CC BY
93
Адаптивная модель управления
Приведенная на рисунке модель позволит обеспечивать управление социально-экономическим объектом как обучающейся организацией за счет накопления использования опыта принятия решений в информационно-советующей системе.
Таким образом, в статье рассмотрена возможность применения фундаментальных принципов
ТАУ для развития теории управления социально-экономическими системами. Предлагаемая модель, дополненная блоком памяти в форме информационно-советующей системы, сочетает принципы обратной связи и компенсационного управления и позволяет обеспечивать управление социально-экономическим объектом как обучающейся организацией.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления. М.: Энергия, 1980. 312 с.
2. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 400 с.
УДК 338.47:656
Швецов В.Л., Прохоров А.В., Ильин И.В.
ТРАНСПОРТНЫЕ МОДЕЛИ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ
Современное состояние транспортной инф- городов, регионов и страны в целом на качествен-
раструктуры России и масштабность задач, пос- но иной уровень.
тавленных "Транспортной стратегией Российской В соответствии со стратегическими целями
Федерации до 2030 г.", предполагают перевод развития транспортной инфраструктуры России
практики транспортного планирования развития необходимо создать единую комплексную интег-
рированную сбалансированную транспортную систему, обеспечивающую потребности развития экономики и общества в качественных, конкурентоспособных транспортных услугах.
Один из путей достижения поставленных целей - повышение эффективности государственного регулирования и управления через управляемость и контролируемость развития транспорта, для чего, кроме прочего, необходимы:
создание и развитие автоматизированной информационно-аналитической системы управления транспортным комплексом;
интеллектуальные транспортные системы;
управление транспортными потоками.
Для качественного решения перечисленных задач уже существуют ранее разработанные и эффективно применяемые на практике автоматизированные информационно-аналитические системы.
Авторы акцентируют внимание на информационно-аналитических системах, представляющих собой программные комплексы для транспортного моделирования и планирования.
Выбор инструмента поддержки принятия управленческих решений во многом определяется формулировкой задачи. В данном случае рассматривается задача стратегического управления транспортной системой.
Дадим определения используемым терминам.
Стратегическое управление подразумевает:
1) систему управления, основанную на стратегическом планировании (процесс формирования, корректировки и реализации стратегии);
2) механизм согласования текущих решений (тактических и оперативных) со стратегическими;
3) механизм корректировки и контроля за реализацией стратегии.
Стратегия - это способ использования средств и ресурсов, направленный на достижение поставленной цели.
Таким образом, стратегическое управление транспортной системой подразумевает систематическую разработку и согласование управленческих решений с существующей транспортной стратегией страны, региона, города по реализации мероприятий развития транспортной инфраструктуры подведомственной области.
В процессе стратегического транспортного планирования необходимо учитывать различные направления развития транспортной системы,
искать наиболее выгодный вариант и иметь возможность всесторонне обосновать выбранный сценарий развития.
Структура транспортной модели
В основе современных информационно-аналитических систем, таких как PTV Vision® VISUM, лежит мощная математическая база теории транспортного моделирования.
Транспортная модель состоит из двух основополагающих моделей - модели транспортного предложения и модели транспортного спроса.
Модель транспортного предложения - это транспортная сеть, состоящая из узлов (перекрестков, развязок и т. д.) и соединяющих их ребер (улиц, дорог и т. д.), предоставляющая возможность перемещения для участников транспортного движения и описывающая затраты на данные перемещения.
Модели спроса на транспорт можно охарактеризовать как математические "инструменты", которые описывают качественно и количественно перемещения в связи с причинами возникновения транспортного потока: модель выбора активностей (модель генерации транспортного движения), выбора цели транспортного потока (модель распределения транспортного движения), выбора транспортного средства (модель разделения транспортного движения) и выбора пути (модель перераспределения транспортного движения).
В основе теории транспортного моделирования лежат проверенные и успешно применяемые на практике математические подходы. Для решения задач транспортного моделирования используются модели и алгоритмы из различных областей математической науки: статистики, теории вероятностей, теории информации.
Примерами таких моделей могут быть гравитационная модель расчета корреспонденций и модель коэффициентов роста.
Модели коэффициентов роста используются для расчета объемов транспортных потоков, входящих в транспортные районы и выходящих. Модели этого типа основаны на предположении, что входящие и выходящие транспортные потоки изменяются во времени пропорционально тем величинам, которые оказывают наиболее существенное влияние на объем транспортного потока. Формула для расчета количества корреспонденций в районе i
T = F. t.,
i i iy
где Ti и ti - будущие и настоящие корреспонденции соответственно; F. - коэффициент роста.
