Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика, 2016, № 5 (25-3)

ISSN 2308-8877

АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫХ 

ИССЛЕДОВАНИЙ XXI ВЕКА: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА

Сборник научных трудов по материалам международной заочной 

научно-практической конференции

2016 г. № 5 ч. 3 (25-3)

(Volume 4, issue 5, part 3)

Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования «Воронежский государственный 

лесотехнический университет имени Г. Ф. Морозова» (ВГЛТУ)

Главный редактор
М. В. Драпалюк
Заместитель главного редактора
И. М. Бартенев
Члены редакционной коллегии
Д. Н. Афоничев
Т. Л. Безрукова
В. М. Бугаков
В. К. Зольников
Н. Н. Матвеев
С. М. Матвеев
С. С. Морковина
А. Д. Платонов
А. И. Сиволапов
С. И. Сушков
О. В. Трегубов
М. П. Чернышов
Ответственный секретарь
И. И. Шанин
Компьютерная верстка
ИПЦ «Научная книга»

Сборник зарегистрирован Феде
ральной службой по надзору в сфере 
связи, информационных технологий и 
массовых коммуникаций.
Свидетельство о регистрации
ПИ № ФС 77 – 66379 от 14.07.2016 г.

Материалы настоящего сборни
ка могут быть воспроизведены только 
с письменного разрешения редакционной коллегии.

Сборник включен в Россий
ский индекс научного цитирования
(РИНЦ). Сборник реферируется в 
ВИНИТИ РАН. Включен в «Ulrich's
Periodicals directory».

ФГБОУ ВО «ВГЛТУ»
394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8.
телефон (473) 253-72-51,
факс (473) 253-76-51,
e-mail: conf_vglta@mail.ru
www.conf.vglta.vrn.ru
© ФГБОУ ВО «ВГЛТУ», 2016

ПРОБЛЕМЫ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА И 

ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО
КОММУНИКАЦИОННЫХ И ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ

PROBLEMS USING ROAD TRANSPORT AND SOLUTIONS ON THE 

BASIS OF MODERN INFORMATION AND COMMUNICATION 

TECHNOLOGIES AND ENERGY SAVING

14-15 ноября 2016 года, Воронеж
November 14-15, 2016, Voronezh

В настоящий сборник включены материалы всероссийской научно-техни
ческой конференции «Проблемы эксплуатации автомобильного транспорта и пути их решения на основе современных информационно-коммуникационных и 
энергосберегающих технологий», освещающие актуальные вопросы о современных методах и средствах диагностики, энергосбережения, интеллектуальных 
технологиях разрабатываемых и используемых на современных автомобилях, а 
также о новейших информационно-коммуникационных системах для обеспечения дорожной безопасности автомобильного транспорта.

Сборник рассчитан на специалистов широкой области исследований, 

преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СЕКЦИЯ 1: «ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДОРОЖНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ 

АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА»

Басков В. Н., Исаева Е. И.
Оценка дорожно-уличной сети с учетом риска возникновения затора
8

Белокуров В. П., Белокуров С. В., Гукетлев Э. Ю., Сподарев Р. А.
Анализ условий использования методов многокритериальной оптимизации для моделирования автотранспортных потоков
15

Белокуров В. П., Бусарин Э. Н., Сподарев Р. А., Гукетлев Э. Ю.
Формирование маршрутной транспортной сети пассажирского транспорта крупных городов
22

Белоусова А. А., Хуторянина М. В., Сафиуллин Р. Н.
Комплексный подход функционирования современных технических
средств контроля дорожного движения
25

Гильмутдинов Ш. А.
Логистические концепции технологической подготовки эксплуатации 
автотранспорта
30

Гимаев А. Г., Басыров Р. Р.
Возможности появления беспилотных транспортных средств на дорогах общего пользования
36

Горшков Д. В., Боровской А. Е.
Формирование имитационной модели AIMSUN для считывания характеристик транспортного потока. Прогнозирование интенсивности движения ТС
41

Демахина Е. С., Поготовкина Н. С.
Детский дорожно-транспортный травматизм и проблемы безопасности 
школьных перевозок
50

Димова И. П.
Информационные технологии при оперативном изменении организации дорожного движения
54

Димова И. П.
Адаптивное управление светофорными объектами с предоставлением
приоритета городскому маршрутному транспорту
59

Зеликов В. А., Денисов Г. А., Злобина Н. И.
Повышение безопасности движения на пешеходных переходах путем 
внесения изменений в транспортное законодательство на примере анализа ПДД РФ
63

Климова Г. Н., Артемов А. Ю., Шамаева О. Г.
О повышении работоспособности водителей городского пассажирского 
транспорта
68

