CC BY
48
Оригинальная статья / Original article УДК 625.7
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2018-11-219-230
ФОРМИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОЙ ТОПОЛОГИИ ИНФРАСТРУКТУРНОЙ СЕТИ АГЛОМЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕЛЬСОВОГО И КОЛЕСНОГО ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДИСКРЕТНОЙ МАТЕМАТИКИ И ТЕОРИИ ГРАФОВ
© И.Н. Макаров1
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Липецкий филиал, 398600, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Интернациональная, 12б.
РЕЗЮМЕ: Работа посвящена анализу возможностей развития транспортных систем крупных городов и городских агломераций. Основное внимание уделяется инструментарию формирования оптимальной топологии транспортной сети агломерации. В работе сформулирована последовательность формирования графа транспортной сети крупного города, функционирующей на основе взаимодействия рельсового транспорта, скоростных городских автомобильных магистралей и традиционного общественного транспорта. Цель работы - разработка теоретических основ формирования оптимального графа транспортной сети города в условиях высокого уровня автомобилизации, функционирующей на основе взаимодействия рельсового и колесного транспорта. Использовались следующие методы научного анализа: диалектический, сравнительный экономический и статистический, системный, системно-функционального и историко-генетического анализа, экономико-математическое моделирование, теории управления организационно-экономическими системами и метод научной абстракции. Комплексное их применение позволило обеспечить достоверность проведенного исследования. Сформулирован алгоритм формирования графа транспортной сети агломерации. Разработаны, раскрыты и обоснованы критерии квазиоптимального графа городской транспортной системы. Показана необходимость многоуровневых структур в интегральной топологии транспортной системы и их роли в формировании комплексной эффективности функционирования транспортной системы крупного города. Автором сформулированы, обоснованы и раскрыты особенности формирования транспортных кластеров агломерации и установления связей между ними. Особенностью современного этапа развития транспортных систем городов и агломераций является тенденция существенного превышения потока заявок на коммуникации (как со стороны автомобилистов, так и со стороны пользователей общественного транспорта) над пропускной способностью системы, что обуславливает необходимость кардинального решения, заключающегося в трансформации топологии транспортной сети города и построение ее оптимального графа, формируемого с учетом имеющегося и перспективного взаимодействия колесного, рельсового и иного возможного транспорта. При этом формирование центров тяжести мест в сочетании с имеющейся застройкой и наличествующей инфраструктурой будет формировать систему транспортных кластеров агломерации. Таким образом, формирование эффективного многоуровневого графа транспортной сети агломерации необходимо с точки зрения обеспечения оптимальности всего агломерационного развития.
Ключевые слова: городская транспортная система, агломерация, сеть, дорога, транспорт, территория
Информация о статье: Дата поступления 07 сентября 2018 г.; дата принятия к печати 30 октября 2018 г.; дата онлайн-размещения 30 ноября 2018 г.
Для цитирования: Макаров И.Н. Формирование оптимальной топологии инфраструктурной сети агломерации на основе взаимодействия рельсового и колесного транспорта с использованием инструментария дискретной математики и теории графов. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018;22(11):219-230. РО!: 10.21285/1814-3520-2018-11-219-230.
1
Макаров Иван Николаевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика, менеджмент и маркетинг», e-mail: [email protected]
Ivan N. Makarov, Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor of the Department of Economics, Management and Marketing, e-mail: [email protected]
FORMATION OF AGGLOMERATION INFRASTRUCTURE NETWORK OPTIMAL TOPOLOGY BASED ON RAIL AND WHEELED TRANSPORT INTERACTION USING DISCRETE MATHEMATICS AND GRAPH THEORY TOOLS
Ivan N. Makarov
Finance University under the Government of the Russian Federation, Lipetsk branch, 12b, Internatsionalnaya St., Lipetsk 398600, Russian Federation
ABSTRACT: The given work deals with the analysis of the development possibilities of transport systems of large cities and urban agglomerations. It focuses on the tools for forming an optimal topology of the agglomeration transport network. The paper formulates the formation sequence of the graph of the large city transport network that operates on the basis of rail transport, high-speed urban highways and traditional public transport interaction. The purpose of this work is to develop the theoretical foundations for the formation of the optimal graph of the city transport network under high motorization conditions, whereas the urban network operation is based on rail and wheeled transport interaction. The following methods of scientific analysis are used: dialectical, comparative economic and statistical, system, system-functional and historical-genetic analysis, economic and mathematical modeling, management theories of organizational and economic systems and the method of scientific abstraction. Complex application of these methods allowed to ensure the reliability of the conducted research. The paper formulates an algorithm for forming the graph of the agglomeration transport network. The criteria of the quasi-optimal graph of the urban transport system are developed, specified and justified. The need for multilevel structures in the integrated topology of the transport system and their role in the formation of the integrated efficiency of large city transport system operation is shown. The author formulates, substantiated and described the formation features of agglomeration transport clusters and determination of their relationships. The feature of the current development stage of transport systems of cities and agglomerations is the tendency of a significant excess of the application flow for communications (both from motorists and users of public transport) over the capacity of the system. This determines the need for a comprehensive solution, which consists in the transformation of the city transport network topology and the construction of its optimal graph formed taking into account the existing and future interaction of wheel, rail and other possible kinds of transport. In this case, the formation of the centers of gravity of places together with the existing real estate development and the existing infrastructure will form a system of transport clusters of agglomeration. Thus, the formation of an effective multi-level graph of the agglomeration transport network is necessary in terms of ensuring the optimality of the entire agglomeration development.
