Method of redistribution of route network served by SPB GUP "Passazhiravtotrans" due to launch of new bus park

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article provides a literary review on the redistribution of route networks, and also shows the possibilities of applying different approaches to the redistribution of route networks of SPB GUP "Passazhiravtotrans" from the point of view of opening a new bus fleet. The author substantiates the importance of using mathematical modeling in general for this purpose and modeling based on the concept of machine learning and the "digital twin", in particular, as perspective.

About the authors

Polina A. Boeva

St. Petersburg Mining University

Author for correspondence.
Email: boeva.polina2703@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8180-9631
SPIN-code: 2397-6056

master's student

Russian Federation, St. Petersburg

Michael V. Bogdanov

St. Petersburg Mining University

Email: bogdanov78@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-6068-7244
SPIN-code: 2969-1685

associate professor, candidate of pedagogical sciences

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. СПб ГУП «Пассажиравтотранс». [St. Petersburg State Unitary Enterprise "Passagiravtotrans" [Internet] (In Russ.)]. Ссылка активна на 10.08.2021. Доступно по: https://www.avtobus.spb.ru/about/
  2. Интернет – сайт «Питертранспорт». [The website of "Petertransport" [Internet] (In Russ.)]. Ссылка активна на 10.08.2021. Доступно по: https://pitertransport.com/2020/
  3. Официальный сайт администрации Санкт-Петербурга. [Official website of the administration of St. Petersburg [Internet] (In Russ.)]. Ссылка активна на 9.08.2021. Доступно по: https://www.gov.spb.ru/gov/otrasl/c_transport/news/215277/
  4. Шлиппе Н.И., Оганесян Т.С. Анализ условий формирования и развития рынка пассажирских перевозок городским автобусным транспортом // Вестник Московского университета. – Серия 6. – Экономика. – 2017. – № 1. – С. 86–100. [Shlippe NI, Oganesyan TS. Analysis of the conditions for the formation and development of the passenger transportation market by urban bus transport. Bulletin of Moscow University Series 6 Economics. 2017;(1):86-100 [Internet] (In Russ.)]. doi: 10.38050/01300105201715
  5. Батарея «Пассажиравтотранса» // Российская газета. Спецвыпуск «Коммерсантъ С-Петербург». – 29.05.2020. – №94 – С.8 [Battery "Pasazhiravtotrans". Russian newspaper. Special issue "Kommersant St. Petersburg". 2020 May 29(94). (In Russ.)]. Ссылка активна: 10.08.2021. Доступно по: https://www.kommersant.ru/doc/4358556
  6. Гудков В.А., Миротин Л.Б. Технология, организация и управление пассажирскими автоперевозками. – М.: Транспорт, 1997. – 254 с. [Gudkov VA, Mirotin LB. Technology, organization and management of passenger road transport. Moscow: Transport, 1997. 254 р. (In Russ.)]. doi: 10.1016/b978-0-08-022449-7.50015-6
  7. Грязнов М.В., Давыдов К.А. Методика организации регулярных перевозок пассажиров в городах с градообразующими предприятиями. [Gryaznov MV, Davydov KA. Methods of organizing regular passenger transportation in cities with city-forming enterprises [Internet] (In Russ.)]. doi: 10.20858/sjsutst.2020.108.10
  8. Ефимова М.Р. Статистические методы в управлении производством. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 81 c. [Efimova MR. Statistical methods in production management. Moscow: INFRA-M; 2002. 81 р. (In Russ.)]. doi: 10.3403/30265649u
  9. Корягин М.Е., Декина А.И. Программный комплекс для расчета матрицы корреспонденций по данным натурного обследования пассажиропотока с визуализацией маршрутной сети. [Koryagin ME, Deikina AI. Software package for calculating the correspondence matrix based on the data of a full-scale survey of passenger traffic with visualization of the route network [Internet] (In Russ.)]. Ссылка активна на 10.08.2021. Доступно по: https://elibrary.ru/download/elibrary_44762899_52855965.PDF
  10. Васильев А.Г. Повышение эффективности управления пригородными и междугородными перевозками на базе АСУ. Дисс.… насоисканиеуч. ст. канд. техн. наук. Защищена 22.06.2012. [Vasiliev AG. Improving the efficiency of suburban and intercity transportation management on the basis of automated control systems. Diss.... for the competition of the uch. art. candidate of technical sciences. Protected on 22.06.2012. (In Russ.)].
  11. Сай В.М., Сизый С.В. О моделировании взаимодействия автомобильного, авиационного (малая авиация) и железнодорожного транспорта в области пассажирских перевозок // Вестник УрГУПС. – 2012. – № 3. – С. 31–39. [Sai VM, Sizy SV. On modeling the interaction of automobile, aviation (small aviation) and railway transport in the field of passenger transportation. Vestnik USUPS. 2012;3:31-39. (In Russ.)].
  12. Stuart J. Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (2010), Prentice Hall. doi: 10.1017/s0269888900007724
  13. Галушкина А.И. Нейроматематика: учеб.пособие для вузов. – М.: ИПРЖР. – 2002. – Кн. 6. – 448 с. [Galushkin AI. Neuromathematics: studies.handbook for universities. Moscow: IPRZHR; 2002. Book 6. 448 p. (In Russ.)]. doi: 10.1109/rnns.1992.268514
  14. What Is Digital Twin Technology - And Why Is It So Important? [Internet]. [cited 2017 March 6]. Available from: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/03/06/what-is-digital-twin-technology-and-why-is-it-so-important/?sh=b6dbead2e2a7 doi: 10.31988/scitrends.4717
  15. Многие российские предприятия вполне достигли цифровой зрелости // Российская газета. Спецвыпуск «Коммерсантъ С-Петербург». – № 115 от 06.07.2021. [Many Russian enterprises have fully reached digital maturity. Rossiyskaya Gazeta. Special issue "Kommersant St. Petersburg". 2021 July 06 (115) (In Russ.)]. Ссылка активна на: 10.08.2021. Доступно по: https://www.kommersant.ru/doc/4879620
  16. IDC FutureScape: Worldwide IoT 2018 Predictions [cited 2017 Оctober]. Available from: https://www.idc.com/research/viewtoc.jsp?containerId=US43161517

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (41KB)
3. Fig. 2

Download (33KB)
4. Fig. 3

Download (11KB)
5. Fig. 4

Download (51KB)

Copyright (c) 2022 Boeva P.A., Bogdanov M.V.

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

link to the archive of the previous title

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».