CC BY
12СЕКЦИЯ «ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ»
Сопредседатели — Искандеров Юрий Марсович,
д-р техн. наук, профессор, заведующий лабораторией интеллектуальных систем, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук; Свистунова Александра Сергеевна, старший преподаватель высшей школы киберфизических систем и
управления, СПбПУ
Ученый секретарь — Хасанов Дмитрий Салимович,
ассистент высшей школы киберфизических систем и управления,
СПбПУ
УДК 004.89, 656.078 doi:10.18720/SPBPU/2/id23-66
Искандеров Юрий Марсович \
заведующий лабораторией интеллектуальных систем СПб ФИЦ РАН,
д-р техн. наук, профессор;
л
Чумак Александр Сергеевич ,
соискатель ГУМРФ им. адмирала С.О. Макарова;
-5
Шахнов Сергей Федорович ,
профессор ГУМРФ им. адмирала С.О. Макарова,
д-р техн. наук, доцент
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПЕРЕВОЗКЕ НЕГАБАРИТНЫХ ГРУЗОВ
1 Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН),
2 3
, Россия, Санкт-Петербург, ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова»,
1 2 3
iskanderov_y_m@mail.ru, chumak@nst-spb.ru, sfshah@yandex.ru
Аннотация. В статье рассмотрена безопасная интеллектуальная система поддержки принятия решений при перевозке негабаритных грузов, учитывая существующие особенности такой перевозки. Показано, что ключевым элементом указанной системы является база знаний, содержащая релевантную информацию о перевозке. Дана характеристика технологии построения этой базы знаний.
Ключевые слова, безопасная интеллектуальная система, система поддержки принятия решений, негабаритный груз, перевозка, база знаний.
Yury M. Iskanderov 1,
Head of Laboratory of SPCRAS, Doctor of Technical Sciences, Professor;
л
Alexandr S. Chumak ,
Candidate of Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping;
-5
Sergey F. Shakhnov ,
Professor of Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping, Doctor of Technical Sciences, Associate Professor
INTELLIGENT DECISION-MAKING SUPPORT FOR THE TRANSPORTATION OF OVERSIZED CARGO
1 Russia, St. Petersburg, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPCRAS);
2 3
, Russia, St. Petersburg, Admiral Makarov State University of Maritimeand Inland Shipping,
1 2 3
iskanderov_y_m@mail.ru, chumak@nst-spb.ru, sfshah@yandex.ru
Abstract. The article presents the safe intelligent decision support system for the transportation of oversized cargo, taking into account the existing features of such transportation. It is shown that the key element of this system is a knowledge base containing relevant information on transportation. A characteristic of the technology for constructing this knowledge base is given.
Keywords: safe intellectual system, decision support system, oversized cargo, transportation, knowledge base.
В настоящее время применение новых информационно-телекоммуникационных технологий играет постоянно возрастающую роль при решении задач повышения эффективности управления транспортными системами и конкурентоспособности участников рынка транспортных услуг. Эффективность транспортного бизнеса определяется конкурентными преимуществами высокого порядка, т. е. уже не только технической и коммерческой эксплуатацией транспортных средств, но и качеством управления транспортными и информационными потоками.
Критически важным фактором инновационного развития транспортной области становится разработка и внедрение безопасных интеллектуальных транспортных систем (ИТС) [1, 2]. Особенно важную роль играет использование указанных ИТС при планировании, организации и проведении перевозки негабаритных грузов, поскольку указанные пере-
возки характеризуются уникальностью выполнения каждого проекта и высокой степенью риска его реализации [3].
В практической деятельности транспортно-логистических компаний часто возникает проблема перевозки крупно-габаритных и тяжеловесных грузов. Такой нестандартный груз представляет собой громоздкий или тяжелый предмет, который из-за своей массы, размеров или специфических особенностей невозможно перевозить в закрытом дорожном транспортном средстве или закрытом контейнере, транспортными средствами со стандартными характеристиками. Перемещение подобных грузов посредством железнодорожного или авиатранспорта - затруднительный и дорогостоящий процесс. Самым доступным на сегодняшний день и вместе с тем экономичным способом являются автомобильные перевозки грузов.
Перевозка негабаритных грузов — сложный динамический процесс, для его осуществления необходим значительный объем достоверной разнородной информации, а также требуется выполнение требований нормативных документов, регламентирующих такую перевозку. Для того чтобы разработать такой проект в БЗ должны содержаться соответствующие сведения, в том числе [4]:
- схема и описание маршрута движения;
- характеристики и параметры транспортных средств, участвующих в движении;
- схема(-ы) размещения и крепления груза;
- график движения по маршруту с учетом интенсивности дорожного движения;
- схемы организации движения и прикрытия на участках, имеющих ограниченную видимость, и места, указанные в графе «Особые условия» специального разрешения утвержденного Приказом Минтранса России [5], с указанием расположения автомобилей прикрытия, схемы изменения организации дорожного движения;
- порядок проезда наиболее сложных участков маршрута (поворотов, перекрестков, железнодорожных переездов, сужений проезжей части, участков с выездом на полосу встречного направления движения и с ограниченной видимостью) с нанесенной на схему траекторией движения.