Keywords: urban transport system, agglomeration, network, road, transport, area
Information about the article: Received September 07, 2018; accepted for publication 30 October, 2018 2018; available online 30 November, 2018.
For citation: Makarov I.N. Formation of agglomeration infrastructure network optimal topology based on rail and wheeled transport interaction using discrete mathematics and graph theory tools. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(11):pp.219—230. (In Russ.) DOI: 10.21285/1814-3520-2018-11 -219-230.
Введение
В настоящее время вследствие высоких темпов автомобилизации населения и исчерпанности свободных площадей для экстенсивного расширения транспортных артерий в городах и, в особенности, в городских агломерациях, наличествует крайне актуальная необходимость поиска новых решений развития городской транспортной системы (ГТС).
В качестве наиболее вероятных вариантов развития ГТС большинством специалистов предполагается внедрение рельсовых видов транспорта, обладающего собственным транспортным простран-
ством, включая использование железнодорожного транспорта, развитие скоростных трамваев и, возможно, внедрение городских платных автомобильных магистралей.
Однако, реализация всех вышеперечисленных мероприятий, прежде всего требует оптимизации топологии ГТС, что, в свою очередь, предполагает необходимость формализации и решения задачи оптимального размещения с учетом взаимодействия различных видов (колесного и рельсового, а в перспективе, возможно, электромагнитного), транспорта.
Задача оптимального размещения,
сформулированная и анализируемая в работах И.Г. фон Тюнена, В. Лаунхарта, В. Кристаллера, А. Вебера по своей сути является тройственной задачей:
1. Задачей оптимального размещения производства;
2. Задачей оптимального размещения потребления относительно производительных сил;
Анализ современного состояния тра1
Опираясь на выводы предыдущих исследователей относительно функционирования транспортных систем городов в современных условиях, мы предполагаем в ближайшем будущем необходимость значимых эволюционных трансформаций транспортных систем крупных городов как
единственной возможности избежать
*
транспортного коллапса [1-22].
Необходимость разработки столь кардинальных мер как изменение пространственной структуры транспортной сети города и формирование ее оптимального графа, учитывающего взаимодействие колесного и рельсового транспорта обусловлено следующим фактором - в процессе своего функционирования ГТС фактически выступает многоканальной системой массового обслуживания с неравномерной плотностью пока заявок, при этом, уже в настоящее время, поток заявок зачастую превышает пропускную способность системы, что графически отображено на рис. 1.
На диаграмме видно два пика нагрузки - утренний и вечерний, обуслов-
3. Задачей оптимального распределения транспортных услуг - или, в конечном счете, оптимального размещения транспортных инфраструктурных услуг.
Это является отправной точкой в решении задачи формирования оптимальной топологии инфраструктурной сети крупного города или городской агломерации.
гной сети типичного крупного города
ленный необходимостью перемещения населения с мест постоянного проживания на рабочие места и учебу утром, и в обратном направлении вечером. При этом вечерний пик нагрузки на транспортную систему, как правило, более длителен, поскольку обусловлен стремлением значительной части населения посетить после работы места торговли и развлечений.
Здесь (рис. 1) также имеет место всплеск в середине рабочего дня, связанный с передвижением работников во время обеденного перерыва. Данный всплеск, как правило, не столь велик по сравнению с утренними и вечерними пиками, ибо лишь небольшая часть работников возвращается к месту своего постоянного проживания -как правило, поездки в данное время носят непродолжительный во времени и не дальний по расстоянию характер.
