Динамічні моделі оптимізації транспортних потоків

Abstract

Стаття розглядає критичнi виклики оптимiзацiї транспортних потокiв у динамiчних та непередбачуваних умовах, особливо пiд час воєнних дiй та порушення iнфраструктури, як це спостерiгається в Українi. У нiй наголошується на недолiках традицiйних статичних моделей управлiння транспортом, якi не можуть адаптуватися до змiн у реальному часi, таких як блокування дорiг, руйнування або збiльшення трафiку через об’їзди. Запропонований пiдхiд базується на використаннi динамiчних моделей оптимiзацiї, що ґрунтуються на задачi розмiщення, для врахування часової та просторової змiнностi у транспортних мережах. Цi моделi iнтегрують зовнiшнi фактори, такi як погоднi умови, аварiї та пошкодження iнфраструктури. Використання математичних методiв дозволяє визначити оптимальнi вузли транспортної iнфраструктури та сприяє оптимiзацiї маршрутiв у реальному часi з метою мiнiмiзацiї затримок i транспортних витрат. У дослiдженнi пiдкреслено трансформацiйний потенцiал штучного iнтелекту та машинного навчання у аналiзi великих обсягiв даних, зокрема супутникових зображень, для адаптивного управлiння транспортними потоками. Завдяки алгоритмам, керованим ШI, система може динамiчно коригувати маршрути, прогнозувати затори та оперативно реагувати на змiни в iнфраструктурi. Приклади глобальних iнтелектуальних транспортних систем у мiстах, таких як Сiнгапур i Токiо, демонструють ефективнiсть подiбних технологiй у пiдвищеннi ефективностi та безпеки руху.

The article addresses the critical challenges of optimizing transport flows under dynamic and unpredictable conditions, particularly during wartime and disruptions in infrastructure, as observed in Ukraine. It highlights the inadequacies of traditional static transportation management models in adapting to real-time changes such as road blockages, destruction, or increased traffic due to detours. The article underscores the transformative potential of artificial intelligence and machine learning in analyzing large datasets, including satellite imagery, for adaptive transport flow management. By employing AI-driven algorithms, the system can dynamically adjust routes, predict traffic congestion, and provide rapid responses to infrastructural changes. Examples from global intelligent transport systems in cities like Singapore and Tokyo demonstrate the efficacy of similar technologies in enhancing traffic efficiency and safety. The proposed approach leverages dynamic optimization models rooted in the facility location problem to account for temporal and spatial variability in transport networks. These models integrate external factors like weather conditions, accidents, and infrastructure damage. The use of mathematical frameworks enables the identification of optimal transport infrastructure nodes and facilitates real-time route optimization to minimize transportation delays and costs.