Все выпуски

Целью настоящей статьи является разработка модели для реалистичного описания смешанного потока автомобилей двух типов (легковые и грузовые автомобили) на многополосных магистралях с учетом не только различия в технических характеристиках транспортных средств (габариты, максимальная скорость), но также различия в стратегиях вождения. Статья включает обзор литературы, в том числе публикаций последних лет, подтверждающий актуальность моделирования неоднородных транспортных потоков.

Новая модель учитывает, что грузовики имеют более низкую (по сравнению с легковыми автомобилями) максимальную скорость и медленнее стартуют с места. Они менее маневренные, поэтому перестраиваться им сложнее. Кроме того, движение грузовиков может регламентироваться некоторыми ограничивающими правилами, например запретом движения по левым полосам.

Модель основана на теории клеточных автоматов, что позволяет всесторонне описывать особенности отдельных компонент потока. На каждом шаге по времени состояние ячеек автомата обновляется в два этапа: перестроение и движение вперед. Алгоритмы обоих подшагов отличаются для легковых и грузовых транспортных средств. Каждому автомобилю присваивается ряд параметров: вид транспортного средства, длина, максимальная скорость, стратегия при смене полосы, стратегия при движении по полосе.

Модель реализована в виде комплекса программ, позволяющего моделировать движение на различных участках улично-дорожной сети — перекрестках, участках с сужением и расширением дороги, въездах и съездах с автомагистрали. В рамках данной работы для тестирования модели выбраны участок дороги с переменным числом полос и прямой многополосный участок с виртуальным детектором. Результаты представлены в виде локальных диаграмм «скорость – плотность» и «поток – плотность», а также пространственно-временных диаграмм скорости.

Для апробации модели решается ряд задач с различным процентным составом легковых и грузовых транспортных средств, что позволяет продемонстрировать падение пропускной способности элементов улично-дорожной сети при увеличении доли грузовиков в потоке. Моделируется равномерное распределение грузовиков по полосам и движение грузовиков только по правой полосе. Иллюстрируется положительный эффект от введения ограничений на движение грузовиков по левым полосам на многополосной магистрали.

The objective of this article is to develop a model for a realistic description of a mixed flow of two types of vehicles (cars and trucks) on multi-lane highways, taking into account differences not only in the technical characteristics of vehicles (dimensions, maximum speed), but also differences in driving strategies. The article includes a literature review, including publications of recent years, confirming the relevance of modeling heterogeneous traffic flows.

The new model takes into account that trucks have a lower maximum speed compared to cars and are slower to start. They are less maneuverable, so it is more difficult for them to change lanes. In addition, the movement of trucks can be regulated by some restrictive rules, for example, a ban on driving in left lanes.

The model is based on the cellular automata theory, which allows for a comprehensive description of the features of individual flow components. At each time step, the state of the automaton cells is updated in two stages — changing lanes and moving forward. The algorithms of both substeps for cars and trucks differ. Each vehicle is assigned a number of parameters: vehicle type, length, maximum speed, lane change strategy, in-lane movement strategy.

The model is implemented as a software package that allows simulating traffic on various sections of the road network — intersections, sections with narrowing and widening of the road, entrances and exits from the highway. In this work, a road section with a varying number of lanes and a straight multi-lane section with a virtual detector were selected for testing the model. The results are presented in the form of local speed-density and flow-density diagrams, as well as spatiotemporal speed diagrams.

To test the model, a number of problems with different percentages of passenger cars and trucks are solved, which allows demonstrating a drop in the capacity of elements of the road network with an increase in the share of trucks in the flow. The cases of uniform distribution by lanes and the restriction to the right lane for trucks are simulated. The positive effect of introducing a ban on the movement of trucks in left lanes on a multi-lane highway is illustrated.

