Projekt i implementacja systemu wspomagania decyzji dla zarządzania kryzysowego transportem miejskim

• Autorzy: Wiśniewski P.

Warianty tytułu

EN

Design and implementation of a decision support system for urban transport crisis management

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Miejski transport publiczny narażony jest na wiele czynników wewnętrznych oraz zewnętrznych, które mogą zakłócić jego funkcjonowanie. Sytuacja ta dotyczy szczególnie komunikacji szynowej, która ze względu na konieczność korzystania z rozbudowanej infrastruktury charakteryzuje się mniejszą elastycznością w wyznaczaniu tras. W artykule przedstawiono rozwiązanie wspomagające bieżące zarządzanie komunikacją tramwajową, ze szczególnym uwzględnieniem sytuacji kryzysowych. Prowadzone rozważania obejmują przede wszystkim analizę działania komunikacji miejskiej, dobór odpowiedniej reprezentacji matematycznej wraz z dostosowaniem jej do warunków rzeczywistych, sformułowanie wskaźnika jakości oraz algorytmów poszukiwania rozwiązania, a także utworzenie aplikacji wykorzystującej opisane wcześniej rozwiązania. Zastosowany model formalny sieci oparty został na grafie mieszanym, w którym wierzchołki odpowiadają punktom decyzyjnym, podczas gdy krawędzie reprezentują poszczególne odcinki torów. Ponadto model matematyczny zawiera także wskaźnik jakości wykorzystywany w celu wyznaczenia rekomendowanej trasy alternatywnej oraz zbiór ścieżek zabronionych, które nie mogą zostać wytyczone w rzeczywistych warunkach ze względu na specyfikę układu torowego. Zaprojektowany w ramach prowadzonych prac system wspomagania decyzji został przewidziany jako narzędzie wsparcia dla osób odpowiedzialnych za bieżące utrzymanie ruchu pojazdów transportu publicznego. Proponowana aplikacja zawiera dane modelu zapisane w zestawie plików źródłowych i umożliwia wykorzystanie jednego z czterech algorytmów, które mogą być użyteczne w przypadku wystąpienia sytuacji kryzysowej.

EN

Public transport is exposed to many internal and external factors which can disturb its operation. This situation affects in particular urban rail transport as it offers lower flexibility in terms of route designation, because of the need to use complex infrastructure. In this paper, a solution supporting real-time tramway transport management, with respect to crisis situations, was presented. The research included primarily: the functional analysis of urban transport, the selection of an appropriate mathematical representation along with adapting it to real-life requirements, formulating the profit function and searching algorithms as well as the development of the application that implements the solutions mentioned above. The proposed formal model of a tramway network was based on a mixed graph where vertices correspond to decision points while edges represent specific track sections. In addition, the mathematical model includes also the profit function used to generate the recommended alternative route and the set of forbidden paths which cannot be designated in real-life situations because of the rail system specifics. The decision support system designed as a part of this research is proposed as a support tool for people responsible for the current public transport vehicle traffic. The proposed application includes model data saved in a set of source files and enables the user to select one of four algorithms which can be used in case of a crisis situation.

Słowa kluczowe

PL

transport szynowy; tramwaje; teoria grafów; wspomaganie decyzji

EN

rail transport; tramways; graph theory; decision support

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
• Czasopismo: Transport Miejski i Regionalny
• Rocznik: 2017
• Tom: nr 11
• Strony: 10--16
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys.

Twórcy

autor

Wiśniewski P.

• AGH Akademia Górniczo- -Hutnicza w Krakowie, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

Bibliografia

• 1. Ernst S., Ligęza A., A rule-based approach to robust granular planning, “International Multiconference on Computer Science and Information Technology”, Wisła 2008.
• 2. Ernst S., Artificial Intelligence Techniques in Real-Time Robust Route Planning, praca doktorska, AGH, Kraków 2009.
• 3. Funk P., Vierke G., Bürckert H.J., An Intercompany Dispatch Support System for Intermodal Transport Chains, “33rd Hawaii International Conference on System Sciences”, Maui 2000.
• 4. Adamski A., DISCON: Public Transport Dispatching Robust Control, “EWGT2013 – 16th Meeting of the EURO Working Group on Transportation”, Porto 2014.
• 5. Żak J., Decision Support Systems in Transportation, “Handbook on Decision Making”, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2010.
• 6. Fay A., A Fuzzy Petri Net approach to decision-making in case of railway track closures, “IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference”, Vancouver 2001.
• 7. Sawicki P., Kupka P., Ustalanie lokalizacji zajezdni tramwajowej w systemie komunikacji miejskiej z zastosowaniem metody wspomagania decyzji, „Transport Miejski i Regionalny”, 2016, nr 6.
• 8. Blasum U. et al., Scheduling trams in the morning, “Mathematical Methods of Operations Research”, 1999, no 49(1).
• 9. Winter T., Zimmermann U.T., Real-time dispatch of trams in storage yards, “Annals of Operations Research”, 2000, no 96(1).
• 10. Wielka Encyklopedia PWN – hasło: transport, tom 27, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
• 11. Żory – Bezpłatna Komunikacja Miejska, http:// zory.trasownik.net/ (dostęp 09.07.2016).
• 12. Kruszyna M., Niektóre aspekty nowej ustawy o publicznym transporcie zbiorowym, „Przegląd Komunikacyjny”, 2011, nr 01–02.
• 13. Drdla P., Bulíček J., Crisis Situations in Urban Public Transport “Perner’s Contacts”, 2012, no VII(4).
• 14. Transport szynowy – niezależna strona informacyjna, http://www.transportszynowy.pl/ (dostęp: 09.07.2016).
• 15. Innovative Technologies for Light Rail and Tram: A European reference resource, University College London, http://www.polisnetwork.eu/eu-projects/sintropher/ (dostęp: 12.10.2016).
• 16. Drogoś J., Charakterystyka sieci tramwajowej Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego, „Tramwaje w Polsce”, Księży Młyn, Łódź 2013.
• 17. Wojewódzki Przegląd Komunikacyjny, http://wpk.katowice.pl/ (dostęp 12.08.2016).
• 18. Haładyj T., Zwiększenie elastyczności i poprawa niezawodności sieci tramwajowej w Częstochowie. Studium funkcjonalno-przestrzenne urządzenia miejsca do zawracania tramwajów w centrum miasta, Częstochowski Klub Miłośników Komunikacji Miejskiej, Częstochowa 2013.
• 19. Wiśniewski P., Ligęza A., An Approach to Robust Urban Transport Management. Mixed Graph-Based Model for Decision Support, „International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing”, Zakopane 2017.
• 20. Schemat linii tramwajowych, Tramwaje Śląskie SA, http://www.tram- silesia.pl/www/index.php/26252/rr7472015/ (dostęp 21.12.2015).
• 21. System Informacji Pasażerskiej, Komunikacyjny Związek Komunalny GOP, http://rozklady.kzkgop.pl (dostęp 12.08.2016).
• 22. Komunikacja w liczbach. Objaśnienia wybranych definicji, Izba Gospodarcza Komunikacji Miejskiej, http:// ssl.igkm.com.pl/ ankieta/ definicje.pdf (dostęp: 12.08.2016).
• 23. Jaworski J., Palka Z., Szymański J., Matematyka dyskretna dla informatyków. Część I: Elementy kombinatoryki, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 2007.
• 24. JUNG – Java Universal Network/Graph Framework, http://jung.sourceforge.net/ (dostęp: 12.08.2016).
• 25. Wiśniewski P., Kluza K., Ligęza A., Decision Support System for Robust Urban Transport Management, “2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems”, Prague 2017.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).