Speaker
Description
Теория массового обслуживания (ТМО) широко применяется при исследовании различного назначения технических систем, в частности, на транспорте [1]. В данном исследовании этот аппарат используется для анализа работы железнодорожных участков, которые включают несколько станций разных типов и два или более маршрутов движения поездов.
Математическая модель имеет вид полуоткрытой сети массового обслуживания (ПСеМО) [2]. Для описания движения поездов по транзитным маршрутам используются «внешние» заявки, для отображения кольцевых маршрутов – внутренние заявки, которые не могут покинуть систему, их число фиксировано. Работа станций описывается узлами разных типов.
Для анализа получаемой ПСеМО применяется имитационная модель, основанная на дискретно-событийном подходе моделирования и методе Монте-Карло. Благодаря применению модифицированного зиккурат-метода [3] достигается относительно высокая скорость выполнения алгоритма работы имитационной модели, что позволяет реализовать его как на персональном компьютере, так и в виде веб-сервиса. Программы позволяют найти показатели эффективности ПСеМО, включающей до 100 узлов и 50 неординарных потоков заявок, на основе которых можно оценить работу выбранного объекта.
В докладе будут представлены результаты исследования одного из проблемных горно-перевальных участков Транссибирской магистрали.
- Bychkov I.V., Kazakov A.L., Lempert A.A., Bukharov D.S., Stolbov A.B. An intelligent management system for the development of a regional transport logistics infrastructure // Automation and Remote Control. 2016. Т. 77. № 2.
- Roy D., van Ommeren J.-K., de Koster R., Gharehgozli A. Modeling landside container terminal queues: Exact analysis and approximations // Transp. Res. B: Methodol. 2022. № 162.
- Войтишек А.В., Иванова Ю.А., Сейтмуратов У.П. Экономичные алгоритмы компьютерного моделирования гауссовского распределения // ЖВМ. 2026. Т. 66. № 3.
