СТРУКТУРА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.94

Б01: 10.24412/2071-6168-2025-2-266-267

СТРУКТУРА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРСКОЙ

ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ

Тун Мин У, С.А. Лупин

В работе представлена структура имитационной модели системы общественного транспорта, ориентированная на ее реализацию в среде AnyLogic. Описаны основные этапы создания модели, включая сбор данных, их обработку и внедрение в программную среду для имитационного моделирования транспортных процессов. Рассмотрены возможности интеграции в модель ГИС-карт для обеспечения реалистичного представления географического положения транспортных узлов и маршрутов, а также повышения точности моделирования. Предложенная структура позволяет проводить анализ эффективности транспортной системы, оценивать варианты оптимизации различных схем движения. Работа может быть полезна для специалистов, занимающихся вопросами планирования и модернизации систем общественного транспорта.

Ключевые слова: имитационное моделирование, общественный транспорт, ГИС, AnyLogic.

Введение. Оптимизация работы общественного транспорта (ОТ) — ключевая задача для крупных городов и агломераций, где интенсивный пассажиропоток и ограниченные ресурсы требуют точного планирования и эффективного управления транспортной системой. Имитационное моделирование, как метод исследования, позволяет воспроизвести и проанализировать различные аспекты функционирования общественного транспорта, выявить узкие места и протестировать возможные решения, не вмешиваясь в реальную инфраструктуру [1-3]. AnyLogic является одной из самых популярных платформ для создания моделей транспортных систем, поскольку она сочетает в себе мощные аналитические возможности и гибкость настройки. Благодаря поддержке агентного, системно-динамического и дискретно-событийного подходов AnyLogic позволяет детально прорабатывать такие аспекты, как маршруты транспортных средств, расписания, пассажиропотоки, а также взаимодействие транспортных агентов с инфраструктурой [3-5]. Кроме того, встроенные инструменты работы с GIS-данными дают возможность создавать модели на основе реальных географических данных, что повышает точность и применимость результатов моделирования.

В статье рассматривается структура модели ОТ, построенной в AnyLogic, описаны её основные компоненты, их взаимодействие и методы настройки. Подробно представлен процесс задания агентной структуры, маршрутов и расписаний, моделирования пассажиропотоков и использование геоинформационных данных.

Методы моделирования в AnyLogic. Агентное моделирование является в AnyLogic основным методом, позволяющим описывать транспортные системы как совокупность отдельных агентов с индивидуальным

266

поведением и характеристиками. Агенты представляют собой самостоятельные единицы, которые в модели общественного транспорта могут включать такие объекты, как автобусы, пассажиры. Каждый агент обладает уникальными свойствами и поведением, что позволяет гибко настраивать их взаимодействие. Преимущества агентного моделирования в AnyLogic заключаются в том, что оно позволяет учитывать поведение каждого агента отдельно, что характерно для систем общественного транспорта, где разные виды транспорта и пассажиры взаимодействуют друг с другом [6-7].

Дискретно-событийное моделирование применяется для анализа событий, происходящих в системе, и позволяет учитывать процесс с точки зрения событий и состояний. В AnyLogic этот метод полезен для моделирования процессов, связанных с расписанием и загрузкой транспорта. События в модели общественного транспорта могут включать такие действия, как посадка пассажиров, прибытие и отправление транспортного средства, перемещение на следующую остановку, обработку очередей и загрузки. Преимущества дискретно-событийного моделирования заключаются в его способности четко описывать и управлять сложными процессами с временной привязкой, что позволяет отслеживать этапы работы ОТ и корректировать параметры в зависимости от загруженности системы [8-9].

ГИС-моделирование — это подход, который позволяет интегрировать в модель реальные географические данные, например, карту города и инфраструктуру транспортных линий. Использование ГИС-карт особенно полезно для построения моделей ОТ, так как обеспечивает реалистичное представление пространственного расположения маршрутов и остановок. Использование ГИС позволяет задавать координаты остановок, учитывать реальную протяженность маршрутов и их особенности (например, повороты, расстояния между станциями), что способствует точности модели. Преимущества ГИС-моделирования: оно позволяет модели быть ближе к реальной системе, что особенно важно для оценки эффективности и последующей оптимизации системы [10].

