и закрыты наименее эффективные маршруты. Среди них оказались маршруты, дублирующие друг друга, но обслуживаемые транспортными средствами различной вместимости. По мнению руководителей муниципальных предприятий транспортного комплекса, автобусы особо малой вместимости снижают пропускную способность улиц города, что приводит к снижению рентабельности магистрального транспорта - автобусов, троллейбусов и трамваев, перевозящих основную массу населения.

Существует и полярная точка зрения; ряд специалистов считают, что эти виды транспорта взаимно дополняют друг друга и обеспечивают возможность пассажира совершить поездку как на большое расстояние, так и на малое с учетом его потребности по скорости и оптимизируют их материальные затраты.

Например, в [4] автор отмечает, что использование автобусов малой вместимости - это принципиально другой подход к пассажирским перевозкам по своей сути. Если магистральный транспорт обеспечивает доставку на большие расстояния в часы наибольшего пассажиропотока, то автобусы малой вместимости должны рассматриваться как маршрутные такси, так как они подвозят пассажиров точно к месту назначения.

Таким образом, не решая проблему рационального использования автобусов малой вместимости, власти снижают эффективность функционирования всей отрасли городских перевозок. В итоге проигрывают все участники процесса городских перевозок: пассажиры теряют возможность нормально передвигаться по городу, транспортные компании недополучают прибыль и снижают свою рентабельность.

Попытки исследовать данную проблему с научной точки зрения предпринимаются с различных сторон. Например, автор [3, 4] рассматривает ситуацию выбора вида транспорта как задачу выбора, при которой пассажир принимает решение о посадке в транспортное средство, которое может довезти до места назначения. То есть в зависимости от стоимости своего времени пассажиры принимают разные решения и делают различный выбор.

Автором предложена математическая модель поведения пассажиропотока на остановочном пункте, которая позволяет учесть неоднородность пассажиропотока и определить оптимальное количество пассажиров, выбирающих маршрутное такси и муниципальный транспорт. Формулировка целевой функции пассажиропотока через затраты времени и транспортные расходы позволяет описать поведение пассажиропотока как участника рынка городских пассажирских перевозок.

Автор указывает, что пассажир, принимая решение о посадке в транспортное средство, может выбрать не только то, которое может довезти его прямо до места назначения, но и в попутном направлении. Такое поведение особенно актуально при низкой интенсивности движения общественного транспорта: ранним утром, в межпиковый период и поздним вечером, но это потребует от него дополнительных затрат. В таком случае экономия времени при перемещении с пересадкой значительна. Таким образом, пассажир выбирает между экономией времени или экономией денежных средств (передвижение с пересадкой требует дополнительной оплаты).

У зарубежных исследователей большей популярностью пользуется концепция измерения сопротивления маршрута. Сопротивление используется для определения доли транспортного спроса, которую получает тот или маршрут. При расчете доли транспортного спроса для маршрута решающим является величина его условного сопротивления.

Процентная доля маршрута i в транспортном спросе в заданном интервале времени определяется за счет того, что сопротивление подставляется в функцию разделения, и таким способом рассчитывается полезность маршрута. В качестве функции разделения могут использоваться модели Кирхгофа, Logit, Бокса-Кокса, Лозе [11].

Для всех моделей сопротивление пересчитывается в полезность маршрута i в интервале времени а:

. (1)

Затем на основе показателя полезности рассчитывается процентная доля спроса отдельного маршрута (где n - это общее количество маршрутов).

(2)

Различия между моделями связаны с видом функциональной взаимосвязи между сопротивлением и полезностью.

В модель Кирхгофа полезность рассчитывается как

(3)

Следовательно, процентная доля спроса рассчитывается:

(4)

При этом берется сумма всех маршрутов j, а параметр в служит для отображения насколько для участников движения важно сопротивление при выборе пути. В этом методе разделения для расчета разделения используются соотношения между различными сопротивлениями. Поэтому, например, не важно, имеют ли два пути сопротивления в 5 и 10 единиц или 50 и 100 единиц, итоговое разделение будет одним и тем же.

В модели Logit в качестве правила разделения вместо отношения сопротивлений используется разница. Сопротивление делится на фиксированный делитель для масштабирования.

Полезность рассчитывается как

. (5)

Процентная доля спроса рассчитывается следующим образом:

. (6)

Функция параметра в заключается в отображении чувствительности участников движения в отношении повышенных сопротивлений. Так как в модели рассматривается разность сопротивлений, то безразлично, имеют ли два пути сопротивления в 5 и 10 единиц или 95 и 100 единиц.

Основой модели разделения Бокса-Кокса является статистическаятрансформация Бокса-Кокса [11]. Для заданного она выглядит следующим образом:

(7)

Для вычисления полезности в модель logit вводится вместо.
Таким образом, получается.