Аналогичная ситуация будет происходить и в узлах городской / агломерационной транспортной системы.
Представим графически суточный поток заявок на типичном загруженном перекрестке в крупном городе (рис. 2).
*
Варламов В.С., Галабурда В.Г., Казанский Н.Н. Экономическая география транспорта: учебник для вузов / Под ред. Казанского Н.Н. М.: Транспорт, 1991. 280 с. / Varlamov V.S., Galaburda V.G., Kazanskiyy N.N. The economic geography of transport: textbook for universities / under edition of Kazanskiy N.N. M.: Transport, 1991. 280 p.; Ковалева Н.А. Пространственно-технологическое развитие городских пассажирских транспортных систем: дисс. ... канд. техн. наук. 05.22.01. Ростов-н/Д, 2015. 150 с. / Kovaleva N.A. Spatial and technological development of urban passenger transport systems: Candidate's Dissertation in technical sciences. 05.22.01. Rostov-on-Don, 2015. 150 p.;
Пугачев И.Н. Теоретические принципы и методы повышения эффективности функционирования транспортных систем городов: дисс. ... д-ра техн. наук: 05.22.01. Екатеринбург, 2010. 367 с. / Pugachev I.N. Theoretical principles and methods of improving operation efficiency of urban transport systems: Doctoral Dissertation in technical sciences. 05.22.01. Ekaterinburg, 2010. 367 p.;
Суточный цикл потока заявок в городской транспортной системе [0, 24]
Рис. 1. Диаграмма суточного цикла потока заявок усредненной городской транспортной системы
(транспортной системы агломерации) Fig. 1. Diagram of the daily cycle of the application flow of the average urban transport system
(agglomeration transport system)
Величина затора Интенсивность потока заявок
i
/ / / / 1 / / ti затора \ ^ Пропускная / \ \ способность t2 затора ч-► \ t
<-►
-►
Суточный цикл потока заявок на перекрестке [0, 24]
Рис. 2. Диаграмма суточного цикла потока заявок на типичном перекрестке крупного города или агломерации Fig. 2. Diagram of the daily cycle of the application flow at a typical intersection of a large city or agglomeration
На рис. 2 можно увидеть, что в условиях пиковой нагрузки на перекрестке как элементе ГТС формируется очередь из длительно необслуживаемых заявок - потока машин, не проехавших перекресток.
Если формируется очередь из такого количества автомобилей, которое не может проехать пересечение за один цикл работы светофора, будет происходить накопление автомобилей на перекрестке, приводящее к
формированию затора.
Если пиковые значения несущественно превышают пропускную способность участка сети и длятся непродолжительно, решение очевидно, можно найти путем реорганизации движения - соответственно, решением проблемы может стать внедрение интеллектуальной транспортной системы - то есть, системы, трансформирующей движение на перекрестке с информированием об этом водителей, в зависимости от интенсивности потока заявок. Данная система должна работать автоматически иначе теряется смысл ее внедрения. При этом интенсивность потока заявок и длина очереди должны определяться на основе датчиков и служить основой для принятия решения о смене режима функционирования системы и, соответственно, режима функционирования пересечения.
Аналогичная ситуация будет возникать и в результате использования рельсового транспорта при неоптимальной схеме капиллярных линий иного общественного транспорта.
Однако особенностью современного этапа развития является тенденция существенного превышения потока заявок на коммуникации (как со стороны автомобилистов, так и со стороны пользователей общественного транспорта) над пропускной способностью ГТС во многих городах центральной России. И здесь требуется уже иное решение, заключающееся в трансформации топологии транспортной сети города и построение ее оптимального графа, формируемого с учетом имеющегося и перспективного взаимодействия колесного, рельсового и иного возможного транспорта - то есть, фактически, решение задачи оптимального размещения.
Рассмотрим теоретические подходы, которые позволят нам добиться более высокой степени формализации и алгоритмизации выбора наиболее значимых проектов реконструкции транспортной сети города.
Мы предлагаем основы методики, состоящей из ряда следующих друг за другом этапов:
1. Ранжирование городских/агломерационных магистралей с присвоением им соответствующей категории - ранга. Ранжирование дорог, входящих в транспортную сеть города или городской агломерации, возможно и целесообразно проводить на основе децильных коэффициентов, поскольку они дают достаточно объективную картину значимости той или иной коммуникации.
