Стаття

Отримано 05.08.2022

Доопрацьовано 17.11.2022

Прийнято 15.12.2022

Взято з Вип. 112, 2022

Сторінки 280 -286

Kuzminets, M., & Dubovenko, Yu. (2022). MULTIMODAL SIMULATION OF URBAN OPTIMIZATION ROAD TRAFFIC FOR PERSONNEL-INTENSIVE LARGE-SCALE EVENTS WAR TIME. Automobile Roads and Road Construction, (112), 280-286. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-280-286

МУЛЬТИМОДАЛЬНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМІЗАЦІЇ МІСЬКОГО ДОРОЖНЬОГО ТРАФІКУ ДЛЯ ПЕРСОНАЛОЄМКИХ МАСШТАБНИХ ПОДІЙ ВІЙСЬКОВОГО ЧАСУ

Микола Кузьмінець Юрій Дубовенко

В нинішніх умовах важливим питанням є моделювання оптимізації міського дорожнього трафіку для персоналоємких масштабних подій військового часу. Геоінформаційні технології, які поєднують візуалізацію та інтелектуальний аналіз просторово розподілених даних, все ширше застосовуються при плануванні, реконструкції і моніторингу стану дорожнього господарства. Зважаючи на зазначені вище передумови, ми вважаємо за доцільне дослідити на основі світового досвіду кращі альтернативи для оптимізації способів управління інтенсивністю дорожнього руху на замкнутій компактній території із заздалегідь визначеними маршрутами основного трафіку в місті. При цьому, беручи до уваги циклічність руху транспортних засобів у звичайних умовах та можливість його регулювання за допомогою автоматизованої диспетчеризації мережі світлофорів (“зеленої хвилі”), ми звузимо задачу. Тому будемо аналізувати лише аномально високі прояви трафіку, які виникають, як правило, лише під час виникнення екстремальних для міської інфраструктури подій за участі великих мас людей. До таких мегаподій належать проведення релігійних, культурних та спортивних заходів глобального рівня, громадські заворушення та деякі інші заходи, які різко порушують усталену практику користування загальнодоступною дорожньою мережею. Відзначимо, що нерідко подібні заходи призводять до штучного обмеження пропускної спроможності цієї мережі з тих чи інших мотивів, яке слід враховувати в подальшому аналізі можливих сценаріїв. Відтак, метою роботи є визначення базових чинників для оптимізації руху транспорту з метою розподілу великих мас людей по заданих локаціях та розробка відповідного алгоритму для енерго- і часоощадного керування трафіком

Проектування пасажиропотоків, управління трафіком, транспортне планування, транспортний попит, сценарії дорожнього руху, пропускна спроможність маршрутів, колективна вигода
  1. Dubovenko, Yu.I., et al. (2007). Methodology for using a digital elevation model as the basis for geodynamic mapping. In Monitoring of hazardous geological processes and ecological state of the environment: Proceedings of the VIII international scientific conference. Kyiv.
  2. Dubovenko, Yu.I., et al. (2009). Gravimetric monitoring of deformations of the geological environment of cities. In Monitoring of hazardous geological processes: Proceedings of the IX international scientific conference. Kyiv.
  3. Dubovenko, Yu.I., et al. (2017). The experience of integrating GIS techniques in the construction of digital maps of geophysical fields. In Proceedings of the 16th international conference on geoinformatics – theoretical and applied aspects. Kyiv.
  4. Dubovenko, Yu.I., et al. (2016). On the restrictions of the digital geomapping systems during the geophysical anomalies modeling. In Proceedings of the XV international conference on geoinformatics – theoretical and applied aspects. Kyiv.
  5. Dubovenko, Yu.I., et al. (2021). Constraints of optimization of statistical analysis of data of engineering monitoring of transport networks. Automobile Roads and Road Construction, 109, 157-165. doi: 10.33744/0365-8171-2021-109-157-165.
  6. Dubovenko, Yu.I., et al. (2021). Methodology of digitalization of engineering and cartographic information at the reconstruction of transport communications. Automobile Roads and Road Construction, 110, 44-50. doi: 10.33744/0365-8171-2021-110-044-050.
  7. Xu, Y., & Gonzalez, M.C. (2017). Collective benefits in traffic during mega events via the use of information technologies. Journal of the Royal Society Interface, 14(129), article number 20161041. doi: 10.1098/rsif.2016.1041.
  8. Bohuto, D.H., Komarov, V.F., Nikoliuk, P.K., & Nikoliuk, P.P. (2018). Intelligent algorithm for managing urban traffic of vehicles. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series “Mathematical Modeling. Information Technologies. Automated Control Systems”, 38(2), 4-13.
  9. TomTom. (2021). Kyiv in Traffic Index 2021. Retrieved from https://www.tomtom.com/traffic-index/kiev-traffic/.

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-280-286