Рис. 1. Модель транспортного предложения и спроса На иллюстрации показаны расчетные значения нтенсивностей движения в существующей транспортной сети
Единственное, что может вызвать сложности в данном подходе, - это оценка коэффициента ¥. Обычно фактор роста зависит от таких показателей, как население (Р), доход (I) и уровень автомобилизации (С):
р = f (Р? ,1* ,С* )
' f(PCЛ,С!)'
где / - может быть любой функцией (например, мультипликативной функцией от Р, I и С без каких-либо параметров); й и с - прогнозируемый и текущий годы соответственно.
Гравитационная модель расчета корреспон-денций используется для расчета объемов транспортных потоков между районами и является своеобразным аналогом формулы всемирного тяготения Ньютона:
„М ■ т
F = G-
где М, т - массы притягивающихся тел; Я - расстояние между центрами тяжести тел; О - гравитационная постоянная.
Вместо масс притягивающих тел используются входящие и выходящие потоки моделируемых районов, а в качестве условного "расстояния" - показатель сопротивления между двумя районами, например, временные затраты на преодоление пути между ними.
Формула расчёта потока на отношении г— на основе гравитационной модели имеет вид
V:, =
Q, ■ zi
Ж '
R2
где а, - поправочные коэффициенты, обеспечивающие выполнение условий контрольных сумм.
Данные условия представляют собой балансовые соотношения: они показывают, сколько всего людей выехало из конкретного района в другие
районы и соответственно прибыло в конкретный район из всех других районов. Введём обозначения:
1
— I = BW„, аД = х,, в ,1, = У,.
Тогда формулу расчета потока на основе гравитационной модели можно представить в виде системы билинейных уравнений:
V.. = ВЦ • х. • у,
II и г ^ I
при условии:
X Vj = Q ,1 * i * n,
j=1
I Vj = Zj,1 *i * n.
i =1
Величину ВЦ ^ можно трактовать как оценку выгодности поездки из района г в району: чем ниже показатель сопротивления, тем предпочтительнее пути, входящие в состав данного отношения. Поэтому вместо зависимости вида ВЦ1=(1/Ц)2 можно использовать для расчёта оценок выгодности
другую неотрицательную монотонно убывающую функцию от сопротивления: BW.=f(W.). В этом случае следует говорить уже об использовании обобщённой гравитационной модели.
Общая схема использования компьютерных транспортных моделей в государственных органах
Для качественного использования инструментов теории транспортного моделирования необходимо правильное внедрение и использование их в государственных органах.
Рассмотрим один из вариантов внедрения таких моделей (PTV Vision® VISUM) в структуру государственных органов Германии (см. рис. 2). Городские управляющие органы и транспортные общественные организации отслеживают и предоставляют данные по транспортному предложению: изменения в транспортной городской автодорожной сети, изменения прохождения сети общественного транспорта (ОТ). Внешние про-
Городское самоуправление
> Данные статистики * Сбор данных ИТ
> ИТ-сеть (УДС)
Уполномачивают сборы данных
1
Параметр транспортного поведения
п
Параметр транспортного поведения; спрос
Внешние проектные организации
Моделирование тр. предложения1
> Опросы
> Сбор данных
Транспортные организации Тр. предприятия Объединение ОТ
• Расписание
• Маршрутная сеть
• Сбор данных ОТ
■ Маршрутная сеть | Сбор данных ОТ
Уполномачивают интеграцию расчета спроса на транспорт
Моделирование тр. предложения
Внешние проектные организации
> Модель тр. спроса
> Модель тр. развития
Моделирование спроса на транспорт
как доли видов транспорта как доли видов транспорта
Городское самоуправление
• План транспортного развития города
• План городского развития
Транспортные организации
Тр. предприятия Объединение ОТ
• Создания маршрутной сети • Конфигурация согласования расписания • Определение стоимости поездок • Распределение доходов
Пеовое молелиоование тоанспсютного гюедложения делается чеоез внешние пооектные ооганизаиии
Рис. 2. Схема использования транспортной модели в государственных органах (на примере Германии)
ектные организации проводят опросы населения и сбор других необходимых данных, проводят расчет транспортного спроса, и на этой основе создается интегрированная транспортная модель общественного и индивидуального транспорта. Используя разработанную транспортную модель, разрабатывается план транспортного развития города, просчитываются различные сценарии развития городской инфраструктуры и даются рекомендации.
