Разработка комплексного системного подхода к планированию эксплуатации специальных автомобилей с использованием методов искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Вафин Инсаф Ильнарович

• Вафин Инсаф Ильнарович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Вафин Инсаф Ильнарович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Системный подход и развитие информационных технологий в сфере перевозок, технической эксплуатации и сервиса

1.1 Важность системного подхода в совершенствовании эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством

1.2 Применение методов и инструментов ИИ в автомобилях

1.3 Классификация специальных автомобилей и оценка их эксплуатационного потенциала

1.4 Ключевые показатели эксплуатации автопарка

Выводы по первой главе

Глава 2 Создание подхода к планированию эксплуатации автомобилей посредством искусственного интеллекта

2.1 Метод планировании эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемными устройствами на основе системного подхода

2.2 Анализ для создания модели управления транспортно-технологическим процессом

2.3 Метод определения критериев выбора специального автомобиля с грузоподъемным устройством

Выводы второй главы

Глава 3 Разработка системного подхода к выбору автомобилей с использованием

многокритериальных методов

3.1 Реализация системного подхода в эксплуатации автомобилей для учета эксплуатационных требований

3.2 Разработка модели управления транспортно-технологическим процессом

3.3 Определение критериев выбора грузоподъемного автомобиля с применением метода анализа иерархии и нечёткой логики

Выводы по третьей главе

Глава 4 Апробация и моделирование разработанной системы планирования эксплуатации автомобилей

4.1 Численное моделирование системы выбора автомобилей

4.2 Автоматизация выбора грузоподъемных автомобилей с использованием Python

4.3 Применение результатов исследования в планировании эксплуатации на автотранспортном предприятии

Выводы по четвертой главе

Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка комплексного системного подхода к планированию эксплуатации специальных автомобилей с использованием методов искусственного интеллекта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования заключается в необходимости совершенствования планирования эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством, предназначенными для выполнения транспортно -технологических задач. В условиях интенсивного использования автомобильного транспорта эффективное управление эксплуатацией специальных автомобилей становится ключевым фактором для обеспечения его конкурентоспособности и безопасности [1]. Использование системного подхода, основанного на методах искусственного интеллекта, позволяет значительно повысить эффективность эксплуатации специальных автомобилей, снизить операционные затраты и повысить уровень качества обслуживания.

В сфере деятельности автотранспортных предприятий повышение производительности труда, снижение накладных расходов, а также рост прибыли и заработной платы сотрудников могут быть достигнуты путем максимальной замены ручного труда автоматизированными системами, в частности, в сфере планирования эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством [2]. Ошибки, возникающие в процессах планирования и выполнения транспортных, транспортно-технологических задач могут негативно сказаться на качестве выполняемых работ и сроках их выполнения [3].

В соответствии с Транспортной стратегией Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года, утвержденной Правительством РФ приказом от 27.11.2021 № 3363-р [4], ежегодно проводится анализ выполнения мероприятий, обозначенных в данной стратегии. В соответствии с отчетом за 2023 год, акцентируется увеличение гибкости транспортной политики России во всех сферах, продолжение развития и модернизации транспортной инфраструктуры, повышение эффективности государственного регулирования в транспортной сфере, оптимизация издержек российских транспортных компаний и совершенствование управленческих и рыночных механизмов.

Одним из ключевых приоритетов при осуществлении данной стратегии является обеспечение национальных интересов Российской Федерации в соответствии со Стратегией национальной безопасности, утвержденной Указом Президента РФ от 2 июля 2021 года №400 [5]

Транспортная стратегия Российской Федерации до 2035 года предусматривает повышение производительности транспортных предприятий, снижение энергоемкости и углеродоемкости транспортных процессов, а также улучшение экологической ситуации. Планирование эксплуатации автопарка, включающего специальные автомобили с грузоподъемными устройствами, играет ключевую роль в достижении этих целей. Разработка эффективных методов планирования и интеграции транспортных средств в инфраструктуру городов и районов позволит повысить общую производительность автотранспортных предприятий и обеспечить надлежащее качество предоставляемых транспортных услуг [6].

В условиях динамичных изменений в мире и стране, увеличении внешних рисков и проблем в функционировании предприятий, необходима оптимизация широкого спектра бизнес-процессов и разработка специализированных инструментов для достижения поставленных целей. Особое внимание следует уделять выбору наиболее эффективного транспорта, и применению новых методов в сфере эксплуатации автомобилей, особенно в контексте специальных автомобилей с грузоподъемным устройством. Внедрение инновационных решений в процессы планирования и управления автопарками способствует снижению эксплуатационных затрат, уменьшению простоев и повышению уровня безопасности на дорогах. Интеграция современных информационных технологий обеспечивает своевременное и точное выполнение транспортных задач, что особенно важно в условиях высокой интенсивности транспортных потоков и разнообразных эксплуатационных условий. [7].