Приведены результаты исследований по идентификации каналов управляемого объекта, основанные на постобработке измерений с созданием модели многовходового управляемого объекта и последующем активном вычислительном эксперименте. Построение модели управляемого объекта осуществляется путем аппроксимации его поведения нейросетевой моделью по трендам, полученным в ходе пассивного эксперимента в режиме нормальной эксплуатации. Рекуррентная нейронная сеть, имеющая в своем составе элементы в виде обратных связей, позволяет моделировать поведение динамических объектов. Временны́е задержки входных сигналов и сигналов обратных связей позволяют моделировать поведение инерционных объектов с чистым запаздыванием. Обученная на примерах функционирования объекта с системой управления модель представлена динамической нейронной сетью и моделью регулятора с известной функцией регулирования. Нейросетевая модель эмулирует поведение системы и используется для проведения на ней опытов активного вычислительного эксперимента. Нейросетевая модель позволяет получить отклик управляемого объекта на испытательное воздействие, в том числе и на периодическое. По полученной комплексной частотной характеристике с применением метода наименьших квадратов находят значения параметров передаточной функции каналов объекта. Представлен пример идентификации канала имитационной системы управления. Имитационный объект имеет два входа и один выход и обладает различным транспортным запаздыванием по каналам передачи. Один из входов является управляющим воздействием, второй является контролируемым возмущением. Выходная управляемая величина изменяется в результате управляющего воздействия, вырабатываемого регулятором, работающим по пропорционально-интегральному закону регулирования, на основании отклонения управляемой величины от задания. Найденные параметры передаточных функций каналов имитационного объекта близки к значениям параметров исходного имитационного объекта. Приведенная ошибка реакции на единичное ступенчатое воздействие модели системы управления, построенной по результатам идентификации имитационной системы управления, не превышает 0.08. Рассматриваемые объекты относятся к классу технологических процессов с непрерывным характером производства. Подобные объекты характерны для химической, металлургической, горно-обогатительной, целлюлозно-бумажной и ряда других отраслей промышленности.

We present results of a study aimed at identification of a controlled object’s channels based on postprocessing of measurements with development of a model of a multiple-input controlled object and subsequent active modelling experiment. The controlled object model is developed using approximation of its behavior by a neural network model using trends obtained during a passive experiment in the mode of normal operation. Recurrent neural network containing feedback elements allows to simulate behavior of dynamic objects; input and feedback time delays allow to simulate behavior of inertial objects with pure delay. The model was taught using examples of the object’s operation with a control system and is presented by a dynamic neural network and a model of a regulator with a known regulation function. The neural network model simulates the system’s behavior and is used to conduct active computing experiments. Neural network model allows to obtain the controlled object’s response to an exploratory stimulus, including a periodic one. The obtained complex frequency response is used to evaluate parameters of the object’s transfer system using the least squares method. We present an example of identification of a channel of the simulated control system. The simulated object has two input ports and one output port and varying transport delays in transfer channels. One of the input ports serves as a controlling stimulus, the second is a controlled perturbation. The controlled output value changes as a result of control stimulus produced by the regulator operating according to the proportional-integral regulation law based on deviation of the controlled value from the task. The obtained parameters of the object’s channels’ transfer functions are close to the parameters of the input simulated object. The obtained normalized error of the reaction for a single step-wise stimulus of the control system model developed based on identification of the simulated control system doesn’t exceed 0.08. The considered objects pertain to the class of technological processes with continuous production. Such objects are characteristic of chemical, metallurgic, mine-mill, pulp and paper, and other industries.

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

The paper provides a method for selecting the composition of a refrigerant with a given isobaric cooling curve using an artificial neural network (ANN). This method is based on the use of 1D layers of a convolutional neural network. To train the neural network, we applied a technological model of a simple heat exchanger in the UniSim design program, using the Peng – Robinson equation of state.We created synthetic database on isobaric boiling curves of refrigerants of different compositions using the technological model. To record the database, an algorithm was developed in the Python programming language, and information on isobaric boiling curves for 1 049 500 compositions was uploaded using the COM interface. The compositions have generated by Monte Carlo method. Designed architecture of ANN allows select composition of a mixed refrigerant by 101 points of boiling curve. ANN gives mole flows of mixed refrigerant by composition (methane, ethane, propane, nitrogen) on the output layer. For training ANN, we used method of cyclical learning rate. For results demonstration we selected MR composition by natural gas cooling curve with a minimum temperature drop of 3 К and a maximum temperature drop of no more than 10 К, which turn better than we predicted via UniSim SQP optimizer and better than predicted by $k$-nearest neighbors algorithm. A significant value of this article is the fact that an artificial neural network can be used to select the optimal composition of the refrigerant when analyzing the cooling curve of natural gas. This method can help engineers select the composition of the mixed refrigerant in real time, which will help reduce the energy consumption of natural gas liquefaction.

В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новыха лгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.

