Методология развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе пространственно-временной оптимизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Мишкуров Павел Николаевич

• Мишкуров Павел Николаевич
• доктор наук
• 2026

Оглавление диссертации доктор наук Мишкуров Павел Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

1.1 Современное состояние систем транспортного обслуживания промышленных предприятий

1.2 Тенденции повышения эффективности систем транспортного обслуживания промышленных предприятий на основе использования цифровых и интеллектуальных технологий

1.3 Обзор исследований в области развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий

1.4 Анализ проблем развития транспортно-логистических систем

промышленных предприятий и постановка задач исследования

Выводы по разделу

2. КОНЦЕПЦИЯ РАЗВИТИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

2.1 Структура и функции транспортно-логистической системы промышленного предприятия

2.2 Выделение стейкхолдеров и критериев эффективности транспортно-логистических процессов промышленных предприятий

2.3 Постановка задачи согласованного управления потоковыми процессами в транспортно-логистических системах промышленных предприятий

2.4 Обзор исследований в области пространственно-временной оптимизации транспортных систем и процессов

2.5 Модель организационного обеспечения этапного развития транспортно-

логистических систем промышленных предприятий

Выводы по разделу

3. СИСТЕМАТИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

3.1 Выбор методов пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических систем промышленных предприятий

3.2 Методы построения и оптимизации пространственно-временных графов транспортно-логистических процессов

3.3 Имитационное моделирование технологии переработки грузопотоков в элементах транспортно-логистических систем

3.4 Методы формирования специализированных графов маршрутизации

грузопотоков

Выводы по разделу

4. РАЗРАБОТКА КОМБИНИРОВАННОГО МЕТОДА ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

4.1 Концепция комбинированной пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов промышленных предприятий

4.2 Метод формирования пространственно-временного графа транспортно-логистических процессов

4.3 Метод многокритериальной динамической оптимизации транспортно-логистических процессов

4.4 Метод формирования графовой нейронной сети прогнозирования транспортно-логистических процессов

4.5 Имитационный метод обучения графовой нейронной сети прогнозирования транспортно-логистических процессов

4.6 Метод оптимизации маршрутов грузопотоков на двухвершинном графе с

раздельными биективными вершинами и рёбрами

Выводы по разделу

5. ФОРМИРОВАНИЕ СИНХРОННОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАМИ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

5.1 Способ синхронизации фактического состояния транспортно-логистических процессов и результатов пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических систем

5.2 Структура синхронной имитационной модели управления элементами транспортно-логистической системы промышленного предприятия

5.3 Моделирование технологии переработки грузопотоков в синхронных имитационных моделях управления элементами транспортно-логистических систем промышленных предприятий

5.4 Разработка интерфейса синхронной имитационной модели управления элементами транспортно-логистической системы промышленного

предприятия

Выводы по разделу

6. РАЗВИТИЕ МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

6.1 Методика этапного развития управленческой структуры транспортно-логистических систем промышленных предприятий

6.2 Оценка эффективности комбинирования многокритериального анализа и имитационных моделей элементов транспортно-логистических систем промышленных предприятий

6.3 Оценка эффективности использования цифровой транспортной сети для маршрутизации грузопотоков

6.4 Оценка эффективности способов моделирования оперативного управления грузопотоками в синхронных имитационных моделях транспортно-

логистических систем промышленных предприятий

Выводы по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе пространственно-временной оптимизации»

Актуальность темы исследования

Промышленные предприятия являются элементами логистических транспортных систем, в которых начинаются и закачиваются порядка 80% грузопотоков, перевозимых автомобильным и железнодорожным транспортом. Основной тенденцией рынка перевозок является стремление грузоотправителей и грузополучателей к сокращению своих транспортно-складских затрат в результате уменьшения размера транспортной партии, что является причиной усложнения структуры входящих и исходящих грузопотоков на промышленных предприятиях. Структура таких грузопотоков на 75-85% состоит из струй малой мощности. Грузопотоки сложной структуры распределяются по сложной системе транспортного обслуживания промышленного предприятия, которая характеризуется множеством клиентов промышленного транспорта.

Для обеспечения качества транспортного обслуживания промышленного предприятия структура управления грузопотоками разделена на локальные элементы в соответствии с функциями воздействия на грузопотоки. Например, на путях необщего пользования крупных промышленных предприятий структура систем управления грузопотоками разделена на уровни -железнодорожные станции, районы и узел. Сложность систем управления грузопотоками усиливается в результате частых изменений эксплуатационной обстановки на промышленном транспорте, связанной с изменениями объемов сырья, отходов производства, материалов, полуфабрикатов и готовой продукции, а также структуры грузопотоков. Кроме того, каждый участник процесса управления грузопотоками по-разному оценивает интенсивность и силу воздействия факторов внешней и внутренней среды на принимаемые ими решения. Результатом несогласованных действий оперативных руководителей производством и промышленным транспортом наряду с необходимостью соблюдения интересов собственников подвижного состава, руководства

транспорта общего пользования и владельцев инфраструктуры являются потенциальные логистические потери.

Отмеченные условия являются объективной причиной повышения требований к уровню согласованности принимаемых решений по управлению грузопотоками, с одной стороны, и требований к качеству транспортного обслуживания промышленных предприятий - с другой.

Для повышения качества транспортного обслуживания промышленных предприятий становятся актуальными задачи управления непрерывными грузопотоками с момента их поступления до момента вывода из системы, что обуславливает необходимость рассмотрения таких систем как транспортно-логистических. Однако существующие подходы к развитию транспортно-логистических систем промышленных предприятий не учитывают как многокритериальный аспект управления непрерывными грузопотоками, так и возможность принятия согласованных решений на различных уровнях управления такими грузопотоками. Кроме того, увеличивается сложность задач оптимального управления непрерывными грузопотоками по мере увеличения самих транспортно-логистических систем промышленных предприятий. Сложность задач оптимального управления непрерывными грузопотоками обусловлена наличием сложных пространственно-временных зависимостей транспортно-логистических процессов, которые сопровождаются множеством вариантов использования транспортной инфраструктуры (пространство) и моментов времени начала и окончания технологических операций (время).

В связи с этим совершенствование методологии развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе пространственно-временной оптимизации является актуальной научно-практической проблемой.

Степень разработанности темы исследования Значительный вклад в решение основных проблем развития транспортно-логистических систем внесли труды А. Е. Авербуха, В. М. Акулиничева, В. И. Апатцева, В. В. Багиновой, И. П. Владимирской, Т. П. Воскресенской, Е. П. Дудкина, Ю. И. Ефименко, В. А. Кудрявцева, П. А. Козлова, Б. А. Лёвина,

В. Н. Образцова, С. М. Резера, В. М. Сая, С. В. Трофимова, А. К. Угрюмова, Н. С. Ускова, D. R. Fulkerson, R. L. Ford, G. W. Wilson и многих других учёных.

Научный вклад в область транспортной логистики внесли работы Г. В. Бубновой, А. М. Гаджинского, В. Д. Герами, В. В. Дыбской, П. В. Куренкова, О. Н. Ларина, Л. Б. Миротина, Н. А. Осинцева, C. Da Silva, G. Guillen-Gosalbez, K. Govindan, S. Validi и многих других учёных.

Научной основой решения проблем в области моделирования транспортно-логистических систем и процессов являются исследования А. Э. Александрова, А. Ф. Бородина, П. А. Козлова, С. Н. Корнилова, Э. А. Мамаева, О. Б. Маликова, О. В. Москвичёва, О. В. Осокина, А. Т. Осьминина, В. А. Персианова, М. Б. Петрова, О. Д. Покровской, А. Н. Рахмангулова, Н. Ф. Сириной, А. В. Сладковского, Е. А. Сотникова, И. Б. Сотникова, Н. А. Тушина, Е. Н. Тимухиной, О. Н. Числова, М. И. Шмулевича, A. D'Ariano, M. Carey, B. C. Deen, M. J. Dorfman, S. E. Dreyfus, J. W. Eising, L. Gély, M. Montigel, W. D. V''olz и многих других учёных.

Анализ трудов отечественных и зарубежных учёных показал, что в совокупности эти работы представляют собой научную базу современных методов анализа, прогнозирования и оптимизации транспортно-логистических систем, а также подходов к их развитию на основе цифровизации и интеллектуализации транспортно-логистических процессов. Возрастает актуальность рассмотрения систем транспортного обслуживания промышленных предприятий как транспортно-логистических систем и использования методов пространственно-временной оптимизации для повышения оперативности и согласованности решений по управлению непрерывными грузопотоками с момента их поступления до момента вывода с промышленных предприятий. Однако недостаточно сформированы научно-технические решения по управлению развитием транспортно-логистических систем промышленных предприятий для обеспечения согласованного оптимального управления потоковыми процессами в условиях

противоречивости целей участников процесса управления грузопотоками и усложнения их структуры в этих системах.

Цель и задачи исследования

Цель диссертационного исследования - разработка методологии развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе использования методов пространственно-временной оптимизации, обеспечивающих согласованное управление потоковыми процессами.

Задачи диссертационного исследования:

1. Выполнить анализ научного, методологического и практического опыта развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий.

2. Разработать концепцию развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе пространственно-временной оптимизации.

3. Выделить стейкхолдеров и определить критерии эффективности транспортно-логистических процессов промышленных предприятий.

4. Разработать модель организационного обеспечения этапного развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе интеллектуализации и цифровизации транспортно-логистических процессов.

5. Выполнить систематизацию методов пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических систем.

6. Разработать комбинированный метод пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов промышленных предприятий.

7. Разработать способ синхронизации состояния транспортно-логистических процессов промышленных предприятий и результатов пространственно-временной оптимизации этих процессов.

8. Разработать синхронную имитационную модель управления элементами транспортно-логистической системы промышленного предприятия.

9. Разработать методику развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе этапной реализации комбинированного метода пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов.

10. Выполнить оценку эффективности разработанных методов и методик для условий функционирования металлургических и горнодобывающих предприятий.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования состоит в разработанной методологии развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе комбинирования методов пространственно-временной оптимизации, а именно:

1. Разработана концепция этапного развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий и совершенствования их управленческих структур в условиях многокритериальности и многовариантности управления потоковыми процессами на основе комбинирования методов пространственно-временной оптимизации.

2. Создана модель организационного обеспечения этапного развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий путём интеллектуализации и цифровизации транспортно-логистических процессов.

3. Разработан комбинированный метод пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов, заключающийся в объединении многокритериальной динамической оптимизации временного графа, описывающего технологию организации потоковых процессов, с оптимизацией маршрутов грузопотоков на пространственном графе нового типа - двухвершинном графе с раздельными биективными вершинами и рёбрами.

4. Предложен способ синхронизации фактического состояния транспортно-логистических процессов промышленных предприятий и результатов пространственно-временной оптимизации этих процессов,

базирующийся на комбинации графовых нейронных сетей, имитационного моделирования и систем идентификации подвижного состава.

5. Разработана синхронная имитационная модель управления элементами транспортно-логистической системы промышленного предприятия.

6. Разработана методика этапного развития управленческой структуры транспортно-логистических систем промышленных предприятий путём циклической реализации согласованных решений по уровням управления непрерывными грузопотоками и формирования единого диспетчерского центра.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость заключается в разработке методологии развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий в условиях противоречивости целей участников процесса управления непрерывными грузопотоками, которая включает в себя концепцию и модель организационного обеспечения этапного развития, комбинированный метод пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов, а также методику их реализации, обеспечивающих повышение качества транспортного обслуживания промышленных предприятий.

Практическая значимость диссертации состоит в:

- повышении качества оперативных решений по управлению потоковыми процессами на основе использования синхронных имитационных моделей управления элементами транспортно-логистических систем промышленных предприятий;

- формировании эффективной стратегии развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий в области интеллектуализации и цифровизации транспортно-логистических процессов;

- расширении функций информационных систем управления элементами транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе реализации согласованного управления непрерывными грузопотоками в режиме реального времени в единых диспетчерских центрах.

Методология и методы исследования

Для решения поставленных задач в исследовании использовались: структурно-функциональный и системный анализ; методы математической статистики, теории графов, адаптивного и интеллектуального управления, математического и имитационного моделирования, динамического программирования; многокритериальный анализ.

Положения, выносимые на защиту

1. Теоретико-методологические основы развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий на основе пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов.

2. Модель организационного обеспечения этапного развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий как элемент повышения согласованности уровней управления непрерывными грузопотоками путём многокритериальной оценки пространственно-временного графа управленческих решений по интеллектуализации и цифровизации транспортно -логистических процессов.

3. Комбинированный метод пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов для согласованного управления потоковыми процессами в режиме реального времени.

4. Комбинирование графовых нейронных сетей, имитационного моделирования и систем идентификации подвижного состава для синхронизации фактического состояния транспортно-логистических процессов промышленных предприятий и результатов пространственно-временной оптимизации этих процессов.

5. Синхронная имитационная модель управления элементами транспортно-логистической системы промышленного предприятия.

6. Методические основы развития транспортно-логистических систем промышленных предприятий для обеспечения процесса принятия оптимальных решений по согласованному управлению непрерывными грузопотоками в единых диспетчерских центрах путём последовательной реализации

комбинированного метода пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов.

Степень достоверности и апробация результатов исследования

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются представительным объёмом статистической информации, экспериментальных и расчётных данных; согласованностью данных, полученных различными методами исследования; результатами обсуждения материалов исследования на научно-технических и практических конференциях; положительными результатами применения основных научно-методических положений диссертации.

Результаты диссертационного исследования использованы при выполнении научно-исследовательских работ по заказу ПАО «Ураласбест», АО «Выксунский металлургический завод», АО «Уральская Сталь», АО «Магнитогорский Гипромез», ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат».