В современных условиях для успешной реализации указанной транспортировки необходимо использовать защищенную интеллектуальную систему поддержки принятия решений (ИСППР) [6-10]. Сведения, которые будут сформированы и использованы в ИСППР, а также
информационный обмен в ходе перевозки имеют значительную коммерческую ценность, и представляют большой интерес для конкурентов и злоумышленников. Поэтому, учет аспектов обеспечения информационной безопасности в ИСППР также является актуальным и важным [11, 12].
Основным элементом ИСППР является база знаний (БЗ), содержащая формализованные знания предметной области. Для создания БЗ используем технологию, разработанную в [13, 14], но с учетом особенности организационных, технологических, психологических, инструментальных и других аспектов рассматриваемой предметной области. Указанная технология позволяет:
- обеспечить обязательное получение требуемого конечного результата, т. е. соответствующей БЗ, оставляя при этом определенную свободу в выборе средств достижения этого результата;
- увязать воедино все аспекты (теоретические, организационные, психологические и др.) создания БЗ;
- обеспечить мониторинг хода разработки БЗ и управления им;
- реализовать эволюционный принцип «развивающегося ядра».
Необходимо отметить, что оценка БЗ для ИСППР по транспортировке тяжеловесных и негабаритных грузов, выполненная с позиций двух основных групп критериев: качества работы и полезности, показала, что применение указанной технологии обеспечивает выполнение и системных, и пользовательских требований к БЗ.
Благодарности
Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при финансовой поддержке госбюджетной темы FFZF-2022-0004.
Список литературы
1. Искандеров Ю.М. Построение моделей интегрированной информационной системы транспортной логистики на основе мультиагентных технологий // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Новая экономика и основные направления ее формирования». - СПб.: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2016. ISBN: 978-5-7422-5215-3. -С. 62-69.
2. Искандеров Ю.М., Дорошенко В.И. Организация транспортно-технологических процессов на основе интегрированных информационных систем. // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Новая экономика и основные направления ее формирования». - СПб.: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2016. - ISBN: 978-57422-5215-3. - С. 53-62.
3. Свистунова А.С., Чумак А.С. Интеллектуализация информационного обеспечения процесса перевозки негабаритных грузов // Логистика: современные тенденции развития: материалы XVII Междунар. науч.-практ. конф. 12, 13 апреля 2018 г. Ч. 2: мат. докл. / ред. кол.: В.С. Лукинский (отв. ред.) и др.- СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2018. - 344 с.
4. Приказ Министерства транспорта Российской Федерации от 15 января 2014 г. № 7 «Об утверждении Правил обеспечения безопасности перевозок пассажиров и грузов автомобильным транспортом и городским наземным электрическим транспортом».
5. Приказ Министерства транспорта Российской Федерации от 24 июля 2012 г. № 258 «Об утверждении Порядка выдачи специального разрешения на движение по автомобильным дорогам транспортного средства, осуществляющего перевозки тяжеловесных и (или) крупногабаритных грузов».
6. Искандеров Ю.М. Особенности информатизации транспортно-технологических процессов в цепях поставок // Информатизация и связь. 2019. - № 4.
- С. 31-37.
7. Искандеров Ю.М. Мультиагентные системы для управления логистическими функциями в цепях поставок // В сборнике: Логистика: современные тенденции развития. Материалы XVIII Международной научно-практической конференции. - 2019.
- С. 219-221.
8. Iskanderov Y., Pautov M. Actor-network approach to self-organisation in global logistics networks // Studies in Computational Intelligence. - 2020. - Vol. 868. - Pp. 117127.
9. Iskanderov Y., Pautov M. Agents and multi-agent systems as actor-networks // ICAART 2020 - Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. -2020. - Vol. 12. - Pp. 179-184.
10. Искандеров Ю.М., Свистунова А.С., Хасанов Д.С., Чумак А.С. Интеллектуальная поддержка принятия решений в логистических системах // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - № 2-1 (52). - С. 145-153.
11. Искандеров Ю.М., Чумак А.С. Обеспечение информационной безопасности процесса перевозки негабаритных грузов // Сборник Х Санкт-Петербургской межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2017). СПб., 1-3 ноября 2017. СПОИСУ. - СПб., 2017. - С. 276-277.
12. Искандеров Ю.М., Паутов М.Д. Защита корпоративной информации в транспортно-логистических сетях // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2017). Материалы конференции. 2017. - С. 275-276.
13. Искандеров Ю.М. Использование семантических графов для построения информационной модели предметной области. // Региональная информатика - 96: РИ
- 96. тезисы докладов V Санкт-Петербургской международной конференции. Организация Объединенных Наций по вопросам просвещения, науки и культуры, Санкт-Петербургское общество информатики, вычислительной техники и систем управления, 1996. - С. 51.
14. Искандеров Ю.М. Технология создания базы знаний для автоматизированной системы управления корпоративной сетью связи морского порта: диссертация ... доктора технических наук: 05.12.13. - СПб., 2005. - 243 с.