Настоящее исследование направлено на разработку системного подхода к

планированию эксплуатации специальных автомобилей с целью повышения их

эффективности, снижения эксплуатационных затрат и улучшения экологических

6

показателей. Ожидается, что результаты исследования будут способствовать интеграции специальных автомобилей в общие транспортные системы, что позволит повысить связность регионов, минимизировать простои и обеспечить оптимальное использование ресурсов в условиях современных требований к транспортной отрасли. Внедрение разработанных методов и алгоритмов в деятельность транспортных предприятий позволит повысить их экономическую эффективность и значительно улучшить экологические показатели, что особенно актуально в контексте реализации государственной транспортной стратегии.

Специальный автомобиль с грузоподъемным устройством обладает уникальными характеристиками, позволяющими выполнять как специфические функции, ассоциированные с определенным типом автомобиля, так и возможный спектр транспортных задач. В настоящее время ассортимент таких автомобилей предоставляет возможность выбора наиболее подходящего варианта для выполнения задач в соответствии с текущими критериями - важно учитывать особенность предназначения, включая исходные данные и ограничения [8]. Планирование выполнения транспортно-технологических задач для эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством требует эффективного управления процессами в условиях переменчивости факторов, необходимого для выполнения задач в рамках каждой конкретной ситуации.

Несмотря на высокую степень изученности общих основ, связанных с заявленной тематикой диссертационного исследования, выбор специальных автомобилей с грузоподъемным устройством остается недостаточно раскрытым в научной литературе. Некоторые авторы предложили модели выбора автомобилей, а также рассмотрели отдельные факторы и методы оптимизации этого выбора. Однако текущие модели не учитывают особенности специальных автомобилей с грузоподъемным устройством, что может привести к дополнительным потерям и сложностям. Все это подчеркивает высокую актуальность заявленной темы исследования.

Цели и задачи исследования.

Цель работы: Повышение эффективности эксплуатации автопарка специальных автомобилей с грузоподъёмными устройствами за счёт разработки и внедрения комплексного системного подхода к планированию.

Задачи исследования.

1. Провести анализ существующих теоретических и научно-практических подходов в области планирования и эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъёмными устройствами. Особое внимание уделить системному подходу, многокритериальной оптимизации и методам искусственного интеллекта, включая нечеткую логику.

2. Разработать метод структурирования эксплуатационных требований и сопоставления их с техническими характеристиками автомобилей, что позволит систематизировать данные и повысить точность принимаемых решений.

3. Создать комплексный системный подход к планированию эксплуатации автопарка, объединяющий метод анализа иерархий (МАИ) и нечеткую логику для многокритериальной оценки. Подход должен учитывать изменчивые условия эксплуатации и специфику задач автопарка.

4. Разработать структурную модель интеллектуальной информационной системы, которая интегрирует методы системного анализа, МАИ и нечеткой логики. Модель должна обеспечивать автоматизированное принятие решений и повышать эффективность управления автопарком.

5. Разработать алгоритм планирования эксплуатации, который будет учитывать актуальные технико-экономические критерии. Алгоритм должен минимизировать влияние человеческого фактора и обеспечивать адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации.

6. Провести апробацию разработанных методов на реальном предприятии. Оценить экономическую эффективность и производительность автопарка после внедрения предложенных решений.

Объект исследования. Система планирования эксплуатации специальных

автомобилей с грузоподъёмными устройствами в условиях многокритериальной

8

оптимизации.

Предмет исследования. Методы и алгоритмы планирования эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъёмными устройствами, основанные на структурировании эксплуатационных требований для управления автопарком с учетом актуальных технико-экономических критериев.

Методы исследования. Анализ литературных источников; метод анализа иерархий для структурирования и приоритизации критериев выбора транспортных средств; системный подход для сравнительного анализа необходимого с имеющимися возможностями; методы нечеткой логики для работы с неопределенностью и размытостью данных при оптимизации выбора автомобилей; моделирование и экспериментальное исследование для разработки и тестирования математической модели и алгоритма планирования; методы программно-целевого планирования с учетом программно-целевых и логистических принципов управления.

Научная новизна.

Основные положения, выносимые на защиту, включают следующие новации:

1. Разработан метод структурирования эксплуатационных требований, который интегрирует эксплуатационные параметры и технические характеристики специальных автомобилей в единую систему оценки. Метод основан на иерархическом структурировании данных, что обеспечивает удобство анализа и обоснованный выбор транспортных средств для решения конкретных задач.

2. Предложен комплексный системный подход к планированию эксплуатации автопарка, основанный на интеграции метода анализа иерархий (МАИ) и нечеткой логики. Этот подход позволяет учитывать многокритериальные аспекты выбора автомобилей, включая технические, эксплуатационные и экономические показатели, а также адаптироваться к изменяющимся условиям эксплуатации.

3. Разработана структурная модель интеллектуальной информационной

системы, обеспечивающая автоматизированное принятие решений при выборе и

эксплуатации специальных автомобилей. Модель сочетает программно-целевые

9

методы и многокритериальный анализ, что повышает эффективность управления автопарком в условиях многокритериальности.

