Р.С. Ехлаков1, А.О. Жуков2, В.А. Судаков3

1 Финансовый Университет при Правительстве РФ (Москва, Россия)
2 ФГБНУ «Аналитический центр» (Москва, Россия)
3 ИПМ им. М.В. Келдыша РАН (Москва, Россия)

Постановка проблемы. В последнее время стала актуальной проблема поиска рационального маршрута в транспортной сети. Каждый маршрут оценивается по множеству критериев, учитывающих экономические, социальные, погодные и другие аспекты. Критерии часто носят противоречивый характер, поэтому необходима разработка моделей, позволяющих искать компромиссные решения в критериальном пространстве.

Цель. Применить методы многокритериального анализа при выборе рациональной альтернативы среди различных маршрутов на основе суждений лица, принимающего решение.

Результаты. Проведен анализ критериев оценки маршрутов транспортной сети на основе мнений экспертов. Выполнен расчет весов критериев, поиск альтернатив и рекомендаций. Предложена модель оценки критериев лицом, принимающим решение и расчет альтернатив. Расчеты выполн с помощью интерфейса созданного мобильного приложения. Реализована методика многокритериального ранжирования альтернативных маршрутов, которая учитывает как загруженность дорожного графа, так и критерии, связанные с удобством и безопасностью перемещения. Отмечено, что результатом является методика расчета рангов альтернативных маршрутов, проложенных из точки отправления в точку прибытия, их ранжирование с учетом важности критериев и предоставление рекомендации о рациональном маршруте.

Практическая значимость. Предложенная модель может применяться в качестве системы моделирования и поддержи принятия решений для транспортной сети и др. Гибкость применения модели заключается в возможности модификации перечня учитываемых критериев и альтернативных решений. Изменение веса критериев происходит с помощью мобильного приложения путем перемещения критерия в общем списке вверх или вниз. Успешное решение задач выбора маршрутов подтвердили вычислительные эксперименты по оценке альтернативных вариантов движения между заданными начальной и конечной точками. Апробация модели, включающей в себя показатели выбора рационального маршрута, подтверждает важность использования многокритериальной оценки в транспортной сети и важность разработки.

Ехлаков Р.С., Жуков А.О., Судаков В.А. Модель многокритериальной оценки маршрутов транспортной сети // Наукоемкие технологии. 2024. Т. 25. № 4. С. 28−39. DOI: https://doi.org/10.18127/ j19998465-202404-03

1. Осинцев Н.А. Многокритериальные методы принятия решений в «зеленой» логистике // Мир транспорта. 2021. Т. 19. № 5 (96). С. 105–114. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-5-13.
2. Ехлаков Р.С. Современные методы моделирования транспортных потоков. Модель многокритериальной оценки рациональности маршрута // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 70–73.
3. Vilke S., Petrovic I., Tadic F. Evaluation and Selection of the Railroad Route between Rijeka and Zagreb. Appl. Sci. 2022. V.12. P. 1306. DOI: https://doi.org/10.3390/app12031306.
4. Deluka T., Karleusa B., Nevena D. Review of multicriteria-analysis methods application in decision making about transport infrastructure. Journal of the Croatian Association of Civil Engineers. 2013. V.65(7). P. 619–631. DOI: http://dx.doi.org/10.14256/JCE.850.2013.
5. Lu J., Zhang G., Ruan D., Wu F. Multi- Objective Group Decision Making Methods, Software and Applications with Fuzzy Set Techniques. Imperial College Press, London. 2007. DOI: https://doi.org/10.1142/p505.
6. Ekhlakov R., Andriyanov N. Multicriteria Assessment Method for Network Structure Congestion Based on Traffic Data Using Advanced Computer Vision. Mathematics. 2024. V. 12. P. 555. DOI: https://doi.org/10.3390/math12040555.
7. Lirn T.-C., Thanopoulou H.A., Beresford A.K.C. Transhipment port selection and decision-making behaviour: Analysing the Taiwanese case. International Journal of Logistics Research and Applications. 2003.V. 6. P. 229–244. DOI: https://doi.org/10.1080/13675560310001626990.
8. Yedla S., Shrestha R.M. Multi-criteria approach for the selection of alternative options for environmentally sustainable transport system in Delhi. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2003. V. 37. Is. 8. P. 717–729. DOI: https://doi.org/10.1016/S0965-8564(03)00027-2.
9. Tudela A., Akiki N., Cisternas R. Comparing the output of cost benefit and multi-criteria analysis: An application to urban transport investments. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2006. V. 40. Is. 5. P. 414–423. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tra.2005.08.002.
10. Yeo G.-T., Song D.-W. Application of the Hierarchical Fuzzy Process to Container Port Competition: Policy and Strategic Implications. Transportation. 2006. V. 33. P. 409–422. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11116-005-6000-4.
11. Sohn K. A systematic decision criterion for the elimination of useless overpasses. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2008. V. 42. Is. 8. P. 1043–1055. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tra.2008.03.003.
12. Liou J., Tzeng G.-H., Chang H.-C. Airline safety measurement using a hybrid model. Journal of Air Transport Management. 2007. V. 13. Is. 4. P. 243–249. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2007.04.008.
13. Chou C.-C., Liu L.-J., Huang S.-F., Yih J.-M., Han T.-C. An evaluation of airline service quality using the fuzzy weighted SERVQUAL method. Appl. Software Computer. 2011. V. 11. № 2. P. 2117–2128.
14. Zubaryeva A., Thiel C., Zaccarelli N., Barbone E., Mercier A. Spatial multi-criteria assessment of potential lead markets for electrified vehicles in Europe. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2012. V. 46. Is. 9. P. 1477–1489. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tra.2012.05.018.
15. Postorino M.N., Pratico F.G. An application of the Multi-Criteria Decision‐Making analysis to a regional multi-airport system. Research in Transportation Business & Management. 2012. V. 4. P. 44–52. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2012.06.015.
16. He T., Ho W., Lee Ka Man C., Xu X. A fuzzy AHP based integer linear programming model for the multi‐criteria transshipment problem. The International Journal of Logistics Management. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/09574091211226975.
17. Мельничук А.В., Сивакова Т.В., Судаков В.А. Решение задач оптимизации с использованием мультиагентных моделей // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2019. № 100. 16 с. https://doi.org/10.20948/prepr-2019-100.