Исследования, выполненные автором, поддержаны грантами Российского научного фонда. Результаты диссертации в части разработки комбинированного метода и алгоритма пространственно-временной оптимизации, имитационного метода обучения графовых нейронных сетей, формирования пространственно-временного графа транспортно-логистических процессов, графовых нейронных сетей и синхронных имитационных моделей управления элементами транспортно-логистических систем промышленных предприятий использованы при выполнении гранта Российского научного фонда (Проект №23-11-00164). Комбинирование методов многокритериального анализа, методов динамической оптимизации и имитационного моделирования использовалось при выполнении гранта Российского научного фонда (Проект №23-21-10038).

Теоретические и практические результаты диссертации внедрены в образовательный процесс кафедры «Логистика и управление транспортными системами» ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова» и используются при подготовке бакалавров по направлению 38.03.02 «Менеджмент (Логистика)»,

инженеров путей сообщения по специальности 23.05.42 «Эксплуатация железных дорог (Промышленный транспорт)», при чтении дисциплин «Организация, планирование и управление в логистике», «Имитационное моделирование транспортных систем», «Информационные системы в логистике», «Цифровые технологии на транспорте», «Информационные технологии на транспорте», «Системный анализ в логистике», «Методы принятия управленческих решений», «Математическое моделирование транспортных систем и процессов».

Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях: международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы современной науки, техники и образования» (МГТУ им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, 2019-2025 гг.); международная научно-техническая конференция «Промышленное производство и металлургия» (УрФУ, Нижний Тагил, 2021 г.), международная научная конференция «Transport And Logistics» (Нишский университет, г. Ниш, Сербия, 2021 г.), международная научно-практическая конференция «Академик Владимир Николаевич Образцов - основоположник транспортной науки» (РУТ (МИИТ), г. Москва, 2021 г., 2023 г., 2024 г.), III международная научно-практическая конференция «Цифровые технологии транспорта и логистики» (РУТ (МИИТ), г. Москва, 2023 г.), V международная научно-практическая конференция «Развитие инфраструктуры и логистических технологий в транспортных системах» (ПГУПС, г. Санкт-Петербург, 2023 г.), всероссийская научно-практическая конференция «Транспорт: логистика, строительство, эксплуатация, управление» (УрГУПС, г. Екатеринбург, 2023 г.), международная научно-практическая конференция «Железнодорожный транспорт и технологии» (УрГУПС, г. Екатеринбург, 2023 г.), международная научно -практическая конференция «Исследование и развитие рельсового и автомобильного транспорта» (УрГУПС, г. Екатеринбург, 2024 г.), Третья международная научно-техническая конференция «Железнодорожный подвижной состав: проблемы, решения, перспективы» (Ташкентский

государственный транспортный университет, г. Ташкент, Узбекистан, 2024 г.), международная научно-практическая конференция «Инфокоммуникационные и интеллектуальные технологии на транспорте» (ЛГТУ, г. Липецк, 2024 г.); всероссийская научно-практическая конференция «Железнодорожный транспорт и технологии» (УрГУПС, г. Екатеринбург, 2024 г., 2025 г.), II международная научно-практическая конференция «Управление эксплуатационной работой на транспорте (УЭРТ-2024)» (ПГУПС, г. Санкт-Петербург, 2024 г.), XIII всероссийская научно-техническая конференция «Политранспортные системы» (СГУПС, г. Новосибирск, 2024 г.).

1 ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ

ПРЕДПРИЯТИЙ

1.1 Современное состояние систем транспортного обслуживания

промышленных предприятий

Результаты анализа основных показателей грузовых перевозок России показывают увеличение грузооборота на железнодорожном (с 1668,9 до 2638,3 млрд ткм в год) и автомобильном транспорте (с 173,1 до 362,2 млрд ткм в год) при незначительном увеличении объёма перевозок на железнодорожном (с 1160,9 до 1365,2 млн т) и автомобильном транспорте (с 6468,1 до 6491,2 млн т) с 2003 по 2023 гг. (рис. 1.1 - 1.3).

100%

90%

и 80%

н

о

о 70% ю о

^ 60% ^ 50%

52;

52,2 52,8 52,9 52,9 52,9 52,1 50,1 49,

5,3 5,2 4,9 3,9 3,

3,5 3,2 3,1

4,2

4,3

4,2

4,1

4,0

4,1

4,1

§ 40% ю

2 30%

^ 20% 37 7 38 2 38 Ы 39,5 3| |,6 42,5 42,8 42,0 42,3 43,3 ^ 43,2

...

10%

0%

3.1 3,0

4.2

50,4 50,2 49,3 48,5 49,4 47

4,4

3,4 3,2 4,1

4,2

2,8 2,5 2,4 4,9

4,5

4,9

4,9

2,0

2,0

47,9 47,9 47

4,8

2,1

4,8

2,1

4,6

47,3 47,3 45,

45,3 45,2 45,1 45,5 46,1 45,8 47,2 46,2 47,2 47,5

46,4 45,1 43,8

2,0 2,0 2,2

5,2

5,6

6,5

ОООООООООО^н^н^н^н^н^н^н^н^н^нсЧСЧСЧСЧ ОООООООООООООООООООООООО гчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгчгч

Год

I железнодорожный ■ воздушный ■ автомобильный ■ водный транспорт ■ трубопроводный

Рисунок 1.1 - Структура грузооборота по видам транспорта

в Российской Федерации

&

сЗ П

8 О

« Л

« Н

а и

1 ^ о

^ 5

о 8 Л —

с? ■

3 000,0 2 500,0 2 000,0 1 500,0

1 950,8

1 801,6 2 090,3 2 011,3

1 858,1 1 865,3

1 668,9

2 602,5 2 639,42 637,8 2 5978 2 545,3^ 2 638,3

ю

В 1 000,0

¿у

500,0

0,0

-182,1 198,8 216,3

173,1 193,6 205,8 18'

248,9 246,8 248,3 259,1 2 ,0,1'222,8 250,1 247,1 254,5 275,4

271,8 296

362,2

313,9

ООООООО'-'-'-1 '-'—

оооооооооооо

<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N

5 6 7 8 9 0 1 2 3

^^^^^Г^Г^Г^М 1 од

•железнодорожный транспорт •морской транспорт

автомобильный транспорт воздушный транспорт

трубопроводный-всего

Рисунок 1.2 - Грузооборот по видам транспорта в Российской Федерации

7 000,0

н- 6 000,0 К

2 5 000,0

И

о

о 4 000,0 и ш а

ё 3 000,0 Е

^ 2 000,0 О

1 000,0 0,0

6 753,3 6 861,4

6 893,1

6 491,2

6 468,1

5 240,5

5 581,7

5 236,4

5 416,7 - _ 5 403,9 5 735,3 5 356,7

1 365,2

1 351,3

1 221,2 1 311,6 1 304,4 1 312,0 1 1 375,4 1 325,2 1 410,9 1 358,5

1 160,9 / 1 273,3 1 344,6 1 108,8 1 381,7 1 381,2 1 329,0 1 384,3 1 398,6 1 4<В.

9 1 070,3 1 066,6 1 061,5 1 096,5 1 078 1 1 088,0 1 169,3 1 061,4 1 072,8

0-7,1 0242 1 0/0,3 1 066,6 1 061,5 1 096,5 1 078,1

9/°,4 1 048,1 1 062,1 985,0 1 130,9 1 095 2 1 071 0 1 138,2 1 159,2 1 141,4 1 059,7

Год

^^"автомобильный

железнодорожный воздушный

трубопроводный

водный транспорт

Рисунок 1.3 - Динамика объемов перевозок грузов по видам транспорта

в Российской Федерации

Наблюдается увеличение количества грузовых транспортных средств на железнодорожном транспорте (с 265 до 470 тыс. вагонов в сутки) при сокращении на автомобильном транспорте в организациях всех видов экономической деятельности (с 1110 до 582 тыс. ед.) и увеличении в частной собственности (с 1996 до 3891 тыс. ед.) (рисунки 1.4 - 1.5).

§ Ё

а и я 3

ил т § «

и о е н оо и с

5 3

^ ё сы ев но

дз

еу рр

о ^

500 450 400 350 300 250 200

470

446

221

^ ^ 0\Ч ечО ^ ^ ¿Р Л4

Год

Рисунок 1.4 - Динамика среднесуточного количества грузовых вагонов

в Российской Федерации

Й а

л я и

о

гр

о

ю «

Н 8

£ ^

си о

* I

& §

4 500 4 000 3 500 3 000 2 500 2 000 1 500 1 000 500 0

2 818

3 273 2 950

ЗТ773 841 4 016 3 988 3 963 3 891

3 909

1 996

2 152 2 300

1 015

1 110

570

526 559 582 712 ^ 660 665 644 537 527 567 567

Год

Грузовые автомобили в организациях всех видов Грузовые автомобили в собственности граждан

Рисунок 1.5 - Динамика наличия грузовых автомобилей в Российской Федерации

Основными грузообразующими отраслями народного хозяйства являются черная и цветная металлургии, угольная, химическая, машиностроительная, легкая и пищевая, лесная и деревообрабатывающая промышленности (рис. 1.6)

400 000,0

л

^ 300 000,0

к

и

со

а

о 200 000,0 С

и

Ю 100 000,0

о

0,0

<N<N<N<N<N<N

"каменный уголь

"руда железная и марганцевая

черные металлы "химические и минеральные удобрения цемент

"зерно и продукты перемола импортные грузы прочие грузы

8 Год

2

22 кокс

руды цветных металлов и серное сырье

лом черных металлов

строительные грузы

лесные грузы

комбикорма

рыба

Рисунок 1.6 - Динамика объема погрузки основных видов грузов на железнодорожном транспорте в Российской Федерации

Ведущее место в транспортном обслуживании предприятий большинства отраслей занимает железнодорожный транспорт, несмотря на более высокие показатели автомобильного транспорта (рис. 1.7).

100% 90% 80%

н

а 70%

3

ю

о

и «

о

30% 20% 10% 0%

10,5 10,4 10,6 11,1 11,4 11,4 11,5 11,2 11,3 13,2 13,7 13,6 12,9 13,3 13,5 13,6 13,7 14,1 14,1 13,8 13,3 13,8 12,2 11,7

Л 2,0 Л Л Л Ц 1,8 Ы 2,° 1,8 1,8 1,9 1,9 1,8 1,7 1,8 1,8 1,8 1,7 1,6 1,7 1,6 1,6 1,6

0,01

0,01

0,01

0,01

60%

50% 74,4 74,7 74,8 73,9 73,2 73,0 72,6 72,7 72,9 70,2 40%

0,01

0,01

0,01 0,01 0,01

13,2 12,9 12,8 13,2 13,6 13,9 14,1 14,2 13,

0,01

57,6 67,9 68,5 68,2 67,6 67,8 67,8 67,0 67,1 68,0 67,9 67,6 70,7 71,6

6,

0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0 01 0 01

8 14,8 16,9 16,6 1

,2 16,8 16,7 17,1 17,1 16,6 17,1 .71 15,5 1,1

оооооооо оооооооо

23

234567890 ^ч^ч^ч^ч^ч^ч^ч^чсЧСЧСЧСЧ 00000000000

890 0 0 1 1 1 00000

Год

I воздушный ■ автомобильный

железнодорожный

I водный транспорт ■ трубопроводный

Рисунок 1.7 - Структура перевозок грузов по видам транспорта в

Российской Федерации Результаты проведенного анализа показывают что 80 % погрузки

железнодорожного транспорта обеспечивается 5 категориями грузов: уголь и кокс - 383 млн. тонн (30 % погрузки), нефть и нефтепродукты - 232 млн. тонн (18 % погрузки), минерально-строительные грузы - 194 млн. тонн (15 % погрузки), руды черных и цветных металлов - 140 млн. тонн (11 % погрузки), черные металлы - 74 млн. тонн (6 % погрузки) [168].

Более высокий уровень развития в сравнении с транспортом других отраслей имеет транспорт металлургической промышленности [138]. В России объем железнодорожных перевозок и грузооборот на предприятиях металлургической отрасли составляют соответственно 45% и 37,6% от аналогичных показателей промышленного железнодорожного транспорта в целом по России [145]. На предприятиях черной металлургии уложено более 15 тыс. км путей, парк локомотивов составляет более 23%, а вагонов - 28% от общего парка промышленного транспорта [138].

Парк грузовых вагонов на сети «Российских железных дорог» на 1 января 2025 года достиг рекордных 1,382 млн единиц. При этом рабочий парк гружёных вагонов на сети дорог составляет в среднем 470 тыс. единиц в сутки. Оставшиеся 912 тыс. единиц находятся, в основном, на путях необщего пользования промышленных предприятий.

Увеличение количества собственников грузовых транспортных средств привело к усложнению структуры грузопотоков на промышленных предприятиях и увеличению интенсивности их взаимодействия с внешней средой. Кроме того, современное состояние систем транспортного обслуживания промышленных предприятий характеризуется множеством объектов управления. Например, на путях необщего пользования крупных промышленных предприятиях наблюдается: высокая протяжённость железнодорожных путей, которая может достигать 800 км.; рабочий парк локомотивов более 100 ед.; свыше 800 грузовых фронтов; суточный вагонооборот более 5000 ед.; усложнение структуры внутризаводских перевозок, порядка 80 % струй грузопотоков малой мощности. Сложность управления

такими системами усиливается по причине частых изменений состояния объектов управления.

На крупных промышленных предприятиях основные объемы сырья, отходов производства, материалов, полуфабрикатов и готовой продукции перевозятся железнодорожным транспортом [340]. В настоящее время одним из основных факторов, ограничивающих повышение качества транспортного обслуживания промышленных предприятий, является расширение сортамента готовой продукции и, как следствие, усложнение структуры грузопотоков [379, 1]. Это связано с формированием поездов с большим числом групп вагонов разного назначения из-за принадлежности вагонов операторским компаниям и стремлению грузовладельцев к уменьшению размера транспортно-грузовых партий, снижением ритмичности отгрузки из-за частных изменений производственных программ [423, 272], а также с недостатками пропускной и перерабатывающей способностей железнодорожной инфраструктуры, что является причиной значительного уменьшения коэффициента сдвоенных операций (выгрузка - погрузка) с вагонами. Например, на горно-обогатительных комбинатах наблюдается увеличение дополнительных операций с вагонами в результате активного использования усреднительных складов и складов различных фракций готовой продукции или полуфабрикатов. Кроме того, на промышленных предприятиях имеет место несвоевременная подготовка перевозочных документов, ошибки при размещении грузов в вагонах, рассогласованность решений по очерёдности подачи вагонов на грузовые фронты и т.д. Повышение требований структурных подразделений промышленных предприятий к своевременности перевозок для сокращения транспортно-складских затрат усложняют принятие оперативных решений по регулированию транспортных и производственных процессов на промышленных предприятиях [367]. В таких условиях возрастает количество технологических операций по переработки грузопотоков в среднем на 50% (прил. 1).