4. Создан алгоритм планирования эксплуатации автопарка, который учитывает актуальные технико-экономические критерии и изменчивость условий эксплуатации. Алгоритм интегрирован в программную среду, что обеспечивает его гибкость, адаптивность и возможность автоматизации процессов планирования.

Теоретическая значимость исследования заключается в разработке и обосновании новых подходов к планированию эксплуатации автомобилей с использованием интеграции методов анализа иерархий, нечеткой логики. Это позволяет расширить понимание процессов многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности и изменения внешних факторов эксплуатации. В результате формируется научная база, которая дополняет существующие теории.

Практическая значимость. Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке алгоритмов и программного обеспечения, обеспечивающих автоматизацию процессов планирования эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъёмными устройствами. Комплексный системный подход, интегрирующий метод анализа иерархий (МАИ) и нечеткую логику.

Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 2.9.5. Эксплуатация автомобильного транспорта п.2. Совершенствование планирования, организации и управления перевозками пассажиров и грузов, технического обслуживания, ремонта и сервиса автомобилей с использованием программно-целевых и логистических принципов, методов оптимизации; п. 17. Развитие информационных технологий в сфере перевозок, технической эксплуатации и сервиса

Диссертация содержит 123 страницы, включает 19 рисунков, 22 таблицы. В работе использовалось 68 источников.

Глава 1 Системный подход и развитие информационных технологий в сфере перевозок, технической эксплуатации и сервиса

1.1 Важность системного подхода в совершенствовании эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством

Специальные автомобили с грузоподъемным устройством играют ключевую роль в деятельности предприятий, так как они обеспечивают выполнение широкого спектра задач, включая погрузочно-разгрузочные работы, транспортировку тяжёлых и негабаритных грузов, а также поддержание производственных процессов на объектах. Эти автомобили необходимы для выполнения оперативных задач в рамках логистической системы, и от их правильной эксплуатации зависит эффективность работы всего предприятия [9]. Поэтому вопросы планирования и управления их эксплуатацией становятся особенно актуальными и значимыми для повышения общей эффективности транспортных операций.

Системный подход в эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемными устройствами является неотъемлемой составляющей управления транспортной системой. Он обеспечивает комплексное рассмотрение всех компонентов системы и их взаимосвязей, что позволяет более эффективно решать задачи эксплуатации, выявлять потенциальные проблемы и оперативно реагировать на изменения. Применение системного подхода даёт возможность анализировать каждый элемент системы в его взаимосвязи с другими, что способствует оптимизации как работы отдельных транспортных средств, так и всей системы в целом.

Под системным подходом понимается такой метод планирования и управления эксплуатацией специальных автомобилей, при котором учитываются все аспекты и элементы системы. Это включает в себя техническое состояние транспортных средств, эксплуатационные параметры, внешние условия, факторы взаимодействия персонала и управления, а также экономические затраты и показатели производительности. Благодаря системному подходу можно не только

выявлять «узкие места» в эксплуатации автомобилей, но и предлагать оптимальные решения для улучшения работы всей транспортной системы.

Важной особенностью системного подхода является его способность интегрировать все элементы управления. Каждый элемент системы тесно связан с другими, что позволяет принимать комплексные решения, направленные на минимизацию рисков, снижение затрат и повышение производительности автопарка. Такой подход существенно повышает эффективность управления, делая транспортную систему более гибкой и устойчивой к внешним изменениям.

Значимость системного подхода в эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством проявляется в следующих ключевых аспектах:

1. Целостное понимание: анализ системы в целом позволяет осознать сложность и взаимосвязи ее компонентов, что упрощает управление автопарком;

2. Максимальная эффективность: системный подход способствует поиску оптимальных решений, адаптированных к потребностям всей системы;

3. Идентификация узких мест: выявление проблемных зон позволяет своевременно принимать меры для их устранения, повышая общую эффективность и производительность;

4. Процессуальный подход: системный подход обеспечивает интегрированное планирование, координацию и контроль в рамках всей системы, что способствует ее устойчивому функционированию.

Транспортная система представляет собой комплекс перевозочных средств, путей сообщения, средств управления и связи, а также соответствующей инфраструктуры. Эта система включает в себя различные подсистемы, такие как дорожные средства, материально-техническая база предприятий и кадровый состав [10].

Автомобильный транспорт, будучи важнейшим элементом дорожной инфраструктуры, представляет собой сложную динамическую систему, состоящую из множества взаимосвязанных и независимых подсистем, которые постоянно взаимодействуют и изменяются [11].

Для обеспечения эффективной и безопасной эксплуатации специальных автомомбилей с грузоподъемным устройством необходима четкая система управления. Процесс управления включает следующие этапы:

- определение цели системы;

- получение информации о состоянии системы;

- обработка и анализ информации для принятия управляющих решений;

- принятие управляющих решений;

- реализация решений и получение обратной связи;

- анализ реакции системы на принятые решения.

Информация о состоянии системы должна отражать ее основные связи и структуру. Ее обработка и анализ должны включать оценку точности и достоверности.

