CC BY
80
Науковий вкник НЛТУ УкраТни Scientific Bulletin of UNFU
http://nv.nltu.edu.ua https://doi.org/10.15421/40280228 Article received 21.03.2018 р. Article accepted 29.03.2018 р. УДК 004.67
ISSN 1994-7836 (print) ISSN 2519-2477 (online)
Ш.
©
Eg] Correspondence author O. Yu. Boreiko boreiko.work@gmail.com
О. Ю. Борейко1, В. М. Теслюк2
1 Тернотльський нащональний економiчний утверситет, м. Тернотль, Украгна;
2 Нацюнальнийутверситет "Львiвська полтехтка", м. Львiв, Украгна.
ВИКОРИСТАННЯ 1НГ1Б1ТОРНИХ МЕРЕЖ ПЕТР1 ДЛЯ ПОБУДОВИ АВТОМАТИЗОВАНО1 СИСТЕМИ ОБЛ1КУ ПАСАЖИРОПОТОКУ ГРОМАДСЬКОГО ТРАНСПОРТУ "РОЗУМНОГО" М1СТА
Визначено загальний тренд полтчних шщатив Свропейського Союзу щодо модершзацп та тдвищення ефективностi всiх сфер дiяльностi сучасних мегаполiсiв. Проведено аналiз базових принципiв концепцп "розумного" мюта, спрямованих на оптимiзацiю транспортно'' системи сучасних мют. Доведено важливiсть дослщження пасажиропотокiв громадського транспорту, результати якого можна використати для розроблення комплексу дш iз вдосконалення оргашзацп наявних пере-везень пасажирiв на ддачих маршрутах, а також для реоргашзацп транспортно'' мережi мiста загалом. Здшснено аналiз засо-бiв моделювання складних дискретних систем для побудови та дослщження моделей автоматизовано'' системи облжу паса-жирiв у громадському транспорт "розумного" мiста. Доведено, що використання шпб^орних мереж Петрi забезпечуе ефек-тивнiший процес моделювання, адже для побудови моделi на 'х основi потрiбно використати менше елементiв мереж^ що призводить до генерацп ч^кшого, зрозумiлiшого та легшого для аналiзу графу досяжностi станiв мережi Петрь Розроблено модель контролера збирання даних про пасажиропотж автоматизовано'' системи на основi iнгiбiторних мереж Петрi. Використання шпб^орних мереж Петрi дае змогу спростити структуру моделi, що призводить до зменшення обчислювальних ресурав, якi необхiднi для реалiзацii' моделi засобами персонального комп'ютера.
Кл^чов^ слова: модель; контролер; шпбторш дуги; транспортна система мюта; дослiдження моделi.
Вступ. Рацюнальшше використання обмежених ресурав нашо! планети та прагнення людства до ефектив-нiшого використання часу сьогодш можуть бути досягнут завдяки використанню шформацшно-комушка-цiйних технологш (1КТ). Зокрема у мiстах, де концен-трацiя людей е дуже високою, 1КТ дають змогу досяга-ти ктотно! економи iнвестицiй у мкьку iнфраструктуру (Zhuhadar, et al., 2017).
У цьому сенсi мiсто може мати величезнi переваги завдяки створенню оперативних систем, здатних збира-ти, аналiзувати та опрацьовувати потоки даних, отрима-них в реальному чай вщ мереж1 давачiв та iншого об-ладнання. Подiбне обладнання призначене для рiзнома-нiтних цiлей та застосувань, метою яких е забезпечення ефективнiшого використання всiх послуг, яш надають-ся мунiципалiтетом через операторiв i е важливими для життя громадян та органiзацiй (Kupriyanovsky, et al., 2016).
У цьому контексп £С (EU) розпочав iнiцiативу в 2011 р., коли в рамках ново! полггичноТ основи "Про-мислова шщатива "розумних" мiст та громад" ("Smart Cities & Communities Industrial Initiative") було представлено стратеги майбутшх швестицщ в технологii з
низьким вмiстом вуглецю, з конкретними ктматични-ми та енергетичними щлями для досягнення до 2020 р., а також планом дш зi скорочення викидiв парникових газiв до 2050 р. (Gentile & Nokel, 2016).