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Мишкуров Павел Николаевич, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авербух, А. Е. Организация железнодорожных перевозок на металлургических заводах. - М.: Металлургиздат, 1959. - 484 с.

2. Акулиничев, В. М. Организация перевозок на промышленном транспорте.

- М.: Транспорт, 1983. - 219 с.

3. Акулиничев, В. М. Проблемы и перспективы использования ЭВМ при оптимизации транспортных узлов / В. М. Акулиничев, П. А. Козлов // Сб. научн. тр./ Моск. ин-т инж. ж.-д. трансп.-1983. - Вып. 718, - С. 13-28.

4. Александров, А. Э. Использование имитационных моделей в оперативном планировании поездной работы / А. Э. Александров, А. В. Сурин, А. В. Шипулин // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2015. - № 4 (60). - С. 65-72.

5. Александров, А. Э. Использование моделей при расчете и оптимизации систем железнодорожного транспорта // Наука и техника транспорта. - 2008.

- № 2. - С. 54-56.

6. Александров, А. Э. Применение системы имитационного моделирования для расчета рациональной технической структуры и технологии промышленных транспортных систем / А. Э. Александров, П. А. Новиков // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. -2008. -№3. -С. 76-80.

7. Александров, А. Э. Стохастическая постановка динамической транспортной задачи с задержками с учетом случайного разброса времени доставки и времени потребления / А. Э. Александров, Н. В. Якушев // Управление большими системами. - Выпуск 12-13. - М.: ИПУ РАН, 2006. - С. 5-14.

8. Апатцев, В. И. О некоторых аспектах теоретических основ возможности наращивания производственного потенциала развития единой транспортной системы / В. И. Апатцев, Р. Р. Казарян, Б. А. Левин // Наука и техника транспорта. - 2019. - № 2. - С. 22-28.

9. Апатцев, В. И. Обслуживание путей необщего пользования на основе графика собственного поездного формирования / В. И. Апатцев, Н. В. Эрлих, А. В. Эрлих // Наука и техника транспорта. - 2019. - №2 1. - С. 63-70.

10. Апатцев, В. И. Принцип оптимальности Беллмана в задаче планирования погрузочной работы с контейнерными отправками / В. И. Апатцев, В. Б. Карпухин, И. М. Басыров // Наука и техника транспорта. - 2019. - № 3. - С. 34-41.

11. Артемьев, Н. И. Исследование неравномерности перевозок грузов и пути ее снижения: дис. ... д-ра техн. наук. - М., 1968. - 126 с.

12. Багинова, В. В. Контроль вагонопотоков на пути необщего пользования / В. В. Багинова, А. Н. Рахмангулов, Н. А. Осинцев. // Мир транспорта. - 2010. -№ 3 (31). - С. 108-113.

13. Багинова, В. В. Методика оценки организационной структуры оперативного управления вагонами на дорогах необщего пользования / В. В. Багинова, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2012. - № 2. - С. 19-22.

14. Багинова, В. В. Применение алгоритмов маршрутизации агента при разработке дискретно-событийных имитационных моделей с использованием инструментов железнодорожной библиотеки Апу^гс / В. В. Багинова, Д. В. Кузьмин // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2023. - № 2(58). - С. 109-118.

15. Балалаев, А. С. Логистика формирования цепей поставок субъектами транспортного рынка / А.С. Балалаев, Г.В. Бубнова, П.В. Куренков // Логистика сегодня. - 2010. - № 5. - С. 286-294.

16. Батурин, А. П. Организация вагонопотоков в одногруппные поезда / А.П. Батурин, А.Ф. Бородин, В.В. Панин // Мир транспорта. - 2010. - № 5 (33). - С. 72-77.

17. Батурин, А. П. Типизация железнодорожных станций / А. П. Батурин, Ю. О. Пазойский, М. И. Шмулевич // Мир транспорта. - 2011. - №2 5 (38). - С. 112119.

18. Беллман, Р. Динамическое программирование и современная теория управления / Р. Беллман, Р. Калаба. - М.: Наука, 1969. - 118 с.

19. Бородин, А. А. Обоснование эффективных параметров сортировочной работы при гарантированном обеспечении безопасности движения в горочном комплексе: дисс. ... канд. техн. наук. М., 2023. - 183 с.

20. Бородин, А. Ф. Алгоритмы планирования и анализа скорости доставки груженых отправок в грузовых вагонах / А. Ф. Бородин, К. Ю. Николаев // Бюллетень ученого совета АО "ИЭРТ". - 2024. - № 9. - С. 50-58.

21. Бородин, А. Ф. Использование ресурсов железнодорожной сети: результативность планирования и управления / А. Ф. Бородин, Р. В. Шиндеров, Р. Г. Строченков // Транспорт Урала. - 2024. - № 3(82). - С. 310.

22. Бубнов, В. П. Исследование характеристик гипердельтного распределения для его использования при построении имитационных моделей / В. П. Бубнов, С. А. Сергеев, А. О. Утегенов // Интеллектуальные системы на транспорте: сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 02-03 апреля 2015 года. - Санкт-Петербург: Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, 2015. - С. 241-248.

23. Бубнова, Г. Цифровая логистика - инновационный механизм развития и эффективного функционирования транспортно-логистических систем и комплексов / Г. Бубнова, Б. Лёвин // International Journal of Open Information Technologies. - 2017. - №3. - C. 72-78.

24. Вернигора, Р. В. Анализ неравномерности грузовых перевозок на магистральном и промышленном железнодорожном транспорте / Р. В.

Вернигора, Н. И. Березовый // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2012. - Т. 2. - № 3 (56). - С. 62-67.

25. Влияние случайных факторов на внутренние транспортные процессы промышленных предприятий / Н. Е. Окулов, Е. Н. Тимухина, А. А. Кощеев, Н. В. Кащеева // Транспорт Урала. - 2023. - № 4(79). - С. 62-66.

26. Воскресенский, И. В. Россия и всемирная сухопутная транспортная сеть / И. В. Воскресенский, Т. П. Воскресенская // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2013. - № 4 (20). - С. 26-31.

27. Гаджинский, А. М. Логистика: Учебник для бакалавров / А. М. Гаджинский. - 21-е издание. - Москва: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2013. - 420 с.

28. Герами, В. Управление транспортными системами. / В. Герами, А. Колик. -Москва: Издательство Юрайт, 2015. - 512 с.

29. Громов, Н. Н. Менеджмент на транспорте: Учеб. пособие / Н. Н. Громов, В.

A. Персианов, Н. С. Усков. - М: Академия, 2003. - 528 с.

30. Гусев, С. А. Интеллектуализация процессов управления в транспортно-логистических системах / С. А. Гусев, И. Ю. Куверин // Интеллектуальная логистика: Сборник материалов Международной научно-практической конференции, Астрахань, 10 декабря 2021 года / Составители: Е.В. Крюкова,

B.В. Родненко. - Астрахань: Астраханский государственный университет, Издательский дом "Астраханский университет", 2021. - С. 63-67.

31. Дудакова, А. В. Моделирование технологических процессов на примере работы приемо-отправочного парка участковой станции с использованием среды имитационного моделирования AnyLogic / А. В. Дудакова, Р. Ю. Упырь // Общество. - 2023. - № 3-1(30). - С. 37-40.

32. Дыбская, В. Мировые тренды развития управления цепями поставок / В. Дыбская, В. Сергеев // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. -№2(85). - С.3-14.

33. Ерофеев, А. А. Принципы формирования управляющих решений в интеллектуальной системе управления перевозочным процессом / А. А. Ерофеев, А. Ф. Бородин // Проблемы безопасности на транспорте: материалы XI Международной научно-практической конференции. В 2 частях, Гомель, 25-26 ноября 2021 года. Том Часть 1. - Гомель: Учреждение образования «Белорусский государственный университет транспорта», 2021. - С. 11-13.

34. Ерофеев, А. А. Прогнозирование продолжительности выполнения технологических операций в интеллектуальной системе управления перевозочным процессом / А. А. Ерофеев, С. Ю. Чапский // Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. - 2022. - №1(44). - С. 52-56.

35. Ефименко Ю.И. Обоснование этапности развития железнодорожных станций и узлов: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.08 / Ефименко Юрий Иванович. - СПб., 1992. - 50 с.

36. Зарипов, В. А. Путевое развитие железнодорожной станции в синхронных имитационных моделях / В. А. Зарипов, П. Н. Мишкуров // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. - 2023. - Т. 14, № 1. - С. 10-12.

37. Зарипов, В. А. Результаты исследования пространственно-временных зависимостей параметров технологических процессов железнодорожных транспортных систем / В. А. Зарипов, П. Н. Мишкуров // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. докл. 82-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 22-26 апреля 2024 года. -Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2024. - С. 88.

38. Зубков, И. И. Организация движения на железнодорожном транспорте / И. И. Зубков, А. К. Угрюмов, Н. Г. Савиных. -М.: Транспорт, 1975. - 205 с.

39. Имитационное моделирование и оперативное управление работой железнодорожной станции / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, П. Н.

Мишкуров, Д. В. Александрин // Современные достижения университетских научных школ: сб. докл. нац. науч. шк.-конф., Магнитогорск, 19-20 ноября 2020 года. Том Выпуск 5. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2020. - С. 177-181.

40. Инновационные процессы логистического менеджмента в интеллектуальных транспортных системах / Андреева Л.А., Багинова В.В., Балалаев А.С., Зырянов В.В., Карташов А.В., Колесников М.В., Корчагин

B.А., Курганов В.М., Мамаев Э.А., Ларин О.Н., Некрасов А.Г., Рахмангулов А.Н., Соколов Б.В., Юсупов Р.М., Акулов А.М., Альметова З.В., Вакуленко

C.П., Дэльз С.В., Кериди Г.П., Лёвин С.Б. [и др]. - М.: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2015. - 4т.

41. Интеграция имитационных моделей и интеллектуальных транспортных систем / Д. В. Александрин, О. Г. Мишанихин, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: Тезисы докладов 79-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 19-23 апреля 2021 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорский гос. технический ун-т им. Г.И. Носова, 2021. - С. 23.

42. Интеллектуализация управления мультиагентным взаимодействием при организации грузовых перевозок в припортовых транспортных системах / О. Н. Числов, Э. А. Мамаев, М. В. Колесников [и др.] // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2021. - № 7(224). - С. 119-129.

43. Использование цифровых технологий организациями по Российской Федерации, субъектам Российской Федерации и видам экономической деятельности (с 2003 г.). - Текст: электронный // Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт. - 2025. - URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 09.04.2025).

44. ИСТРА - Система автоматизированного построения имитационных моделей железнодорожных станций и узлов [Электронный ресурс]. - URL: http://trans-expert.ru/istra (дата обращения: 03.08.2022).

45. Калинина, А. Р. Разработка имитационной модели узловой технической станции / А. Р. Калинина // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. -2015. - № 2 (4). - С. 39-46.

46. Карелин, В. П. Модели и методы теории графов в системах поддержки принятия решений / В. П. Карелин // Вестник Таганрогского института управления и экономики. - 2014. - № 2(20). - С. 69-73.

47. Козлов, П. А. Макромоделирование железнодорожных станций и узлов / П. А. Козлов, Н. А. Тушин, И. Г. Слободянюк // Наука и техника транспорта. -2015. - № 2. - С. 82-88.

48. Козлов, П. А. Метод динамического согласования производства и транспорта / П. А. Козлов, С. П. Миловидов // Сб. тр. ИКТП. - Выпуск 105. - М.:, - 1985. - С. 156-163.

49. Козлов, П. А. Метод оптимизации структуры транспортной системы / П. А. Козлов, И. П. Владимирская // Мир транспорта. - 2009. - Т. 26. - № 2. - С. 84-87.

50. Козлов, П. А. О построении интеллектуальных систем управления железнодорожными станциями / П. А. Козлов, С. П. Вакуленко, В. С. Колокольников // Наука и техника транспорта. - 2019. - № 2. - С. 70-76.

51. Козлов, П. А. Об имитационном моделировании и имитационных системах / П. А. Козлов, В. С. Колокольников, Е. В. Копылова // Транспорт Урала. -2019. - № 1(60). - С. 3-6.

52. Козлов, П. А. Оптимизация развития транспортных узлов и полигонов на основе имитационного моделирования / П. А. Козлов // Бюллетень ученого совета АО "ИЭРТ". - 2023. - № 8-2. - С. 30-40.

53. Козлов, П. А. Технология расчета станций на детализированных имитационных моделях / П. А. Козлов, С. П. Вакуленко // Цифровая трансформация транспорта: проблемы и перспективы: Материалы Национальной научно-практической конференции, посвященной 125-летию

РТУ(МИИТ), Москва, 29 сентября 2021 года. - Москва: Российский университет транспорта, 2021. - С. 308-313.

54. Козлов, П. А. Управление транспортными потоками при случайном разбросе в параметрах / П. А. Козлов, В. П. Козлова, М. А. Туманов // Наука и техника транспорта. - 2023. - № 1. - С. 90-95.

55. Колкатаева, Н. А. Транспорт и градостроительство: системный подход / Н. А. Колкатаева, Д. Е. Карась // Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2013. - № 4 (4). - С. 218-221.

56. Колокольников, В. С. Структурно-функциональная оптимизация полигонов на сети железных дорог: специальность 05.22.08 "Управление процессами перевозок" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Колокольников Виталий Сергеевич, 2021. - 302 с.

57. Колокольников, В. С. Технология макромоделирования полигонов / В. С. Колокольников, И. Г. Слободянюк // Транспорт Урала. - 2019. - № 3 (62). -С. 48-51.

