TRANSPORT SYSTEM MANAGEMENT MODEL IN THE CONDITIONS OF A REDUCTION IN THE NUMBER OF PASSENGERS OR CARRIERS
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.1.32Keywords:
passenger transportation, correspondence matrix, route transportationAbstract
One of the key aspects of the efficient functioning of the transport system is the calculation of correspondence matrices that reflect the relationships between different points of transport routes. These matrices are the basis for planning and optimizing passenger transportation, allowing to assess passenger flows, the convenience of transfers and the time spent on movement between points. However, in conditions of a decrease in the number of passengers and/or carriers, there is a need to adjust existing models to maintain the efficiency of the transport network. The decrease in the number of passengers can be the result of various factors: economic changes, a decrease in demand for certain routes, natural or man-made disasters, as well as the consequences of global crises or military operations. In addition, a decrease in the number of carriers due to economic difficulties or financial constraints can lead to a reduction in the number of flights and a change in transportation schedules. In such conditions, the transport system must adapt to new realities, which requires accurate calculation and adjustment of correspondence matrices to ensure continuous operation and optimal use of limited resources. The purpose of the work is to develop models for calculating correspondence matrices that take into account the reduction in the number of both passengers and carriers, taking into account the new conditions of demand for transport services. Which in turn provides more accurate forecasting of passenger flows and more efficient use of limited transport network resources, taking into account the reduction in demand for certain routes and the limited number of available carriers. The model allows you to optimize the frequency of flights by changing the intervals between trips, as well as redistribute passenger flows between different routes, which allows you to maintain a high level of service under conditions of reduced transportation.
References
Білоус А. Б., Демчук І. А. Аналіз методів та моделей розрахунку обсягу пасажирських кореспонденцій. Східно-Європейський журнал передових технологій. 2014. № 3(3). С. 53–57.
Горбачов П. Ф., Любий Є. В., Ковцур К. Г., Цинь Сяосюань. Щодо питання моделювання елементів матриць кореспонденцій в рамках інтервальної концепції формування моделей транспортного попиту. Напрямки розвитку технологічних систем і логістики в АПВ. Матеріали V-ї Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції (23 травня 2024). Харків : ДБТУ. 2024. С. 48–49.
Любий Є., Ковцур К., Цинь С. Постановка задачі випадкового заповнення матриці пасажирських кореспонденцій. Сучасні технології в машинобудуванні та транспорті. 2024. № 2(23), С. 152–158.
Понкратов Д. П., Фалецька Г. І. Вибір пасажирами шляхів пересування в містах : монографія. Харків : ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2015. 164 с.
Славич В. П., Лівандовський В. С. Модель системи управління пішохідним потоком міста. Вісник ХНТУ. 2021. № 2(77). С. 47–51.
Славич В. П., Марчук Н. В. Модель визначення пасажирських кореспонденцій м. Херсон в умовах зменшення кількості перевізників. Синергія науки і бізнесу у повоєнному відновленні Херсонщини : матеріали Міжнародної наук.-практ. конф. Одеса, 2023. С. 316–318.
Чижик В. М. Розробка аналітичних моделей визначення часу очікування пасажирами маршрутного транспорту в містах : автореф. дис.... канд. техн. наук : 05.22.01. Харків, 2019. 20 с.
Konstantinos Gkiotsalitis, Oded Cats. Optimal frequency setting of metro services in the age of COVID-19 distancing measures. Transportmetrica A: Transport Science. 2022. Vol. 18, No 3. P. 807–827.