"Розумне" мiсто сприяе швестищям у рiзнi сфери дь яльносп мiст, такi як: транспорт, лопстика, безпека, безпека води, каналiзацiя, опалення, енергiя, охорона здоров'я, школа, туризм i т. iн. Державне управлшня на рiзних рiвнях мае бути здатним здшснювати монiто-ринг, надання та контроль послуг для цих критичних напрямiв (Byun, et al., 2016).
Громадський транспорт почав ввдгравати важливу роль у концепци "розумного" мiста. Данi, взяп безпосе-редньо з послуг громадського транспорту (наприклад, па-сажиропотш, електроннi квитки, вщео, мiсцезнаходження транспортного засобу тощо), можуть бути штегроваш з великою кшькктю приватних монiторингових та шфор-мацшних систем транспорту, як для реального часу, так i для офлайново! програми. Становлення систем зв'язку транспортний-зааб - транспортний-засiб (vehicle-to-vehicle), шфраструктура - транспортний-засiб (infrastructure-to-vehicle) та користувач - транспортний-засiб (скоро-чено V2X) дають змогу покращити надання транспор-
1нформащя про aBTopiB:
Борейко Олег Юршович, acnipaHT кафедри комп'ютерноТ шженерп. Email: boreiko.work@gmail.com
Теслюк Василь Миколайович, д-р техн. наук, професор, завщувач кафедри шформацшних систем i технологiй, iнституту
пщприемництва та перспективних технолопй. Email: vasyl.m.teslyuk@lpnu.ua Цитування за ДСТУ: Борейко О. Ю., Теслюк В. М. Використання шпбгторних мереж Петрi для побудови автоматизованоТ системи облту пасажиропотоку громадського транспорту "Розумного" мкта. Науковий вiсник НЛТУ УкраТни. 2018, т. 28, № 2. С. 150-154.
Citation APA: Boreiko, O. Yu., & Teslyuk, V. M. (2018). Use of Petri Nets with Inhibitor Arcs to Construct the Automated System for Registering Passenger Flow in Public Transport of a Smart City. Scientific Bulletin of UNFU, 28(2), 150-154. https://doi.org/10.15421/40280228
thhx nocnyr Ta 36inbmuTH e^eKTHBHicrb BHKopHcraHHH no-Ty®Hocri TpaHcnopTHHx cHcreM (Nowicka, 2014).
rpoMagcbKHH TpaHcnopT 3a6e3nenye 3HanHo eKOHOM-Hime BHKopncTaHHH npoi®g®oi nacmHH gopir nig nac o6-cnyroByBaHHa naca®HponoTOKiB, a oT®e, noKpa^ye 3a-ranbHy npogyKTHBHicTb BynuHHo-gopo®Hboi Mepe®i (Boreiko, et al., 2017).
,3,ocnig®eHHa naca®HponoTOKiB gae 3Mory bhabhth oc-HOBHi 3aKoHoMipHocTi ix KonuBaHHa gna BHKopHcraHHa oTpHMaHHx pe3ynbTaTiB y nnaHyBaHHi Ta opraHi3aqii nepe-Be3eHb. To6to xapaKTep 3MiHH naca®HponoTOKiB Ha Map-mpyTax i 3aranoM gna KoHKpeTHoro HaceneHoro nyHKTy nignopagKoByeTbca neBHift 3aKoHoMipHocTi, ToMy chctc-MaTHHHe BuaBneHHa po3noginy naca®HponoTOKiB 3a na-com, goB®HHoro MapmpyTiB i HanpaMKaMH e ogHiero 3 oc-hobhhx 3agan cny®6 eKcnnyaTaqii TpaHcnopTHHx nig-npueMcTB.
naca^uponoTOKH xapaKreproyroTb HaBaHTa®eHHa Ha TpaHcnopTHy Mepe®y 3a HanpaMKaMH nepeMi^eHb y neB-hhh nepiog nacy (roguHy, go6y, мicaцb). Pe3ynbTam goc-nig®eHHa naca®HponoTOKiB BHKopHcTOByroTb aK gna BgocKoHaneHHa opraHi3a^i nepeBe3eHb naca®upiB Ha gi-ronux MapmpyTax, TaK i gna peopram3a^i TpaHcnopTHoi Mepe®i 3aranoM (Lebedeva, 2014).