Процесс использования и развития транспортной модели цикличен. Происходит постоянное сотрудничество между государственными структурами, частными перевозчиками, общественными транспортными объединениями и внешними проектными организациями, на основе которого модель постоянно обновляется и дополняется.
Пример оценки экономической эффективности инвестиционного проекта по развитию транспортной инфраструктуры региона
Для оценки эффективности строительства новой дороги или расширения существующей необходимо иметь информацию о том, как изменятся транспортные потоки, будет ли и насколько высоким спрос на новую дорогу. Для
получения такого рода информации строятся транспортные модели городов и регионов, показывающие в динамике в зависимости от входных параметров информацию о распределении транспортных потоков.
Рассмотрим проект реконструкции автомобильной дороги, соединяющей два важных района региона. На рис. 3 данный участок показан в программном комплексе VISUM. На выделенном серым цветом участке необходимо провести ремонт дорожного полотна.
Предложено два инвестиционных проекта: реконструкция существующей автомобильной дороги и строительство нового участка автомобильной дороги.
Для корректного расчета интенсивностей на данном участке в частности и в транспортной модели региона в целом А.В. Прохоровым был разработан программный модуль, расширяющий возможности PTV Vision® VISUM. Модуль позволяет рассчитывать объемы транзитных транспортных потоков в автоматизированном режиме. На рис. 4 представлен пользовательский интерфейс модуля.
В основе модуля лежит подход, разработанный К. Шиллером и использующий для расчета объемов транспортных потоков взвешенную модель логит и модель максимизации энтропии.
Рис. 3. Автомобильная дорога, соединяющая районы региона, в программном комплексе VISUM
А+С Консалт. Расчет транспортного движения для кордонов
Параметры расчета Доля транзита в транспортном потоке: Тип района кордона: Допустимое отклонение: Количество итераций:
ИИ
0.3
0.01
100
Модель создания транспортного движения Объем транспортного потока из кордона из обследований: Объем транспортного потока в кордон из обследований: Данные статистики по районам:
Нормирование сумм
© Сумма созданий О Минимум обеих сумм О Среднее обеих сумм О Сумма притяжений О Максимум обеих сумм
Модель распределения транспортного движения Тип функции оценки ®1.од№: Щ = ел(с11)
О ЮгсНпоА1: ад=илс
О ВохСох: ^и) = е л(с(и ^-1) / Ь) С' Комбинир.: ф) = а и-Чз ел(с и) О ТМос1е1: Р(11) = 1 / (и-Ч» + с 11ла)
ОЕУА-1: ад=(1+и)л(-а/(1+ел(Ь-си)))
О ЕУА-2: ф)=(1+(и/с) "Ч>) л-а
Параметры функции
Ь =
Матрица затрат
-0.1
Матрица корреспондент«
0 Инициализировать матрицу
Выполнить Сохранить
Отмена
Рис. 4. Главное окно модуля для оценки транспортных потоков кордонных районов
Формула для расчета взвешенной модели
логит:
} ■ Е,
V =
I е
^,
где в - коэффициент модели логит; А. - время в пути между районом г и кордонным районом Q . - выходящий поток кордонного районаизвестен из обследований; Е. - население ¡-го района области исследования.
В случае модели максимизации энтропии должны быть выполнены следующие усло -вия:
V} = Яу-М-Ъ,
IV}=а, }
IV } = ,
где г, ] - номер района-источника и района-цели соответственно; V.. - искомый элемент матрицы корреспонденций; В- оценка вероятности совершения поездки из района г в/ц ,, /г - поправочные коэффициенты, обеспечивающие выполнение условий контрольных сумм; Q¡ - выходящий поток района ¡; 2 - входящий поток района/
к
Тогда формула минимизации информационного выигрыша (максимизации энтропии) представляется следующим образом:
1 VIB >И
v j ■ln
/ Л j
\Bij J
- v,4
^ Min.
Для оценки указанных ранее двух инвестиционных проектов в программном комплексе VISUM была заложена информация о месте прохождения новой дороги. На основе обновленной информации был рассчитан транспортной спрос в регионе и получены результаты о новом распределении транспортного потока на рассматриваемом участке. Протяженность участка дороги, нуждающегося в реконструкции, составляет 31,948 км; нового участка - 12,619 км. Нагрузка на участке автомобильной дороги, требующем ремонта, в сумме по обоим направлениям равна 896 автомобилей в сутки. После строительства нового участка этот показатель примет следующие прогнозные значения: нагрузка на уже существующем участке дороги - 232 автомобиля в сутки; нагрузка на новом участке - 1651 автомобиль в сутки. Таким образом, можно сделать выводы о том, что строительство нового участка автодороги позволяет "разгрузить" уже существующую дорогу, а новый участок будет пользоваться спросом. Кроме того, в строительстве нового участка дороги заинтересованы на федеральном уровне в силу строительства нового нефтеперерабатывающего завода.