58. Концепция гибридной многокритериальной модели устойчивой цепи поставок / Н. А. Осинцев, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров [и др.] // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. -2024. - № 1(93). - С. 90-104.

59. Копылова, О. А. Оценка целесообразности размещения парковочного пространства легковых автомобилей на основе имитационного моделирования / О. А. Копылова, П. Н. Мишкуров, А. А. Четвергова // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. -2021. - № 3(51). - С. 65-73.

60. Корнилов, С. Н. Основы логистики / С. Н. Корнилов, А. Н. Рахмангулов, Б. Ф. Шаульский. - Москва: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2016. - 302 с.

61. Котельников, С. С. Имитационное моделирование работы станции / С. С. Котельников, А. Н. Иванков //Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2011. - №. 1. - С. 82-86.

62. Кудрявцев, В. А. Оптимальное управление погрузочными ресурсами сети железных дорог на базе многодневного прогноза вагонопотоков: дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.08 / Кудрявцев Владимир Александрович. - Ленинград, 1982. - 329 с.

63. Кузьмин, Д. В. Совершенствование работы транспортно-логистической инфраструктуры с использованием средств дискретно-событийного имитационного моделирования / Д. В. Кузьмин, В. В. Багинова, Д. А. Краснобаев // Транспорт Урала. - 2023. - № 4(79). - С. 67-71.

64. Лабадин, С. И. Организация перевозок и управление железнодорожным транспортом металлургических заводов / С. И. Лабадин, М. И. Шмулевич. -М.: Металлургия, 1978. - 264 с.

65. Ларин, О. Н. Методы планирования грузовых перевозок в условиях интеграции железнодорожных инфраструктур / О. Н. Ларин, О. Амарсанаа // Транспорт Урала. - 2024. - № 4(83). - С. 44-50.

66. Левин, Б. А. Оптимизация движения в транспортной сети / Б. А. Левин, В. Я. Цветков // Наука и технологии железных дорог. - 2022. - Т. 6, № 3(23). -С. 12-19.

67. Лёвин, Б. Объектные и ситуационные модели при управлении транспортом / Б. Лёвин, В. Цветков // Наука и технологии железных дорог. - 2017. -№2(2). - С.2-10.

68. Лукьянов, В. А. Логистическая модель транспортно-технологической системы промышленного предприятия / В. А. Лукьянов, П. Н. Мишкуров, О. А. Копылова // Бюллетень транспортной информации. - 2019. - № 11 (293). - С. 19-30.

69. Маликов, О. Б. Гибкие производственные системы. - СПб.: Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, 2006. - 76 с.

70. Маликов, О. Б. Методика построения сетевого графа структуры логистического объекта / О. Б. Маликов, О. Д. Покровская // Мир транспорта. - 2017. - Т. 15, № 1(68). - С. 18-27.

71. Мамаев, Э. А. Модель активности агентов в транспортно-логистических и технологических системах / Э. А. Мамаев, А. Н. Гуда, К. А. Годованый // Инженерный вестник Дона. - 2021. - № 12(84). - С. 246-259.

72. Марков, Д. С. Матричный метод формализации имитационных моделей сложных систем массового обслуживания / Д. С. Марков, П. Е. Булавский // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2010. - №2 4(25). - С. 186-196.

73. Математическое обеспечение интеллектуального модуля управления вагонопотоками в составе автоматизированной системы диспетчерского контроля УЖДТ ОАО «ММК»: отчет о НИР / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, А. Н. Антонов, П. Н. Мишкуров - Магнитогорск: ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Г.И. Носова», 2012. - 156 с. - №ГР 01201274221.

74. Меркулов, А. В. Некоторые аспекты имитационного моделирования инфраструктуры железнодорожного участка / А. В. Меркулов, А. И. Годяев // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2015. - № 4 (39). - С. 109-116.

75. Методика измерения пропускной способности реконструируемой железнодорожной линии на основе имитационного исследования / А. Г. Котенко, И. М. Кокурин, В. Л. Белозеров, В. С. Тимченко // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2017. - Т. 14, № 2. - С. 372-380.

76. Методы гибридной технологии имитационного моделирования при выборе вариантов реконструктивных мероприятий по развитию железнодорожных

направлений и крупных узлов / А. Ф. Бородин, А. А. Кравченко, К. Ю. Николаев [и др.] // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2021) : Труды Четырнадцатой международной конференции, Москва, 27-29 сентября 2021 года / Под общей редакцией С.Н. Васильева, А.Д. Цвиркуна. - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2021. - С. 963-971.

77. Методы цифровизации и интеллектуализации управления в железнодорожных транспортно-технологических системах / М. В. Колесников, О. Н. Числов, Н. Н. Лябах [и др.] // XIV Всероссийская мультиконференция по проблемам управления МКПУ-2021 : Материалы XIV мультиконференции в 4 томах, Дивноморское, Геленджик, 27 сентября - 02 2021 года. Том 4. - Ростов-на-Дону - Таганрог: Южный федеральный университет, 2021. - С. 122-124.

78. Миловидов, С. П. Динамическая транспортная задача с задержками в сетевой постановке / С. П. Миловидов, П. А. Козлов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. - 1982. - № 1. - С. 211-212.

79. Мишкуров, П. Н. Автоматическая маршрутизация маневровых передвижений в имитационных моделях железнодорожных станций / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Инфокоммуникационные и интеллектуальные технологии на транспорте: Сб. статей междунар. науч.-практ. конф., Липецк, 18-19 апреля 2024 года. - Липецк: Липецк. гос. техн. ун-т, 2024. - С. 380-384.

80. Мишкуров, П. Н. Виртуальная транспортная сеть железнодорожной станции / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов // Цифровая трансформация транспорта: проблемы и перспективы: материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 27 сентября 2023 года. - М.: Российский ун-т транспорта, 2023. - С. 31-36.

81. Мишкуров, П. Н. Динамическая маршрутизация маневровых передвижений в имитационных моделях железнодорожных станций / П. Н. Мишкуров, А.

H. Рахмангулов // Управление эксплуатационной работой на транспорте (УЭРТ-2024): электрон. сб. тр. II Междунар. науч.-практ. конф., СПб., 1516 октября 2024 года. - СПб.: Петербургский гос. ун-т путей сообщения Императора Александра I, 2024. - С. 190-193.

82. Мишкуров, П. Н. Динамическая оптимизация вагонопотоков / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов. - Москва: Русайнс, 2017. - 110 с.

83. Мишкуров, П. Н. Имитационное моделирование обработки поездов на железнодорожной станции / П. Н. Мишкуров, А. С. Захарченко // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. докл. 77-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 22-26 апреля 2019 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2019. - С. 21.

84. Мишкуров, П. Н. Имитационное моделирование поездной работы в железнодорожном транспортном узле / П. Н. Мишкуров, В. С. Зайцев // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. докл. 77-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 22-26 апреля 2019 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2019. - С. 24.

85. Мишкуров, П. Н. Имитационные модели грузовых фронтов промышленных предприятий / П. Н. Мишкуров, И. И. Валеев, Д. Д. Слободонюк // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. 80-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 18-22 апреля 2022 года. Том

I. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2022. - С. 28.

86. Мишкуров, П. Н. Комплекс имитационных моделей элементов "зелёной" цепи поставок / Н. А. Осинцев, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров // Исследование и развитие рельсового и автомобильного транспорта: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 22-23 мая 2024 года. -Екатеринбург: Уральский гос. ун-т путей сообщения, 2024. - С. 194-196.

87. Мишкуров, П. Н. Концепция пространственно-временной оптимизации транспортно-логистических процессов промышленных предприятий / П. Н. Мишкуров // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2025. - № 2(98). - С. 219-230.

88. Мишкуров, П. Н. Метод представления управленческих решений в имитационных моделях железнодорожных станций / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Исследование и развитие рельсового и автомобильного транспорта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 22-23 мая 2024 года. - Екатеринбург: Уральский государственный университет путей сообщения, 2024. - С. 197201.

89. Мишкуров, П. Н. Методика формирования транспортной сети железнодорожной станции / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов, О. В. Фридрихсон // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2021. - № 3 (51). - С. 50-64.

90. Мишкуров, П. Н. Организация управления логистическими транспортными системами на основе пространственно-временной оптимизации / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов // Железнодорожный транспорт и технологии: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 29-30 ноября 2023 года. - Екатеринбург: Уральский гос. унт путей сообщения, 2024. - С. 263-265.

91. Мишкуров, П. Н. Особенности построения агентной имитационной модели железнодорожной станции / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2021. - Т. 11, № 1. - С. 29-40.

92. Мишкуров, П. Н. Повышение точности динамической оптимизации вагонопотоков на основе использования расчетных периодов переменной длительности [Электронный ресурс] // Управление большими системами: сборник трудов (электронный журнал). - 2015. - № 53. - С. 58-75.

93. Мишкуров, П. Н. Проблемы использования метода динамического программирования для оперативного управления вагонопотоками / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России: межвуз. сб. науч. тр. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2012. - №2. - С. 279-285.

94. Мишкуров, П. Н. Пространственно-временная оптимизация параметров железнодорожных транспортных систем / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов // Политранспортные системы: материалы XIII Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием., Новосибирск, 24-25 октября 2024 года. - Новосибирск: Сибирский гос. ун-т путей сообщения, 2024. - С. 122-127.

95. Мишкуров, П. Н. Пространственно-временная оптимизация транспортно-логистических процессов промышленных предприятий / П. Н. Мишкуров // Транспорт Урала. - 2025. - № 3(86). - С. 66-73.

96. Мишкуров, П. Н. Разработка гибридного многокритериального алгоритма устойчивых цепей поставок / П. Н. Мишкуров // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. докл. 82-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 22-26 апреля 2024 года. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2024. - С. 87.

97. Мишкуров, П. Н. Способ цифровизации железнодорожных перевозок на путях необщего пользования горнодобывающих предприятий / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2025. - Т. 23. - №2. - С. 5-17.

98. Мишкуров, П. Н. Типизация промышленных железнодорожных станций / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России: межвуз. сб. науч. тр. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2012. - № 2. - С. 143-151.

99. Мишкуров, П. Н. Управление логистическими транспортными системами на основе пространственно-временной оптимизации / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов // Академик Владимир Николаевич Образцов - основоположник транспортной науки: тр. междунар. науч.-практ. конф., М., 17 ноября 2023 года. - М.: ЗАО «Университетская книга», 2023. - С. 356-360.

100. Мишкуров, П. Н. Цифровой двойник железнодорожных транспортно-логистических процессов промышленного предприятия / П. Н. Мишкуров // Мир транспорта и технологических машин. - 2025. - № 3-1(90). - С. 124133.

101. Москвичев, О. В. Внедрение цифровых технологий на основе оценки эффективности информационного и технологического взаимодействия грузовых железнодорожных станций с примыкающими путями необщего пользования / О. В. Москвичев, А. А. Грузд // Наука и образование транспорту. - 2024. - № 1. - С. 108-111.

102. Москвичев, О. В. Использование нейронной сети для учёта и анализа показателей работы транспортного предприятия / О. В. Москвичев, С. А. Леонова, Д. В. Васильев // Мир транспорта. - 2023. - Т. 21, № 2(105). - С. 39-46.

103. Москвичев, О. В. Обзорный анализ реализации отечественных цифровых технологий в работе грузовых железнодорожных станций / О. В. Москвичев, Е. Е. Москвичева, А. А. Хишова // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2024. - № 2(94). - С. 156-164.

104. Никитин, А. Б. Автоматизация управления станционным технологическим процессом в режиме реального времени / А. Б. Никитин, В. А. Грошев // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2016. - Т. 2(13). - С. 229-238.

105. Об использовании моделей оптимального управления транспортными потоками / П. А. Козлов, В. С. Колокольников, Н. А. Тушин, О. В. Осокин //

Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. -2019. - № 1 (41). - С. 60-69.

106. Обоснование параметров циклично-поточной технологии методом имитационного моделирования в среде Апу^ю / С. И. Головей, О. В. Фридрихсон, Е. Е. Швабенланд, П. Н. Мишкуров // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. - 2021. - № 4. - С. 331-340.

107. Образцов В. Н. [и др]. Единый технологический процесс на транспорте. -М.: изд. АН СССР, 1944. - 74 с.

108. Образцов, В. Н. Станции и узлы / В. Н. Образцов, В. Д. Никитин, Б. Ф. Шаульский. -М.: Трансжелдориздат, 1949. - 540 с.

109. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений / Г. Буч, Р. Максимчук, М. Энгл, Б. Янг, Д. Коналлен, К. Хьюстон // 3-е изд.: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2008. - 720 с.: ил. - Парал. тит. англ.

110. Окулов, Н. Е. Методы и способы усовершенствования взаимодействия производства и транспорта: автореф. дис. ... канд. техн. наук / Николай Евгеньевич Окулов - Екатеринбург, 2014. - 16с.

111. Оперативное управление движением на железнодорожном транспорте / А. К. Угрюмов, Г. М. Грошев, В. А. Кудрявцев, Г. А. Платонов. -М.: Транспорт, 1983. - 334 с.

112. Опыт применения в прикладных разработках и пути развития системы имитационного моделирования железнодорожных узлов и направлений / А. Ф. Бородин, К. Ю. Николаев, Е. О. Дмитриев [и др.] // Бюллетень ученого совета АО "ИЭРТ". - 2023. - № 8-1. - С. 14-34.

113. Осинцев, Н. А. Имитационная модель элемента "зелёной" цепи поставок / Н. А. Осинцев, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров // Инфокоммуникационные и интеллектуальные технологии на транспорте: сб. ст. междунар. науч.-практ. конф., Липецк, 18-19 апреля 2024 года. -Липецк: Липецк. гос. техн. ун-т, 2024. - С. 372-376.

114. Осинцев, Н. А. Концепция комбинирования многокритериальных и имитационных моделей устойчивых цепей поставок / Н. А. Осинцев, А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров // Цифровая трансформация транспорта: проблемы и перспективы: материалы III Междунар. науч.-практ. конф., М., 27 сентября 2023 года. - М.: Российский ун-т транспорта, 2023. - С. 43-48.

