Автоматизированная система для оптимизации движения городского пассажирского транспорта с учетом плотной маршрутной сети Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 656.072 Ю.Н. Семенов, О.С. Семенова АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО ТРАНСПОРТА С УЧЕТОМ ПЛОТНОЙ МАРШРУТНОЙ СЕТИ

При анализе работы городского пассажирского транспорта (ГПТ) необходимо учитывать высокую плотность маршрутной сети, различную стоимость проезда на маршрутах, деление населения на категории [1, 2], что при решении оптимизационных задач позволяет автоматизированная система, предназначенная для оптимизации работы ГПТ с учетом наложения маршрутов.

Одной из наиболее актуальных задач, связанных с разработкой наукоемкого программного обеспечения, является моделирование сложных систем, ключевыми особенностями которых в данном случае можно считать большое количество составных элементов, дальние связи между элементами и многомасштабную изменчивость. Задачу систематизации и хранения информации о системе ГПТ осуществляет база данных (БД) “Расчетно-справочное хранилище информации на основе данных табличного обследования пассажиропотока” (свидетельство о государственной регистрации №2008620122). Входящая в состав автоматизированной системы программа “Оптимизация интервалов движения городского общественного транспорта на основе данных табличного обследования пассажиропотока” (свидетельство о государственной регистрации №2008611196) позволяет учесть при оптимизации наложение маршрутов, различную стоимость проезда, деление населения на категории.

Первым шагом в процессе проектирования базы данных является определение всех объектов (сущностей) и их свойств (атрибутов), которые должны быть помещены в БД, так как отсутствие представляющей интерес информации сводит на нет ценность всей базы. Кроме того, необходимо выявить связи не только между объектами базы данных, но и между свойствами объектов.

Всю информацию, предназначенную для хранения в базе данных, можно условно разделить на первичную, справочную и расчетную.

К первичной относится вся собранная с помощью табличного обследования информация о совершенных транспортными средствами рейсах и количестве вошедших/вышедших пассажиров на каждом остановочном пункте.

К справочной относится информация о маршрутной сети города; транспортных средствах, осуществляющих перевозку пассажиров; дате обследования; интервалах времени; возможных направлениях движения.

Исходя из этого, можно выделить следующие основные сущности БД: “Рейс”, “Маршрут”,

“Пассажиры”, “Остановки”, “Подвижной состав”, “Дата”, “Часы суток”, “Направление”.

На рис. 1 представлена БЯ-диаграмма, отражающая вышеназванные сущности и связи между ними. Объект “Часы суток” необходим только для расчетов, поэтому не связан с другими сущностями, характеризующими первичную информацию, и на БЯ-диаграмме не отображен.

Следующим этапом после создания БЯ-диаграммы, включающей в себя все важные сущности и связи, является построение набора предварительных таблиц и указание предполагаемого первичного ключа для каждой таблицы. Предварительные таблицы получаются из БЯ-диаграммы исходя из класса принадлежности сущностей и степени отношений.

У большинства сущностей в проектируемой базе данных степень бинарной связи составляет 1:п (“один-ко-многим”) и класс принадлежности обеих сущностей является обязательным, следовательно, для хранения данных необходимо по одной таблице на каждую сущность.

Степень бинарной связи между сущностями “Маршрут” и “Остановки” равна т:п (“многие-ко-многим”), следовательно, для хранения данных требуются три таблицы - по одной для каждой сущности и одной таблицы для связи [4].

На заключительном этапе проектирования был составлен список всех представляющих интерес атрибутов, которые были распределены между сущностями. На этом этапе также были определены межатрибутные функциональные зависимости, с помощью которых было проверено соответствие полученных из БЯ-диаграммы таблиц третьей нормальной форме, согласно которой все не ключевые столбцы таблиц должны зависеть от первичного ключа, но не зависеть друг от друга.

Кроме первичной и справочной информации в базе данных должна быть предусмотрена возможность хранения расчетной (вторичной) информации. Для эффективной и рациональной работы с БД необходимо хранение следующих данных:

• технико-эксплуатационных показателей работы транспорта;

• пассажиропотока по часам суток, реальных, субоптимальных и оптимальных интенсивностей движения, коэффициентов наполнения;

• матрицы межостановочных корреспонденций;

• коэффициентов, указывающих на возможность перемещения маршрутом между остановочными пунктами,

• расчетного количества автобусов, необходимого для осуществления перевозок в определенный час суток;

• наполнения автобуса на каждом перегоне маршрута при движении с оптимальной интенсивностью.