2. Секторный анализ территории города / агломерации - разделение площади города / магистрали на транспортные районы (ячейки, кластеры) - секторы, выявление плотности расселения, основных параметров формирования транспортных потоков и особенностей процесса коммуникации между районами (ячейками) и построение транспортных кластеров, состоящих из совокупностей ячеек, учитывающих особенности реальной застройки, инфраструктуры и иных особенностей ландшафта.
3. Формирование квазиоптимального, с параметрами максимально возможно близкими к оптимальному графа транспортной сети города / агломерации - оптимальный граф в данном случае будет математической конструкцией, а квазиоптимальный - реальным решением, учитывающим особенности ландшафта города.
4. Формирование сети транспортных магистралей городского / агломерационного значения (автомобильного и рельсового транспорта).
5. Формирование сети общественного транспорта, традиционного для крупных городов и городских агломераций.
6. Формирование сети транспорта, нетрадиционного для городов и городских агломераций (например, железнодорожного) и новых видов транспорта (электромагнитного транспорта, тоннелей гиперпетли (Нурег1оор) и иных).
При ранжировании дорог, согласно предложенной методике, по аналогии с анализом распределений в макроэкономике, предполагается использовать дециль-ный коэффициент. В данном случае за базис можно взять интенсивность движения на самых загруженных магистралях города
или городской агломерации (можно взять несколько самых загруженных магистралей города, отличающихся по параметрам напряженности транспортного потока менее чем на 10% (поскольку речь идет о де-цильном коэффициенте)), а за минимум -интенсивность движения на наименее загруженных автомобильных дорогах городской агломерации или крупного города, фактический суточный поток автомобилей на которых составляет менее 1 автомобиля в час (и потому может быть принят за условный ноль).
Соответственно, разделив автомобильные дороги города / городской агломерации или города на 10 категорий в соответствии с параметрами интенсивности движения мы получим ранг значимости дороги в городе / агломерации.
Данная методика должна, тем не менее, предполагать, как минимум, одно исключение - если данная дорога является
безальтернативным вариантом для связи частей города, ей автоматически должен быть присвоен наивысший коэффициент значимости.
Указанный подход, с точки зрения инженерной логики и практического опыта транспортной планировки городов, предполагает, что при выборе наиболее значимых магистралей должны учитываться:
1. Магистрали с высоким уровнем интенсивности транспортного потока ((интенсивность движения (автомобилей в час, автомобилей на метр ширины магистрали за определенные периоды времени)
2. Наибольшая продолжительность «пробок» - соотношение времени затрудненного движения к 24-часовому суточному циклу и недельному циклу
3. Протяженность сети магистрали как доля общей протяженности сетей автомобильных дорог транспортной системы города.
Теоретическая модель формирования оптимального графа городской транспортной системы
Далее, сосредоточимся на проблематике разработки алгоритм-модели формирования оптимального графа городской транспортной системы.
При формировании системы скоростных сквозных автомобильных магистралей или путей рельсового транспорта возникает следующая проблема - ограниченность количества данных, касающихся возможного поведения пассажиров, ограниченность земельных ресурсов и ограниченность финансовых ресурсов. Это предполагает необходимость решения задачи многомерной оптимизации.
Для формулировки подобной задачи и осмысления теоретических подходов к ее решению построим транспортную кластерную модель города, функционирующую на основе взаимодействия индивидуального колесного (в данном случае - автомобильного), общественного колесного (автобус, троллейбус), обслуживающего капиллярные маршруты, и скоростного рельсового
транспорта (скоростной трамвай, легкое метро), представленную ниже в графическом виде (рис. 3).
Для построения данной модели, необходимо разделить все пространство агломерации на транспортные районы (ячейки) (чтобы можно было задать параметры-координаты каждой коммуникации, каждой точки внутри агломерации, а также иметь возможность определения цента тяжести каждого транспортного кластера) и использовать анализ по следующим критериям:
1. Наименьшего времени доставки пассажира (затрат времени пассажира при использовании маршрута по определенной коммуникации);
2. Наименьшего значения затрат индивидуума - пассажира или водителя индивидуального транспортного средства, перемещающегося по транспортной сети города/агломерации;
Рис. 3. Кластерная транспортная модель (части) крупного города / агломерации Fig. 3. Cluster transport model (of a part) of a large city / urban agglomeration
то рабе ты
3. Наименьшего значения совокупных затрат (пассажиров, перевозчиков, муниципалитетов), включая затраты, обусловленные экологическим вредом транспорта.