115. Осинцев, Н. А. Концепция системы управления логистическими потоками в «зелёных» цепях поставок // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2020. - № 2 (46). - С. 81-92.

116. Осинцев, Н. А. Методологические основы устойчивого развития логистических цепей грузопотоков: дисс. ... д-ра техн. наук. - М., 2023. -360 с.

117. Осинцев, Н. А. Многокритериальные методы принятия решений в зелёной логистике // Мир транспорта. - 2021. - №5(96). - С. 105-114.

118. Осинцев, Н. А. Мультикритериальные методы принятия решений на транспорте и в логистике // Транспорт Урала. - 2021. - №4(71). - С. 4-17.

119. Осинцев, Н. А. Оценка устойчивости цепей поставок на основе серого реляционного анализа / Н. А. Осинцев, А. Н. Рахмангулов // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2023. - №3 (21). - С. 180-196.

120. Осипов, Н. И. Имитационное моделирование движения поезда по перегону с применением тяговых расчётов / Н. И. Осипов // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2023. - № 1(57). - С. 99107.

121. Основы логистики: Учеб. пособие/ Под ред. Л. Б. Миротина и В. И. Сергеева. - М.: ИНФРА-М ,2000. - 200 с.

122. Осокин, О. В. Интеллектуальное сопровождение производственных процессов на железнодорожном транспорте: специальность 05.22.08 «Управление процессами перевозок»: диссертация на соискание ученой

степени доктора технических наук / О В. Осокин. - Екатеринбург, 2014. -355 с.

123. Осьминин, А. Т. О разработке интеллектуальной системы управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте / А. Т. Осьминин // Наука 1520 ВНИИЖТ: Загляни за горизонт: Сборник материалов научно -практической конференции АО «ВНИИЖТ», Щербинка, 26-27 августа 2021 года. - Щербинка: АО "ВНИИЖТ", 2021. - С. 139-147.

124. Осьминин, А. Т. Увеличение пропускных и провозных способностей за счёт повышения эффективности перевозочного процесса и транспортного обслуживания / А. Т. Осьминин // Бюллетень объединенного Ученого совета ОАО «РЖД». - 2018. - № 2. - С. 14-31.

125. Персианов, В. А. Информатизация управления и автоматизированного решения проектно-плановых задач на транспорте / В. А. Персианов, А. В. Курбатова, А. Г. Липатов // Под общей редакцией В. А. Персианова. -Москва, 2017. - 176 с.

126. Персианов, В. А. Моделирование транспортных систем / В. А. Персианов, К. Ю. Скалов, Н. С. Усков. -М.: Транспорт, 1972. - 208 с.

127. Персианов, В. А. Системный подход и его применение в экономических исследованиях на транспорте / В. А. Персианов, Т. Н. Сакульева // Вестник транспорта. - 2014. - №9. - С. 2-3.

128. Петров, М. Б. Имитационная модель обоснования приоритетов развития железнодорожных связей между Уралом и Западной Сибирью / М. Б. Петров, Л. А. Серков, К. Б. Кожов // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2021. - № 4(52). - С. 50-58.

129. Петров, М. Б. Использование модели гиперграфа региональной транспортной сети в обосновании приоритетов ее усиления / М. Б. Петров, А. Л. Казаков, А. М. Маслов // Известия Уральского государственного экономического университета. - 2015. - № 6(62). - С. 94-101.

130. Позамантир, Э. И. Учет неравномерности перевозок при планировании транспорта. - М.: Транспорт, 1974. - 168 с.

131. Проблематика функционирования транспортных узлов в России и за рубежом / Е. Н. Тимухина, Н. В. Кащеева, Н. Е. Окулов, В. В. Лесных // Вестник транспорта Поволжья. - 2022. - № 3(93). - С. 65-72.

132. Проблемы создания цифровых двойников промышленных железнодорожных станций / А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров, О. Г. Мишанихин, Д. В. Александрин // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тез. 80-й междунар. науч.-практ. конф., Магнитогорск, 18-22 апреля 2022 года. Том 1. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2022. - С. 27.

133. Развитие и интеграция информационных технологий управления перевозочным процессом при создании Цифровой Генеральной схемы развития сети ОАО "РЖД" в рамках проекта "Цифровая железная дорога" / А. Ф. Бородин, В. В. Панин, Д. В. Рубцов, С. Л. Щепанов // Бюллетень ученого совета АО "ИЭРТ". - 2021. - № 6. - С. 5-14.

134. Разработка имитационной дискретно-событийной модели транспортной инфраструктуры с использованием инструментов оптимизации / Д. В. Кузьмин, В. В. Багинова, Д. А. Краснобаев, Д. В. Мусатов // Т-Сотт: Телекоммуникации и транспорт. - 2023. - Т. 17, № 2. - С. 42-48.

135. Разработка концепции и программы усиления пропускной и перерабатывающей способности железнодорожных станций и перегонов ОАО "ММК" на период до 2015 года: отчет о НИР / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, А. Н. Антонов, П. Н. Мишкуров. - Магнитогорск: ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Г.И. Носова», 2011. - 204 с. - №ГР 01201001058.

136. Разработка математической модели транспортно-технологической системы рудника / О. В. Фридрихсон, П. Н. Мишкуров, С. Н. Корнилов, О. А. Копылова // Вестник транспорта Поволжья. - 2022. - № 4(94). - С. 75-82.

137. Рахмангулов, А. Н. Выбор устройств идентификации и позиционирования железнодорожного подвижного состава для условий металлургических предприятий / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, А. Н. Антонов // Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2014. - Т.4 , №1. - С. 16-20.

138. Рахмангулов, А. Н. Железнодорожные транспортно-технологические системы: организация функционирования: монография / А. Н Рахмангулов, П. Н. Мишкуров, О. А. Копылова. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2014. - 300 с.

139. Рахмангулов, А. Н. Имитационные модели в цифровых двойниках железнодорожных станций / А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров, Д. В. Александрин // Академик Владимир Николаевич Образцов -основоположник транспортной науки: тр. междунар. науч.-практ. конф., посвященной 125-летию университета, Москва, 22 октября 2021 года. - М.: Российский ун-т транспорта, 2021. - С. 574-582.

140. Рахмангулов, А. Н. Имитационные модели в цифровых двойниках железнодорожных узлов / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, П. Н. Мишкуров, Д. В. Александрин // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2022. - № 3(55). - С. 43-59.

141. Рахмангулов, А. Н. Интеллектуализация транспортного обслуживания металлургических предприятий / А. Н. Рахмангулов, Н. А. Осинцев, П. Н. Мишкуров, О. А. Копылова // Сталь. - 2014. - № 4. - С. 115-118.

142. Рахмангулов, А. Н. Моделирование устойчивых способов использования пространственно-временных графов при построении универсальной имитационно-управляющей модели железнодорожной станции / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, П. Н. Мишкуров // Современные достижения университетских научных школ: сб. докл. нац. науч. шк.-конф., Магнитогорск, 25-26 ноября 2024 года. - Магнитогорск: Магнитогорский гос. технический ун-т им. Г.И. Носова, 2024. - С. 139-145.

143. Рахмангулов, А. Н. Обеспечение своевременности грузовых перевозок в транспортно-технологических системах / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, А. Д. Кольга // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И.Носова. - 2014. - Т.45, .№1. - C.115—121.

144. Рахмангулов, А. Н. Оптимизация маневровых маршрутов в интеллектуальных транспортных системах / А. Н. Рахмангулов, С. Н. Корнилов, П. Н. Мишкуров // Современные достижения университетских научных школ: сб. докл. нац. науч. шк.-конф., Магнитогорск, 23-24 ноября 2023 года. Том Выпуск 8. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2023. - С. 191-195.

145. Рахмангулов, А. Н. Управление вагонопотоками в промышленных транспортных системах / А. Н. Рахмангулов, Н. А. Осинцев // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2013. - № 1 (41). - С. 16-20.

146. Рахмангулов, А. Н. Формирование интеллектуальных транспортных систем промышленных предприятий / А. Н. Рахмангулов, Н. А. Осинцев // Transport Problems - 2014: Proceeding VI International Scientific Conference, Katowice, 25-27 июня 2014 года. - Katowice: Selesian University of Technology, 2014. -С. 230-238.

147. Резер, С.М. Комплексное управление перевозочным процессом в транспортных узлах. - М.: Транспорт, 1982. - 159 с.

148. Романова, П. Б. Формирование поездов различной массы и длины / П. Б. Романова, С. А. Цыганов // Вестник транспорта Поволжья. - 2016. - №2 6(60). - С. 71-76.

149. Сай, В. М. Моделирование оценки потребности региона в контейнерных перевозках / В. М. Сай, Д. И Кочнева // Мир транспорта. - 2018. - т. 16. - № 4 (77). - С. 160-178.

150. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025687317 Российская Федерация. Пространственно-временная графовая

нейронная сеть прогнозирования занятости элементов путевого развития в имитационной модели железнодорожной станции: № 2025685749: заявл. 22.09.2025: опубл. 08.10.2025 / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

151. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023683789 Российская Федерация. Оптимизация маневровых маршрутов в имитационной модели железнодорожной станции: № 2023681986: заявл. 25.10.2023: опубл. 10.11.2023 / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

152. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023612706 Российская Федерация. Программа расчета суммарного и удельного расхода топлива автосамосвалов с учетом руководящего уклона карьерных автодорог: № 2023611124: заявл. 26.01.2023: опубл. 07.02.2023 / А. К. Артюшин, И. А. Пыталев, В. В. Якшина [и др.]; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

153. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022685755 Российская Федерация. Программа оптимизации расположения перегрузочного пункта при циклично-поточной технологии транспортирования горной массы на карьерах: № 2022685085: заявл. 19.12.2022: опубл. 27.12.2022 / А. К. Артюшин, И. А. Пыталев, В. В. Якшина [и др.]; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

154. Сергеев, В. Корпоративная логистика / В. Сергеев. - Москва: ИНФРА-М, 2005. - 976 с.

155. Сивицкий, Д. А. Анализ опыта и перспектив применения искусственных нейронных сетей на железнодорожном транспорте / Д. А. Сивицкий // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. -2021. - № 2(57). - С. 33-41.

156. Синхронная имитационная модель оперативного управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте / А. Н. Рахмангулов, П. Н. Мишкуров, Д. В. Александрин, О. Г. Мишанихин // Современные достижения университетских научных школ: сб. докл. нац. науч. шк.-конф., Магнитогорск, 25-26 ноября 2022 года. Том Выпуск 7. - Магнитогорск: Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова, 2022. - С. 180-185.

157. Сирина, Н. Ф. Выбор оптимального варианта формирования и регулирования соединенных поездов / Н. Ф. Сирина, П. Е. Раевская // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. -2024. - № 1(61). - С. 53-61.

158. Сирина, Н. Ф. Методика адаптивного регулирования и управления тяговыми ресурсами на полигоне железных дорог / Н. Ф. Сирина, Д. Л. Русин // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2023. - № 3(59). - С. 23-35.

159. Сирина, Н. Ф. Реализация оптимизационно-прогностической имитационной модели процесса реагирования организационной структуры железнодорожного транспорта на акты незаконного вмешательства и иные чрезвычайные ситуации / Н. Ф. Сирина, В. А. Сисин, О. А. Сисина // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2022. - № 4(56). - С. 83-93.

160. Сирина, Н. Ф. Совершенствование системы планирования и распределения локомотивных бригад в полигонных технологиях ОАО «РЖД» / Н. Ф.

Сирина, Д. Л. Русин // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. - 2023. - № 4(60). - С. 31-42.

161. Сирина, Н. Ф. Функциональная архитектура цифровой модели технического обслуживания и ремонта грузовых вагонов / Н. Ф. Сирина, А. Е. Колодин // Транспорт Урала. - 2023. - № 1(76). - С. 14-19.

162. Слободянюк, И. Г. Технология макромоделирования железнодорожных станций и узлов: специальность 05.22.08 "Управление процессами перевозок": диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Слободянюк Инна Геннадьевна, 2019. - 184 с.

163. Сорочкина, И. С. Методы системного анализа и имитационного моделирования в работе предприятий промышленного железнодорожного транспорта / И. С. Сорочкина, О. Н. Числов // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2014.- № 2. - С. 115120.

164. Сотников И. Б. Эксплуатация железных дорог в примерах и задачах // Производственное издание. - М.: Транспорт, 1990. - 232 с.

165. Сотников, Е. А. Неравномерность грузовых перевозок в современных условиях и ее влияние на потребную пропускную способность участков / Е. А. Сотников, К. П. Шенфельд // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. - 2011. - № 5. - С. 3-9.

166. Сотников, Е. А. Общие принципы построения системы оперативного управления перевозочным процессом / Е. А. Сотников, А. А. Поплавский // Наука и техника транспорта. - 2007.- № 2. - С. 80-87.

167. Транспортная логистика: Учеб. Пособие / С. Е. Гавришев, Е. П. Дудкин, С. Н. Корнилов, А. Н. Рахмангулов, С. В. Трофимов. - СПб.: ПГУПС, 2003. -279 с.

168. Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года: утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 27 ноября 2021 г. N 3363-р]. - Текст: электронный //

Федеральное дорожное агентство РОСАВТОДОР: официальный сайт. -2025. - URL: https://rosavtodor.gov.ru/docs/transportnaya-strategiya-rf-na-period-do-2030-goda-s-prognozom-na-period-do-2035-goda (дата обращения 26.06.2025).

169. Транспортно-логистические системы в условиях системных изменений в экономике / Э. А. Мамаев, А. Н. Гуда, В. А. Финоченко, К. А. Годованый // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. -2022. - № 2(86). - С. 145-154.

170. Трофимов, С. В. Выбор оптимальных методов оперативного управления работой промышленного железнодорожного транспорта: дис. ... канд. техн. наук: 05.22.01 / Трофимов Сергей Владимирович. - М., 1990. - 194 с.