This article proposes the sumo-atclib framework, which provides a convenient uniform interface for testing adaptive control algorithms with different limitations, for example, restrictions on phase durations, phase sequences, restrictions on the minimum time between control actions, which uses the open source microscopic transport modeling environment SUMO. The framework shares the functionality of controllers (class TrafficController) and a monitoring and detection system (class StateObserver), which repeats the architecture of real traffic light objects and adaptive control systems and simplifies the testing of new algorithms, since combinations of different controllers and vehicle detection systems can be freely varied. Also, unlike most existing solutions, the road class Road has been added, which combines a set of lanes, this allows, for example, to determine the adjacency of regulated intersections, in cases when the number of lanes changes on the way from one intersection to another, and therefore the road graph is divided into several edges. At the same time, the algorithms themselves use the same interface and are abstracted from the specific parameters of the detectors, network topologies, that is, it is assumed that this solution will allow the transport engineer to test ready-made algorithms for a new scenario, without the need to adapt them to new conditions, which speeds up the development process of the control system, and reduces design overhead. At the moment, the package contains examples of MaxPressure algorithms and the Q-learning reinforcement learning method, the database of examples is also being updated. The framework also includes a set of SUMO scripts for testing algorithms, which includes both synthetic maps and well-verified SUMO scripts such as Cologne and Ingolstadt. In addition, the framework provides a set of automatically calculated metrics, such as total travel time, delay time, average speed; the framework also provides a ready-made example for visualization of metrics.

В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

Currently, a significant development has been observed in the direction of distributed computing theory, where computational tasks are solved collectively by resource-constrained devices. In practice, this scenario is implemented when processing data in Internet of Things systems, with the aim of reducing system latency and network infrastructure load, as data is processed on edge network computing devices. However, the rapid growth and widespread adoption of IoT systems raise questions about the need to develop methods for reducing the resource intensity of computations. The resource constraints of computing devices pose the following issues regarding the distribution of computational resources: firstly, the necessity to account for the transit cost between different devices solving various tasks; secondly, the necessity to consider the resource cost associated directly with the process of distributing computational resources, which is particularly relevant for groups of autonomous devices such as drones or robots. An analysis of modern publications available in open access demonstrated the absence of proposed models or methods for distributing computational resources that would simultaneously take into account all these factors, making the creation of a new mathematical model for organizing distributed computing in IoT systems and its solution methods topical. This article proposes a novel mathematical model for distributing computational resources along with heuristic optimization methods, providing an integrated approach to implementing distributed computing in IoT systems. A scenario is considered where there exists a leader device within a group that makes decisions concerning the allocation of computational resources, including its own, for distributed task resolution involving information exchanges. It is also assumed that no prior knowledge exists regarding which device will assume the role of leader or the migration paths of computational tasks across devices. Experimental results have shown the effectiveness of using the proposed models and heuristics: achieving up to a 52% reduction in resource costs for solving computational problems while accounting for data transit costs, saving up to 73% of resources through supplementary criteria optimizing task distribution based on minimizing fragment migrations and distances, and decreasing the resource cost of resolving the computational resource distribution problem by up to 28 times with reductions in distribution quality up to 10%.

В статье предлагается архитектурное решение организации сверточной нейронной сети (СНС), ориентированное на аппаратную реализацию на конечных устройствах (edge-устройствах) в условиях ограниченных ресурсов. С этой целью предложен подход к сжатию спектрограмм до заданного размера (28×28) с использованием дискретизации, моноконверсии, оконного преобразования Фурье и двумерной интерполяции. Разработана сбалансированная процедура свертки на базе компактных сверточных фильтров, размер которых обеспечивает необходимый для edge-устройств баланс между вычислительной сложностью и точностью. Предложен алгоритм, позволяющий выполнять операции свертки и вычисления градиента функции ошибки на сверточном слое за один такт, обеспечивая повышение производительности режимов инференса и обучения СНС. Проведена оптимизация соотношения между обучаемостью сети и ее устойчивостью к переобучению за счет применения метода регуляризации Dropout с коэффициентом отбрасывания 0,5 для полносвязного слоя.

Работоспособность предложенного решения продемонстрирована на примере задачи распознавания аудиоспектрограмм звуков двигателей автомобилей и самолетов. СНС обучалась на сбалансированном наборе данных, состоящем из 7160 аудиозаписей. Обученная сеть демонстрировала высокую точность распознавания (95%), низкие значения функции потерь (<0,2), сбалансированные метрики «точность/полнота/F-мера», что свидетельствует об эффективности разработанной модели СНС.