Критерием формирования границ транспортного кластера - транспортного района более высокого уровня - совокупности тесно объединённых транспортных районов более низкого уровня (ячеек) произвольной формы - будет минимальное расстояние всех капиллярных дорог до транспортной точки (остановки транспорта, въезда на магистраль) определённого уровня, чем до любой иной аналогичной точки этого же уровня.
В идеальном варианте форма транспортного кластера будет иметь форму правильного шестиугольника, а все пространство города будет покрыто сетью данных шестиугольников, однако неоднородности городской застройки, иная неизотропность городского пространства будут существенно искажать его форму.
Кроме того, при формировании транспортных кластеров и транспортных сетей любого порядка необходимо учитывать наличие естественных (например, ре-
ка, лес, парковая зона) или искусственных (крупные общественно-значимые объекты) препятствий, разграничивающих кластеры.
Соответственно, формируются следующие критерии кластеризации:
1. Расстояние между двумя любыми соседними точками кластера существенно меньше, чем с любой ближайшей точкой соседнего кластера.
2. Изотропность пространства внутри кластера более высока по сравнению с окружающим пространством (мы предполагаем, что в пространстве почти любого реального города, обладающего значительной неоднородностью территории, наряду с кластерами, можно выделить межкластерное пространство - то есть пространство, где интенсивность любых транспортных существенно ниже, чем в кластерах - по аналогии с галактиками, представляющими собой звездные кластеры, и межгалактическим пространством.
3. Возможна коммуникация между любыми двумя точками внутри кластера.
Одним из условий формирования оптимального графа сети скоростного транспорта является условие соединения центров масс транспортных кластеров - в
этом случае величины (общая длина) капиллярных маршрутов должны быть минимальными.
Математически данные условия должны выглядеть следующим образом: сумма любых ребер графа сети (с учетом коэффициентов предпочтения) по каждой конкретной коммуникации должна быть не более суммы ребер квазиоптимального графа сети, с учетом потребительских предпочтений - формирование истинно оптимального графа транспортной сети города представляется крайне трудной на практике почти нерешаемой задачей вследствие наличия множественных ограничений, связанных с характером застройки, особенностями ландшафта и иными неод-нородностями городского пространства.
Основные коммуникации города/агломерации должны соединять центры тяжести основных зон расселения/проживания, торговли, производства, мест проведения досуга.
Определение оптимального местоположения критических точек транспортной сети - транспортных узлов, станций, мест пересадки пассажиров, перехватывающих стоянок, следует проводить с применением методики выявления центра масс плоской фигуры (для районов с примерно однородной застройкой) и центра масс фигур (тел) переменной плотности (для районов с неоднородной застройкой, а также районов концентрации рабочих мест агломерации).
При этом возникает вопрос - если зона (под которой подразумевается транспортный район - кластер или ячейка - в зависимости от уровня рассмотрения), в границах которой определяется центр тяжести, имеет сложную форму и/или значительную площадь, либо протяженность, как можно определить не только центр ее тяжести, но сформировать сеть оптимальных капиллярных маршрутов. Подходом к решению может быть следующее:
1. Расчет центров тяжести транс-
портных районов (ячеек, кластеров) в соответствии с административным делением города (микрорайоны), либо характером имеющейся застройки.
2. Нахождение центра масс фигуры исходя из:
- критерия непересечения транспортных потоков;
- предельных расстояний перемещения - расстояние между остановками капиллярного транспорта не должно превышать 300-500 м (в зависимости от кли-
**
матической зоны, согласно**, а общее количество остановок маршрута капиллярного транспорта от границ обслуживаемого пространства до «центра тяжести» должно быть минимальным.
Соответственно, мы можем установить «зоны притяжения» основных транспортных узлов города. Вокруг них, в свою очередь, формируются вторичные и третичные узлы транспортной сети. При этом необходимо исходить из имеющейся застройки и основных тенденций развития агломерации.
«Центры тяжести» транспортных кластеров, как и их границы, должны определяться не только по текущему состоянию агломерации, но и на перспективу. При этом также необходимо учитывать преимущественно реверсивный характер основных транспортных потоков, а также наличие всплесков в транспортной системе в межпиковые интервалы.
При формировании структуры транспортной сети агломерации необходимо учесть следующее:
1. Основу транспортной сети первого, наиболее важного уровня должен формировать граф сети скоростного рельсового транспорта, связывающего центры масс (центры транспортного притяжения) населенных пунктов, входящих в состав агломерации, и основные районы крупного города - центра агломерации. При этом, скорость передвижения рельсового транспор-
Шафиркин Б.И. Единая транспортная сеть и взаимодействие различных видов транспорта: учебник для вузов. М.: Высш. школа, 1977. 240 с. / Shafirkin B.I. Unified transport network and interaction of different types of transport: a textbook for universities. M.: Vysshaya Shkola, 1977. 240 p.
