Моделювання транспортно-логістичних схем вантажних перевезень в умовах глобальних ризиків.

Abstract

As a result of the increase in the number of factors that ensure the efficiency of transport flows, the methods of building mathematical models, which are based on the consideration of general laws, turned out to be ineffective. Therefore, it is promising to involve experimental methods of identification based on the formalization of the results of observations and analysis of the arrival of new information about changes in the situation that has developed with the use of new digital technologies. The article shows that in the near future, road connections together with water transport will be of key importance, and therefore the task of mathematically ensuring the management of the preservation of traffic flows under the conditions of global risks will always be relevant. The method of work is the modeling of traffic flows under conditions of preservation of global risks. A solution to the problem of maintaining the dynamics of traffic flows caused by the pandemic, military actions and extreme situations is proposed. Based on graph theory, Ford-Falkerson and Dinitz algorithms, a modified algorithm for determining the structure of transportation was developed. A feature of the algorithm is the synchronization of the capacity of transport flows with the moments of lifting and introducing restrictions on transport. The novel proposed algorithm is the possibility of adjusting transport routes. Also, a new use of the proposed modified algorithm is the synchronization of technologies using the methodology of determining the throughput capacity of the branches of the implementation of transport flows with moments of the concept and introduction of restrictions due to unforeseen situations and global risks. The modified algorithm for determining traffic flows in the conditions of unforeseen situations and global risks based on the maximum algorithms of Ford-Falkerson and Dinitz ensures the minimization of losses of carriers and traffic flow. Implementation of the algorithm ensures maximum traffic flow in extreme conditions and global risks. Внаслідок існування великої кількості факторів, що визначають ефективність транспортних потоків, методи побудови математичних моделей, що ґрунтуються на розгляді загальних закономірностей, виявляються малоефективними. Тому перспективне залучення експериментальних методів ідентифікації, заснованих на формалізації результатів спостережень та аналізі надходжень нової інформації про зміни ситуації, що склалася з використанням нових цифрових технологій. У статті показано, що у найближчій перспективі автомобільне сполучення разом з водним транспортом матиме ключове значення і тому завдання математичного забезпечення управлінням збереження транспортних потоків за умов глобальних ризиків буде завжди актуальною. Метою роботи є моделювання збереження транспортних потоків за умов глобальних ризиків. Запропоновано рішення задачі про збереження динаміки транспортних потоків, викликаних пандемією, військовими діями та екстремальними ситуаціями. На основі теорії графів, алгоритмів Форда-Фалкерсона та Дініца розроблено модифікований алгоритм визначення структури транспортних перевезень. Особливістю алгоритму є синхронізація пропускної спроможності транспортних потоків з моментами зняття та запровадження обмежень на транспортні перевезення. Новизною запропонованого алгоритму є можливість коригування транспортних маршрутів. Також новизною використання запропонованого модифікованого алгоритму є синхронізація технологій використання методології визначення пропускних здібностей гілок реалізації транспортних потоків з моментами зняття та введення обмежень через непередбачувані ситуації й глобальні ризики. Модифікований алгоритм визначення транспортних потоків в умовах непередбачуваних ситуацій та глобальних ризиків на основі алгоритмів Форда-Фалкерсона та Дініца забезпечує мінімізацію збитків перевізників та максимальний транспортний потік. Впровадження алгоритму забезпечує максимальний транспортний потік в екстремальних умовах та глобальних ризиків.