Системный анализ математических моделей размещения транспортно-логистических объектов различного уровня

Введение. Формирование в Российской Федерации опорной сети узловых грузовых мультимодальных транспортно-логистических центров с организацией на ее основе скоростного грузового движения по расписанию требует разработки научно обоснованных предложений по созданию или модернизации соответствующей региональной транспортно-логистической инфраструктуры. Одной из важнейших задач при реализации данного проекта в условиях ограниченности инвестиционных ресурсов является правильное обоснование количества и выбора мест размещения транспортно-логистических центров опорной сети на территории РФ, а также мест локации транспортно-логистических центров в субъектах РФ.

Материалы и методы. В работе выполнены оценочный анализ классических методов нахождения оптимальных центров на плоскости и некоторое построение математических количественных моделей оптимального размещения транспортно-логистических объектов.

Результаты. Согласно данным оценочного анализа предложена научно обоснованная концепция системного подхода к вопросам рационального проектирования и размещения элементов транспортно-логистической инфраструктуры, в частности опорной сети узловых грузовых мультимодальных транспортно-логистических центров как части новой высокоэффективной транспортно-логистической инфраструктуры РФ и ее международных транспортных коридоров.

Обсуждение и заключение. Полученные результаты исследования могут быть использованы для научно обоснованного принятия решений в инвестиционных проектах, связанных с развитием транспортно-логистической инфраструктуры как регионального, так и федерального уровня: обоснования мест размещения и технологических мощностей объектов транспортно-логистической инфраструктуры; определения потребности развития объектов региональной транспортно-логистической инфраструктуры с учетом устранения их лимитирующих узких мест; реализации поэтапного комплекса мероприятий по модернизации существующего терминально-логистического комплекса.

1. Москвичев О. В. Методология организации функционирования контейнерно-транспортной системы на основе клиенто ориентированности: дис. … д-ра техн. наук: 05.22.01. М., 2019. 417 с.

2. Протасов В. Ю. Максимумы и минимумы в геометрии. М.: Изд-во Моск. центра непрерыв. мат. образования, 2005. 56 с. 3. I s h f a q R., Sox C. R. Hub location – allocation in intermodal logistic networks // European Journal of Operational Research. 2011. Vol. 210, issue 2. P. 213–230.

3. Lin C. C., Chiang Y. I., Lin S. W. Efficient model and heuristic for the intermodal terminal location problem // Computers and Operations Research. 2014. Vol. 51. P. 41–54.

4. Abbassi A., Hilali Alaoui A. E., Boukachour J. Robust optimisation of the intermodal freight transport problem: Modeling and solving with an efficient hybrid approach // Journal of Computational Science. 2019. Vol. 30. P. 127.

5. Lin C. C., Lin S. W. Two-stage approach to the intermodal terminal location problem // Computers and Operations Research. 2016. Vol. 67. P. 113–119. https://doi.org/10.1016/j.cor.2015.09.009.

6. Kumar A., Anbanandam R. Location selection of multimodal freight terminal under STEEP sustainability // Research in Transportation Business and Management. 2019. Vol. 33. P. 33.

7. Brandeau M. L., Chin S. S. An overview of representative problems in location research // Management Science. 1989. Vol. 35, no. 6. P. 645–674.

8. Москвичев О. В. Клиентоориентированная контейнерная транспортная система. М.: ВИНИТИ РАН, 2018. 186 с.

9. Еремеев А. В., Заозерская Л. А., Колоколов А. А. Задача о покрытии множества: сложность, алгоритмы, экспериментальные исследования // Дискретный анализ и исследование операций. Серия 2. 2000. Т. 7, № 2. С. 22–46.

10. Кириллова А. Г. Методология организации контейнерных и контрейлерных перевозок в мультимодальных автомобильножелезнодорожных сообщениях: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.01. М., 2010. 47 с.

11. Есипов Б. А. Исследование алгоритмов решения обобщенной задачи о минимальном покрытии // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2014. № 4 (2). С. 308–312.

12. Есипов Б. А. Методы исследования операций: учеб. пособие. 2-е изд., испр. и доп. СПб.: Лань, 2013. 304 с.

13. Кузнецов А. В., Сакович В. А., Холод Н. И. Высшая математика. Математическое программирование: учеб. / под общ. ред. А. В. Кузнецова. 3-е изд., стер. СПб.: Лань, 2010. 352 с.

14. Нгуен М. Х. Применение генетического алгоритма для задачи нахождения покрытия множества // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2008. № 33. С. 206–219.

15. Генеральная схема развития сети транспортно-логистических центров (ТЛЦ) / Министерство транспорта Российской Федерации, ФКУ «Ространсмодернизация». М., 2019. 49 с.

16. Moskvichev O., Nikishchenkov S., Moskvicheva E. Optimization of production and transport infrastructure based on cluster analysis methods // E3S Web of Conferences: Topical Problems of Green Architecture, Civil and Environmental Engineering, TPACEE 2019 (Moscow, 20–22 November 2019). Moscow: EDP Sciences, 2020. P. 03008.

17. Moskvichev О., Moskvicheva E., Bulatov A. Clustering Methods for Determination of Optimal Locations of Container Storage and Distribution Centers // Transportation Research Procedia. 2021. Vol. 54. P. 461–469.