|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Прогнозирование городских межрайонных транспортных потоков на основе агент-ориентированного подходастатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Титов В.П., Мирзоян А.К., Устюжанина Е.В.
- Журнал: Экономика и математические методы
- Том: 62
- Номер: 1
- Год издания: 2026
- Издательство: ФГБУ "Издательство "Наука"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 91
- Последняя страница: 103
- DOI: 10.7868/S3034617726010078
- Аннотация: Развитие городских агломераций невозможно без долгосрочного научно-обоснованного прогнозирования транспортных потоков, которое должно учитывать не только существующую транспортную инфраструктуру и сложившиеся маршруты передвижений, но и изменение как технико-технологических свойств транспортных средств, так и шаблонов поведения населения. Вместе с тем, подавляющее число моделей, применяемых в настоящее время для прогнозирования транспортных потоков, опирается на анализ сравнительно небольшого числа переменных, влияющих на выбор маршрута. Целью предлагаемой статьи является демонстрация возможностей агент-ориентированного подхода к моделированию транспортных потоков по сравнению с применяемыми в настоящее время моделями, опирающимися на использование физических аналогий, в частности гравитационной модели. Для решения этой задачи авторы разработали многофакторную модель выбора населением рабочих мест, учитывающую множественность критериев выбора индивидом места приложения труда, а также различную значимость этих критериев для разных групп населения. В модели предполагается, что выбор осуществляют не только потенциальные работники, но и работодатели, а формирование парных сочетаний происходит на основе алгоритма Гейла-Шепли. Сравнительные расчеты по многофакторной и гравитационной моделям на одних и тех же условных данных показали, что огрубляющие допущения гравитационной модели приводят к значимым отклонениям в получаемых данных. Вместе с тем многофакторная модель может быть использована для более точного прогнозирования транспортных потоков при условии калибровки и корректировки результатов на основе статистических данных.
- Добавил в систему: Богодевич Наталия Геннадьевна