Локтев И. В., Жигульский В. И.
Повышение эффективности контрольно-надзорной деятельности
отдела автодорожного надзора ЮУГАДН
73

Дементиенко В. В., Макаев Д. В., Иванов И. И., Юров А. П.
Контроль состояния водителя как составная часть системы мониторинга транспорта
78

Маринов М. Л.
"Человеческий фактор" на автотранспорте – как решить проблему?
83

Маринов М. Л.
Воспитательные подходы к обучению на транспорте
90

Милютин А. М., Черников А. Н.
Нейронные сети использования многослойного персептрона Румельхарта для распознавания образов дорожных знаков
96

Моисеева Н. М., Воронин Н. В.
Исследование величины замедления автомобиля при движении по различным типам покрытия
103

Напасный Р. В., Чубенко Е. Ф.
Экологическое влияние автомобильного транспорта на трассу "Седанка-Патрокл" г. Владивосток
108

Овсянников С. И.
Исследование твердости и деформативности почвы на пути движения 
самоходных машин
112

Овчинников Н. А., Арутюнян Ю. В.
Анализ методов ограничения скорости движения транспортных средств
118

Остудин Н. В., Антюхов В. И.
Оценка эффективности системы интеллектуальной поддержки деятельности должностных лиц центров управления в кризисных ситуациях 
МЧС России при обеспечении безопасности на транспорте
122

Паутова Е. Е., Ведяшкин В. И., Меняев К. В.
Обзор современных технических средств организации
дорожного движения
128

Полосухина М. В., Красникова Д. А.
Интеллектуальные системы уличного освещения для повышения
безопасности движения на пешеходных переходах
133

Порхачёва С. М.
К вопросу учета факторов влияния на изменение условий движения
автомобилей в пределах городских дорог
137

Стородубцева Т. Н.
Залог дорожной безопасности автомобильного транспорта – улучшение
качества коммуникационных технологий
141

Стородубцева Т. Н., Волобуев Е. А., Бондарь Д. В.
Исследование методов оценки трещиностойкости асфальтобетонных
покрытий при строительстве автомобильных дорог
148

Тагиева Н. К.
Современный уровень технологической и технической оснащенности
предприятий, как элемент эффективной реализации результатов
диагностики состояния дорожных покрытий
155

Торшин А. С.
Лагранжев анализ конечных изменений для управления потоками
улично-дорожной сети городского района
160

Шамсетдинов И. Ф., Ахметзянова Г. Н.
Дорожно-транспортные происшествия: причины, следствия и
повреждения автотранспорта
168

Шароваров Ю. А., Беляков С. Л.

Модификация алгоритма слияния для сортировки архивных данных 
большого объема
172

Якименко А. В., Войнов Н. Н., Козырева Е. А.
Устройства, предотвращающие засыпание водителей за рулем, как 
средство повышения надежности водителей
177

СЕКЦИЯ 2: «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ»

Алпеева О. Г., Розбах А. Е.
Современное состояние и проблемы развития контейнерных перевозок 
в России
182

Ахмедов А. Э., Смольянинова И. В., Шаталов М. А.
Проблемы автоматизации транспортно-логистических операций на
промышленном предприятии
186

Байнетова А. Д., Рыжова А. С.
Эффективность использования программ оптимизации маршрутов на
автомобильном транспорте
190

Басыров Р. Р., Валиев Т. Р.
Основные возможности управления интеллектуальными системами
транспортного потока
193

Баханович А. Г., Кусяк В. А., Ле Ван Нгиа, Гурин А. Н.
Электронная система управления порошковым электромагнитным тормозом серии ПТ на основе транзисторного ключа
199

Бурмистрова О. Н., Пильник Ю. Н.
Математическая модель использования максимальной
грузоподъемности транспортных средств
206

Ведяшкин В. И., Ульрих С. А.
Повышение безопасности пешеходов путем применения интеллектуальных систем
212

Вуейкова О. Н.
Теоретическое обоснование влияния структуры парка самосвалов на 
простои автомобильно-экскаваторных комплексов открытых горнорудных карьеров
217

Гвоздик М. И., Шилов А. Г.
Алгоритм автоматической корректировки движения транспортного
средства на основе аппарата нечеткого вывода
221

Дзюбенко О. Л., Оробинский Ю. И., Виноградов И. С., Клюев Д. А.
Применение геоинформационных систем и технологий в эксплуатации
военного автомобильного транспорта и в деятельности автотранспортного предприятия
227