Структура модели транспортной системы. В настоящее время имитационное моделирование обеспечивает проведение анализа работы сложных систем и позволяет найти оптимальные решения задачи управления с учетом изменчивости внешних факторов. Выбор в качестве среды моделирования системы AnyLogic определен тем, что она позволяет создавать гибридные объектно-ориентированные модели, включающие как Java-код, так и широкую палитру многофункциональных библиотек. Интеграция элементов ГИС позволяет существенно сократить затраты на разработку имитационной модели и сделать ее максимально адекватной объекту исследования.

Планирование работы ОТ является одной из сложных задач, связанных с управлением городской инфраструктурой. С точки зрения теории ОТ традиционно рассматривается как система массового обслуживания, где запросы формируются потоками пассажиров, а транспортные единицы являются исполнительными элементами или обработчиками. В управлении ОТ

широко используются информационные и контрольные системы, обеспечивающие эффективность его функционирования [11-13].

Создание гибридной имитационной модели в среде AnyLogic начинается с определения структуры ее классов и задания логики работы.

Рис. 1. Структура имитационной модели ОТ

Класс «Main». В AnyLogic класс «Main» относится к главной модели или главному агенту, с которого начинается выполнение симуляции. Это основной класс, который создается по умолчанию при разработке новой модели и объединяет все остальные классы. Класс «Main» представляет верх-неуровневую среду, в которой могут существовать другие агенты, элементы, диаграммы, блоки процессов и так далее. Для исследования времени обслуживания пассажиров в этом классе используются переменные и параметры модели общественного транспорта.

Класс «Bus stop». Класс «Bus stop» предназначен для размещения автобусных остановок на карте ГИС. Координаты автобусных остановок загружаются в AnyLogic из внешней базы данных, которая содержит их широту и долготу (Рис.2).

Исторические центры городов, обладая уникальной архитектурой и сложившейся планировкой, часто создают значительные сложности для развития современного общественного транспорта. Основные препятствия связаны с узкими улицами, плотной застройкой, ограничениями на движение транспорта, а также необходимостью сохранения культурного наследия. В итоге, исторические центры создают много вызовов для OT, но при грамотном планировании можно найти решения, которые сохраняют культурное наследие и обеспечат удобное передвижение жителей и туристов.

Класс «Bus». В этом классе для обеспечения движения автобусов, посадки, высадки и пересадки пассажиров использована диаграмма состояний (Statechart), которая представляет собой мощный инструмент для моделирования сложных динамических систем. Она описывает, как объект (или агент) изменяет свое состояние в зависимости от времени и событий. Диаграмма состояний класса «Bus» включает следующие состояния (Рис.3):

BusAtStation - прибытие автобуса на остановку маршрута;

Load_unload - посадка и высадка пассажиров на остановке;

MoveTo - отъезд от остановки; BackTo - переход к обратному маршруту.

rjj -fftlll-

> S But J

1 S Sus.1

> 0 0US.3

> S Bus.4

> в Bus.5 J О Bus.E1

у О bus step i О Matn j © Pa::tnge.'

V О Simulation: Main Л Run C<wfigurat№n: Main

Reicurc«

bU5„tOpF X

05.1 16.301 «.Hi

г BSJ 1Ш> К.Ш

3 в; з 16.745 96.151

А BS_4 16.793 И.Ш

s BS_S 16.814 96.126

6 0S.6 16.312 9&1M.

7 es_7 15.7Щ ».161

1 BS I 16.7a 96.135

Рис. 2. Размещение остановок на карте ГИС

' BusAtStation

| BackTo_BS1 ]

f Load_unload_BS4]

t EE I

f MoveTo BS4 J

(Load_unload_BS3j

С

lnitial_Location

I

j

1 Load_unload_BSl) t

| MoveTo_BS2 j

(3 STime_Bus d ETime_Bus 0 TravelTime^Bus (J Distance (3 lnterval_time_Bus

Q getText

G? A

(3 capacity (3 AviPassenger

J

о Load_BS1 О Load_BS2 Q Load_BS3 Q Load_BS4 о Un!oad_BS1(JUnload_BS2Q Unload_BS3 Q Unload_BS4

Load unload BS2

I

MoveTo BS3

J

Puc. 3. Диаграмма состояний и функции класса «Bus»

Java-программы в AnyLogic дают пользователям возможность комбинировать объектно-ориентированное программирование с элементами симуляции и визуализации. Это создает условия для разработки гибких, масштабируемых и высокопроизводительных моделей.