171. Трофимов, С. В. Выбор оптимальных методов оперативного управления работой промышленных транспортных систем: монография / С. В. Трофимов, А. Н. Рахмангулов. - Магнитогорск: МГТУ, 2000. - 145 с.

172. Трофимов, С. В. Научно-методические основы функционирования и развития промышленных транспортных систем: дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.01 / Трофимов Сергей Владимирович. - М., 2004. - 245 с.

173. Туранов, Х. Т. Математическое моделирование движения грузовых вагонов на подъездных путях предприятия / Х. Т. Туранов, Н. П. Чуев, О. Ю. Портнова // Наука и техника транспорта. - 2013. - № 1. - С. 26-42.

174. Туранов, Х. Т. Построение дифференциальной модели движения подвижного состава на местах необщего пользования / Х. Т. Туранов , Н. П. Чуев // Транспорт: наука, техника и управление. - 2012. - № 7.- С. 13-18.

175. Туранов, Х. Т. Численное моделирование движения грузовых вагонов на подъездных путях промышленных предприятий / Х. Т. Туранов, Н. П. Чуев, О. Ю. Портнова //Транспорт: наука, техника, управление. - 2013. - № 12. -С. 7-14.

176. Тэк, Е. Л. Имитационное моделирование и оценка перерабатывающих способностей элементов транспортного узла Пусан / Е. Л. Тэк, Р. Г. Король

// Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2022. -№ 3(75). - С. 171-180.

177. Угрюмов, А. К. Организация движения поездов на промышленном железнодорожном транспорте / А. К. Угрюмов, А. П. Романов, З. Л. Мирошниченко. - К.; Донецк: Высшая школа, 1986. - 208 с.

178. Усков, Н. С. Организация управления территориальными производственно-транспортными комплексами: Учебник для ВУЗов. - М.: ГУУ, 1999.

- 320 с.

179. Усков, Н.С. Вопросы методологии системной организации транспорта территориально-производственных образований //Тр. ИКТП. - 1976. -Вып.59. - С. 18-94.

180. Форд, Л.Р. Потоки в сетях / Л. Р. Форд, Д. Р. Фалкерсон. - М.: Мир, 1966. -276 с.

181. Формирование множества альтернативных решений по выбору параметров структуры и технологии работы железнодорожных станций / А. А. Кощеев, Е. Н. Тимухина, Н. В. Кащеева [и др.] // Транспорт Урала. - 2022. - №2 2(73).

- С. 65-70.

182. Хабаров, В. И. Создание имитационной модели движения поездов с использованием мультиагентного и дискретно-событийного подходов на примере Западно-Сибирской железной дороги [Текст] / В. И. Хабаров, К. В. Красникова // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. -Омск. - 2017. - № 3 (31). - С. 143-154.

183. Хашев, А. И. Комбинированное имитационно аналитическое моделирование в транспортно-логистических системах / А. И. Хашев, Э. А. Мамаев, А. Н. Гуда // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2022. - № 1(85). - С. 117-125.

184. Цель, задачи, приоритеты транспортной стратегии России на период до 2030 года // М-лы Всеросс. круглого стола «Формирование транспортной стратегии России на период до 2030года». - М., 2008. - 15с.

185. Цифровизация железнодорожного транспорта в России / А. М. Романчиков, В. А. Гросс, Д. В. Ефанов, А. Ю. Васильев // Транспорт Российской Федерации. - 2018. - № 6(79). - С. 10-13.

186. Цурков, Н. С. Методические положения расчета показателей оценки степени удовлетворения потребности отраслей народного хозяйства в грузовых перевозках транспортом общего пользования // Тр. ИКТП. - 1979.

- Вып.74. - С.46-65.

187. Числов, О. Н. Нейро-нечеткое моделирование транспортно-логистических процессов / О. Н. Числов, Н. Н. Лябах, М. В. Бакалов [и др.] // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2022. -№ 10. - С. 23-27.

188. Шайков, С.В. Системный подход в организации перевозочного процесса на железнодорожном транспорте // Вестник Ижевского государственного технического университета. - 2007. - № 3. - С. 177-180.

189. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Мир. - 1978. -215 с.

190. Шеремет, Н. М. Системно-структурная концепция производственных процессов / Н. М. Шеремет // Мир транспорта. - 2005. - Т. 3, № 1(9). - С. 411.

191. Шмулевич, М. И. Информационное взаимодействие промышленного транспорта и предприятий / М. И. Шмулевич, Е. П. Юшкевич. - М.: Транспорт, 1984. - 159 с.

192. Шмулевич, М. И. Особенности нормирования маневровой работы в имитационной модели станции / М. И. Шмулевич, А. Е. Стариков // Мир транспорта. - 2015. - № 5 (60). - С. 198-212

193. Шмулевич, М.И. АСУ промышленного транспорта. - М.: Транспорт, 1976.

- 265 с.

194. Шрамко, А. П. Системный анализ процессов взаимодействия транспорта в регионе и узлах при увеличении грузопотока // Вестник Ростовского

государственного университета путей сообщения. - 2014. - № 1 (53). -С. 100-107.

195. A comprehensive interdisciplinary review of mine supply chain management / L. Zeng, S.Q. Liu, E. Kozan [и др.] // Resources Policy. - 2021. - Т.74. - C.102274.

196. A cyber-physical system and graph-based approach for transportation management in smart cities / M. M. Rathore, S. Attique Shah, A. Awad [и др.] // Sustainability. - 2021. - Т.13, №14. - C.7606.

197. A graph convolutional network model for evaluating potential congestion spots based on local urban built environments / K. Qin, Y. Xu, C. Kang, M.-P. Kwan // Transactions in GIS. - 2020. - Т.24, №5. - C.1382-1401.

198. A Hybrid Genetic Algorithm for Multidepot and Periodic Vehicle Routing Problems / T. Vidal, T.G. Crainic, M. Gendreau [и др.] // Operations Research. -2012. -Т.60, №3. -C.611-624.

199. A macro-micro spatio-temporal neural network for traffic prediction / S. Feng, S. Wei, J. Zhang [и др.] // Transportation Research Part C: Emerging Technologies.

- 2023. - Т.156. - C.104331.

200. A missing traffic data imputation method based on a diffusion convolutional neural network-generative adversarial network / C. Zhang, L. Zhou, X. Xiao, D. Xu // Sensors. - 2023. - № 23. - 9601.

201. A network distance and graph-partitioning-based clustering method for improving the accuracy of urban hotspot detection / P. Zhao, X. Liu, J. Shen, M. Chen // Geocarto International. - 2019. - Т.34, №3. - C.293-315.

202. A new resource-constrained multicommodity flow model for conflict-free train routing and scheduling / G. Caimi, F. Chudak, M. Fuchsberger, M. Laumanns, R. Zenklusen // Transportation Science. - 2011. - Т. 45, № 2. - С. 212-227.

203. A partial-fréchet-distance-based framework for bus route identification / C. Lyu, X. Wu, Y. Liu, Z. Liu // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

- 2022. - Т.23, №7. - C.9275-9280.

204. A rail transit simulation system for multi-modal energy-efficient routing applications / J. Wang, A. Ghanem, H. Rakha, J. Du // International Journal of Sustainable Transportation. - 2021. - Т.15, №3. - C.187-202.

205. A set packing inspired method for real-time junction train routing / R. M. Lusby, J. Larsen, M. Ehrgott, D. M. Ryan //Computers & Operations Research. - 2013.

- Т. 40. - №. 3. - С. 713-724.

206. A trajectory-driven multi-layer spatiotemporal graph neural network for predicting short-term urban traffic state / J. Peng, G. Zhang, T. Wang [и др.] // Journal of Geo-information Science. - 2024. - Т.26, №10. - C.2300-2315.

207. Abar, S. Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-art software / S. Abar, G. K. Theodoropoulos, P. Lemarinier, G. M. O'Hare // Computer Science Review. - 2017. - № 24. - С. 13-33.

208. Accessibility measurement in transportation networks and application to the Seoul bus system / K. Lee, J.S. Park, S. Goh, M. Choi // Geographical Analysis.

- 2019. - Т.51, №3. - C.339-353.

209. Accorsi, L. A fast and scalable heuristic for the solution of large-scale capacitated vehicle routing problems / L. Accorsi, D. Vigo // Transportation science. - 2021.

- № 4 (55). - С. 815-967.

210. Adamko N., Zatko M. Optimised Real-time Yard and Network Management: D 4.2 Yard simulation software for WP6 [Электронный ресурс]. - URL: https://projects.shift2rail.org/dowrioad.aspx?id=ac5f4396-3841-4825-bfbb-4bcb4f91eb55 (дата обращения: 03.04.2025).

211. Adamko, N. Agent based simulation of transportation logistic systems / N. Adamko, A. Kavicka, V. Klima // DAAAM International Scientific Book 2007 / Katalinic. - DAAAM International Publishing, 2007. - C. 407-422.

212. Adaptive spatio-temporal graph learning for bus station profiling / M. Hou, F. Xia, X. Chen [и др.] // ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems. -2024. - Т.10, №3. - C.1-23.

213. Addressing COVID-induced changes in spatiotemporal travel mobility and community structure utilizing trip data: An innovative graph-based deep learning approach / X. Chang, J. Wu, J. Yu [h gp.] // Transportation Research Part A: Policy and Practice. - 2024. - T.180. - C.103973.

214. Advancing complex urban traffic forecasting: A fully attentional spatial-temporal network enhanced by graph representation / G. Li, J. Wang, Z. Zhao [h gp.] // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - 2024. - T.134. - C.104237.

215. Ahuja, R. K. Solving real-life railroad blocking problems / R. K. Ahuja, K. C. Jha, J. Liu //Interfaces. - 2007. - T. 37. - №. 5. - C. 404-419.

216. Ahuja, R. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications / R. Ahuja, T. Magnanti, J. Orlin. - Prentice-Hall, Upper Saddle River, 1993. - 846 c.

217. Alexandrov, A. Agent-based modeling of service maintenance and repair of rolling stock / A. Alexandrov; D. Bannikov, N. Sirina // In IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 403, 2019. - C. 12193.

218. Ali, M. Discrete Choice Models and Artificial Intelligence Techniques for Predicting the Determinants of Transport Mode Choice—A Systematic Review //Computers, Materials & Continua. - 2024. - T. 81, №. 2. - C. 2161-2194.

219. Aliakbari, M. Multiple Train Repositioning Operations in a Railyard Network / M. Aliakbari, J. Geunes // Operations Research Forum. - 2022. - T.3, №4. - C.61.

220. Aliakbari, M. The single train shortest route problem in a railyard / M. Aliakbari, J. Geunes, K.M. Sullivan // Optimization Letters. - 2021. - T.15, №8. - C.2577-2595.

221. An innovative supervised learning structure for trajectory reconstruction of sparse LPR data / W. Li, C. Liu, T. Wang, Y. Ji // Transportation. - 2024. - T.51, №1. -C.73-97.

222. An Optimal Management Model for Empty Freight Railcars in Transport Nodes / A. Rakhmangulov, N. Osintsev, D. Muravev, A. Legusov // Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications. - 2019. - №. 1(2). - C. 51-71.

223. An overview of current challenges and emerging technologies to facilitate increased energy efficiency, safety, and sustainability of railway transport / Z. Kljaic, D. Pavkovic, M. Cipek [и др.] // Future Internet. - 2023. - Т.15, №11. -C. 347.

224. Analysis of spatiotemporal data to predict traffic conditions aiming at a smart navigation system for sustainable urban mobility / K. Kyriakou, K. Lakakis, P. Savvaidis, S. Basbas // Archives of Transport. - 2019. - Т.52, №4. - C. 27-46.

225. Analytical Model for Information Flow Management in Intelligent Transport Systems / A. Terentyev, A. Marusin, S. Evtyukov [и др.] // Mathematics. - 2023. - Т.11, №15. - С. 3371.

226. Anda, C. Transport modelling in the age of big data / C. Anda, A. Erath, P. J. Fourie // International Journal of Urban Sciences. - 2017. - 21(1). - С. 19-42.

227. AnyLogic Simulation Software [Электронный ресурс]. URL: https://www.anylogic.com (дата обращения: 03.08.2024).

228. AnyLogic-Based Discrete Event Simulation Model of Railway Junction / A. Lyubchenko, S. Bartosh, E. Kopytov [и др.] // Cybernetics and Mathematics Applications in Intelligent Systems / R. Silhavy [and others]. - Cham: Springer International Publishing, 2017. - С. 141-149.

229. Aranda, J. A. Mathematical programming model of biodiesel supply chain in Colombia / J. A. Aranda, M. J. Bar'on, I. Huertas, J. A. Orjuela //Ingeniería. -2014. - № 1 (19). - С. 19-49.

230. Archetti C. A survey on matheuristics for routing problems / C/ Archetti, M. G. Speranza // EURO Journal on Computational Optimization. - 2014. - № 2(4). С. 223-246.

231. Arena Simulation Software [Электронный ресурс]. URL: https: //www. rockwellautomation. com/en-us/products/software/arena-simulation. html (дата обращения: 03.08.2022).

232. Azadi, M. A new fuzzy DEA model for evaluation of efficiency and effectiveness of suppliers in sustainable supply chain management context / M. Azadi, M.

Jafarian, R.F. Saen, S.M. Mirhedayatian //Computers & Operations Research. -2015. - № 54. - С. 274-285.

233. Bakdi, A. Testbed scenario design exploiting traffic big data for autonomous ship trials under multiple conflicts with collision/grounding risks and spatiooral dependencies / A. Bakdi, I.K. Glad, E. Vanem // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2021. - Т.22, №12. - C.7914-7930.

234. Bamhart, C. Railroad Blocking: A Network Design Application / C. Barnhart, H. Jin, P. H. Vance // Operations Research. - 2000. - Т. 48, № 4. - С. 603-614.

235. Baugher R. W. Simulation of Yard and Terminal Operations. // Handbook of Operations Research Applications at Railroads / B. W. Patty. - Boston, MA: Springer US, 2015. - С. 219-242.

236. Bazant, M. Simulation-Based Rail Traffic Optimizations Applying Multicriterial Evaluations of Variants / M. Bazant, A. Kavicka, R. Divis, M. Varga // Mendel. - 2019. - № 1(25). - C. 139-146.