та может быть существенно выше разрешенных*** и действующими правилами дорожного движения (ПДД) параметров.
2. Движение по скоростным радиальным (возможно - платным) магистралям, формирующим граф сети второго уровня города и агломерации, должно осуществляться с использование особого скоростного режима, позволяющего осуществлять движение значительно быстрее разрешенных нынешним ПДД скоростей (что потребует принятия соответствующих поправок в ПДД), при этом на данных магистралях не должно допускаться наличие одноуровневых пересечений с автомобильными дорогами и иными элементами транспортного пространства города, по которому осуществляется движение любых транспортных средств или пешеходов.
3. Другие транспортные сети и маршрутная сеть иного общественного транспорта формируют граф сети третьего и иных более низких уровней.
Расчет оптимизации сети должен вестись на основе критерия транспортной доступности, выраженного в категории времени, необходимого для осуществления поездки - критерия минимума временных затрат жителя / гостя агломерации. Для этого следует осуществить внедрение коэффициента предпочтения - к, обусловленного предпочтением индивида воспользоваться собственным автомобильным транспортом, а не общественным. По нашему мнению, данный критерий может быть выражен в качестве отношения предпочтения:
^Ь^АУТ-ХГ
где ^ - время поездки на общественном транспорте; ^ - время поездки на автомо-
биле; БТ - набор услуг, предоставляемый общественным транспортом; ДУТ - набор услуг, предоставляемый автомобилем; к - коэффициент предпочтения потребителя, отображающий стремление к пользованию собственным автомобилем в городах и городских агломерациях; х- некое положительное число, больше единицы.
Данный критерий численно может выражаться в такой прибавке времени движения в собственном автомобиле, при которых отношение предпочтение автомобиля общественному транспорту сменится на отношение их эквивалентности.
В результате должна получиться система зависимостей и ограничений, которую следует решать в качестве совместного уравнения с рядом нижеследующих критериев:
1. Критерием минимума ребер графа транспортной сети;
2. Критерием минимизации стоимости земли под каждой новой магистралью и сетью ГТС в целом;
3. Наличием окружной дороги и системой радиальных трасс колесного транспорта, а также линий скоростного рельсового транспорта;
4. Ограниченное количество радиальных трасс колесного транспорта, а также линий скоростного рельсового транспорта;
5. Взаимодействие с рельсовым транспортом - пригородным железнодорожным и трамвайным и скоростным трамваем внутри агломерации.
6. Параметров осуществимости (правомерности осуществимости) трансформаций графа транспортной сети ГТС, выражаемых с помощью булевых функций: при формировании графа транспортной системы возможность прокладки каждой магистрали, представляющей собой граф транспортного потока определенной коммуникации транспортных ячеек определён-
СНиП 2.07.01-89 Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений. Утв.: 28.12.2010. Введ. 20.05.2011. М.: Росстандарт, 2011. / SNiP 2.07.01-89 Town planning. Planning and development of urban and rural settlements. Approved: 28 December 2010. Introduced 20 May 2011. Moscow: Rosstandart, 2011.
ного уровня необходимо задать при помощи булевых функций, принимающих определенные значения (о или 1) в зависимости
от возможности воплощения данного варианта.
Заключение
На основании проведенного исследования мы можем резюмировать следующее:
1. Особенностью современного этапа развития транспортных систем городов и агломераций является тенденция существенного превышения потока заявок на коммуникации (как со стороны автомобилистов, так и со стороны пользователей общественного транспорта) над пропускной способностью ГТС.
2. Соответственно, необходимо кардинальное решение, заключающееся в трансформации топологии транспортной сети города и построение ее оптимального графа, формируемого с учетом имеющегося и перспективного взаимодействия колесного, рельсового и иного возможного транспорта. Данное решение предполагает следующие основные альтернативы для типичного жителя города:
А. Вариант- движение на автомобиле с последующей пересадкой и продолжении движения на городском общественном
транспорте с использованием скоростного рельсового транспорта:
Б. Вариант - движение на автомобиле по обычной городской дороге и по агломерационной магистрали (возможно -платной) с последующим возвратом на обычные городские дороги.