Для исключения избыточности данных и сведения к минимуму числа таблиц для хранения вторичной информации были предусмотрены следующие объекты: “Технико-эксплуатационные показатели работы транспорта”, “Оптимизационная таблица”, “Матрица межостановочных корреспонденций”, “Aijk”, “Количество автобусов”, “Наполнение (при m**)”.

Основная задача автоматизированной системы - проведение оптимизации работы ГПТ с учетом наложения маршрутов. К второстепенным задачам можно отнести определение техникоэксплуатационных характеристик работы ГПТ, маршрутного коэффициента и т. д. Алгоритм проведения оптимизации (рис. 2) состоит из следующих этапов:

1 этап - сбор справочной и первичной информации о ГПТ и помещение ее в базу данных, автоматическая корректировка ошибочной информации. На этом этапе происходит загрузка следующей информации из таблиц MS Excel: дата, номер маршрута, марка транспортного средства, совершаемого рейс, количество вошедших и вышедших пассажиров на каждом остановочном пункте маршрута. Затем подсчитывается суммар-

ное количество вошедших/вышедших пассажиров за рейс, рейсы с ошибочными данными заносятся в “Таблицу ошибочных данных”. После этого ошибочная информация корректируется. Так же на этом этапе расчетными методами определяется время прибытия транспортного средства на каждый остановочный пункт и заполняются справочные таблицы.

2 этап - формирование блока исходных

данных на основе информации из таблиц “Рейс”, “Маршрут”, “Пассажиры”, “Остановки”, “Под-

вижной состав”, “Дата”, “Часы суток”, “Направление”, “Часы суток”.

3 этап - расчет матрицы межостановочных пассажирских корреспонденций для каждого рейса, формирование расчетной таблицы “Матрица корреспонденций”; определение элементов глобальной матрицы межостановочных корреспонденций для каждого часа суток.

4 этап - определение коэффициентов, указывающих на возможность перемещения к-м маршрутом между і -м и ]-м остановочными пунктами, формирование расчетной таблицы “Лук”.

5 этап - определение коэффициента наложения пассажиропотоков на маршрутную сеть Н. На этом этапе осуществляется выбор направления решения оптимизационных задач - с учетом или без учета наложения маршрутов.

6 этап - решение математических задач оптимизации движения ГПТ: определение интенсивности движения транспортных средств по

Дата Направление

Ю_даты,... 1 1 . Юнаправления,..

Выполняется

Имеет

Совершает

- 1

Подвижной состав

Ю_марки,...

П - • п

m Рейс •

Ю_рейса,.. . 1

m

Осуществляет

Выполняется по

1 •

ID остановки,...

Рис.1. ER-диаграмма базы данных

маршрутам (субоптимальной, оптимальной), используя различные постановки задач в зависимости от наличия исходных данных и требуемого уровня детализации. На этом этапе также определяется фактическая интенсивность движения ГПТ для всех временных интервалов и маршрутов.

7 этап - определение коэффициента наполнения подвижного состава для рассчитанных интенсивностей движения. Анализ информации о наполнении транспортных средств на перегонах позволяет сделать вывод о возможности применения для оптимизации движения городского пассажирского транспорта математических задач без ограничения на пассажировместимость транспортного средства.

8 этап - оценка результатов оптимизации: определение суммарных транспортных затрат и суммарных потерь времени пассажиров, расчет стоимости пассажирочаса для фактической интенсивности движения, определение требуемого для осуществления перевозок количества автобусов.

За реализацию вышеперечисленных этапов в программном комплексе отвечают формы (определяют порядок расчетов), модули и запросы.

В составе автоматизированной системы можно выделить ядро, обеспечивающее базовый функционал комплекса, и набор модулей, расширяющих его. Различные модули расширения могут быть нацелены на решение дополнительных задач, к которым можно отнести определение техникоэксплуатационных показателей работы ГПТ, расчет матрицы межостановочных пассажирских корреспонденций, определение требуемого количества транспортных средств для осуществления перевозок и пассажиропотока по часам суток и т. д. Комбинируя и при необходимости разрабатывая новые модули расширений (например, модуль для проектирования новых маршрутов), можно точно и быстро решать большинство задач, возникающих на практике.