3a MarepianaMH gocnig®eHHa Mo®Ha BcraHoBHTH oc-HoBHi TexHiKo-eKcnnyaTaqiHHi noKa3HHKH po6oTH aBTo6y-ciB: o6car nepeBe3eHb, naca®upoo6ir, cepegHro ganbHicTb noi3gKH naca®upiB, HanoBHeHicTb aBTo6yciB i ix KinbKicTb Ha MapmpyTax, nac peftcy i KinbKicTb po6onux 3MiH, mBugKicTb, imepBanH i nacroTy pyxy, npo6ir 3a nac 3Mi-hh. Цi gaHi Mo®yTb 6yTH nigcTaBoro gna BgocKoHaneHHa aK chctcmh MapmpyTiB 3aranoM, TaK i opram3aqii pyxy i po6oTH aBTo6yciB 3a ko®hhm KoHKpeTHHM MapmpyToM (Boreiko & Teslyuk, 2017a).
Ba®nuBHM eTanoM gocnig®eHHa naca®HponoTOKiB rpoMagcbKoro TpaHcnopTy i, BignoBigHo, aKTyanbHoro 3a-ganero Ha mnaxy BgocKoHaneHHa TpaHcnopTHoi chctcmh "po3yMHoro" MicTa e no6ygoBa aBTOMam3oBaHoi chctcmh o6niKy naca®upiB.
MaTepia^H Ta MeTogu goc^ig^eHHH. OgHHM 3 nonaT-kobhx eTaniB po3po6neHHa chctcm e no6ygoBa MogeneM Ta gocnig®eHHa napaMeTpiB npoeKToBaHoro Bupo6y Ha cuc-TeMHoMy piBHi. Oco6nuBicTro цboro piBHa e BHKopHcraHHa cTpyKTypHux MogeneM, aKi rpyHTyroTbca Ha Teopii Mepe® neTpi, cHcreM MacoBoro o6cnyroByBaHHa Ta iH. Mepe®a neTpi - ^ opieHToBaHHH rpa$, ^o MicrnTb noзнцii (Bep-muHu), ^o BH3HanaroTb yMoBH, HaaBHi b cHcreMi, i nepe-xogu, ^o Bigo6pa®aroTb noB'a3aHi 3 цнмн yMoBaMH gii (Boreiko & Teslyuk, 2017b).
y 3aranbHoMy BunagKy, Mogenb Ha ocHoBi Mepe® neTpi Mo®Ha onucaTH Bupa3oM
N = {S, T, F, M0}, (1)
ge: S = {Sj, S2, ...Sa} - MHo®HHa no3H^H (cTaHiB); T = {Tj, T2,...Tb} - MHo®HHa nepexogiB; F - MHo®HHa gyr, aKa MicTHTb gBi nigMHo®HHH BxigHHx Fin = [FinM Fina,..., FinJ} Ta BHxigHHx Fout = {FoutMFouta,...,Fout,m] gyr BigHocHo nepe-xogy; M0 - MHo®HHa, aKa 3agae nonaraoBe MapKyBaHHa Mepe®i neTpi; a, b - KinbKicTb no3H^H i nepexogiB; I + m = n - KinbKicTb gyr.
Mepe®i neTpi ^yH^ioHyroTb 6e3nepepBHo y naci. ^h-HaMiKa ^yHKqioHyBaHHa BH3HanaeTbca npaBunaMH cnpa^oByBaHHa nepexogiB. 3MiHa cTaHy Mepe®i noB'a3a-
Ha 3 MexaHi3MoM 3MiHH MapKyBaHb noзнцiн. y BunagKy npocToi Mepe®i neTpi:
• cnpaqboBye TinbKH aKTHBHHH nepexig, to6to TaKHH, y Bcix BxigHHx no3Hqiax aKoro e MiTKH;
• cnpaqboByBaHHa nepexogy HacTae nicna Moro aKTHBaqii, npu-noMy ak^o BHHHKae KoH^niKT - ogHonaoHa aKTHBaqia KinbKox nepexogiB, ^o MaroTb cninbHi BxigHi BepmHHH, to cnpaqboBye piBHoMMoBipHo rinbKH ogHH 3 KoH^niKTHHx nepexogiB;
• BHacnigoK cnpaqboByBaHHa nepexogy KinbKicTb MiroK y ko®-Hin BxigHin no3nqi'i 3MeHmyerbca Ha ognHnqro, a KinbKicTb MiroK y Bcix BHxigHHx no3nqiax 36inbmyerbca Ha ognHnqro.
npuKnag MogenroBaHHa eneMeHTapHoro цнкny o6cny-roByBaHHa 3aco6aMH npocTux Mepe® neTpi npegcraBneHo Ha pnc. 1.