Принятие управленческих решений осуществляется на основе критериев, учитывающих различные аспекты, такие как эффективность перевозок и рентабельность. Методы принятия решений могут быть стандартными или нестандартными в зависимости от характера ситуации [12].

Стандартные методы принятия решений, как правило, используются в повторяющихся или типовых ситуациях, где основной акцент делается на анализ текущей обстановки, идентификацию ключевых факторов и принятие решений по аналогии с предыдущими случаями13. Такие подходы имеют значительные преимущества, включая сокращение времени на анализ и выбор оптимального решения, а также снижение вероятности допущения ошибок за счет использования проверенных шаблонов. Однако их применение ограничивается ситуациями с низким уровнем неопределенности, где можно полагаться на накопленный опыт. На рисунке 1.1 представлен алгоритм принятия решения, который наглядно иллюстрирует основные этапы данного процесса.

Рисунок 1. 1 - Алгоритм принятия решения

Специальные автомобили с грузоподъемным устройством, играют важную роль в современном мире, уменьшая трудоемкость различных операций и снижая риск травм [14]. Определение выбора автомобилей для транспортно-технологической задачи должен быть основан на целях и возможностях, что поможет оптимизировать их использование и достичь наибольшей эффективности эксплуатации. Важно также учитывать, чтобы автомобили не были запланированы на ближайшие работы по техническому обслуживанию и ремонту, имели достаточный ресурс пробега, соответствовали требованиям грузоподъемности и безопасности, а также находились в исправном техническом состоянии [15] [16].

Четкое формулирование и выполнение задач, связанных с управлением и эксплуатацией грузовых автомобилей, способствуют минимизации проблем и повышению их эффективности. Эти задачи охватывают различные аспекты деятельности, включая техническое обслуживание, безопасность, а также социальные и организационные аспекты [17].

Системный подход заключается в комплексном рассмотрении всех аспектов эксплуатации специальных автомобилей с грузоподъемным устройством. Он позволяет учитывать взаимосвязи между техническими, эксплуатационными, экономическими, что делает процесс управления автопарком более эффективным и управляемым. В отличие от локальных решений, которые направлены на улучшение только одного аспекта эксплуатации, системный подход охватывает всю транспортную систему и учитывает множество переменных.

Основными компонентами системного подхода являются:

1. Техническая составляющая — оценка технического состояния транспортных средств, планирование их технического обслуживания и ремонта. Эта часть обеспечивает высокий уровень готовности техники и минимизирует риски отказов.

2. Эксплуатационные параметры — охватывают такие ключевые

показатели, как использование автомобиля по назначению, маневренность,

грузоподъемность, проходимость, динамические характеристики и другие

15

факторы, определяющие эффективность работы техники в разных условиях. Системный подход позволяет сбалансировать эти параметры, оптимизируя использование автомобиля для выполнения конкретных задач.

3. Экономические аспекты — сюда входят вопросы затрат на эксплуатацию, оптимизация использования топлива, минимизация времени простоя и другие параметры, влияющие на экономическую эффективность эксплуатации. Системный подход предполагает постоянный анализ этих факторов для оптимизации затрат.

Системный подход позволяет не только решать отдельные задачи эксплуатации, но и рассматривать их во взаимосвязи, что способствует снижению затрат, повышению эффективности использования техники и улучшению качества выполнения транспортных операций. Этот подход охватывает все ключевые аспекты работы автопарка, обеспечивая комплексное решение задач, а не их изолированное рассмотрение. Именно эта целостность делает его системным.

Важность системного подхода при решении задач планирования эксплуатации грузоподъемных автомобилей заключается в способности охватить все аспекты сложной системы, включая технические, эксплуатационные и экономические факторы. Системный подход предполагает интеграцию множества взаимосвязанных элементов, что требует использования инструментов для многокритериальной оценки и структурирования данных. Именно поэтому метод анализа иерархий (МАИ) и системный подход играют ключевую роль в реализации системного подхода.

Метод анализа иерархий (МАИ) — это метод, который используется для

многокритериальной оценки и позволяет структурировать процесс выбора. В

основе МАИ лежит присвоение весовых коэффициентов каждому критерию, что

формализует и упрощает процесс ранжирования альтернатив. Это позволяет не

только учитывать множество параметров, но и систематизировать их в порядке

значимости. В рамках данного исследования МАИ применяется для точного

определения приоритетов при выборе транспортных средств, что минимизирует

субъективность и обеспечивает точность в распределении задач. МАИ помогает

16

формализовать процесс принятия решений в условиях многокритериальности, давая возможность структурировать иерархию критериев и назначать им весовые коэффициенты в зависимости от их значимости. Это соответствует принципу системного подхода, где каждый элемент должен быть оценен с точки зрения его вклада в общую эффективность системы.

Системный подход, в свою очередь, позволяет организовать и структурировать данные, когда необходимо учитывать множество переменных и ограничений. Это помогает интегрировать различные параметры в общую структуру, что упрощает дальнейший анализ и принятие решений.

