Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов
Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена использованием и внедрением результатов работы.
Практическая ценность и апробация результатов работы
Научные результаты, полученные в диссертации, представляют непосредственный интерес в области управления процессами организации транспортного обслуживания населения. Разработанные методы и алгоритмы приняты для использования Министерством транспорта РФ, прошли апробацию и внедрены для практического применения в ГУП МО «Мострансавто».
Основная часть
1.Транспортная подвижность населения представляет один из основных показателей, характеризующих транспортную систему, и является интегральным показателем, отражающим противоречивый комплекс факторов: ритм жизни региона; градостроительные особенности и планировочную структуру; состояние и развитие транспортной инфраструктуры; экономические аспекты и другие.
2.Взаимосвязь факторов, определяющих транспортную подвижность населения, приводится на Рис. 1.
Социально-культурная
|
Рис. 1. Взаимосвязь факторов транспортной подвижности населения |
3.Показателем качества транспортной системы региона является интегральная транспортная доступность (ИТД), представляющая собой средневзвешенные затраты времени на передвижения пассажиров. Норматив ИТД определяется с учетом функциональных особенностей и местоположения объектов в муниципальном образовании (городе). 4.Уровень транспортной доступности представляет собой соотношение фактических средневзвешенных затрат времени на передвижения пассажиров к нормативным (в %).
5.Уровень транспортной дискриминации населения показывает, какая доля населения региона (в %) проживает вне нормативной транспортной доступности и определяется как доля населения тех населенных пунктов, доступность которых до центров услуг социально-гарантированного минимума превышает норму на 10%.
6.С показателем уровня транспортной дискриминации населения тесно связан другой важный показатель – средневзвешенная недоступность услуг из-за плохих транспортных условий. 7.Он показывает, сколько времени (сверх расчетных норм) в данном регионе вынужден терять еженедельно взрослый житель, чтобы получить элементарные услуги. 8.По результатам исследований, в 10 субъектах Российской Федерации этот показатель не превышает 1 часа, тогда как в 16 – он превышает 17 часов.
9.Исследования показывают, что критическим уровнем, при котором люди отказываются потреблять услуги (даже при наличии финансовых возможностей), является: для повседневных услуг – 3,5 часа (сверх нормы), для эпизодических – 7,5 часов.
10.Важнейшим аспектом транспортного обслуживания населения являются минимальные социальные стандарты (МССТОН). 11.Под МССТОН понимается совокупность нормативных показателей потребления транспортных услуг, от которых существенно зависят условия жизнедеятельности и хозяйствования в регионах, такие как, транспортная подвижность населения; соотношение между различными видами транспорта; доступность инфраструктуры транспорта; разнообразие транспортных связей и другие. 12.К показателям, характеризующим конечный результат работы различных видов транспорта, относят затраты времени на поездку в транспорте; безопасность и комфортабельность перевозок. 13.В МССТОН не включаются показатели, характеризующие непосредственно работу пассажирского транспорта.
14.Учитывая сложный характер оценки подвижности населения, при разработке системы МССТОН целесообразно учитывать транспортную подвижность населения с социально-культурными целями. 15.Это минимальный уровень передвижений с вышеназванными целями, который должна гарантировать каждому жителю региональная транспортная система.
16.Разработаны формализованные модели анализа эффективности перевозок пассажиров в условиях вероятностной неопределенности за счет кластеризации ресурсов. 17.Поездки внутри одного кластера предполагаются беспересадочными. 18.Переход из одного кластера в другой предполагает пересадку в определенном узле.
19.Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются Марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют долю перемещения пассажиров в определенный пункт.
20.Обозначим Марковскую цепь (МЦ) запросов на ресурсы:
=(k,,P), |
(1) |
где k - случайная величина, имеющая конечное число значений, иначе множество состояний C=(C0,C1,...Cn); card C=n; - вектор начального распределения состояний =(p1,p2,...,pn); P - матрица переходных вероятностей P=||pij|| i,j=1..n.
21.Далее будем рассматривать лишь Марковские цепи, у которых существуют предельные стационарные распределения вероятностей =(0, 1,..., n). 22.Вероятности переходов определяются из потоков запросов на перевозку.
23.Для решения этой задачи в диссертации введены формальные операторы укрупнения, исключения петель, сокращения и другие, которые позволяют построить переходные вероятности вторичной (межгрупповой) цепи по известным характеристикам первичной цепи.
24.Оператор укрупнения Fукр : (С,,P) =(’,’,P’) задается следующим образом. 25.Определяется новое множество состояний и задается отображение F(C)укр : С С’ card C’< card C. 26.Считается, что если случайная величина в МЦ (,,P) принимает одно из состояний (Ci’)-1, то в МЦ (’,’,P’) принимает значение Ci’.