Класс «Passenger». В этом классе функция passengerfunction_BS1() реализует прибытие пассажиров на автобусные остановки, фиксирует время их появления и посадки в автобус:

if(from == bus_stops.get(x) && to == bus_stops.get(y)) { bus_stops.get(x).a_y ++; bus_stops.get(y).p_x ++; passengersAt_1 ++; }

Экспериментальные результаты моделирования. В ходе экспериментов, проведенных на основе разработанной модели в среде AnyLogic, были получены результаты, отражающие функционирование транспортной системы при различных условиях. Основное внимание уделялось анализу параметров движения автобусов, времени ожидания пассажиров на остановках и общей загруженности маршрутов. Результаты экспериментов подтверждают, что использование геоинформационных данных в сочетании с инструментами AnyLogic предоставляет возможность точного анализа транспортных потоков и помогает в принятии обоснованных решений для улучшения работы транспортной сети.

Модель для первого эксперимента включает шесть автобусных остановок и автобусные маршруты. Для её реализации использовались геоинформационная система (ГИС), интегрированная в среду моделирования AnyLogic и реальный фрагмент транспортной инфраструктуры города Мандалай, Мьянма (Рис.4).

В ходе симуляций анализировалось время задержки обслуживания пассажиров на каждой остановке для двух схем движения транспорта: беспересадочной (WT), когда между любой парой остановок существует как минимум один маршрут, и схемой движения с пересадками (TR).

Маршруты движения автобусов первого эксперимента приведены в Таблицах 1 и 2, а результаты моделирования для схем WT и TR показаны в Таблице 3.

Таблица 1

Маршруты движения автобусов для схемы WT_

Маршрут Автобусные остановки

Bus1, Bus2 BSi BS2 BS3 BS4 BS5 BS6 BSi

Bus3, Bus4 BS5 BS4 BS3 BS2 BSi BS6 BS5

Таблица 2

Маршруты движения автобусов для схемы TR

Маршрут Автобусные остановки

Bus1, Bus2 BSi BS2 BS3 BSi -

Bus3, Bus4 BS3 BS4 BS5 BS6 BS3

Таблица 3

Время ожидания пассажиров (минуты)

От остановки Схема До остановки

BS1 BS2 BS3 BS4 BS5 BS6

BS1 WT 10.9 19.1 7 17.9 24.8

TR 6.8 6.5 14.8 22.2 19.1

BS2 шт 18.2 16.1 10.2 8.2 18.5

тя 4.4 7.6 17.2 18.6 19.2

BSз шт 19.1 14.5 14 13.2 12.9

тя 8.5 8.3 12.9 11.7 10.5

BS4 шт 8.4 13.8 14.8 15.1 13.6

тя 18.9 16.2 14.1 7.5 12.3

BS5 шт 14.2 9.2 12.9 24.4 16.3

тя 19.6 20.2 6.9 13 9.4

BS6 шт 13.9 14.5 5.8 23.8 19.8

тя 14.6 18.3 10.8 9 9.3

ЧИвВИ! ■■■ И

'5«5(ги(

1051

АипдтуауЛагап

■ В8 2

Ф о ■ о

а^ягм I | в Е

„„ ,

б г « В8 4

СЬапауеНагап ~

у Зотягеег

эййапя ГЬнЫ"] ||

ёэ

зал ятя Э51Л

о и в -к

III

о

МаИааипдтуау

I «»■4' |1 |

В

1 I

€ * 8 3

Вв 5

О

С1паптуа^аг1 I

Рис. 4. Фрагмент ГИС-карты первого эксперимента

Результаты моделирования позволяют сравнить различные схемы движения. В таблице цветом выделены лучшие значения для каждой пары остановок. Можно отметить некоторое преимущество схемы TR.

Во втором эксперименте рассматривался реальный фрагмент транспортной инфраструктуры города Янгон, Мьянма (Рис.5). Были проведены исследования эффективности маршрутов WT и TR, оценено время ожидания пассажиров на всех остановках. В этом эксперименте задействовано шесть автобусов, передвигающихся по шести маршрутам. На схеме движения расположены восемь остановок.