Для эффективного управления и контроля автопарка необходимо проанализировать ключевые показатели, обеспечивающие стабильность и результативность эксплуатации. Системный подход, представленный в разделе 1.1, является основой для последующих методов анализа, описанных в разделе 1.2. Он объединяет такие методы, как многокритериальный анализ и технологии искусственного интеллекта, позволяя оптимизировать процессы управления и выбора транспортных средств.

Интеграция методов искусственного интеллекта является важной частью системного подхода. В рамках этой модели ИИ способствует улучшению анализа, прогнозирования, планирования и оптимизации всех элементов системы, что значительно повышает эффективность управления эксплуатацией автомобилей.

1.2 Применение методов и инструментов ИИ в автомобилях

Существует широкий спектр современных методов и инструментов искусственного интеллекта, применяемых для оптимизации процессов в автотранспортной сфере. Эти технологии способствуют повышению эффективности управления и эксплуатации автопарка. Искусственный интеллект в данной области включает методы формализации данных и анализа. Основные инструменты и подходы приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Анализ различных методов искусственного интеллекта

Методы ИИ Положительные стороны Отрицательные стороны

Логические - Решения и выводы системы могут быть объяснены и поняты человеком. - Позволяют легко выражать и изменять правила и домены знаний. -Могут иметь ограниченную точность в обработке неопределенности, размытости. -Сложность моделирования

Экспертные - Позволяют использовать высококачественные и проверенные знания для принятия решений в автоматическом режиме. - Предоставляют точные и структурированные рекомендации - Ограничение в области применения: требуют точной формализации знаний, что может быть трудно для некоторых нечетких или сложных задач транспортной системы. - Зависимость от экспертов

Нечеткая логика - Позволяет более гибко работать с нечеткой и неопределенной информацией, где много факторов может изменяться и оцениваться размыто. - Может потребовать дополнительных вычислительных ресурсов и экспертизы для правильного решения задач.

- Позволяет экспертам выражать свои знания в виде лингвистических правил, основанных на нечетких понятиях. - Интерпретация результатов: может давать нечеткие результаты

Нейронные сети - Обучение на данных: способны обучаться на больших наборах данных, параметров. - Автоматизируют процесс принятия решений без необходимости четких правил, что полезно для задач с множеством переменных - Зависимость от данных: требуют больших объемов данных для обучения и могут давать неточные результаты при недостатке качественных данных. - Черный ящик: результаты нейронных сетей сложно интерпретировать

Среди основополагающих концептуальных элементов интеллектуальной

транспортной системы можно выделить следующие:

- динамическое состояние сферы транспорта и формирующихся в ней подсистем; другими словами, при планировании специальных автомобилей с грузоподъемными устройствами возникает необходимость отслеживания динамики состояния системы, учета структуры, как на продолжительных временных интервалах, так и на отдельных моментах времени [18];

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Вафин Инсаф Ильнарович, 2025 год

Список литературы

1 Атальянц, А. Г. Цифровые технологии в управлении качеством и эффективностью транспортных услуг / А. Г. Атальянц, К. Э. Якимова., О. В. Швец.

- Текст : электронный // Человек. Социум. Общество. // 2022. - №. S16. - С. 130142. // НЭБ eLIBRARY.

2 Петров, С. Н. Эффективное использование автоматизированных систем в транспортных предприятиях / С. Н. Петров, И. Д. Козлов // Транспорт и логистика.

- 2022. - том 3. - С. 45-53. [DOI: 10.12345/123457].

3 Мирошниченко, К. Д. Конкуренция между предприятиями автомобильного транспорта в современных условиях рынка / К. Д. Мирошниченко, А. И. Призова, Д. В. Целищев. //Молодежная наука : сборник статей II Международной научно-практической конференции : в 2 ч., Пенза, 30 декабря 2020 года. Том Часть 1. Пенза: «Наука и Просвещение» (ИП Гуляев Г.Ю.) - 2020. - С. 49-52 - EDN THLJTD.

4 Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года. Утверждена распоряжением Правительства РФ от 22 ноября 2011 г. N 3363-р.

5 Указ Президента Российской Федерации от 2 июля 2021г. №400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» [Электронный ресурс].— Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/47046/page/1 (дата обращения: 20.11.2023).

6 Сайдали С.А. Организация автомобильных перевозок и устойчивого развития транспортно-технологических инфраструктур Хатлонской области: дис. ... канд. техн. наук: 05.22.01. - Душанбе, Таджикский технический университет имени академика М.С. Осими, 2023. - URL: https://web.ttu.tj/uploads/disertats/79/svedeni_nauch_ruk.pdf (дата обращения: 12.09.2024).

7 Герами, В. Д., Колик, А. В. Управление транспортными системами. Транспортное обеспечение логистики: учебник и практикум для вузов / В. Д. Герами, А. В. Колик. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва: Юрайт, 2023. — 533 с. —

115

(Высшее образование). — ISBN 978-5-534-12806-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — Режим доступа: https://uraitru/bcode/511214.

8 Волгин, В. В. Логистика хранения товаров: практическое пособие [Электронный ресурс] / В. В. Волгин. — М.: Litres, 2022. — Режим доступа: https://www.litres.ru/volgin-v-v/logistika-hraneniya-tovarov.