Phc. 1. ^epra Ha o6cnyroByBaHHa Ha ocHoBi npocrux Mepe® nerpi
Oco6nuBHM pi3HoBugoM Mepe® neTpi e iHri6iTopHi Me-pe®i, aKi Ha gogaroK go 3BHHaHHux gyr rpa$y Mepe®i Mic-TaTb "3a6opoHaroni", TaK 3BaHi iHri6iTopHi gyru (Kotov, 1984). TaKa gyra 3a6opoHae aктнвaцiro nepexogy npu Ha-aBHocTi gocTaTHboi KinbKocTi MiToK y BxigHux BepmuHax 3BHnaHHHx gyr goTH, noKH b ii BxigHin BepmuHi e MiTKH.
Mogenb Ha ocHoBi iHri6iTopHux Mepe® neTpi TaKo® onucyroTb 3aranbHHM Bupa3oM (1), 3a Tiero num BigMiHHic-Tro, ^o iHri6iTopHa Mepe®a BKnronae gogaTKoBy nigMHo-®HHy gyr. Uro nigMHo®HHy cTaHoBnaTb iHri6iTopHi gyru BigHocHo Ko®Horo nepexogy
Fnot = {Fnot,1, Fnot,2Fnot, *>. (2)
BignoBigHo, 3aranbHa KinbKicTb Bcix gyr iHri6iTopHoi Mepe®i neTpi Mo®e 6yTH npegcraBneHa Bupa3oM
I + m + k = n, (3)
ge: I - KinbKicTb BxigHux gyr; m - KinbKicTb BHxigHHx gyr; k - KinbKicTb iHri6iTopHux gyr Mepe®i.
y ^parnemi Mepe®i neTpi, HaBegeHoMy Ha puc. 2, gyra 3a6opoHae 3anycK nepexogy T0 3a HaaBHocTi MiTKH b no3H^I P0. npuKnag peani3aqii HaMnpocTimoro цнкny o6-cnyroByBaHHa 3 BHKopucTaHHaM iHri6iropHoi Mepe®i neTpi HaBegeHo Ha puc. 3. TyT nepexig T1 3a HaaBHocTi MiTKH b no3H^i P1 6yge "3a6opoHeHuft", He3Ba®aroHH Ha HaaB-HicTb MiTKH y BepmuHi P0 goTH, noKH MiTKa He noKHHe P1 nepe3 nepexig T2, ^o eKBiBaneHTHo 3aBepmeHHro nep-roBoro o6cnyroByBaHHa.
Phc. 2. ©parMeHT Mepe®i 3 iHri6iTopHoro gyroro
Phc. 3. ^epra Ha o6cnyroByBaHHa Ha ocHoBi iHri6iTopHHx Mepe® neTpi
Як видно з наведених вище прикладiв, використання шпбгторних мереж neTpi навггь для моделювання ро-боти елементарних обчислювальних процесiв дае змогу зменшити к1лък1стъ елементiв, необхiдних для побудови мереж1. Зокрема проста мережа Петрi мiститъ 16 елеменпв (4 позицiï, 4 переходи i 8 дуг), а iнгiбiторна -14 елеменпв (3 позицiï, 4 переходи i 7 дуг). При чому функцюнальш можливостi обох мереж екивалентш.
Використання iнгiбiторних мереж для побудови мо-делi автоматизованоï системи облшу пасажиропотоку громадського транспорту "розумного" мюта дае змогу iстотно зменшити шлькють елементiв мереж, а як насль док - спростити та зробити ефектившшим весь процес розроблення та дослгдження моделей. Приклад побудови моделi контролера збирання даних автоматизованоï системи засобами простих (злiва) та iнгiбiторних (справа) мереж Iferpi наведено на рис. 4.
Дослгдження побудованих моделей дае змогу зробити висновок про те, що використання шпбгторних мереж Петрi забезпечуе ефективнiший процес моделювання, адже для побудови моделi контролера збору даних на основ! шпбгторних мереж необхiдно використати на 9,5 % менше елементiв мереж!.