Маршруты движения автобусов представлены в Таблицах 4 и 5, а результаты моделирования показаны в Таблице 6.

В этом случае результаты моделирования позволяют выявить значительное преимущество схемы движения с пересадками. Выделенные цветом в Таблице 6 лучшие значения принадлежат именно схеме TR.

BS 5

Z«y Gyi Straat

'РОЙ Ргдсгллиг,' ft?qf\

,wuri 9Л od, Yangon

toiirtfe а! ЕАлаглап

.. g. HdnihawaatfM А Из J/iär jwtkfy

lefBlK/djSdwfli

s

El

Иненмме

га

Э i^ifiirai iocmr'fliKfltpffdr

ь ThkUi Siwi

I

f- - . Щяпт&гу.. ^ТштВя.Щ

+

imwtiin ÜpjfpjiJ1 j

Gaognerri Miütea1

Ljicw frances ¡лГити&ата! йалдмп

itfueterry Ffaral fr

Skecüws

BS 1

BS 2

О

■I

* Шмюоа/

Sdwoi Vafljjai

Sro Wjp ¿з\у t ¿1,1 Mui : Vurtel)

. inurnaipheiifcsS

Peopb'shvk ПлЬ sc-iiii» p» tu

BS &

s El л......

f в? -......-

I ЗМЯаГ!»; '

BS 3

13 Yangon

BS 4

^^ твон

Ж

£an ,' nif Wvijeirir

Garten*^®

■ Sr " £

j>>

SMl*"5'

£ I

a

BS

■ ■ UWilMPV

+ SP

'¿,'5 Г Hon Vjcl*-'!!1

DP 7 - - L

о

Рис. 5. Фрагмент ГИС-карты второго эксперимента

Таблица.4

Маршруты движения автобусов для схемы WT

Маршрут Автобусные остановки |

Busl BS5 BS1 BS4 BS8 -

Bus2 BS7 BS3 BS2 BS1 BS5

Bus3 BS6 BS2 BS1 BS5 -

Bus4 BS8 BS4 BS1 BS2 BS6

Bus5 BS6 BS2 BS3 BS7 -

Bus6 BS8 BS4 BS3 BS7 -

Таблица. 5

Маршруты движения автобусов для схемы TR

Маршрут Автобусные остановки

Busl BS1 BS2 BS3 BS4

Bus2 BS1 BS2 BS3 BS4

Bus3 BS5 BS1 - -

Bus4 BS6 BS2 - -

Bus5 BS7 BS3 - -

Bus6 BS8 BS4 - -

Таблица. 6

Время ожидания пассажиров (минуты)

От остановки Схема До остановки

BSi BS2 BS3 BS4 BS5 BS6 BS? BS8

BSi WT 7.4 20.1 14.5 7 11.8 20.1 14.5

ТЯ 4.5 4.5 4.5 5.8 10.2 10.1 12.6

Е& ШТ 7.4 14.1 19.9 10.2 12 14.1 19.9

ТЯ 4.9 4.9 4.9 11.5 5.6 10 12.1

ЕБз ШТ 20.1 11.8 16 20.1 15.7 13.7 16

ТЯ 4.7 4.7 4.7 11.4 10.3 5.6 12

ЕБ4 ШТ 11.6 19.9 16 16.1 19.9 16 7

ТЯ 5 5 5 11.4 10.4 9.5 6.2

ЕБ5 ШТ 6.9 9.9 20 15.9 15.5 20 15.9

ТЯ 6 9.5 9.5 9.5 14.9 14.2 17.1

ЕБв ШТ 12.7 12.4 15.6 19.7 15.5 15.6 19.7

ТЯ 10.4 5.6 10.4 10.4 18.6 15.2 17.9

ЕБ? ШТ 19.9 12.9 12.8 16 19.9 15.8 16

ТЯ 10.3 10.3 5.3 10.3 16.9 16.4 17.9

ЕБз ШТ 13 19.8 16 7.2 16.1 19.8 16

ТЯ 9.3 9.3 9.3 6 15.5 15.9 13.3

Заключение. Гибридная имитационная модель позволяет детально описать транспортную систему - задать маршруты движения автобусов, расположение остановок и интенсивность потоков пассажиров. Использование в модели ГИС карт делает их эффективным инструментом для планирования схем движения автобусов, оценки оптимальности расписания и местоположения узлов пересадки для разных маршрутов.

