Формування моделі Transit Network Design для швидкісного залізничного пасажирського сполучення в контексті парадігми цифрових двійників транспортних систем
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v30i4.351524Ключові слова:
оптимізація маршрутів, швидкісні перевезення, Transit Network Design, попит на пасажирські перевезення, цифровий двійник, математичне моделювання, залізничний транспортАнотація
У статті розглянуто формування моделі Transit Network Design для оптимізації маршрутів швидкісних пасажирських поїздів на залізничній мережі з урахуванням прогнозованого попиту на перевезення між станціями. Основну увагу приділено побудові математичного апарату, що дозволяє генерувати маршрути без заздалегідь заданого їх переліку, використовуючи лише топологію мережі та матрицю очікуваного попиту. Запропонована модель відходить від статичного планування, враховуючи не лише базові значення попиту, але й функцію зниження привабливості поїздки залежно від кількості проміжних зупинок між станцією відправлення та призначення. Це дозволяє об'єктивно оцінювати гіпотетичні маршрути та формувати раціональну мережу руху швидкісних поїздів з погляду як операційної ефективності, так і пасажирської привабливості. У моделі запропоновано цільову функцію, спрямовану на максимізацію сумарного реалізованого попиту або доходу оператора транспортних послуг, забезпечуючи оцінку впливу топологічних рішень (конфігурації маршрутів, розміщення зупинок, довжини поїздок) на економічну ефективність системи. Цей підхід забезпечує наукову обґрунтованість і прозорість процесу проектування мережі руху. Також детально розглянуто можливість застосування парадигми цифрових двійників для симуляційного відтворення функціонування мережі, що дозволяє аналізувати альтернативні варіанти розкладів, топологій і політики маршрутизації у масштабі, близькому до реального часу. Це забезпечує основу для подальшої автоматизації формування мережі руху та її відтворюваності в сучасному цифровому середовищі.
Посилання
Thompson, E. A., Lu, P., Alimo, P. K., Atuobi, H. B., Akoto, E. T., Abbew, C. K. Revolutionizing railway systems: A systematic review of digital twin technologies. High–speed Railway. 2025. 3(3), 238–250.
Ou, Y., Mihăiţă, A.–S., Ellison, A., Mao, T., Lee, S., Chen, F. Rail Digital Twin and Deep Learning for Passenger Flow Prediction Using Mobile Data. Electronics. 2025. 14(12), 2359. https://doi.org/10.3390/electronics14122359.
Shi, X., Zhou, W., & Li, X. Optimization of Line Planning by Integrating Ticket Pricing and Seat Allocation Decisions for High–Speed Railway. Mathematics. 2025. 13(7), 1073. https://doi.org/10.3390/math13071073
Xu, R., Wang, F., Zhou, F. Train Stop Schedule Plan Optimization of High–Speed Railway Based on Time–Segmented Passenger Flow Demand. In Proceedings of the Sixth International Conference on Transportation Engineering. 2020. https://doi.org/10.1061/9780784482742.103.
Yao, Z., Schöbel, A., Nie, L., Jäger, S. Benders Decomposition for Passenger–Oriented Train Timetabling with Hybrid Periodicity. arXiv preprint. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.09892.
Bafandkar, S., Shafahi, Y., Eslami, A., Yazdiani, A. (). Digitalizing Railway Operations: An Optimization–Based Train Rescheduling Model for Urban and Interurban Disrupted Networks. arXiv preprint. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.14671.
Zhong, L., Liu, Y., Xu, G., Liu, W., Yang, H. Train capacity optimization under stochastic demand: A flexible composition strategy with extra–long trains. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2025. 204, 104430. https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.104430.
Guihaire, V., Hao, J.–K. Transit network design and scheduling: A global review. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2008. 42(10), 1251–1273. https://doi.org/10.1016/j.tra.2008.03.011.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