237. Because every sensor is unique, so is every pair: Handling dynamicity in traffic forecasting / A. Prabowo, W. Shao, H. Xue [и др.] // IoTDI '23: International Conference on Internet-of-Things Design and Implementation: Proceedings of the 8th ACM/IEEE Conference on Internet of Things Design and Implementation. -New York, NY, USA: ACM, 2023. - C.93-104.

238. Blockchain-empowered digital twins collaboration: smart transportation use case / R. Sahal, S. H. Alsamhi, K. N. Brown [и др.] //Machines. - 2021. - Т. 9. - №. 9. - С. 193.

239. Blum, J. Enhancing intelligent agent collaboration for flow optimization of railroad traffic / J. Blum, A. Eskandarian // Transportation Research Part A: Policy and Practice. - 2002. - Т. 36, №. 10. - С. 919-930.

240. Boost Performance over Your Baseline with Pathmind AI [Электронный ресурс]. - URL: https://www.anylogic.com/features/artificialintelligence/ pathmind/ (дата обращения: 03.08.2022).

241. Borodin, A. Construction of Efficient Railway Operating Domains Based on a Simulation Examination / A. Borodin, P. Kozlov, V. Kolokolnikov, O. Osokin // VIII International Scientific Siberian Transport Forum / Z. Popovic [and others].

- Cham: Springer International Publishing, 2020. - C. 1143-1151.

242. Boulmakoul, A. Mobile object framework and fuzzy graph modelling to boost HazMat telegeomonitoring / A. Boulmakoul, A.E. Bouziri // Transport of Dangerous Goods / ред. E. Garbolino, M. Tkiouat, N. Yankevich, D. Lachtar. -Dordrecht: Springer Netherlands, 2012. - C.119-149.

243. Boysen, N. Resequencing of mixed-model assembly lines: Survey and research agenda / N. Boysen, A. Scholl, N. Wopperer //European Journal of Operational Research. - 2012. - Т. 216, №. 3. - С. 594-604.

244. Bueno-Ferrer, Á. Unveiling the Potential of Metaheuristics in Transportation: A Path Towards Efficiency, Optimization, and Intelligent Management / Á. Bueno-Ferrer, J. De Pablo Valenciano, J. De Burgos Jiménez // Infrastructures. - 2025.

- № 1(10). - С. 4.

245. Büyükozkan, G. Designing a sustainable supply chain using an integrated analytic network process and goal programming approach in quality function deployment / G. Büyükozkan, Q. Berkol // Expert Systems with Applications. - 2011. - № 11 (38). - С. 13731-13748.

246. CAR: The Clean Air Routing algorithm for path navigation with minimal PM2.5 exposure on the move / S. Mahajan, Y.-S. Tang, D.Y. Wu [и др.] // IEEE Access.

- 2019. - Т.7. - C. 147373-147382.

247. Carey, M. A model and strategy for train pathing with choice of lines, platforms, and routes //Transportation Research Part B: Methodological. - 1994. - Т. 28. -№. 5. - С. 333-353.

248. Carey, M. A model, algorithms and strategy for train pathing // M. Carey, D. Lockwood //Journal of the Operational Research Society. - 1995. - Т. 46. - №. 8. - С. 988-1005.

249. Carey, M. Scheduling trains on a network of busy complex stations / M. Carey, I. Crawford //Transportation Research Part B: Methodological. - 2007. - T. 41. -№. 2. - C. 159-178.

250. Cenani, §. Emergence and complexity in agent-based modeling: Review of state-of-the-art research // Journal of Computational Design. - 2021. - № 2(2). - C. 124.

251. Chanchaichujit, J. Sustainable supply chain management: A literature review of recent mathematical modelling approaches / J. Chanchaichujit, Q.C. Pham, A. Tan //International Journal of Logistics Systems and Management. - 2019. - № 4 (33). - C. 467-496.

252. Chen, T. An optimization design of hybrid parking lots in an automated environment / T. Chen, C. Sun // Sustainability. - 2023. - T.15, №21. - C.15475.

253. Chen, Y. Vehicle identity recovery for automatic number plate recognition data via heterogeneous network embedding / Y. Chen, Z. He // Sustainability. - 2020. - T.12, №8. - C. 3074.

254. Cheramangalath, U. Distributed Graph Analytics / U. Cheramangalath, R. Nasre, Y.N. Srikant. - Cham: Springer International Publishing, 2020. - 207 c.

255. Childe, S. J. Sustainable supply chain management: framework and further research directions / S.J. Childe, S.F. Wamba, A. Gunasekaran, R. Dubey, K. Shibin, T. Papadopoulos //Journal of Cleaner Production. - 2017. - № 142. - C. 1119-1130.

256. Christiaens, J. Slack induction by string removals for vehicle routing problems / J. Christiaens, G. V. Berghe // Transportation Science. - 2020. - № 2(54). - C. 417-433.

257. Christofides, N. The vehicle routing problem / N. Christofides, A. Mingozzi, P. Toth // Combinatorial Optimization. - Wiley, Chichester, 1979. - C. 315-338.

258. Clarke, G. Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points / G. Clarke, J.W. Wright // Operations Research. - 1964. - № 12. - C. 568581.

259. Clausen, U. A comparison of North American and European railway systems / U. Clausen, R. Voll // European Transport Research Review, 2013. - T. 5, № 3. - C. 129-133.

260. Clausen, U. Measurement and Optimization of Delivery Performance in Industrial Railway Systems / U. Clausen, M. Rotmann // Efficiency and Innovation in Logistics. Lecture Notes in Logistics, 2014. - C. 109-120.

261. Colombaroni, C. Meta-heuristic aggregate calibration of transport models exploiting data collected in mobility / C. Colombaroni, G. Fusco, N. Isaenko // Case Studies on Transport Policy. - 2023. - № 13. - C. 101039.

262. Coordinate attention enhanced adaptive spatiotemporal convolutional networks for traffic flow forecasting / S. Wei, S. Shen, D. Liu [h gp.] // IEEE Access. -2024. - T.12. - C.140611-140627.

263. Corsano, G. Optimal design for sustainable bioethanol supply chain considering detailed plant performance model / G. Corsano, A.R. Vecchietti, J.M. Montagna //Computers & Chemical Engineering. - 2011. - № 8 (35). - C. 1384-1398.

264. Costa, L. Exact branch-price-and-cut algorithms for vehicle routing / L. Costa, C. Contardo, G. Desaulniers // Transportation Science. - 2019. - № 4 (53). - C. 946985.

265. Cross-modality and equity-aware graph pooling fusion: A bike mobility prediction study / X. Yang, S. He, K.G. Shin [h gp.] // IEEE Transactions on Big Data. - 2024. - C.1-16.

266. Cui, J.-X. Review on short-term traffic flow prediction methods based on deep learning / J.-X. Cui, J. Yao, B.-Y. Zhao // Journal of Traffic and Transportation Engineering. - 2024. - T.24, №2. - C. 50-64.

267. D'Ariano, A. Improving real-time train dispatching: Models, algorithms and applications [PhD thesis] // Delft University of Technology, Delft, The Netherlands. - 2008.

268. Da Silva, C. Environmental monetization and risk assessment in supply chain design and planning / C. Da Silva, A.P. Barbosa-Povoa, A. Carvalho //Journal of Cleaner Production. - 2020. - № 270. - C. 121552.

269. Dean, B. C. Continuous-time dynamic shortest path algorithms // Master's thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1999. - 117 c.

270. Deep learning framework for forecasting en route airspace emissions considering temporal-spatial correlation / J. Wan, H. Zhang, Q. Zhang [et al.] // The Science of the total environment. - 2023. - T. 905. - C.166986.

271. Development of a railway junction simulator for evaluation of control strategies and capacity utilization optimization / S. Shekhar, A. Singh, M. N. Belur, N. Rangaraj // 2019 Fifth Indian Control Conference (ICC). - New Delhi, India: IEEE, 2019. - C. 260-265.

272. Digital Transformation: a Prerequisite and Foundation for Sustainable Development of Mining Operations / M.V. Rylnikova, K.I. Strukov, D.N. Radchenko, E.N. Esina // Mining Industry Journal. - 2021. - №3. - C. 74-78.

273. Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research / A. Fuller, Z. Fan, C. Day, C. Barlow // IEEE Access. - 2020. - № 8. - C. 108952-108971.

274. Digital twins: state-of-the-art and future directions for modeling and simulation in engineering dynamics applications / D. J. Wagg, K. Worden, R. J. Barthorpe, P. Gardner // ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering. - 2020. - T. 6. - №. 3. - C. 030901.

275. Dijkstra, E. W. A note on two problems in connexion with graphs // Numer. Math / F. Brezzi- Springer-Verlag, 1959. - T. 1, № 1. - C. 269-271.

276. Dorfman, M. J. Scheduling trains on a railway network using a discrete event model of railway traffic / M. J. Dorfman, J. Medanic //Transportation Research Part B: Methodological. - 2004. - T. 38. - №. 1. - C. 81-98.

277. Dreyfus S. E. An appraisal of some shortest-path algorithms // Operations Research. - 1969. - № 3(17). - C. 395-412.

278. Dynamic demand-driven bike station clustering / Y.-J. Wang, Y.-H. Kuo, G.Q. Huang [h gp.] // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2022. - T.160. - C. 102656.

279. Dynamic Optimization of Railcar Traffic Volumes at Railway Nodes / A. Rakhmangulov, A. Sladkowski, N. Osintsev [h gp.]: Rail Transport—Systems Approach / nog peg. A. Sladkowski. - Cham: Springer International Publishing, 2017. - C. 405-456.

280. Dynamic spatial aware graph transformer for spatiotemporal traffic flow forecasting / Z. Li, J. Zhou, Z. Lin, T. Zhou // Knowledge-Based Systems. - 2024. - T.297. - C. 111946.

281. Dynamic spatio-temporal interactive clustering strategy for free-floating bike-sharing / Z. Tian, J. Zhou, L. Tian, D.Z. Wang // Transportation Research Part B: Methodological. - 2024. - T.179. - C. 102872.

282. Dynamic-static-based spatiotemporal multi-graph neural networks for passenger flow prediction / J. Ma, J. Gu, Q. Zhou [h gp.] // 2020 IEEE 26th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS): 2020 IEEE 26th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS): IEEE, 122020. - C. 673-678.

283. Edge-locating coloring of graphs / M. Korivand, D.A. Mojdeh, E.T. Baskoro, A. Erfanian // Electronic Journal of Graph Theory and Applications. - 2024. - T.12, №1. - C. 55.

284. Efficient distributed association management method of data, model, and knowledge for digital twin railway / Y. Guo, Q. Zhu, Y. Ding [h gp.] // International Journal of Digital Earth. - 2024. - T.17, №1.

285. Eising, J.W. Towards smart grids: Identifying the risks that arise from the integration of energy and transport supply chains / J.W. Eising, T. Van Onna, F. Alkemade //Applied Energy. - 2014. - № 123. - C. 448-455.

286. El-Sherbeny, Nasser A. The Algorithm of the Time-Dependent Shortest Path Problem with Time Windows // AM. - 2014. - № 5(17). - C. 2764-2770.

287. Estimating the most likely space-time paths, dwell times and path uncertainties from vehicle trajectory data: A time geographic method / J. Tang, Y. Song, H.J. Miller, X. Zhou // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. -2016. - T.66. - C. 176-194.

288. Euler, L. Solutio problem at is ad geometriam situs pertinentis // Commentarii Academia Scientiarum Petropolitanae. - 1741. - № 8. - C. 128-140.

289. Evaluation and prediction of transportation resilience under extreme weather events: A diffusion graph convolutional approach / H.-W. Wang, Z.-R. Peng, D. Wang [h gp.] // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2020.

- T.115. - C. 102619.

290. EVHF-GCN: An emergency vehicle priority scheduling model based on heterogeneous feature fusion with graph convolutional networks / J. Feng, G. Guo, J. Wang [h gp.] // IEEE Access. - 2024. - T.12. - C. 4166-4177.

291. Exploiting the knowledge of dynamics, correlations and causalities in the performance of different road paths for enhancing urban transport management / G. Myrovali, T. Karakasidis, A. Charakopoulos [h gp.] // Decision Support Systems IX: Main Developments and Future Trends / nog peg. P. S. A. Freitas, F. Dargam, J. M. Moreno. - Cham: Springer International Publishing, 2019. - C. 28-40.

292. Exploring intra-urban human mobility and daily activity patterns from the lens of dockless bike-sharing: A case study of Beijing, China / X. Xu, J. Wang, S. Poslad [h gp.] // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.

- 2023. - T.122. - C. 103442.

293. Fang, K. A trip-based network travel risk: definition and prediction / K. Fang, J. Fan, B. Yu // Annals of Operations Research. - 2024. - T. 343. - C. 1069-1094.

294. First specifications of a telegeomonitoring system for the transportation of hazardous materials / A. Boulmakoul, R. Laurini, S. Servigne, M. Idrissi // Computers, Environment and Urban Systems. - 1999. - T.23, №4. - C. 259-270.

295. FlexSim 3D Simulation Modeling and Analysis Software [Электронный ресурс]. - URL: https://www.flexsim.com/ (дата обращения: 03.08.2022).

296. Florian, A. Knowledge-guided local search for the vehicle routing problem / A. Florian, S. Kenneth // Computers & Operations Research. - 2019. - Т. 105. - С. 32-46.

297. Forecasting traffic speed using spatio-temporal hybrid dilated graph convolutional network / L. Zhang, Q. Guo, D. Li [и др.] // Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Transport. - 2024. - Т.177, №2. - C. 80-89.

298. Foresight plus: serverless spatio-temporal traffic forecasting / J. Oakley, C. Conlan, G.V. Demirci [и др.] // GeoInformatica. - 2024. - Т.28, №4. - C. 649677.

299. Foschini, L. On the Complexity of Time-Dependent Shortest Paths / L. Foschini, J. Hershberger, S. Suri// Algorithmica. - 2014. - № 4(68). - С. 1075-1097.