Одним из основных критериев эффективности работы общественного транспорта, как системы массового обслуживания, является время задержки обслуживания. Этот параметр и был выбран в модели в качестве главного критерия при сравнении различных схем движения транспорта. Проведенные исследования подтвердили адекватность модели и доказали возможность ее использования для анализа реальных транспортных проблем.

Список литературы

1. Барышников Н.Г., Иванов А.В., Смирнова Е.Н. Имитационное моделирование транспортных систем: подходы, методы и инструменты. М.: Издательство Московского университета, 2020.

2. Воробьев В.В. Моделирование транспортных процессов: Учебное пособие. СПб.: Питер, 2019.

3. Сапрыкин Д.В., Чистяков К.А. Использование AnyLogic для моделирования транспортной инфраструктуры: современные подходы и кейсы. // Транспортные системы и логистика, 2022, № 4. С. 45-55.

4. Гладышев И.А., Кравченко П.И. Геоинформационные системы в транспортном моделировании: теория и практика. Екатеринбург: УрФУ, 2021.

5. Бекетов А.П., Фролов М.И. Агентное моделирование в AnyLogic для анализа и оптимизации пассажиропотоков. // Вестник транспортных исследований, 2023. Т. 12. № 1. С. 73-82.

6. Петров С.В., Ковалев А.И. Агентное моделирование в транспортных системах: методы и применение. Новосибирск: Наука, 2020.

7. Романов Е.М., Сидорова Л.Г. Моделирование общественного транспорта: от теории к практике. М.: Транспортное издательство, 2018.

8. Климов И.А., Селезнев П.Н. Дискретно-событийное моделирование транспортных процессов: теоретические основы и практическое применение. Екатеринбург: Уральский федеральный университет, 2021.

9. Зайцев В.Г., Тихонов А.В. Управление пассажирскими потоками в транспортных системах с использованием дискретно-событийного подхода. // Моделирование и анализ систем, 2020, № 3. С. 88-96.

10. Woodhouse S., Lovett A., Dolman P., Fuller R. Using a GIS to select priority areas for conservation // Computers, Environment and Urban Systems, Mar-2000, vol.24. P. 79-93.

11. T. M. Oo., Sergey Lupin, M. T. Khaing., A. Thu. Using Hybrid Modeling for Estimation of the Efficiency of Service Systems // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (El-ConRus), St. Petersburg, Moscow, Russia, 2021. P. 2277-2280.

12. Sergey Lupin, Than Shein, Kyaw Kyaw Lin, Anastasia Davydova. Modelling of the Transport Systems in a Competitive Environment // Proceedings of the Fifth International Conference on Internet Technologies and Applications (ITA 13), Glyndwr University, Wrexham, North Wales, UK, 2013. P. 41-48.

13. Тун Мин У, Лупин С.А. Сравнение результатов аналитического расчёта и имитационного моделирования транспортных систем // International Journal of Open Information Technologies. Vol. 12. No. 5. 2024. C.103 -108.

Тун Мин У, аспирант, htunmin5045@,gmail. com, Россия, Москва, Национальный исследовательский университет «МИЭТ»,

Лупин Сергей Андреевич, канд. техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Москва, Национальный исследовательский университет «МИЭТ»

STRUCTURE OF THE SIMULATION MODEL PASSENGER TRANSPORT SYSTEM

Tun Min Oo, S.A. Lupin

The paper presents the structure of the simulation model of the public transport system, focused on its implementation in the AnyLogic environment. The main stages of the model creation are described, including data collection, their processing and implementation in the software environment for the simulation of transport processes. The possibilities of integrating GIS maps into the model are considered to provide a realistic representation of the geographical location of transport hubs and routes, as well as to increase the accuracy of modeling. The proposed structure allows analyzing the efficiency of the transport system, evaluating options for optimizing various traffic patterns. The work can be useful for specialists involved in planning and modernizing public transport systems.

Key words: simulation modeling; public transport; GIS; AnyLogic.

Tun Min Oo, postgraduate, htunmin5045@,gmail.com, Russia, Moscow, National Research University of Electronic Technology,

Lupin Sergey Andreevich, candidate of technical sciences, professor, lupin@,miee.ru, Russia, Moscow, National Research University of Electronic Technology