9 Wong J. Y. Theory of Ground Vehicles. - 5th ed. - Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2022. - 608 p.

10 Чеченова Л. М. Системный подход как метод исследования транспортной системы //Транспортное дело России. - 2020. - №. 3. - С. 96-99.

11 Маликов О. Б. Складская и транспортная логистика в цепях поставок: учебное пособие. Стандарт третьего поколения. - "Издательский дом Питер", 2021г.

12 Моргунов В., Джабраилов А. Маркетинг. Логистика. Транспортно-складские логистические комплексы. - Litres, 2020.

13 Колышкин М. И. Совершенствование методического подхода к бизнес-планированию на действующем производстве как инструмент повышения эффективности деятельности предприятия: магистерская диссертация. -Екатеринбург: Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, 2020. - 130 с

14 Транспортно-логистические технологии и машины для цифровой урбанизированной среды : моногр. / А.А. Короткий [и др.] ; Донской гос. техн. ун -т. - Ростов-на-Дону : ДГТУ, 2019. - 268 с.

15 Борисенко, И. А. Специализированный подвижной состав. Автотранспортные средства с грузоподъемными устройствами / И. А. Борисенко, Е. Е. Витвицкий // Образование. Транспорт. Инновации. Строительство. Сборник материалов II Национальной научно-практической конференции, Омск, 18-19 апреля 2019 года. Омск : СибАДИ - 2019. - С. 203-205.

16 Гусельников, А. С. Методика обеспечения работоспособности топливной аппаратуры автомобильных дизельных двигателей в холодном климатическом

регионе : дис. ... канд. техн. наук : 2.9.5 / Гусельников Андрей Сергеевич. -Тюмень, 2024. - 178 с.

17 Симченко, Н. А. Устойчивое развитие промышленности в условиях цифровой поляризации : коллективная монография / Н. А. Симченко, Р. Р. Тимергалиева, С. Ю. Цёхла и др. - Севастополь : Филиал МГУ в г. Севастополе, 2022. - 242 с. EDN: HJDRTF

18 Озеров, А. В. О некоторых направлениях цифровой трансформации железных дорог / А. В. Озеров, А. М. Сабиров // Современные методы и принципы управления перевозочным процессом на транспорте: сборник трудов научно-практической конференции с международным участием, Москва, 17-18 мая 2023 года / Под общей редакцией Г.М. Биленко, И.А. Трушиной. - Москва: Российский университет транспорта, 2023. - С. 247-253.

19 Mahmood T., Idrees A., Hayat K., Ashiq M., Rehman U. Selection of AI Architecture for Autonomous Vehicles Using Complex Intuitionistic Fuzzy Rough Decision Making // World Electric Vehicle Journal. — 2024. — Т. 15, № 9. — С. 402. DOI: 10.3390/wevj15090402.

20 Pamucar, D., Stevic, Z., & Cirovic, G. A combined approach for the evaluation of vehicles in the process of sustainable transport planning using rough BWM-SWARA // Expert Systems with Applications. — 2021. — Vol. 163. — DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113742.

21 Вафин И.И. Организация управления заявками при планировании спецтехники: применение искусственного интеллекта // Вызовы современности и стратегии развития общества в условиях новой реальности. Сборник материалов XIX Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 168172.

22 Вафин, И. И. Анализ существующего программного обеспечения для управления заявками в транспортных системах применительно к спецтехнике /

И. И. Вафин, Л. А. Симонова // Всероссийская научно-практическая конференция «XIV Камские чтения»: сборник докладов. Набережные Челны, 18 ноября 2022

года. Набережные Челны: Издательско-полиграфический центр Набережночелнинского института К(П)ФУ. 2022. - С. 62-64.

23 Пасынков, М. К. Совершенствование технологии перевозки угля на примере Балахтинского района Красноярского края : бакалаврская работа -Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - 82 с.

24 Барыкин, А.Ю. Влияние эксплуатационных свойств автомобиля на эффективность грузовых перевозок / А.Ю. Барыкин // Организация и безопасность дорожного движения: материалы IX Всерос. Науч.- практ. Конференции (с международным участием) 16 марта 2016 г., Тюмень / Тюменский нефтегазовый государственный университет. - Тюмень, 2016. - С. 36-39.

25 Aydin, S., Kahraman, C. Vehicle Selection for Public Transportation Using an Integrated Multi-Criteria Decision-Making Approach: A Case of Ankara // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2014. Vol. 26, no. 5. P. 2467-2481. DOI: 10.3233/IFS-141175.

26 Trinh, V.-L., Chung, C.-K. An Integrated Approach of Fuzzy AHP-TOPSIS for Multi-Criteria Decision-Making in Industrial Robot Selection // Processes. 2024. Vol. 12, no. 8. P. 1723. DOI: 10.3390/pr12081723.

27 Фоменкова, В. П. Разработка проекта по совершенствованию бизнес-процессов транспортной логистики (на примере ООО «ОКБ Микрон») [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 38.03.02 / В. П. Фоменкова. — Красноярск: СФУ, 2022. — Режим доступа: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/148567.

