Данил Владиленович Яцкин — ведущий эксперт, Институт статистических исследований и экономики знаний
Москва
Danil V. Yatskin — Leading Expert at the Institute for Statistical Research and Economics of Knowledge
Moscow
Азрет Ахматович Кочкаров — доктор технических наук, заместитель директора по инновационной работе
Москва
Azret A. Kochkarov — Dr. Sci (Tech.), Deputy Director for Innovation
Moscow
Эвелина Александровна Окунева — ассистент кафедры математики и анализа данных факультета информационных технологий и анализа больших данных
Москва
Evelina A. Okuneva — assistant of the Department of Mathematics and Data Analysis, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis
Moscow
Глобальные изменения в мировой экономике и торговле предъявляют новые требования к транспортно-логистическим системам (ТЛС). Повышение их устойчивости к сбоям и структурным изменениям становится критической задачей на фоне роста доли логистических издержек в ВВП России. Существующие методы оптимизации часто не учитывают устойчивость самой сетевой структуры к деструктивным воздействиям, что создает пробел в знаниях.
Цель работы — создать и апробировать методологический инструментарий для оценки и усиления структурной устойчивости ТЛС. В рамках предложенного подхода объединены: графо-теоретическое моделирование; методы многокритериальной оптимизации; новый показатель — коэффициент просачиваемости, отражающий способность сети обеспечивать доставку грузов во все пункты назначения.
В ходе исследования: формализована многокритериальная оптимизационная задача, направленная на поиск оптимальных путей и потоков; разработана математическая модель ТЛС на базе матрицы начальных условий; введен коэффициент эффективности для сопоставления альтернативных вариантов решений. Проведена оценка устойчивости через коэффициент влияния структурных изменений на эффективность решений. Выполнен крупномасштабный вычислительный эксперимент, в рамках которого сгенерировано свыше 1 млн графовых структур.
Основные результаты: выявлена тесная корреляция между пропускной способностью сети, коэффициентом просачиваемости и эффективностью принимаемых решений; определены барьерные значения коэффициента влияния, позволяющие классифицировать ТЛС как устойчивую или неустойчивую к конкретному типу структурного разрушения; сформулированы принципы построения устойчивых ТЛС, среди которых ключевым является наличие альтернативных путей с эффективностью, близкой к оптимальной. Полученные результаты формируют фундамент для разработки интеллектуальных транспортно-логистических систем, способных эффективно противостоять сбоям и колебаниям нагрузки.
Global changes in the global economy and trade place new demands on transport and logistics systems (TLS). Increasing their resilience to disruptions and structural changes is becoming a critical task amid the growing share of logistics costs in Russia’s GDP. Existing optimization methods often do not take into account the resilience of the network structure itself to destructive influences, which creates a gap in knowledge.
The purpose of the study is to develop and test methodological tools for assessing and improving the structural stability of the TL.
The approach integrates graph-theoretical modeling, multi-criteria optimization methods, and a new indicator, the percolation coefficient, which characterizes the network’s ability to deliver goods to all destinations. The multi-criteria optimization problem of finding paths and flows is formalized. Sustainability was assessed through the coefficient of influence of structural changes on the effectiveness of solutions. A large-scale computational experiment was conducted with the generation of more than 1 million graph structures. A mathematical model of the radar has been developed based on a matrix of initial conditions, and an efficiency coefficient has been proposed for comparing alternative options. A close correlation has been established between network bandwidth, percolation coefficient, and solution efficiency. The barrier values of the coefficient of influence have been determined, which make it possible to classify the system as stable or unstable to a specific type of structural failure. The principles of building sustainable radar stations are formulated, the key of which is the availability of alternative routes with efficiency close to optimal.
The results obtained lay the foundation for the creation of intelligent radar stations that are resistant to failures and load fluctuations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.