27.При этом начальное и стационарное распределение вероятностей преобразуются на основании:
’=(p’1,p’2,...,p’n) ’=F()укр(),
где
|
(2) |
,
т.е. суммируются вероятности состояний исходной МЦ, для которой F(C)укр : Сi = С’j. 28.Матрица переходных вероятностей переопределяется оператором F(P)укр, как P = F(P)укр(P’), где:
|
(3) |
.
29.Оператор исключения петель представляет F(P)ип : PP’, где новая МЦ (С’,’,P’) получается из МЦ (С,,P), если последнюю рассматривать лишь в моменты перехода из одного состояния в другое. 30.При этом моменты, когда цепь находится в одном и том же состоянии, исключаются. 31.В этом случае card C=card C’ и i p’ii=0.
32.Композиция двух предыдущих операций приводит к операции последовательного укрупнения и исключения петель.
33.Для каждого отдельного кластера рассмотрен вариант перевозки пассажиров по маршруту с неограниченной вместимостью транспортного средства (ТС). 34.Разработана имитационная модель наполняемости ТС на маятниковом маршруте (рис.2.), которая параметризуется: числом остановок; интенсивностью пассажиропотоков на остановках; средней дальностью поездки пассажира и др.
наполняемость ТС
Рис. |
2. |
Схема моделирования наполняемости ТС по маятниковому маршруту |
35.В качестве ограничений при расчетах использованы требования соблюдения минимальных и максимальных допустимых интервалов движения автобусов и предоставления пассажирам числа мест, достаточного для обслуживания в часы пик в соответствии с нормативами качества перевозок.
36.Пусть имеется N остановок.
37.На каждой входит случайное количество
пассажиров n
(с распределением Пуассона
,
массив выборочных значений
).
38.Количество остановок, необходимое
каждому пассажиру, определяется случайной
величиной (независимые
с биномиальным распределением
).
39.Рекуррентная схема моделирования наполняемости определяется количеством вышедших пассажиров на каждой остановке Poutn, n=1..N:
40.В результате количество пассажиров
на каждом перегоне определяется как
и соответственно среднее число пассажиров
определяется
|
(4)
|
.
41.Таким образом, для произвольной комбинации параметров разработанная модель позволяет получить наполняемость неограниченного по вместимости ТС. 42.В общем случае, имитационная модель параметризуется любым видом распределения.
43.Общая схема параметризации имитационной модели по кольцевому маршруту представлена на рис. . 44.Пусть имеется N остановок. 45.На каждой входит случайное количество пассажиров n (с распределением Пуассона , массив выборочных значений ). 46.Количество остановок для каждого пассажира также определяется случайной величиной с параметром (независимые с биномиальным распределением ).
Рис. |
3. |
Схема параметризации модели по кольцевому маршруту |
47.Первая задача моделирования заключается в генерации выборочных траекторий случайных процессов вошедших (Kin), вышедших (Kout) и оставшихся (Kpas) в ТС пассажиров (рис. ). 48.На этом этапе сами остановочные пункты считаются различными, а в качестве временной шкалы выбирается номер остановки ТС.
Рис. |
4. |
Генерация выборочных траекторий случайных процессов наполняемости ТС |
49.В качестве начальных условий выбираются значения Kinn=0, Koutn=0, Kpasn=0.
50.На каждой остановке моделируется процесс входа/выхода пассажиров, который разыгрывается по схеме:
1. Выход пассажиров - Koutn (вычисляется на предыдущих этапах).
2. Разыгрывание количества входящих пассажиров с распределением Пуассона (Kinn:=rpois(1,n)).
3. Расчет количества оставшихся в ТС:
Kpasn:=Kpasn-1-Koutn+ Kinn |
(5) |
4. Для каждого вошедшего разыгрывается количество остановок (рис. ) по биномиальному распределению Koct:=rbinom(1, N, ), Koutn+Koct= Koutn+Koct+1.
Рис. |
5. |
Разыгрывание количества остановок |
51.Далее выполняется объединение процессов различных циклов в единый для данного кольцевого маршрута с их привязкой к остановочным пунктам.
52.Таким образом, как и для маятникового маршрута, разработанная модель позволяет получить наполняемость неограниченного по вместимости ТС для кольцевого маршрута.
53.Решение поставленной в работе задачи позволяет для любой кластеризации состояний определить переходные вероятности между классами, что дает оценку частоты обращения к тем или иным маршрутам и позволяет минимизировать временные затраты на перевозку пассажира с учетом пересадочности.
54.В результате проведенных исследований был определен перечень показателей-ориентиров, которые потенциально могут быть включены в МССТОН Московской области.
