Багатокритеріальна оптимізація маршрутів міського громадського електричного транспорту

Автор(и)

  • Денис Сергійович Захаров Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова, Україна https://orcid.org/0009-0006-5751-6771
  • Олексій Юрійович Палант Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова, Україна https://orcid.org/0000-0001-8178-6874
  • Олег Аскольдович Проскурнін Науково-дослідна установа «Український науково-дослідний інститут екологічних проблем», Україна https://orcid.org/0000-0001-9774-9306
  • Каріна Володимирівна Бєлоконь Запорізький національний університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-2000-4052
  • Олександр Михайлович Красноштан Вінницький національний технічний університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-9866-9930
  • Сергій Володимирович Цимбал Вінницький національний технічний університет, Україна https://orcid.org/0009-0002-5237-7814

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.330363

Ключові слова:

громадській електротранспорт, маршрут, багатокритеріальна оптимізація, метод аналізу ієрархій, критерії оптимізації

Анотація

Об’єктом дослідження є маршрутна мережа громадського транспорту. Розглянуто проблему вибору оптимальних транспортних маршрутів. Існуючі наукові дослідження в цій галузі спрямовані, головним чином, на підвищення його надійності та зниження економічних ризиків, а соціальні та екологічні аспекти розглядаються окремо, не в прив’язці до техніко-економічних питань. В дослідженні запропоновано комплексний підхід до вирішення проблеми роботи міського транспорту. Для розв’язання задачі багатокритеріальної оптимізації транспортної мережі запропоновано використання методу аналізу ієрархій (МАІ), який базується на експертних оцінках. Побудована ієрархічна структура проблематики вибору маршрутів. Визначені три критерію оптимізації, а також десять факторів впливу на обрані критерії. Комплексний підхід до вибору маршрутів міського електротранспорту дозволить за мінімальних капіталовкладень і експлуатаційних витрат сприяти нормальній життєдіяльності міст. Особливо це актуально для України, яка у повоєнний період внаслідок демографічних змін та змін у місцевій інфраструктурі зіткнеться із необхідністю кардинального перегляду режиму роботи громадського транспорту.

Перевагою МАІ поперед іншими експертними методами є складна ієрархічна структура причинно-наслідкових зв’язків між вибором оптимуму та альтернативними варіантам, а також наявність механізму внутрішнього контролю узгодженості експертних суджень.

Порядок використання МАІ продемонстровано на прикладі оптимізації транспортного зв’язку двох районів міста Харкова (Україна). Був розглянутий існуючий трамвайний маршрут, а також альтернативні варіанти. Оптимальним за техніко-економічним, соціальним та екологічним критеріями обраний варіант, який складається з одного трамвайного та одного тролейбусного маршруту

Біографії авторів

Денис Сергійович Захаров, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

Кандидат технічних наук

Кафедра підприємництва та бізнес адміністрування

Олексій Юрійович Палант, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

Доктор економічних наук, професор

Кафедра підприємництва та бізнес-адміністрування

Олег Аскольдович Проскурнін, Науково-дослідна установа «Український науково-дослідний інститут екологічних проблем»

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник

Лабораторія проблем формування та регулювання якості вод

Каріна Володимирівна Бєлоконь, Запорізький національний університет

Кандидат технічних наук, доцент, заступник директора з наукової роботи

Інженерний навчально-науковий інституту ім. Ю. М. Потебні

Олександр Михайлович Красноштан, Вінницький національний технічний університет

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра автомобілів та транспортного менеджменту

Сергій Володимирович Цимбал, Вінницький національний технічний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра автомобілів та транспортного менеджменту

Посилання

  1. Vodovozov, Ye. N., Dymchenko, O. V., Palant, O. Yu., Tararuiev, Yu. O. (2018). Problemy restrukturyzatsiyi pidpryiemstv nazemnoho elektrychnoho transportu. Kharkiv: Zoloti storinky, 208.
  2. Zakharov, D., Palant, O., Rudachenko, O. (2024). Modeling of financial performance of urban electric transport enterprises in the war and post-war periods. Technology Audit and Production Reserves, 6 (4 (80)), 12–20. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.318464
  3. Arabahmadi, R., Mohammadi, M., Samizadeh, M., Rabbani, M., Gharibi, K. (2023). Facility Location Optimization For Technical Inspection Centers Using Multi-Objective Mathematical Modeling Considering Uncertainty. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 1 (1), 181–208. https://doi.org/10.31181/jscda11202314
  4. Olivková, I. (2017). Comparison and Evaluation of Fare Collection Technologies in the Public Transport. Procedia Engineering, 178, 515–525. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.01.099
  5. UNECE launches handbook on sustainable urban mobility and spatial planning to help steer cities’ green recovery (2020). Available at: https://unece.org/pep/press/unece-launches-handbook-sustainable-urban-mobility-and-spatial-planning-help-steer-cities
  6. Bubenko, P. T., Dymchenko, O. V., Rudachenko, O. O., Haidenko, S. M., Diegtiar, O. A. (2021). Territorial organization of innovative development: Entrepreneurial aspect of sustainability. Rivista Di Studi Sulla Sostenibilita’, 2, 171–185. https://doi.org/10.3280/riss2021-002013
  7. Akhiezer, О., Dunaevskaya, O., Serdyuk, I., Strelnikova, A., Harmash, D. (2018). Methods for solving multi-index transport tasks of high dimensionality. Control, Navigation and Communication Systems, 4 (50), 57–61. https://doi.org/10.26906/sunz.2018.4.057
  8. Gross, J. L., Yellen, J. (2005). Graph theory and its applications. Chapman and Hall/CRC, 800. https://doi.org/10.1201/9781420057140
  9. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1 (1), 83. https://doi.org/10.1504/ijssci.2008.017590
  10. Kyzym, M., Dymchenko, O., Smachylo, V., Rudachenko, O., Dril, N. (2022). Cluster Analysis Usage as Prerequisite for Implementing Strategies of Countries Startup Ecosystems Development. Smart Technologies in Urban Engineering, 290–301. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20141-7_27
  11. Potomkin, M. M., Nikolaienko, M. V., Grazion, D. I. (2020). Improvement of Analytic Hierarchy Process based on the Refinement of the Procedures for the Formation of Pairwise Comparison Matrices. Cybernetics and Systems Analysis, 56 (4), 603–610. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00277-y
  12. Copeland, B. J. (2025). Artificial intelligence. Available at: https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
  13. Vovk, O. B., Shakhovska, N. B., Kamynskyi, R. M. (2018). Systemy shtuchnoho intelektu. Lviv: Vyd-vo Lviv. politekhniky, 392.
Багатокритеріальна оптимізація маршрутів міського громадського електричного транспорту

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-30

Як цитувати

Захаров, Д. С., Палант, О. Ю., Проскурнін, О. А., Бєлоконь, К. В., Красноштан, О. М., & Цимбал, С. В. (2025). Багатокритеріальна оптимізація маршрутів міського громадського електричного транспорту. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (135), 78–85. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.330363

Номер

Розділ

Процеси управління