Моделирование территориального расположения диспетчерских центров управления перевозками полигонного уровня

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Решить задачу определения целесообразности размещения в том или ином городе центра управления перевозками полигонного уровня.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели использованы методы имитационного моделирования, статистического, логического, проектного анализа, метод теоретического анализа, обобщения и формализации.

Результаты. Разработана методика проведения рейтинговой оценки городов для определения целесообразности размещения центров управления перевозками полигонного уровня, проведено исследование, расчет и анализ значимых факторов, укрупненных показателей и входящих в их состав показателей, при различных вариантах значений весовых коэффициентов. Приведены результаты моделирования размещения центров управления перевозками полигонного уровня для городов Восточного полигона.

Заключение. Разработанная методика и результаты выполненных исследований позволяют решить задачу определения целесообразности размещения в том или ином городе центра управления перевозками полигонного уровня.

Об авторах

Артем Васильевич Сугоровский

Российский университет транспорта

Автор, ответственный за переписку.
Email: c123945@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6955-814X
SPIN-код: 5575-3221

кандидат технических наук

Россия, Москва

Антон Васильевич Сугоровский

Российский университет транспорта

Email: gthdsq555@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5930-1789
SPIN-код: 6572-5865

кандидат технических наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Order of the Government of the Russian Federation of 27 November 2021. “On the approval of the Transport Strategy of the Russian Federation until 2030 with a forecast for the period up to 2035”. (In Russ) Accessed: 19.10.2024. Available from: https://mintrans.gov.ru/documents/8/11577
  2. Order of the JSCo “RZD“ of 09 June 2024. “On approval of the Instruction on operational planning of train and freight work in JSCo “RZD“. (In Russ.) Accessed: 19.10.2024. Available from: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=EXP&n=856454
  3. Zhuravleva NA, Pechkurov VA. Analysis of the tank car market in Russia and optimization of operating models of operator companies. Modern Transportation Systems and Technologies. 2023;9(2):97–109. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst20239297-109
  4. Chechenova LM, Volykhina NV. Trends for sustainable development of ecomobility transportation systems. Modern Transportation Systems and Technologies. 2021;7(4):65–75. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst20217465-75
  5. Borodin AF, Kravchenko AA, Nikolaev KY, et al. Metody gibridnoy tekhnologii imitatsionnogo modelirovaniya pri vybore variantov rekonstruktivnykh meropriyatiy po razvitiyu zheleznodorozhnykh napravleniy i krupnykh uzlov. In: Proceedings of the Fourteenth International Conference “Management of Large-scale Systems Development (MLSD’2021)”. 2021:963–971. (In Russ.) doi: 10.25728/4783.2021.67.10.001
  6. Domanov KI, Bogunov KV. Operating efficiency of 3ES6 electric locomotives at the Ural-Siberian polygon. Modern Transportation Systems and Technologies. 2023;9(1):64–82. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst20239164-82
  7. Dmitriev EO. Substantiation methods of alternative technological modes of railway network polygons operation. Byulleten uchenogo soveta JSC IETD. 2021;6:26–38. (In Russ.) EDN: CBNRNJ
  8. Borodin AF, Panin VV, Rubtsov DV, Shchipanov SL. Development and integration of information technologies for managing transportation process of the digital railway project in creating the digital master scheme for Russian railways network development. Byulleten uchenogo soveta JSC IETD. 2021;6:5–14. (In Russ.) EDN: ANZOWN
  9. Petrov AS, Dmitriev EO, Nikolaev KY. Tipovyye moduli imitatsionnogo rascheta krupnykh zheleznodorozhnykh uzlov. In: Proceedings of the Twelfth International Conference Managing the Development of Large-scale Systems (MLSD’2019). 2019:633–644. (In Russ.) doi: 10.25728/mlsd.2019.2.0633
  10. Kolokolnikov VS, Slobodyanyuk IG. Technology of polygons macromodelling. Transport of the Urals. 2019;3(62):48–51. (In Russ.) doi: 10.20291/1815-9400-2019-3-48-51
  11. Kozlov PA, Vakulenko SP, Kozlova VP. Railway junctions from the standpoint of a systematic approach. Bulletin of the Rostov State University of Railways. 2021;3(83):124–130. (In Russ.) doi: 10.46973/0201-727X_2021_3_124
  12. Kosarev AB, Rimskaya ON, Anokhov IV. Advancing the development of railway transport with the help of digital technologies. Modern Transportation Systems and Technologies. 2021;7(4):90–105. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst20217490-105
  13. Selivanov АV, Vashlaev II, Mikhaylov AG. Management of transport logistics parameters in the structure of the logistics consulting center. Modern Transportation Systems and Technologies. 2022;8(2):70–91. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst20228270-91
  14. Bogachev VA, Kravets AS, Bogachev TV. Mathematical experiment in logistics research of multimodal freight transportation with time and cost indicators. Modern Transportation Systems and Technologies. 2023;9(1):108–121. (In Russ.) doi: 10.17816/transsyst202391108-121

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Влияние показателей на суммарную балловую оценку Социального фактора

Скачать (182KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Влияние показателей на суммарную балловую оценку Эксплуатационного фактора

Скачать (90KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Влияние показателей на суммарную балловую оценку Фактора производства

Скачать (83KB)
Метаданные

© Сугоровский А.В., Сугоровский А.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».