Экономическая оценка проектов осуществлялась на основе постановления правительства о нормативах денежных затрат на содержание и ремонт автомобильных дорог, а также на основе экспертных оценок затрат на строительство новой дороги заданной категории. Были приняты следующие показатели:
на строительство одного километра дороги II категории необходимо 35 млн р.;
на реконструкцию существующей автомобильной дороги на один километр дорожного полотна - 15 млн р.;
на содержание одного километра дороги IV категории необходимо 0,73 млн р./год, III категории - 0,792 млн р./год, II категории - 0,89 млн р./год;
на ремонт одного километра дороги IV кат. -3,72 млн р./год, III - 3,964 млн р./год, II - 4,127 млн р./год.
На основе указанных данных проведен анализ МРУ, в качестве потока доходов в котором считался выигрыш в затратах на содержание дорог. Срок инвестиционных проектов составляет 12 лет и совпадает с периодом капитального ремонта. За ставку дисконтирования взята безрисковая ставка - ставка рефинансирования ЦБ РФ, равная 12%. МРУ составил 14,445 млн р. Срок окупаемости проекта - 6 лет.
Таким образом, инвестиции в строительство нового участка автомобильной дороги, соединяющей по короткому пути два рассматриваемых района, принесет выигрыш в затратах муниципальному управлению региона. Кроме того, строительство нового участка дороги позволит настроить более выгодную транспортную связь между районами, а также сократить время и расстояние на прохождение пути между этими районами.
В данной статье был рассмотрен вопрос использования современных программных комплексов транспортного планирования для обоснования управленческих решений в сфере развития транспортной инфраструктуры городов и регионов. Базой для выработки таких управленческих решений является оценка интенсив-ностей транспортных потоков анализируемой транспортной сети. Понятие интенсивности - ключевое и делает возможным разработку подходов для решения транспортного планирования на основе таких моделей, как гравитационная модель расчета корреспонденций и модель коэффициентов роста.
На примере показана эффективность применения моделей транспортных потоков для анализа ситуации и принятия управленческих решений в сфере развития транспортной инфраструктуры.
Авторы имеют успешный опыт применения автоматизированных информационно-аналитических систем транспортного планирования для поддержки принятия управленческих решений в области транспортного планирования в системе государственного управления, например, Тверской области (департамент транспорта и связи), Пермского края (управление транспорта и связи), Санкт-Петербурга (СПб ГУП "Организатор перевозок"; комитет по транспорту).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Браннольте У., Бёттгер К., Швецов В.Л., Ап-пельт Ф. Стратегическое планирование транспортной инфраструктуры. Методики проектной оценки в Германии / ГИС-Ассоциация // Управление развитием территории. 2008. № 1-4. http://www.gisa.ru/50526.html
2. Бёттгер К. Концептуальные исследования для стратегического транспортного планирования в Санкт-Петербурге и других городах РФ // Транспорт Российской Федерации. 2007. № 8. http://www.rostransport. сош^/8/36-38^
3. Лозе Д. "Моделирование транспортного предложения и спроса на транспорт для пассажирского и служебного транспорта: Обзор теории моделирования // 7-я Междунар. науч.-практ. конф. "Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах", секция "Интеллектуальные и телематические
автоматизированные системы управления дорожным движением", Санкт-Петербург, 2006 г.
4. Транспортная стратегия Российской Федерации. Утверждена распоряжением Правительства РФ от 22 ноября 2008 г. № 1734-р. http://mintrans.ru
5. Долгосрочная стратегия развития транспортного комплекса Республики Татарстан: http://шindortrans. tatar.ru/rus/strateg01.htm
6. Постановление от 24 февраля 2004 г. № 226 "О комитете по транспорту" (с изменениями на 20 мая 2008 года); http://www.gov.spb.ru/gov/admin/otrasl/ c_transport/ustav
7. Стратегия бизнеса: Справочник. М., 1998. 460 с.
8. Постановление Правительства РФ от 23 августа 2007 г. № 539.