This paper proposes an architectural solution for organizing a convolutional neural network (CNN) oriented towards hardware implementation on edge devices under limited resources. To this goal, an approach to compressing spectrograms to a given size (28 × 28) is proposed using discretization, monoconversion, windowed Fourier transform, and two-dimensional interpolation. A balanced convolution procedure is developed based on compact convolutional filters, the size of which provides the balance between computational complexity and accuracy required for edge devices. An algorithm that enables convolution operations and calculation of the error function gradient in the convolutional layer in a single cycle ensuring increased performance in both inference and training modes of the CNN is proposed. The tradeoff between network trainability and its resistance to overfitting is optimized by applying the Dropout regularization method with a dropout coefficient of 0.5 for the fully connected layer.

The effectiveness of the proposed solution was demonstrated using the example of recognizing audio spectrograms of car and airplane engine sounds. The CNN was trained on a balanced dataset consisting of 7160 audio recordings. The trained network demonstrated high recognition accuracy (95%), low loss values (< 0.2), and balanced precision/recall/F-metric, demonstrating the effectiveness of the developed CNN model.

В основу системы интегрированной интерпретации геофизических данных при изучении глубинного строения Земли положена система ГИС ИНТЕГРО, являющаяся геоинформационной системой функционирования разнообразных вычислительных и аналитических приложений при решении различных геологических задач. ГИС ИНТЕГРО включает в себя многообразные интерфейсы, позволяющие изменять форму представления данных (растр, вектор, регулярная и нерегулярная сеть наблюдений), блок преобразования картографических проекций, а также прикладные блоки, включающие блок интегрированного анализа данных и решения прогнозно-диагностических задач.

Методический подход базируется на интеграции и комплексном анализе геофизических данных по региональным профилям, геофизических потенциальных полей и дополнительной геологической информации на изучаемую территорию.

Аналитическое обеспечение включает пакеты трансформаций, фильтрации, статистической обработки полей, расчета характеристик, выделения линеаментов, решения прямых и обратных задач, интегрирования геоинформации.

Технология и программно-аналитическое обеспечение апробировались при решении задач тектонического районирования в масштабах 1:200000, 1:1000000 в Якутии, Казахстане, Ростовской области, изучения глубинного строения по региональным профилям 1:ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ и 2-ДВ, прогноза нефтегазоносности в районах Восточной Сибири, Бразилии.

GIS INTEGRO is the geo-information software system forming the basis for the integrated interpretation of geophysical data in researching a deep structure of Earth. GIS INTEGRO combines a variety of computational and analytical applications for the solution of geological and geophysical problems. It includes various interfaces that allow you to change the form of representation of data (raster, vector, regular and irregular network of observations), the conversion unit of map projections, application blocks, including block integrated data analysis and decision prognostic and diagnostic tasks.

The methodological approach is based on integration and integrated analysis of geophysical data on regional profiles, geophysical potential fields and additional geological information on the study area. Analytical support includes packages transformations, filtering, statistical processing, calculation, finding of lineaments, solving direct and inverse tasks, integration of geographic information.

Technology and software and analytical support was tested in solving problems tectonic zoning in scale 1:200000, 1:1000000 in Yakutia, Kazakhstan, Rostov region, studying the deep structure of regional profiles 1:S, 1-SC, 2-SAT, 3-SAT and 2-DV, oil and gas forecast in the regions of Eastern Siberia, Brazil.

The article describes two possible approaches of parallel calculations for data processing 2D or 3D nets in the field of geophysical research. As an example presented realization in the environment of GRID of the application software ZondGeoStat (statistical sensing), which create 3D net model on the basis of data 2d net. The experience has demonstrated the high efficiency of the use of environment of GRID during realization of calculations in field of geophysical researches.

