Design concept for a multi-level hierarchical resource management structure in passenger transportation systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The passenger transport complex is a complex ergatic system that integrates heterogeneous technological and infrastructural elements and human teams with often contradictory goals, operating under different departmental jurisdictions. Its functioning occurs under conditions of stochastic uncertainty of indicators, which leads to significant difficulties in the traditional approach to resource allocation. Existing management methods do not fully account for the specifics of such systems, necessitating the development of new theoretical and methodological foundations for designing an effective multi-level resource management structure resilient to the impact of uncertain factors of the internal and external environment.

Purpose. To develop a concept for designing a multi-level hierarchical resource allocation structure for a passenger transportation system, which corresponds to its unique characteristics as a complex ergatic system operating under conditions of inherent stochastic uncertainty.

Materials and methods. The research is based on a systems approach, including the analysis, representation, calculation, and synthesis of complex systems. The theoretical foundation utilizes the theory of multi-level hierarchical systems, decision theory under uncertainty, and probabilistic analysis methods. To formalize the resource allocation process, an apparatus of logical operators (LOs) is proposed, presented as morphological matrices that aggregate performance indicators of various transport modes for a set of mutually exclusive information states. This allows for the calculation of evaluation functionals considering probability distributions and weighting coefficients characterizing the importance of each parameter.

Results. A concept for representing the resource allocation system as a multi-echelon hierarchical structure has been developed. The fundamental component of the elaborated hierarchical framework consists of logical operators (LOs), situated at the lowest management level, responsible for consolidating data received from various transport modalities and for accounting for their current informational states. A mathematical model in the form of an evaluation functional matrix is proposed, enabling the formalization of resource allocation efficiency calculations for diverse scenarios. The concept of a ‘district’ has been introduced, defined as a collection of LOs within a single echelon, which facilitates system structuring based on territorial or functional attributes. The resulting model provides a foundation for subsequent analysis and synthesis of an optimal management structure under conditions of incomplete information.

About the authors

Roman A. Khalturin

State University of Management

Email: ra_khalturin@guu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8499-3737
SPIN-code: 8883-0316

Ph.D. of Economic Sciences Associate Leading Research Researcher in Coordination Office

 

Russian Federation, 99, Ryazansky Ave., Moscow, 109542, Russian Federation

Roman O. Sudorgin

State University of Management

Author for correspondence.
Email: ro_sudorgin@guu.ru

Ph.D. of Economic Sciences Research Researcher in Coordination Office

 

Russian Federation, 99, Ryazansky Ave., Moscow, 109542, Russian Federation

References

  1. Peregudov, F. I., & Tarasenko, F. P. (1989). Introduction to systems analysis. Moscow: Vysshaya Shkola. 368 pp. ISBN: 5-06-001569-6. EDN: https://elibrary.ru/TFPWJJ
  2. Klir, J. (1990). Systemology. Automation of solving system problems. Moscow: Radio i Svyaz. 539 pp.
  3. Mesarovic, M., & Takahara, Y. (1978). General systems theory: Mathematical foundations. Moscow: Mir.
  4. Popov, E. V., Fominykh, I. B., Kisel, E. B., & Shapot, M. D. (1996). Static and dynamic expert systems. Moscow: Finansy i Statistika.
  5. Surmin, Yu. P. (2003). Systems theory and systems analysis: Textbook. Kyiv: MAUP. 368 pp.
  6. Cooper, J., & McGilllem, C. D. (1989). Probabilistic methods for signal and system analysis. Moscow: Mir. 376 pp.
  7. Otnes, R., & Enochson, L. (1982). Applied time series analysis. Moscow: Mir. 428 pp.
  8. Pospelov, D. A. (1986). Situational management: Theory and practice. Moscow: Nauka.
  9. Tarasenko, F. P. (2004). Applied systems analysis (Science and art of problem solving): Textbook. Tomsk: Tomsk University Press. 186 pp. ISBN: 5-7511-1838-3. EDN: https://elibrary.ru/TFPWDF
  10. Terentyev, A. V., Efimenko, D. B., & Karelina, M. Yu. (2017). Zoning methods as methods for optimizing road transport processes. Bulletin of Civil Engineers, 6(65), 291–294. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-291-294. EDN: https://elibrary.ru/YPNFZF
  11. Terentyev, A., Evtiukov, S., & Karelina, M. (2017). A method for multi-criteria evaluation of the complex safety characteristic of a road vehicle. Transportation Research Procedia, 36, 149–156.
  12. Moiseev, V. V., Terentyev, A. V., Stroev, V. V., & Karelina, M. Yu. (2018). Enhancement of economic efficiency of transport performance using multi-criteria estimation. Advances in Economics, Business and Management Research, 61, 167–171. EDN: https://elibrary.ru/WHRSRR
  13. Terentiev, A. V., Evtiukov, S. S., & Karelina, E. A. (2020). Development of zoning method for solving economic problems of optimal resource allocation to objects of various importance in context of incomplete information. In Advances in Economics, Business and Management Research (Vol. 128, pp. 765–772). International Scientific Conference «Far East Con» (ISCFEC 2020).
  14. Terentyev, A. V., Karelina, M. Yu., Cherepnina, T. Yu., Linnik, D. A., & Demin, V. A. (2020). Digital object-oriented control models in automobile road complex systems. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 832, 012058. https://doi.org/10.1088/1757-899X/832/1/012058. EDN: https://elibrary.ru/LTGFWV

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Khalturin R.A., Sudorgin R.O.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».