УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕВОЗОЧНЫМ ПРОЦЕССОМ В ГОРОДСКОЙ ПАССАЖИРСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЕ

Abstract

Существующая система составления расписания для городского общественного транспорта (автобус, троллейбус, трамвай и т.д.) не является оптимальной. Не редки случаи, когда пассажиры в часы пик не могут попасть в транспортное средство из-за нехватки там места, а также случаи, когда транспортное средство на всем маршруте движения полупустое.

Предлагается метод оптимизации расписания движения городского общественного транспорта. Оптимальным будем считать такое расписание, при котором будут собраны все пассажиры на остановках с заданной вероятностью и максимальное количество пассажиров в каждом общественном транспортном средстве было бы близко (но не превышало) к емкости этого транспортного средства. Управляемым параметром при такой оптимизации, в данной работе, выбран момент отправки транспортного средства по маршруту.

Предполагается, что все остановки в населенном пункте снабжены регистраторами, с помощью которых пассажир, придя на остановку, должен указать конечный пункт своего движения. Все эти «заявки» автоматически регистрируются и используются для определения момента выезда транспортного средства. При этом необходимо учитывать, что за время движения этого транспортного средства по маршруту, на остановки могут приходить дополнительные пассажиры, количество и конечные остановки которых, на момент отправки, не известны и могут быть представлены как случайные.

Данная оптимизация возможна если известны или могут быть оценены вероятностные характеристики пассажиропотоков. Известные распределения случайных величин, задающих количество пассажиров в транспортном средстве, позволяют оценить верхнюю границу этого количества с заданной вероятностью. В работе показано, что достаточно иметь оценки распределений количества пассажиров, приходящих на каждую остановку за заданное время, и вероятности того, что пришедший пассажир выберет одну из остановок по маршруту движения.

Математическая модель такой транспортной системы основана на предлагаемых методах оценки распределения всех других случайных величин, характеризующих проезд транспортного средства по маршруту (количество пассажиров в транспортном средстве и количество пассажиров, оставшихся на остановке).

The current scheduling system for urban public transport (bus, trolleybus, tram, etc.) is not optimal. It is not uncommon for passengers to get into a vehicle during rush hours due to lack of space, as well as cases when the vehicle is half empty along the entire route.

A method for optimizing the timetable for urban public transport is proposed. We will consider the optimal schedule when all passengers at stops will be collected with a given probability and the maximum number of passengers in each public transport vehicle would be close (but not exceed) to the capacity of this vehicle. The controlled parameter with such optimization, in this work, is the moment of sending the vehicle along the route.

It is assumed that all stops in the settlement are equipped with registrars, with the help of which the passenger, upon arriving at the stop, must indicate the destination of his movement. All these “requests” are automatically registered and used to determine when the vehicle leaves. It should be borne in mind that during the movement of this vehicle along the route, additional passengers may come to stops, the number and final stops of which, at the time of departure, are not known and can be presented as random.

This optimization is possible if the probabilistic characteristics of passenger traffic are known or can be estimated. The known distributions of random variables specifying the number of passengers in a vehicle allow us to estimate the upper bound of this number with a given probability. It is shown in the paper that it is sufficient to have estimates of the distributions of the number of passengers arriving at each stop in a given time, and the probability that the arriving passenger will choose one of the stops along the route.

The mathematical model of such a transport system is based on the proposed methods for assessing the distribution of all other random variables characterizing the passage of a vehicle along a route (the number of passengers in the vehicle and the number of passengers remaining at the stop).