Як наслгдок, зменшення шлькосп елеменпв призводить до генерацiï читашого, зрозумшшого та легшого для аналiзу графу досяжносп станiв мереж! Петрг По-рГвняно Гз графом, побудованим для моделГ контролера на основ! простих мереж Петр! для часткових випадшв моделювання, граф для моделГ на баз! Гнпбггорних мереж мае на 25,5 % менше сташв i, як наслгдок, е чита-бельшшим. Описан! графи досяжносп сташв вадповщ-них мереж зображено на рис. 5.
а) б)
Рис. 4. Структурна модель контролера на основ! простих (зл1ва) та шпб1торних (справа) мереж Петр1
Рис. 5. Графи досяжност сташв для модел1 контролера на основ! простих (зверху) та шпб1торних (знизу) мереж Петр1
Граф, побудований засобами гнп6ггорних мереж neTpi, описуе на 25 сташв менше i е зручнiшим для ана-ni3y та подальшого дослвдження мереж!
Результата дослiдження. З отриманих результапв випливае, що iнгiбiторна мережа Петрi е простiшою, тобто мiстить меншу к1льк1сть позицiй i дуг. Зокрема проста мережа Петрi для моделювання контролера збо-ру даних автоматизовано! системи облiкy пасажиропо-току громадського транспорту мiстить 11 переходiв, 14 позицш i 28 дуг, а шпбггорна - 11 переходiв, 12 по-зицiй i 25 дуг (див. рис. 4). Використання шпбггорних мереж Петрi дае змогу спростити структуру моделей на основi мереж Петр! що в кшцевому тдсумку призво-дить до зменшення обчислювальних ресyрсiв, як1 необ-хiднi для реалiзацi! цих моделей з використанням персонального комп'ютера.
Висновки. Доведено актуальшсть побудови автома-тизованих систем облшу пасажиропотоку для оптишза-цп та модершзацп транспортно! системи "розумного" мiста. Побудовано та дослвджено модель контролера збору даних для автоматизовано! системи облшу пасажиропотоку громадського транспорту "розумного" мю-та на основi шпбггорних мереж Петрi. Отримаш ре-зультати дають змогу стверджувати, що використання шпбгторних мереж Петрi для моделювання роботи автоматизовано! системи е значно ефектившшим у плаш спрощення структури моделей та зменшення обчислювальних ресурав персонального комп'ютера для !х побудови i дослвдження.
Перелiк використаних джерел
Boreiko, O. Y., Teslyuk, V. M., Zelinskyy, A., & Berezsky, О. (2017). Development of models and means of the server part of the system for passenger traffic registration of public transport in the
"smart" city. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1-2(85), 40-47.
Boreiko, O., & Teslyuk, V. (2017a). Model of a controller for registering passenger flow of public transport for the "smart" city system. Proc. of the 14 Intern. Conf. on The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics, CADSM2017, (pp. 207-209). Lviv-Polyana: Publishing House Vezha&Co. https://doi.org/10.1109/CADSM.2017.7916116
Boreiko, O., & Teslyuk, V. (2017b). Model of data collection controller of automated processing systems for passenger traffic public transport "smart" city based on Petri nets. Advanced Information and Communication Technologies: Proceeding of the 2nd International Conference on, (AICT'2017), IEEE, (pp. 62-65).
Byun, J. H., Kim, S. Y., Sa, J. H., Shin, Y. T., Kim, S. P., & Kim, J. B. (2016). Smart city implementation models based on IoT (Internet of Things) technology. Proceedings of Advanced Science and Technology Letters, 129, 209-212.
Gentile, G., & Nokel, K. (2016). Modelling Public Transport Passenger Flows in the Era of Intelligent Transport Systems. COST Action TU1004 (TransITS). Springer. 641 p.
Kotov, V. E. (1984). Petri Nets. Moscow: Science. 160 p.
Kupriyanovsky, V. P., Bulancha, S. A., Chernykh, K. Y., & Namiot, D. E., (2016). Smart cities as the "capitals" of the digital economy. International Journal of Open Information Technologies, 2, 41-52.