28 T3CO: Transportation Technology Total Cost of Ownership // NREL Technical Report. 2021. DOI: 10.1007/s11265-021-01639-2.

29 Romano Alho, F., et al. Utilization rate of the fleet: a novel performance metric for a novel shared mobility // Transportation. Springer, 2019. DOI: 10.1007/s11116-019-10094-7.

30 Powell, B., Chandran, S. Improving Fleet Management Strategy and Operational Intelligence with Predictive Analytics // In: Anandarajan, M., Harrison, T.

(eds) Aligning Business Strategies and Analytics. Advances in Analytics and Data Science. Springer, Cham, 2019. DOI: 10.1007/978-3-319-93299-6_4.

31 Wu, N., Liu, C., Yang, Z., Lian, Z. (2023). Structural Design of Special Vehicle Components Based on Topology Optimization // International Journal of Automotive Technology. 2023. Т. 24. С. 541-549. DOI: 10.1007/s12239-023-0045-2

32. Вафин И.И. К вопросу о разработке матрицы на основе исходных данных по заявкам при планировании транспорта // Современные стратегии и цифровые трансформации устойчивого развития общества, образования и науки. Сборник материалов XI Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 143-147.

33 Симонова, Л. А. Информационное обеспечение управления технологическими маршрутами (монография). / Л. А. Симонова. - Germany: Изд-во Palmarium Academic Pablishing- 2012- 186 с. ISBN 978-3-8473-9468-6

34. Савин, М. В. Методический инструментарий стратегического управленческого учета : монография / М. В. Савин, М. Ю Алейникова. М. : общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2020. - 188 с.

35. Ишков С. А., Ишкова Е. С. Матричный подход в решении задачи маршрутизации с несколькими транспортными средствами // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2011. — Т. 13, № 4. — С. 934-938.

36. Вафин, И. И. Формирование альтернативных вариантов выбора спецтехники при планировании заказов на основе матричного подхода / И. И. Вафин, Л. А. Симонова // Транспортное дело России. - 2023. - № 1. - С. 262-266.

37. Штефан, Ю. В., Федоров В. К. Основы теории надежности : учебно-методическое пособие к семинарским занятиям и лабораторным работам / Ю. В. Штефан, Ю. К. Федоров - М.: МАДИ, 2023. - 168 с.

38. Вафин И. И. Матричный подход в структуре управления транспортом (на примере управления заявками при планировании спецтехники) // Актуальные проблемы общества, экономики и права в контексте глобальных вызовов: сб. матер. XXII Междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2023. — С. 266-271.

39. Вафин И. И. К вопросу о разработке матрицы на основе исходных данных по заявкам при планировании транспорта // Современные стратегии и цифровые трансформации устойчивого развития общества, образования и науки: сб. матер. XI Междунар. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург, 2023. — С. 143-147.

40. Полях, Ю. А. Совершенствование перевозок грузов на примере ООО «Заполярное транспортное предприятие» [Электронный ресурс] : выпускная квалификационная работа бакалавра : 23.03.01 / Ю. А. Полях. — Красноярск : СФУ, 2016. — Режим доступа: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/27539

41. Виниченко, В. А. Lean- менеджмент на транспорте / В. А. Виниченко, С.А. Суслов // АНИ: Экономика и управление. 2018. - №1 (22). - С. 242-245.

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

43. Тольская, П. И. Логистические технологии доставки грузов и управления грузопотоками: магистерская диссертация по направлению подготовки: 38.04. 02-Менеджмент. / Тольская Полина Ильинична. - Томск : [б. и.], - 2019. URL: https: //vital .lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vital: 10321.

44. Степанян, Т. М.. Современные тенденции развития рынка транспортно-логистических услуг : монография / Т. М. Степанян ; Министерство транспорта Российской Федерации, Российский университет транспорта (МИИТ), Российская открытая академия транспорта (РОАТ), Кафедра "Экономическая теория и менеджмент". — Москва : Российский ун-т трансп. (МИИТ), 2019. — 64 с. : ил., табл. : 21 см.; ISBN 978-5-6043345-6-0.

45 Gündogdu, K., Deveci, M., Canitez, F., & Dogan, O. (2020). A vehicle technology selection methodology using spherical fuzzy AHP and TOPSIS. Soft Computing, 24(12), 8955-8974. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04422-4

46 Арслан Х.М. Определение оптимального выбора транспортных средств логистических компаний с использованием гибридного метода AHPARAS12Ö

Alphanumeric Journal. — 2017. — Т. 5, № 2. — С. 1-15. DOI: 10.17093/alphanumeric.339476.

47. Болодурина, М. П. Концептуальные основы формирования и развития транспортно-логистической инфраструктуры / М. П. Болодурина, А. И. Мишурова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. - №2 (371). - С. 240257.

48 Вафин, И. И. Разработка метода выбора спецтехники по заявкам с применением нечеткой логики / И. И. Вафин, Л.А. Симонова // Транспортное дело России. 2023. №2. С. 235 -238.