55.На следующем этапе ставилась задача исследования отобранных показателей с позиции их значимости. 56.Для решения этой задачи был применен метод экспертных оценок. 57.Однако, кроме специалистов-экспертов было решено привлечь потребителей транспортной продукции – пассажиров, пользующихся транспортом Московской области.
58.Значимыми были приняты показатели, которые по оценкам как экспертов, так и пассажиров получили средний балл больше 3,5.
59.По результатам обработки информации было принято решение ограничиться девятью итоговыми показателями, представленными в табл. 1.
-
Таблица
1.
Итоговый перечень показателей, устанавливаемых в качестве МССТОН на территории Московской области
-
№ п/п
Показатель
Уровень надежности общественных видов транспорта, %
Затраты времени пассажиров на передвижение в городах, мин/поездку
Уровень комфортности перевозок пассажиров, чел/м2
Минимальное количество рейсов общественного транспорта до малонаселенных пунктов с постоянно проживающим населением, рейсов/сутки
Уровень насыщения региона линейными сооружениями пассажирского транспорта (автовокзалы, автостанции, автопавильоны), ед/1000жит.
Уровень насыщения региона подвижным составом, ед/1000 жит.
Уровень насыщения региона пассажироместами, пассмест /1000 жит.
Максимально допустимый интервал движения городского транспорта, мин.
Удаленность населённых пунктов от линий общественных видов транспорта, км.
60.Методом экспертных оценок были определены наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на данные показатели. 61.Перечень этих факторов определен в первой главе диссертационной работы табл 1.7.
62.Результаты экспертного обследования этих факторов приведены в табл. 2.
63.Данная таблица показывает степень влияния каждого фактора на показатели МССТОН по пятибалльной шкале.
Таблица |
2. |
Результаты экспертной оценки факторов, оказывающих влияние на величину МССТОН Московской области
Факторы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Жизненный уровень населения, Var 1 |
2,3 |
3,3 |
4,0 |
3,3 |
2,3 |
3,3 |
3,3 |
2,7 |
4,3 |
Уровень экономического потенциала региона, Var2 |
2,7 |
3,0 |
3,0 |
3,7 |
4,3 |
4,7 |
4,7 |
2,7 |
3,3 |
Уровень социальных расходов бюджета, Var3 |
3,3 |
2,3 |
3,3 |
3,7 |
4,0 |
3,3 |
3,3 |
3,3 |
3,7 |
Влияние близости федерального центра, Var4 |
2,0 |
4,0 |
3,0 |
4,0 |
2,0 |
3,7 |
3,7 |
3,0 |
3,0 |
Уровень развития культурно-бытовой сферы, Var5 |
2,3 |
3,3 |
3,3 |
3,3 |
1,7 |
3,7 |
3,7 |
3,7 |
3,3 |
Социально-демографический состав населения, Var6 |
1,7 |
2,3 |
2,7 |
2,7 |
1,7 |
3,0 |
3,0 |
2,7 |
3,3 |
Уровень миграции в регион, Var7 |
2,0 |
2,3 |
4,0 |
1,3 |
2,0 |
3,3 |
3,3 |
3,7 |
2,3 |
Уровень коммуникабельности (мобильности) населения, Var8 |
2,7 |
4,3 |
3,3 |
4,0 |
2,3 |
4,7 |
4,7 |
4,7 |
3,7 |
Плотность населения региона Var9 |
1,7 |
2,7 |
5,0 |
2,3 |
2,3 |
4,0 |
4,0 |
4,3 |
4,3 |
Уровень автомобилизации, Var10 |
2,3 |
4,0 |
4,0 |
3,7 |
2,0 |
4,0 |
4,0 |
4,0 |
3,7 |
Разветвленность дорожной сети, Var11 |
3,7 |
5,0 |
3,0 |
3,0 |
3,0 |
3,7 |
3,7 |
2,7 |
4,3 |
Разветвленность маршрутной сети, Var12 |
4,0 |
4,7 |
3,7 |
3,7 |
3,7 |
4,3 |
4,3 |
3,3 |
4,3 |
Технический уровень и состояние общественных видов транспорта, Var13 |
4,7 |
4,3 |
5,0 |
2,0 |
2,3 |
3,7 |
3,7 |
3,0 |
2,7 |
Уровень развития общественных видов транспорта, Var14 |
4,3 |
5,0 |
4,7 |
3,7 |
2,7 |
3,3 |
3,3 |
4,3 |
3,3 |
Уровень влияния административного ресурса, Var15 |
3,0 |
3,3 |
2,7 |
3,7 |
2,7 |
3,7 |
3,3 |
3,7 |
3,7 |
Показатели
64.Варьируя значениями управляемых факторов, можно устанавливать требуемые значения величин МССТОН.