Lebedeva, O. A. (2014). Sovershenstvovanie metodov monitoringa passazhiropotokov na marshrutakh gorodskogo passazhirskogo transporta obshchego polzovaniia [Perfection of methods for monitoring passenger traffic on public urban passenger transport routes]. Candidate Dissertation for Technical Sciences. Irkutsk. 171 p. [in Russian].
Nowicka, K. (2014). Smart City logistics on cloud competing model. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 151, 266-281.
Zhuhadar, Leyla, Thrasher, Evelyn, Marklin, Scarlett, & de Pablos, Patricia Ordonez. (2017). The next wave of innovation - Review of smart cities intelligent operation systems. Computers in Human Behavior, 66, 273-281. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.09.030
О. Ю. Борейко1, В. Н. Теслюк2
1 Тернопольский национальный экономический университет, г. Тернополь, Украина 2 Национальный университет "Львовская политехника", г. Львов, Украина
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНГИБИТОРНЫХ СЕТЕЙ ПЕТРИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УЧЁТА ПАССАЖИРОПОТОКА ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА "УМНОГО" ГОРОДА
Определен общий тренд политических инициатив Европейского Союза по модернизации и повышении эффективности всех сфер деятельности современных мегаполисов. Проведен анализ базовых принципов концепции "умного" города, направленных на оптимизацию транспортной системы современных городов. Доказана важность исследования пассажиропотоков общественного транспорта, результаты которого могут быть использованы для разработки комплекса мер по совершенствованию организации существующих перевозок пассажиров на действующих маршрутах, а также для реорганизации транспортной сети города в целом. Осуществлен анализ средств моделирования сложных дискретных систем для построения и исследования моделей автоматизированной системы учета пассажиров в общественном транспорте "умного" города. Доказано, что использование ингибиторных сетей Петри обеспечивает более эффективный процесс моделирования, ведь для построения модели на их основе необходимо использовать меньше элементов сети, что, в свою очередь, приводит к генерации более четкого, понятного и легкого для анализа графа досягаемости состояний сети Петри. Разработана модель контроллера сбора данных о пассажиропотоке автоматизированной системы на основе ингибиторных сетей Петри. Использование ингибиторных сетей Петри позволяет упростить структуру модели, что приводит к уменьшению вычислительных ресурсов, которые необходимы для реализации модели средствами персонального компьютера.
Ключевые слова: модель; контроллер; ингибиторные дуги; транспортная система города; исследование модели.
O. Yu. Boreiko1, V. M. Teslyuk2
1 Ternopil National Economic University, Ternopil, Ukraine Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine
USE OF PETRI NETS WITH INHIBITOR ARCS TO CONSTRUCT THE AUTOMATED SYSTEM FOR REGISTERING PASSENGER FLOW IN PUBLIC TRANSPORT OF A SMART CITY
The proposed study provides the analysis of the main directions of the smart city concept implementation. Particular attention is paid to the role of public transport of a smart city and the transport system as a whole. The basic principles of the concept of a smart city designed to optimize the transport system of modern cities were analyzed. The importance of the study of passenger flow in pub-
lic transport was proven. The results of the study can be used to develop a set of actions to improve the organization of existing passenger traffic on operating routes. They can also be used to reorganize the transport network of the city as a whole. According to the research materials, it is possible to define the main technical and operational indicators of the operation of buses: the volume of traffic, passenger flow, average range of passengers' journeys, the load of buses and their number on routes, the duration and number of working shifts, speed, intervals and frequency of traffic, and mileage during the shift. These data can be used to improve the system of routes, and also organization of movement and the operation of buses on each specific route. A comparative analysis of the simple Petri nets and Petri nets with inhibitor arcs for the construction of an automated system for public transport passenger flow registering, was carried out. The model of data collection controller for the automated system of passenger flow registering for a smart city based on the Petri nets with inhibitor arcs, was constructed and explored. The use of inhibitory networks to build a controller model of an automated system of public transport passenger flow registering of a smart city has enabled significant reducing the number of network elements. As a result, it became possible to simplify and make the whole process of designing and researching the models more effectively. Reducing the number of elements led to the generation of a clearer, more understandable, and easier to analyze the Petri nets reachability graph. The use of Petri nets with inhibitor arcs is proved to allow simplifying the structure of the model, which reduces the computational resources needed to implement the model by means of a personal computer.
Keywords: model; controller; inhibitor arcs; transport system of a city; model research.
