Студент МАИ разработал ПО для развития транспортных сетей

Студент Московского авиационного института Георгий Туманов разработал программное обеспечение, позволяющее просчитывать оптимальные параметры дорожных сетей с учётом планируемых транспортных потоков. С помощью ПО можно эффективно повышать пропускную способность дорог, а также выявлять необходимость в строительстве новых.

Работа велась на базе института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ под руководством доцента кафедры 804 «Теория вероятностей и компьютерное моделирование» Сергея Иванова.

— Для планирования пользователю необходимо задать в программу параметры дороги. Учитываются цена увеличения пропускной способности, затраты на содержание дороги в зависимости от суммарного транспортного потока и другие издержки. Также задаются объёмы перевозок между пунктами. В отличие от предыдущих параметров, которые являются константами, размеры перевозок — случайные величины с известным распределением. В итоге получается вектор чисел, по значениям которого можно определить, какое увеличение пропускной способности будет оптимальным для конкретной дороги, — рассказывает Георгий Туманов. — В случае, если дорога двусторонняя, её направления просчитываются отдельно.

Работа над ПО уже завершена. При его создании использовались язык программирования Python и библиотека Gurobipy для решения смешанной задачи линейного программирования. Как отмечает студент, сходимость результатов расчёта для различных вариантов транспортных сетей была доказана аналитически. В 2023 году работа заняла призовое место на XLIX Международной молодёжной научной конференции «Гагаринские чтения».

— Модель учитывает уже построенные дороги, однако, задав параметры определённым образом, можно сымитировать несуществующую. Если для неё значение вектора будет положительным, это будет означать, что дорогу нужно построить, — заключает маёвец.

Разработчик рассчитывает, что ПО будет полезно организациям, занимающимся развитием дорожных сетей. Однако модель может быть адаптирована и для других задач, при решении которых необходимо учитывать возможные негативные последствия оптимизации. Например, ПО может использоваться на производстве при увеличении объёмов выпуска продукции и в других областях.