3. Формирование центров тяжести мест в сочетании с имеющейся застройкой и наличествующей инфраструктурой будет формировать систему транспортных кластеров агломерации.
4. Вторичные центры тяжести сопряженных кластеров определенного, в частности, вторичного и третичного уровня, должны иметь возможность осуществления коммуникации без выхода на участки сети более высокого или более низкого уровня.
Таким образом, формирование эффективного многоуровневого графа транспортной сети агломерации необходимо с точки зрения обеспечения оптимальности всего агломерационного развития.
Библиографический список
1. Ershova S., Smirnov E. Conceptual Justification of Town-Planning Design Standards for Streets and Roads in Large Cities for Ensuring Traffic Safety // Transportation Research Procedía. 2017. № 20. P. 180-184.
2. Karpova G., Julmukhamedova G. Models for Estimating Human Capital Losses Due to Traffic-Related Deaths // Transportation Research Procedia. 2017. № 20. P. 267-271.
3. Kerimov M., Safiullin R., Marusin A., Marusin A. Evaluation of Functional Efficiency of Automated Traffic Enforcement Systems // Transportation Research Procedía. 2017. № 20. P. 288-294.
4. Kvitko A., Karpov B., Petukhov P., Ushakov A. Criteria for Substantiation of Rational Pavement Design as Bases of Traffic Safety throughout Life Cycle of Transport Structures // Transportation Research Procedia. 2017. № 20. P. 384-392.
5. Lukinskiy V., Pletneva N., Gorshkov V., Druzhinin P.
Application of the Logistics "Just in Time" Concept to Improve the Road Safety // Transportation Research Procedia. 2017. № 20. P. 418-424.
6. Makarov I., Plotnikov V. Public-private partnership as a financial instrument for the transport infrastructure modernizing // MATEC Web of Conferences. 2018. P. 05012.
7. Акофф Р.Л. Планирование в больших экономических системах. М.: Советское радио, 1972. 224 с.
8. Андреев К.П. Совершенствование городской маршрутной сети // Надежность и качество сложных систем. 2017. № 3. С. 102-106.
9. Баркалов С.А., Бакунец О.Н., Гуреева И.В., Кол-пачев В.Н., Руссман И.Б. Оптимизационные модели распределения инвестиций на предприятии по видам деятельности. М.: ИПУ РАН, 2002. 68 с.
10. Ванько В.И., Ермошина О.В., Кувыркин Г.Н. Вариационное исчисление и оптимальное управление / Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. 3-е изд,
исправл. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. 488 с.
11. Дунаев О.Н. Проблемы управления транспортом в регионе в условиях перехода к рынку. М.: ГАУ, 1991. 219 с.
12. Мамаев Э.А., Ковалева Н.А. Железнодорожный транспорт в системе развития городского и пассажирского транспорта на примере г. Ростова-на-Дону // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2013. № 4 (44). С. 53-59.
13. Мамаев Э.А., Ковалева Н.А. К оценке потерь экономики от неэффективности организации движения в транспортной сети // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения (РГУПС). 2014. № 2 (54). С. 64-69.
14. Ковалева Н.А., Мамаев Э.А. Формирование скоростных маршрутов в городской транспортной системе [Электронный ресурс] // Инженерный вестник
Дона. 2015. № 3. Режим доступа:
http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3225
(14.05.2018)
15. Лапидус Б.М., Мачерет Д.А. Макроэкономическая роль железнодорожного транспорта: Теоретические основы, исторические тенденции и взгляд в будущее. М.: КРАСАНД, 2014. 234 с.
16. Леонтьев Р.Г. Формирование единой региональной транспортной системы: Программно-целевой подход. М.: Наука, 1987. 152 с.
17. Лившиц В.Н. Системный анализ экономических процессов на транспорте. М.: Транспорт, 1986. 240 с.
18. Литвиненко Р.С., Павлов П.П., Аухадеев А.Э. Оценка влияния надежности элементов наземного городского транспорта на его пропускную способность // Надежность и качество сложных систем. 2018. № 2. С. 95-103.
References
1. Ershova S., Smirnov E. Conceptual Justification of Town-Planning Design Standards for Streets and Roads in Large Cities for Ensuring Traffic Safety. Transportation Research Procedia, 2017, no. 20, pp. 180-184.
2. Karpova G., Julmukhamedova G. Models for Estimating Human Capital Losses Due to Traffic-Related Deaths. Transportation Research Procedia. 2017, no. 20, pp. 267-271.