В статье рассматривается одна из задач транспортного моделирования — поиск равновесного распределения транспортных потоков в сети. Для описания временных издержек и распределения потоков в сети, представляемой с помощью графа, используется классическая модель Бэкмана. При этом поведение агентов не является полностью рациональным, что описывается посредством введения марковской логит-динамики: в каждый момент времени водительвыбирает маршрут случайно согласно распределению Гиббса с учетом текущих временных затрат на ребрах графа. Таким образом, задача сводится к поиску стационарного распределения для данной динамики, которое является стохастическим равновесием Нэша – Вардропа в соответствующей популяционной игре загрузки транспортной сети. Так как данная игра является потенциальной, эта задача эквивалентна минимизации некоторого функционала от распределения потоков, причем стохастичностьпро является в появлении энтропийной регуляризации. Для полученной задачи оптимизации построена двойственная задача. Для ее решения применен универсальный прямо-двойственный градиентный метод. Его особенность заключается в адаптивной настройке на локальную гладкость задачи, что особенно важно при сложной структуре целевой функции и невозможности априорно оценитьг ладкость с приемлемой точностью. Такая ситуация имеет место в рассматриваемой задаче, так как свойства функции сильно зависят от транспортного графа, на который мы не накладываем сильных ограничений. В статье приводится описание алгоритма, в том числе подробно рассмотрено применение численного дифференцирования для вычисления значения и градиента целевой функции. В работе представлены теоретическая оценка времени работы алгоритма и результаты численных экспериментов на примере небольшого американского города.

We consider one of the problems of transport modelling — searching the equilibrium distribution of traffic flows in the network. We use the classic Beckman’s model to describe time costs and flow distribution in the network represented by directed graph. Meanwhile agents’ behavior is not completely rational, what is described by the introduction of Markov logit dynamics: any driver selects a route randomly according to the Gibbs’ distribution taking into account current time costs on the edges of the graph. Thus, the problem is reduced to searching of the stationary distribution for this dynamics which is a stochastic Nash – Wardrope equilibrium in the corresponding population congestion game in the transport network. Since the game is potential, this problem is equivalent to the problem of minimization of some functional over flows distribution. The stochasticity is reflected in the appearance of the entropy regularization, in contrast to non-stochastic case. The dual problem is constructed to obtain a solution of the optimization problem. The universal primal-dual gradient method is applied. A major specificity of this method lies in an adaptive adjustment to the local smoothness of the problem, what is most important in case of the complex structure of the objective function and an inability to obtain a prior smoothness bound with acceptable accuracy. Such a situation occurs in the considered problem since the properties of the function strongly depend on the transport graph, on which we do not impose strong restrictions. The article describes the algorithm including the numerical differentiation for calculation of the objective function value and gradient. In addition, the paper represents a theoretical estimate of time complexity of the algorithm and the results of numerical experiments conducted on a small American town.

В статье рассматривается математическая модель декомпозиции сложного изделия на сборочные единицы. Это важная инженерная задача, которая влияет на организацию дискретного производства и его и оперативное управление. Приведен обзор современных подходов к математическому моделированию и автоматизированному синтезу декомпозиций. В них математическими моделями структур технических систем служат графы, сети, матрицы и др. Эти модели описывают механическую структуру как бинарное отношение на множестве элементов системы. Геометрическая координация и целостность машин и механических приборов в процессе изготовления достигаются при помощи базирования. В общем случае базирование может осуществляться относительно нескольких элементов одновременно. Поэтому оно представляет собой отношение переменной местности, которое не может быть корректно описано в терминах бинарных математических структур. Описана новая гиперграфовая модель механической структуры технической системы. Эта модель позволяет дать точную и лаконичную формализацию сборочных операций и процессов. Рассматриваются сборочные операции, которые выполняются двумя рабочими органами и заключаются в реализации механических связей. Такие операции называются когерентными и секвенциальными. Это преобладающий тип операций в современной промышленной практике. Показано, что математическим описанием такой операции является нормальное стягивание ребра гиперграфа. Последовательность стягиваний, трансформирующая гиперграф в точку, представляет собой математическую модель сборочного процесса. Приведены доказанные автором две важные теоремы о свойствах стягиваемых гиперграфов и подграфов. Введено понятие $s$-гиперграфа. $S$-гиперграфы являются корректными математическими моделями механических структур любых собираемых технических систем. Декомпозиция изделия на сборочные единицы поставлена как разрезание $s$-гиперграфа на $s$-подграфы. Задача разрезания описана в терминах дискретного математического программирования. Получены математические модели структурных, топологических и технологических ограничений. Предложены целевые функции, формализующие оптимальный выбор проектных решений в различных ситуациях. Разработанная математическая модель декомпозиции изделия является гибкой и открытой. Она допускает расширения, учитывающие особенности изделия и его производства.

