Прогнозирование городских межрайонных транспортных потоков на основе агент- ориентированного подхода (726,00 руб.)

Первый автор	Титов
Авторы	Мирзоян А.К., Устюжанина Е.В.
Страниц	13

ID	949587
Аннотация	Развитие городских агломераций невозможно без долгосрочного научнообоснованного прогнозирования транспортных потоков, которое должно учитывать не только существующую транспортную инфраструктуру и сложившиеся маршруты передвижений, но и изменение как технико- технологических свой ств транспортных средств, так и шаблонов поведения населения. Вместе с тем, подавляющее число моделей, применяемых в настоящее время для прогнозирования транспортных потоков, опирается на анализ сравнительно небольшого числа переменных, влияющих на выбор маршрута. Целью предлагаемой статьи является демонстрация возможностей агент- ориентированного подхода к моделированию транспортных потоков по сравнению с применяемыми в настоящее время моделями, опирающимися на использование физических аналогий, в частности гравитационной модели. Для решения этой задачи авторы разработали многофакторную модель выбора населением рабочих мест, учитывающую множественность критериев выбора индивидом места приложения труда, а также различную значимость этих критериев для разных групп населения. В модели предполагается, что выбор осуществляют не только потенциальные работники, но и работодатели, а формирование парных сочетаний происходит на основе алгоритма Гейла–Шепли. Сравнительные расчеты по многофакторной и гравитационной моделям на одних и тех же условных данных показали, что огруб ляющие допущения гравитационной модели приводят к значимым отклонениям в получаемых данных. Вместе с тем многофакторная модель может быть использована для более точного прогнозирования транспортных потоков при условии калибровки и корректировки результатов на основе статистических данных.

Титов, В.П. Прогнозирование городских межрайонных транспортных потоков на основе агент- ориентированного подхода / В.П. Титов, А.К. Мирзоян, Е.В. Устюжанина // Экономика и математические методы .— 2026 .— №1 .— С. 91-103 .— URL: https://rucont.ru/efd/949587 (дата обращения: 13.03.2026)