300. Fügenschuh, A. Single-car routing in rail freight transport / A. Fügenschuh, H. Homfeld, H. Schülldorf // Transportation Science. - 2015. - Т. 49. - №. 1. - С. 130-148.

301. Fulkerson, D. R. Expected critical path lengths in PERT networks //Operations research. - 1962. - Т. 10. - №. 6. - С. 808-817.

302. Future train traffic control: control by re-planning / A. Kauppi, J. Wikstrom, B. Sandblad, A. W. Andersson // Rail Human Factors. - Routledge, 2017. - С. 296305.

303. Ganapathy, J. Routing vehicles on highways by augmenting traffic flow network: A review on speed up techniques / J. Ganapathy, F.P. García Márquez, M. Ragavendra Prasad // International Conference on Intelligent Emerging Methods of Artificial Intelligence & Cloud Computing / ред. F. P. García Márquez. -Cham: Springer International Publishing, 2022. - C. 96-105.

304. Gély, L. A multi scalable model based on a connexity graph representation / L. Gély, G. Dessagne, P. Pesneau, F. Vanderbeck // COMPRAIL 2010 / Ed. B. Ning,

C. A. Brebbia: WIT Transactions on The Built Environment. Beijing, China: WIT Press Southampton, UK, 2010. - С. 193-204.

305. Gillet, B. E. Vehicle dispatching - Sweep algorithm and extensions / B. E. Gillet, L. E. Miller, J. G. Johnson // Disaggregation / под ред. L. P. Ritzman [and others]. Dordrecht: Springer Netherlands, 1979. - С. 471-483.

306. Gillett B.E. A heuristic algorithm for the vehicle dispatch problem / B.E. Gillett, L.R. Miller // Operations Research. - 1974. - № 22. - С. 340-349.

307. Golroudbary, S.R. System dynamics model for optimizing the recycling and collection of waste material in a closed-loop supply chain / S.R. Golroudbary, S.M. Zahraee //Simulation Modelling Practice and Theory. - 2015. - № 53. - С. 88-102.

308. Gora, P. Explainability of surrogate models for traffic signal control / P. Gora, D. Bogucki, M.L. Bolum // Explainable Artificial Intelligence for Intelligent Transportation Systems / под ред. A. Adadi, A. Bouhoute. - Boca Raton: CRC Press, 2023. - C. 135-152.

309. Goverde, R. M. P. Punctuality of railway operations and timetable stability analysis [Ph. D. thesis] //Delft University of Technology. - 2005.

310. Goverde, R. M. TNV-Prepare: Analysis of Dutch railway operations based on train detection data / R. M. P. Goverde, I. A. Hansen //Computers in Railways. -2000. - Т. 7. - С. 779-788.

311. Govindan, K. Bi-objective integrating sustainable order allocation and sustainable supply chain network strategic design with stochastic demand using a novel robust hybrid multi-objective metaheuristic / K. Govindan, A. Jafarian, V. Nourbakhsh // Computers & Operations Research. - 2015. - № 62. - С. 112-130.

312. Govindan, K. Impact of supply chain management practices on sustainability / K. Govindan, S.G. Azevedo, H. Carvalho, V. Cruz-Machado //Journal of Cleaner Production. - 2014. - № 85. - С. 212-225.

313. Govindan, K. Two-echelon multiple-vehicle location-routing problem with time windows for optimization of sustainable supply chain network of perishable food

/ K. Govindan, A. Jafarian, R. Khodaverdi, K. Devika //International journal of production economics. - 2014. - № 152. - C. 9-28.

314. Graph-based ahead monitoring of vulnerabilities in large dynamic transportation networks / A. Furno, N.-E. E. Faouzi, R. Sharma, E. Zimeo // PloS one. - 2021. -T. 16, №3. - C. e0248764.

315. Graph-based equilibrium metrics for dynamic supply-demand systems with applications to ride-sourcing platforms / F. Zhou, S. Luo, X. Qie [h gp.] // Journal of the American Statistical Association. - 2021. - T.116, №536. - C. 1688-1699.

316. GSTGAT: Gated spatiotemporal graph attention network for traffic demand forecasting / S. Yao, H. Zhang, C. Wang [h gp.] // IET Intelligent Transport Systems. - 2024. - T.18, №2. - C. 258-268.

317. Guillen-Gosalbez, G. Optimal design and planning of sustainable chemical supply chains under uncertainty / G. Guillen-Gosalbez, I. E. Grossmann //AIChE journal. - 2009. - № 1 (55). - C. 99-121.

318. HD-Net: A hybrid dynamic spatio-temporal network for traffic flow prediction / L. Liu, F. Wang, H. Liu [h gp.] // IET Intelligent Transport Systems. - 2024. -T.18, №4. - C. 672-690.

319. He, S. An integrated dispatching model for rail yards operations / S. He, R. Song, S. S. Chaudhry // Computers & Operations Research. - 2003. - №7(30). - C. 939966.

320. Hoffa-Dabrowska, P. Simulation modeling of the sustainable supply chain / P. Hoffa-Dabrowska, K. Grzybowska // Sustainability. - 2020. - № 15 (12). - C. 6007.

321. Hong, J. Sustainability dimensions and PM 2.5 in supply chain logistics / J. Hong, C. Alzaman, A. Diabat, A.A. Bulgak // Annals of Operations Research. - 2019. -№ 275. - C. 339-366.

322. Huang, X. Prediction of passenger demand for online car-hailing based on spatiotemporal multigraph convolution network / X. Huang, Z. Mao // Journal of Geo-information Scienc. - 2023. - T.25, №2. - C. 311-323.

323. Huang, X.Y. Dynamic models of closed-loop supply chain and robust Hro control strategies / X.Y. Huang, N.N. Yan, R.Z. Qiu // International Journal of Production Research. - 2009. - № 9 (47). - C. 2279-2300.

324. Huang, Y. Component-based light-rail modeling in discrete event systems specification (DEVS) / Y. Huang, M. D. Seck, A. Verbraeck // Simulation. - 2015. - № 12(91). - C. 1027-1051.

325. Hybrid context-aware multimodal routing / D.O. Rodrigues, J.T. Fernandes, M. Curado, L.A. Villas // 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC): 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC): IEEE, 112018. - C. 2250-2255.

326. Improved branch-cut-and-price for capacitated vehicle routing / D. Pecin, A. Pessoa, M. Poggi, E. Uchoa: Integer Programming and Combinatorial Optimization. - Cham: Springer International Publishing, 2014. - C. 393-403.

327. Individual travel knowledge graph-based public transport commuter identification: A mixed data learning approach / S. Hu, J. Weng, Q. Liang [h gp.] // Journal of Advanced Transportation. - 2022. - T.2022. - C. 1-16.

328. Industry 4.0 technologies applied to the rail transportation industry: A systematic review / C. Laiton-Bonadiez, J.W. Branch-Bedoya, J. Zapata-Cortes [h gp.] // Sensors (Basel, Switzerland). - 2022. - T. 22, №7. - 2491.

329. Industry 4.0 ten years on: A bibliometric and systematic review of concepts, sustainability value drivers, and success determinants / M. Ghobakhloo, M. Fathi, M. Iranmanesh [h gp.] // Journal of Cleaner Production. - 2021. - T. 302. - C. 127052.

330. Integrated representation of geospatial data, model, and knowledge for digital twin railway / H. Li, Q. Zhu, L. Zhang [h gp.] // International Journal of Digital Earth. - 2022. - T. 15, № 1. - C. 1657-1675.

331. Integrating yards, network and optimisation models towards real-time rail freight yard operations / R. Licciardello, N. Adamko, S. Deleplanque [h gp.] // Ingegneria Ferroviaria. - 2020. - № 6(75). - C. 417-447.

332. Ivanov, D. Revealing interfaces of supply chain resilience and sustainability: a simulation study // International Journal of Production Research. - 2018. - № 10 (56). - С. 3507-3523.

333. Jabbarzadeh, A. Resilient and sustainable supply chain design: sustainability analysis under disruption risks / A. Jabbarzadeh, B. Fahimnia, F. Sabouhi //International Journal of Production Research. - 2018. - № 17 (56). - С. 59455968.

334. Jain, S. K. Chapter 5 - Systems Analysis Techniques / S. K. Jain, V. P. Singh // Water Resources Systems Planning and Management (Second Edition) / ред. S. K. Jain, V. P. Singh. - Amsterdam: Elsevier, 2024. - C. 279-348.

335. Jakhar, S.K. Performance evaluation and a flow allocation decision model for a sustainable supply chain of an apparel industry // Journal of Cleaner Production. - 2015. - № 87. - С. 391-413.

336. Jha, K. C. New approaches for solving the block-to-train assignment problem / K. C. Jha, R. K. Ahuja, G. Sahin // Networks: An International Journal. - 2008. - Т. 51, №. 1. - С. 48-62.

337. Jiang, W. Graph Neural Network for traffic forecasting: A survey / W. Jiang, J. Luo // Expert Systems with Applications. - 2022. - № 207. - C. 117921.

338. Joffe, A. D. Cross-task cue utilisation and situational awareness in learning to manage a simulated rail control task / A. D. Joffe, M. W. Wiggins // Applied Ergonomics. - 2020. - № 9. - С. 1-9 [103216].

339. Jourdan, L. Hybridizing exact methods and metaheuristics: A taxonomy / L. Jourdan, M. Basseur, E.-G. Talbi // European Journal of Operational Research. -2009. - № 3(199). - С. 620-629.

340. Kalinowski, T. Scheduling of maintenance windows in a mining supply chain rail network / T. Kalinowski, J. Matthews, H. Waterer // Computers & Operations Research. - 2020. - Т.115. - C. 104670.

341. Karuppiah, K. Causality analytics among key factors for green economy practices: Implications for sustainable development goals / K. Karuppiah, B.

Sankaranarayanan, S. M. Ali, A. AlArjani, A. Mohamed // Frontiers in Environmental Science. - 2022. - Т. 10. - С. 933657.

342. Kim, T.S. Graph convolutional network approach applied to predict hourly bike-sharing demands considering spatial, temporal, and global effects / T.S. Kim, W.K. Lee, S.Y. Sohn // PloS one. - 2019. - Т. 14, №9. - С. e0220782.

343. Klimov, A. A. Simulation modeling as a tool to determine the number of tracks in the marshaling yard of a railway station / A. A. Klimov, V. S. Davydov // Непрерывное профессиональное образование: теория и практика: Материалы XI Международной научно-практической конференции, Новосибирск, 07-08 апреля 2022 года. - Новосибирск: Сибирский государственный университет путей сообщения, 2022. - P. 240-250.

344. Knowledge expansion and consolidation for continual traffic prediction with expanding graphs / B. Wang, Y. Zhang, J. Shi [и др.] // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2023. - Т.24, №7. - C. 7190-7201.

345. Kopsidas, A. Identification of critical stations in a Metro System: A substitute complex network analysis / A. Kopsidas, K. Kepaptsoglou // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. - 2022. - Т.596. - C. 127123.

346. Kubal'ak, S. The bike-sharing system in slovakia and the impact of covid-19 on this shared mobility service in a selected city / S. Kubal'ak, A. Kalasova, A. Hajnik // Sustainability. - 2021. - Т.13, №12. - C. 6544.

347. Kumar, A. RFID-enabled process reengineering of closed-loop supply chains in the healthcare industry of Singapore / A. Kumar, S. Rahman // Journal of Cleaner Production. - 2014. - № 85. - С. 382-394.

348. Laporte, G. Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications, Second Edition / G. Laporte, S. Ropke, T. Vidal // Chapter 4: Heuristics for the Vehicle Routing Problem, 2014. - С. 87-116.

349. Large scale multi-GPU based parallel traffic simulation for accelerated traffic assignment and propagation / X. Jiang, R. Sengupta, J. Demmel, S. Williams //

Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2024. - T.169. - C. 104873.

350. Lee, J. Separable contextual graph neural networks to identify tailgating-oriented traffic congestion / J. Lee, S. Lee // Expert Systems with Applications. - 2024. -T. 254. - C. 124354.

351. Lee, Y. A heuristic for the train pathing and timetabling problem / Y. Lee, C. Chen // Transportation Research B. - T. 43, № 8-9. - C. 837-851.

352. Leggieri, V. A matheuristic for the asymmetric capacitated vehicle routing problem / V. Leggieri, M. Haouari // Discrete Applied Mathematics. - 2018. -T.234. - C. 139-150.

353. Lehner, S. Evaluating temporal integration of European air transport / S. Lehner, K. Kölker, K. Lütjens: ICAS 2014. - Bonn: International Council of the Aeronautical Sciences, 2014.

354. Li, C. Multimodal transport demand forecasting via federated learning / C. Li, W. Liu // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2024. - T.25, №5. - C. 4009-4020.

355. Li, C. Simultaneous multimodal demand imputation and forecasting via graph-guided generative network / C. Li, W. Liu, H. Yang // 27th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies: Transport and Equity, HKSTS 2023: Proceedings of the 27th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies, HKSTS 2023: Transport and Equity, 2023. - C. 509-517.

356. Li, Z. Prediction of train arrival delays considering route conflicts at multi-line stations / Z. Li, P. Huang, C. Wen, X. Jiang, F. Rodrigues // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2022. - № 138. - C. 103606.

357. Liang, Y. Bike sharing demand prediction based on knowledge sharing across modes: A graph-based deep learning approach / Y. Liang, G. Huang, Z. Zhao // 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems

(ITSC): 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC): IEEE, 1082022. - C. 857-862.

358. Liang, Y. Cross-mode knowledge adaptation for bike sharing demand prediction using domain-adversarial graph neural networks / Y. Liang, G. Huang, Z. Zhao // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2024. - T.25, №5. -C. 3642-3653.

359. Lin, E. YardSim: A rail yard simulation framework and its implementation in a major railroad in the U.S / E. Lin, C. Cheng // 2009 Winter Simulation Conference - (WSC 2009). - Austin, TX, USA: IEEE,2009. - C. 2532-2541.

360. Lin, S. Computer solutions of the traveling salesman problem // Bell System Technical Journal. - 1965. - T. 44. - C. 2245-2269.