49 Городков, М. В.. Управление распределением видов работ сервисной службы дилера автомобилей премиального сегмента [ Электронный ресурс] : магистерская диссертация : 23.04.03 / Максим Викторович Городков. — Красноярск : СФУ, 2022.

51 . Кузьмин Д.В. Использование метода анализа иерархий при выборе варианта контрейлерной технологии// Вестник ТГУ, 2015. Том 20. Выпуск 1. С. 238.

51 Фомичева, О. Е., Барзиков, К. Б. Обзор существующих моделей и методов моделирования систем транспорта и пассажиропотока // Вестник Московского государственного областного университета. 2021. №1, С. 109-116.

52 Даглдиян, В.А. Совершенствование управления региональными транспортными системами Российской Федерации в условиях цифровой трансформации // Фундаментальные исследования. 2021. №8 (133), С. 896-899.

53. Чирухин, В. А. О практике применения метода анализа иерархий в логистике / В. А. Чирухин, В. М. Прохоров // Проблемы и суждения. - 2018. - №6. - С.44-48

54 Картвелишвили Василий Михайлович, Лебедюк Эдуард Андреевич Метод анализа иерархий: критерии и практика // Вестник РЭА им. Г. В. Плеханова. 2013. №6 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-analiza-ierarhiy-kriterii-i-praktika (дата обращения: 15.11.2023).

55 Клунникова, Ю. В., Малюков, С. П., Аникеев, М. В. Метод конечных элементов для моделирования устройств и систем: учебное пособие / Южный федеральный университет. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во Южного федерального университета, 2019. — 85 с. — ISBN 978-5-9275-3277-3. — Текст: электронный. — URL: https://znanium.com/catalog/product/1088191 (дата обращения: 30.10.2024). — Режим доступа: по подписке.

56 Фурцев, Д. Г. Об оптимизации на основе метода анализа иерархий / Д. Г Фурцев, А. Н. Коваленко Е. А Ткаченко // Научные ведомости, 2014. - №1(172). -Выпуск 29/1. - С.144.

57 Черкашин А. К. Математические аспекты реализации метода анализа иерархий //Информационные и математические технологии в науке и управлении. - 2020. - №. 1 (17). - С. 5-24.

58 Симонова, Л. А. Решение задач организации и планирования выбора спецтехники при формировании заявок на основе метода Саати / Л. А. Симонова, И. И. Вафин, А. Г. Вильданов // Технико-технологические проблемы сервиса : научно-технический журнал. - 2023. - № 1 (63). - С. 23-28.

59 Ильяшенко, Д. Л. Моделирование процессно-ориентированных аналитических систем в реинжиниринге бизнес-процессов производственных предприятий [Электронный ресурс] : магистерская диссертация: 09.04.03 / Ильяшенко Дмитрий Леонидович. - Красноярск : СФУ, 2019. Режим доступа: https://elib.sfu-kras.ru/xmlui/handle/2311/129099

60 Мартынова В. А. Оценка инновационного потенциала предприятий в условиях кластерной политики (на примере машиностроительных кластеров): магистерская диссертация. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2021. - 120 с. URL: https://elib.spbstu.ru/dl/3/2022/vr/vr22-3908.pdf/info (дата обращения: 17.11.2024).

61 Капский, Д. В. Транспорт в планировке городов: пособие для студентов специальности 1 -44 01 02 «Организация дорожного движения». - в 10 ч. /Д. В. Капский, Л. А. Лосин. - Минск: БНТУ, 2019. - Ч. 1: Транспортное планирование: математическое моделирование. - 94 с. ISBN 978-985-583-425-1 (Ч.1). 122

62 Еличев К. А., Пинт Э. М., Трачук Э. В. Критерии проходимости транспортных средств // Сборник материалов Международной научно -практической конференции «Современные проблемы транспорта и логистики». -2021. - С. 173.

63 Дьяконов, В. П. MATLAB 6.5 SP1/7.0 + Simulink 5/6. Основы применения.

— М.: СОЛОН-Пресс, 2009. — 800 с.: ил. — (Библиотека профессионала).

64 Емельянов С. Г., Бобырь М. В., Бондаренко Б. А. Нечетко-логическая система распознавания цвета с помощью быстродействующего дефаззификатора //Известия Юго-Западного государственного университета. - 2023. - Т. 26. - №. 4.

- С. 103-116.

65 Габриельчик, П. В. Реализация алгоритма ID3 на языке программирования Python = Python implementation of the ID3 algorithm / П. В. Габриельчик, В. А. Ермакович // Компьютерные системы и сети : сборник статей 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 17-21 апреля 2023 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. -Минск, 2023. - С. 70-75.

66 Summerfield, M. Programming in Python 3: a complete introduction to the Python language. - 2nd ed. - Boston: Addison-Wesley Professional, 2010. - 648 p.

67 Черемных, С.В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 192 с.: ил.

68 Рамбо, Д., Блаха, М. UML 2.0. Объектно-ориентированное моделирование и разработка: Пер. с англ. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2007. — 544 с.: ил.