Ядро позволяет осуществить оптимизацию работы ГПТ исходя из минимизации суммарных транспортных затрат и потерь времени пассажиров в условиях различной плотности маршрутной сети, стоимости проезда, делении населения на категории. При оптимизации используются данные натурного обследования пассажиропотока на всех маршрутах города; маршрутная сеть города; количество маршрутов; перечень остановочных пунктов на маршрутах; списочное количество подвижного состава, осуществляющего перевозки. Вся перечисленная информация берется из соответствующих таблиц и запросов базы данных.

В основе расчета оптимальной интенсивности движения транспортных средств по маршрутам лежит решение системы нелинейных уравнений большой размерности, что само по себе представляет большую сложность. Решение таких систем уравнений выполняется численными итерацион-

ными методами, при этом возникают проблемы сходимости и однозначности решения. Практически все проблемы сходимости так или иначе связаны с корректностью задания исходных данных. При сборе и оцифровке большого объема данных, необходимых для расчетов, велика вероятность совершения ошибки, что может привести к расходящемуся итерационному процессу. Решить проблему ошибок позволяет автоматическое исправление неверной информации с помощью модуля “а_3КорректировкаВошедших Вышедших”. Корректировка производится умножением количества вошедших пассажиров на коэффициент, представляющий собой отношение суммарного количества вышедших пассажиров к вошедшим.

Для эффективной работы автоматизированной системы разработаны 3 модуля класса, непосредственно связанные с формами, и 23 стандартных модуля. Так как каждый этап оптимизации должен производиться только после выполнения предыдущего и проверки правильности его выполнения, то для сохранения правильного порядка оптимизационные расчеты лучше всего проводить, используя формы, в которых указана последовательность расчетов. К исполняемым модулям класса, непосредственно связанных с этими формами, относятся: модуль формы Рогт_форма1, предназначенный для выполнения всех этапов оптимизации работы транспорта; модуль формы Богт_Форма2, позволяющий рассчитать техникоэксплуатационные показатели работы транспорта; модуль формы Богт_Форма3, позволяющий получить доступ к справочным таблицам.

В разработанном программном комплексе запросы выполняют вспомогательную функцию, позволяя с минимальными усилиями получить доступ к определенной совокупности данных из нескольких таблиц или сгруппировать несколько записей в одну. Большая часть запросов вызывается из модулей, позволяя тем самым значительно сократить программный код, а так же уменьшить время его выполнения. Остальные запросы предназначены либо для вывода на экран в удобном виде справочной информации (например, названия остановок на конкретном маршруте), либо для построения по сгруппированным данным графиков и диаграмм.

Автоматизированная система может использоваться как для моделирования различных ситуаций (изменения пассажиропотока, стоимости пас-сажиро-часа, транспортных затрат), так и для оптимизации. Алгоритм оптимизации не учитывает пересадочность, поэтому программный комплекс можно использовать для оптимизации работы ГПТ в малых и средних городах (с низким коэффициентом пересадочности). Дальнейшее совершенствование комплекса программ возможно благодаря разработке алгоритмов и построению модулей по составлению расписания

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Антошвили, М. Е. Оптимизация городских автобусных перевозок / М. Е. Антошвили, С. Ю. Ли-берман, И. В. Спирин. - М. : Транспорт, 1985. - 102 с.

2. Гудков, В. А. Пассажирские автомобильные перевозки : учеб. для вузов / В. А. Гудков, Л. Б. Ми-ротин, А. В. Вельможин, С. А. Ширяев ; под ред. В. А. Гудкова. - М. : Горячая линия - Телеком, 2004. -448 с.

3. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS : [пер. с англ.] / В. Кельтон, А. Лоу. - 3е изд. - СПб. : Питер ; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.

4. Тихомиров, Ю. В. MS SQL Server 2000: разработка приложений / Ю. В. Тихомиров. - СПб. : БХВ-Петербург, 2000. - 368 с.

□ Авторы статьи:

Семенов Семенова

Юрий Николаевич, Ольга Сергеевна,

канд. техн. наук, доц. каф. автомо- канд. техн. наук, доц. каф. автомобильных перевозок КузГТУ, бильных перевозок КузГТУ,

Тел. 8-3842-39-69-77 Тел. 8-3842- 39-69-77