3. Kerimov M., Safiullin R., Marusin A., Marusin A. Evaluation of Functional Efficiency of Automated Traffic Enforcement Systems. Transportation Research Procedia. 2017, no. 20, pp. 288-294.
4. Kvitko A., Karpov B., Petukhov P., Ushakov A. Criteria for Substantiation of Rational Pavement Design as Bases of Traffic Safety throughout Life Cycle of Transport Structures. Transportation Research Procedia. 2017, no. 20, pp. 384-392.
5. Lukinskiy V., Pletneva N., Gorshkov V., Druzhinin P. Application of the Logistics "Just in Time" Concept to Improve the Road Safety. Transportation Research Procedia. 2017, no. 20, pp. 418-424.
6. Makarov I., Plotnikov V. Public-private partnership as a financial instrument for the transport infrastructure modernizing. MATEC Web of Conferences. 2018, p. 05012.
7. Akoff R.L. Planirovanie v bol'shikh ekonomicheskikh sistemakh [Planning in large economic systems]. Moscow: Sovetskoe radio Publ., 1972, 224 p. (In Russian)
8. Andreev K.P. Improving urban route network. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system [Reliability and Quality of Complex Systems.]. 2017, no. 3 (19), pp. 102-106.
9. Barkalov S.A., Bakunets O.N., Gureeva I.V., Kol-pachev V.N., Russman I.B. Optimizatsionnye modeli raspredeleniya investitsii na predpriyatii po vidam deyatel'nosti [Optimization models of investment distri-
bution at an enterprise by types of activities]. Moscow: IPU RAN Publ., 2002. 68 p.
10. Van'ko V.I., Ermoshina O.V., Kuvyrkin G.N. Vari-atsionnoe ischislenie i optimal'noe upravlenie [Varia-tional calculation and optimal control]. Moscow: MGTU named after N.E. Bauman Publ., 2006. 488 p. (In Russian)
11. Dunaev O.N. Problemy upravleniya transportom v regione v usloviyakh perekhoda k rynku [Problems of transport management in the region under conditions of transition to the market]. Moscow: GAU Publ., 1991. 219 p.
12. Mamaev E.A., Kovaleva N.A. Railway transport in the development system of urban and passenger transport on example of Rostov-on-Don. Vestnik Ros-tovskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo univer-siteta (RINH) [Vestnik of Rostov state university of economics]. 2013, no. 4 (44), pp. 53-59.
13. Mamaev E.A., Kovaleva N.A. On the assessment of economic loss from inefficient organization of traffic in a transport network. Vestnik Rostovskogo gosudarstven-nogo universiteta putei soobshcheniya (RGUPS) [Bulletin of the Rostov State Transport University]. 2014. no. 2 (54). pp. 64-69.
14. Kovaleva N.A., Mamaev E.A. Formation of highspeed routes in the urban transport system. Inzhenernyi vestnik Dona [Engineering Journal of Don] On-line journal. 2015, no. 3. Available at: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3225 (accessed 14 May 2018)
15. Lapidus B.M., Macheret D.A. Makroekonomich-eskaya rol' zheleznodorozhnogo transporta: Teoretich-eskie osnovy, istoricheskie tendentsii i vzglyad v bu-dushchee [Macroeconomic role of rail transport: Theoretical foundations, historical trends and a look into the future]. Moscow: KRASAND Publ., 2014. 234 p.
16. Leont'ev R.G. Formirovanie edinoi regional'noi
transportnoi sistemy: Programmno-tselevoi podkhod [Formation of a unified regional transport system: a program and target approach]. M.: Nauka, 1987. 152 p. 17. Livshits V.N. Sistemnyi analiz ekonomicheskikh protsessov na transporte [System Analysis of Economic Processes on Transport]. M.: Transport, 1986. 240 p.
18. Litvinenko R.S., Pavlov P.P., Aukhadeev A.E. Evaluation of effect reliability influence on crossing capacity of ground city electric transport. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system [Reliability and Quality of Complex Systems] 2018. no. 2. P. 95-103.
Критерии авторства
Макаров И.Н. самостоятельно подготовил рукопись статьи, разработал предложения по повышению эффективности использования транспортного пространства городов и городских агломераций, сформулировал критерии, на базе которых возможно определить эффективность использования транспортного пространства города. Автор несет ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Authorship criteria
Makarov I.N. has prepared the manuscript of the article, developed the proposals to improve the efficiency of using the transport space of cities and urban agglomerations, formulated the criteria on the basis of which it is possible to determine the efficiency of using the urban transport space. The author bears the responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The author declares that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