Доля маршрута рассчитывается тогда следующим образом:

. (8)

В результате проведенных нами исследований было установлено, что для практического применения не рекомендуется брать модель Logit, так как в реальности участники движения принимают разные решения при выборе маршрута в зависимости от продолжительности поездки, что не учитывается в этой модели. Например, для пассажира существует значительная разница выбора альтернатив между поездками продолжительностью 5 - 10 минут или же 105 - 110 минут. В случае продолжительных поездок 5-минутная разница альтернатив имеет меньший вес, чем на коротких маршрутах. Недостаток модели Кирхгофа заключается в ее слабой чувствительности при анализе альтернатив.

Нами предлагается другой подход к разделению пассажиропотока, основанный на анализе экономических показателей взаимодействующих транспортных маршрутов. В основе расчетов лежит соотношение [10], связывающее параметры маршрута и количество единиц подвижного состава

, (9)

где - количество единиц подвижного состава на маршруте; - номинальная вместимость транспортного средства; - коэффициент использования вместимости транспортного средства; - тариф одной поездки; - коэффициент сменности пассажиров; - среднее число рейсов одного транспортного средства на маршруте; - приведенные суточные издержки на одну единицу подвижного состава;,- коэффициенты функции линейной связи количества транспортных средств на маршруте и коэффициента использования вместимости автобуса.

Нами разработана модель на основе методов системной динамики, в которой реализована математическая модель (9) и определена возможность получать оптимальные соотношения параметров маршрута, максимизирующих его прибыль. Методология системной динамики базируется на предположении, что поведение взаимодействующих систем главным образом определяется их информационно-логической структурой, которая отражает не только физические и технологические аспекты логистических процессов, но и внутреннюю политику и традиции, от которых явно или неявно зависит процесс принятия решений в системе. Структурная схема модели, которая содержит источники формирования временных задержек и информационных обратных связей приведена на рисунке.

Системно-динамическая модель взаимодействия двух маршрутов

В таблице приведен пример расчета оптимальных параметров модели. Видно, что максимум прибыли достигается, когда на взаимодействующих маршрутах работают 12 автобусов большой вместимости и 16 автобусов малой вместимости.

Таким образом, обобщая проведенное исследование, следует указать, что существует проблема синхронизации взаимодействия маршрутов, обслуживающих одно направление перевозки. Нами предложен новый подход, который позволяет определить оптимальные параметры системы взаимодействующих маршрутов, полученное в результате разделения пассажиропотоков, максимизирует прибыль перевозчика и учитывает интересы как транспортных компаний и муниципальных органов власти, так и пассажиров.

Пример расчета прибыли для системы взаимодействующих маршрутов с использованием предложенной модели

Литература

1. Трегубов В.Н. Прогнозирование показателей развития логистической системы общественного транспорта на основе методологии синхронизации // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2011. № 1 (52). - С. 259 - 268.

2. Трегубов В.Н. Прогнозирование базовых показателей в логистической системе перевозки пассажиров // Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета. - 2010. № 1 (22). - С. 191-196

3. Корягин М. Е. Конкуренция потоков общественного транспорта // Автоматика и телемеханика. - 2008. - № 8. - С. 120 - 130.

4. Корягин М. Е., Семенова О.С. Оптимизация потоков общественного транспорта в городской среде // Вопросы современной науки и практики: Университет им. В.И. Вернадского. - 2008. - Т. 1(11). - С. 70-79.

5. Трегубов В.Н. Использование контрактов при формировании тарифной политики и нормативной системы на городском общественном транспорте // Вестник Московского государственного областного университета (серия «Экономика»). - 2010. - №3. - С.96-101

6. Трегубов В.Н., Рулев К.В. Экономическое исследование и классификация маршрутов общественного транспорта с использованием технологии логистической синхронизации // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - № 1 (44). - С. 258 - 266

7. Трегубов В.Н. Интегральная оценка и обоснование целевых значений показателей логистической системы пассажирского транспорта на основе предельной организованности // Экономические науки. - 2010. № 1(62). - С. 241 - 245.

8. Трегубов В.Н. Логистика и синхронизация в системе пассажирского транспорта // Российское предпринимательство. - 2010. - № 6. Вып. 2. - С. 142 - 146.

9. Трегубов В.Н. Концепция синхронизации как основа администрирования в самоорганизующихся логистических системах // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - № 4 (50). Вып. 2. - С. 175 - 180.

10. Трегубов В.Н. Модели синхронизации интересов сторон при выборе тарифа и обосновании потребного количества автобусов на городском маршруте // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2009. - № 4 (42). - С. 247 - 254.

11. Ущев Ф.А. Методические и практические аспекты применения транспортных моделей при планировании транспортной инфраструктурыгородов и регионов России.

12. Порунов А.Н. Mathcad в руках экономиста: бокс-кокс преобразование и иллюзия «нормальности» макроэкономического ряда.

Размещено на Allbest.ru