Российские специалисты предложили программные методы для быстрой оценки графика ремонта дорог в городах. Разработка позволит уменьшить общую нагрузку на трассы, снизить количество ремонтов и в целом сократить расходы на восстановительные работы. Однако, как отметили эксперты, модель не в состоянии учесть большое количество факторов. Поэтому для ее адаптации к реальным условиям следует применить алгоритмы нейросетей и машинного обучения.
Ученые из Института проблем управления (ИПУ) РАН им. В.А. Трапезникова и Московского физико-технического института разработали программные методы для быстрой оценки графика восстановления городских дорог. Новая модель помогает составить план, чтобы магистрали ремонтировались не в авральном режиме, а заблаговременно, не дожидаясь полного износа.
Исследование показало, что внедрение разработки позволит избежать перенапряжения транспортных потоков, что, в свою очередь, даст возможность производить ремонты ритмично, не создавая заторов, пробок и зон затрудненного движения. Это снизит нагрузку на дорожную сеть муниципалитета и в целом даст значительный экономический эффект. Также ученые предполагают, что новый подход улучшит экологию города за счет снижения токсичных выбросов в атмосферу, уменьшения уровня шума и выделения тепла в окружающую среду.
В качестве базы специалисты применили теорию графов — раздел математики, который основан на геометрическом подходе к изучению объектов и установлению связей между ними. Расчеты проводились на примере реальной транспортной сети в городах с численностью жителей порядка 80–150 тыс. человек. Такими моделями послужили Петергоф в Ленинградской области, Коломна в Подмосковье и Хониара — самый большой город Соломоновых островов, расположенный на острове Гуадалканал.
— Если объяснить просто, мы изучаем, какие есть кратчайшие пути между теми или иными двумя пунктами. Потом определяем, насколько важны эти две точки для соединения друг с другом прочих вершин. Таким образом выявляются магистрали и перекрестки, которые играют ключевую роль для связности всей сети городских дорог, — рассказал один из авторов научной работы научный сотрудник ИПУ РАН и преподаватель МФТИ Денис Федянин.
Дальше, по словам ученого, в модель вносятся различные изменения. Например, данные о погоде или количестве рабочей техники. Затем на основе полученных данных вычисляется оптимальный график ремонта. В результате новый метод позволяет управлять ситуацией таким образом, чтобы восстановление дорог проходило своевременно.
— Наша модель наглядно показывает неэффективность аврального подхода, при котором к ремонту приступают в самый последний момент — когда дорога приходит в негодность. Опасность в том, что в результате такого планирования сразу несколько направлений одновременно могут быть перекрыты, — отметила соавтор исследования сотрудник ИПУ РАН и студент МФТИ Дарья Карпухина.
Другой момент, по ее мнению, заключается в эффекте домино, когда во время ремонта одних дорог остальные изнашиваются быстрее. Это значит, что их придется раньше ремонтировать, что увеличит нагрузку на другие трассы. Таким образом, напряжение будет накапливаться. Однако если найти правильное расписание, то подобных сценариев можно избежать.
Как показали расчеты, плановые предварительные ремонты снизят расходы на поддержание дорожной инфраструктуры в исправном состоянии на 15% по сравнению с авральным режимом.
Со своей стороны, специалисты предложили ряд способов, которые помогут улучшить предложенную модель.
Важно, что авторы обращают внимание на ускоренный износ магистралей, который происходит по причине неупорядоченного планирования, пояснила ведущий научный сотрудник лаборатории проблем организации транспортных систем Института проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН Наталья Шаталова. При этом имеет значение, что модели не требуют больших ресурсов для расчетов.
Вместе с тем по предсказательной силе они уступают более детализированным системам, в которых учитывается информация с видеокамер, социальные факторы и данные технадзора, отметила специалист. Поэтому оптимально использовать разработку ученых в качестве вспомогательного аналитического средства.
— Теория графов содержит инструменты для эффективного расчета транспортных потоков. Поэтому с ее помощью можно построить, например, маршруты доставки грузов или способы объезда заторов, — пояснил «Известиям» профессор кафедры экономики и управления Уральского института управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы Роберт Акьюлов.
Предложенные модели будут полезны для проектирования сопутствующей инфраструктуры, полагает эксперт. В частности, с их помощью можно составить схему движения общественного транспорта.
— Город — это динамичный организм. Его сложно загнать в теорию, поскольку постоянно возникают факторы, которые вносят свои коррективы. Например, новые станции метро, торговые центры или жилые кварталы изменяют пути передвижения горожан и перекраивают всю схему, — поделился своим мнением директор по развитию компании «STEP. Транспортные решения» Алексей Смирнов.
По его мнению, чтобы модели были реализованы, стоит задействовать алгоритмы искусственного интеллекта. С его помощью можно собирать данные по многим городам, обрабатывать их и в каждом конкретном случае, когда требуется решение по оптимизации транспортных потоков, предлагать лучшие практики, резюмировал эксперт.