The article considers a mathematical model of decomposition of a complex product into assembly units. This is an important engineering problem, which affects the organization of discrete production and its operational management. A review of modern approaches to mathematical modeling and automated computer-aided of decompositions is given. In them, graphs, networks, matrices, etc. serve as mathematical models of structures of technical systems. These models describe the mechanical structure as a binary relation on a set of system elements. The geometrical coordination and integrity of machines and mechanical devices during the manufacturing process is achieved by means of basing. In general, basing can be performed on several elements simultaneously. Therefore, it represents a variable arity relation, which can not be correctly described in terms of binary mathematical structures. A new hypergraph model of mechanical structure of technical system is described. This model allows to give an adequate formalization of assembly operations and processes. Assembly operations which are carried out by two working bodies and consist in realization of mechanical connections are considered. Such operations are called coherent and sequential. This is the prevailing type of operations in modern industrial practice. It is shown that the mathematical description of such operation is normal contraction of an edge of the hypergraph. A sequence of contractions transforming the hypergraph into a point is a mathematical model of the assembly process. Two important theorems on the properties of contractible hypergraphs and their subgraphs proved by the author are presented. The concept of $s$-hypergraphs is introduced. $S$-hypergraphs are the correct mathematical models of mechanical structures of any assembled technical systems. Decomposition of a product into assembly units is defined as cutting of an $s$-hypergraph into $s$-subgraphs. The cutting problem is described in terms of discrete mathematical programming. Mathematical models of structural, topological and technological constraints are obtained. The objective functions are proposed that formalize the optimal choice of design solutions in various situations. The developed mathematical model of product decomposition is flexible and open. It allows for extensions that take into account the characteristics of the product and its production.

В статье представлена классификация городов с учетом планировочных особенностей и возможных транспортных решений для городов различных типов. Также обсуждаются примеры различных стратегий развития городского общественного транспорта в России и странах Европейского союза с сопоставлением их эффективности. В статье приводятся примеры влияния городского планирования на мобильность граждан. Для реализации сложных стратегических решений необходимо использовать микро- и макромодели, которые позволяют сравнивать ситуации «как есть» и «как будет» для прогнозирования последствий. Кроме того, авторы предлагают методику совершенствования маршрутной сети общественного транспорта и улично-дорожной сети, которая включает определение потребностей населения в трудовых и учебных корреспонденциях, идентификацию узких мест улично-дорожной сети, разработку имитационных моделей и выработку рекомендаций по результатам эксперимента на моделях, а также расчет эффективности, включающий расчет положительного социального эффекта, экономическую эффективность, повышение экологичности и устойчивости городской транспортной системы. Для обоснования предложенной методологии были построены макро- и микромодели исследуемого города с учетом пространственной планировки и других особенностей города. Таким образом, на примере города Набережные Челны показано, что использование нашей методологии может помочь улучшить ситуацию на дорогах за счет оптимизации сети автобусных маршрутов и дорожной инфраструктуры. Результаты показали, что при реализации предложенных решений можно уменьшить транспортную нагрузку на узкие места, количество перекрывающихся автобусных маршрутов, а также плотность движения.

This article presents a classification of cities, taking into account their spatial planning and possible transport solutions for cities of various types. It also discusses examples of various strategies for the development of urban public transport in Russia and the European Union with a comparison of their efficiency. The article gives examples of the impact of urban planning on mobility of citizens. To implement complex strategic decisions, it is necessary to use micro and macro models which allow a comparison of situations “as is” and “as to be” to predict consequences. In addition, the authors propose a methodology to improve public transport route network and road network, which includes determining population needs in working and educational correspondences, identifying bottlenecks in the road network, developing simulation models and developing recommendations based on the simulation results, as well as the calculation of efficiency, including the calculation of a positive social effect, economic efficiency, environmental friendliness and sustainability of the urban transport system. To prove the suggested methodology, the macro and micro models of the city under study were built taking into account the spatial planning and other specifics of the city. Thus, the case study of the city of Naberezhnye Chelny shows that the use of our methodology can help to improve the situation on the roads by optimizing the bus route network and the road infrastructure. The results showed that by implementing the proposed solutions one can decrease the amount of transport load on the bottlenecks, the number of overlapping bus routes and the traffic density.