Дольникова Е. И., Сафиуллин Р. Н.
Перспективы развития и проблемы интеллектуальных систем по весовому контролю транспортных средств
231

Зайнеев И. Р., Ерхова О. А.
Основные компоненты обеспечения системы активной безопасности
современного автомобиля
236

Злобина Н. И., Мещеряков П. В., Тарасова Е. В.
Об инновациях в сфере автомобильного транспорта
241

Зорина И. О., Камалова Н. С., Дорохин С. В., Евсикова Н. Ю.
Моделирование движения автомобиля по городу и принципы организации ИТС
246

Кадасев Д. А., Казарина М. В.
Внедрение элементов интеллектуальной транспортной системы на 
участке М4 «Дон» альтернативная в г. Задонск Липецкой области
251

Костюченко В. В.
Интеллектуальные системы управления автомобильным транспортом
256

Кушнарева И. В., Панкратова В. А.
Внедрение АСУДД на базе программы интеллектуальных транспортных сетей
262

Кушнарева И. В., Самченко В. Р.
Регулирование транспортных и пешеходных потоков с применением
вызывных пешеходных устройств
267

Кушнарева И. В., Крюков С. А.
Организация дорожного движения в современном городе
273

Либенков А. Н., Тихомиров П. В.
Анализ сезонных колебаний услуг автосервиса
279

Макарова И. В., Веркин Е. Н.
Дополнительная реальность как способ совершенствования систем обслуживания и сервиса автомобилей
283

Мартынов С. В., Шаталов М. А.
Проблемы информационного обеспечения управления транспортнологистической системой предприятия
289

Марусин А. В., Ворожейкин И. В.
Сущность функционирования средств автоматической фотовидеофиксации контроля нарушений правил дорожного движения как фактор 
обеспечения безопасности дорожного движения
294

Милютин А. М., Камалова Н. С., Евсикова Н. Ю.
Формализованное моделирование зависимости времени простоя на перекрестке от количества скопившихся машин
299

Новикова Т. П., Новиков А. И.
О проблемах разработки электронной компонентной базы для систем
управления современным автомобилем
304

Нургалиев Е. Р., Нургалиев Р. И.
Метод динамического программирования процессов грузоперевозок 
автомобильным транспортом
308

Нургалиев Е. Р.
Методы обследования пассажиропотоков как инструмент системы
управления автомобильным транспортом
314

Нургалиев Е. Р.
Имитационное моделирование технико-технологических параметров
автомобильных перевозок в логистической цепи
320

Попова Е. А., Попова И. М.
Повышение эффективности функционирования предприятий автомобильного транспорта путем установки системы
«ANTOR LogisticsMaster»
326

Порубов Д. М., Макаров В. С., Зезюлин Д. В.,

Беляков В. В., Клубничкин В. Е., Клубничкин Е. Е.
Интеллектуальная система управления автономным мобильным робототехническим комплексом
330

Пролиско Е. Е., Шуть В. Н.
Высокопроизводительный вид городского пассажирского транспорта
на базе современных интеллектуальных информационных технологий
336

Сафиуллин Р. Н., Ворожейкин И. В.
Перспективы развития автоматизированной системы фотовидеофиксации административных нарушений в РФ с целью создания информационно-аналитической системы взаимодействия с интеллектуальными 
бортовыми транспортными системами
342

Сафиуллин Р. Н., Киселев В. Н., Немтин В. Г., Овчинников Е. А.
Разработка эффективной логистической системы материальнотехнического обеспечения с учетом принятия решений, устойчивых к 
изменению входных данных
347

Сафиуллин Р. Р., Широкая М. В., Минина А. А.
Оценка методик расчёта вреда, причиняемого транспортными средствами при перевозках крупнотоннажных грузов на дорогах регионального значения
352

Сысоев А. С.
Оптимизация времени движения транспортных средств по скоростным 
автомагистралям
358

Трофимова Л. С., Анохин В. В.
Выбор критерия эффективности для планирования работы грузового
автотранспортного предприятия
366

Трофимова Л. С., Бекмагамбетова Б. К.
Особенности планирования работы автотранспортного предприятия
при перевозке грузов в междугороднем сообщении
371

Урбановский М. Б., Широкорад О. А.
Современные интеллектуальные системы управления малотоннажными 
коммерческими автомобилями
376

Федосеенкова Е. С., Витвицкий Е. Е.
Обоснование математического инструментария исследований
380

Хаматьянов Р. В., Ахметзянова Г. Н.
Методы обнаружения автомобиля на статическом изображении для 
определения количества свободных парковочных мест
384

Шаталов М. А., Мычка С. Ю.
Внедрение адаптивных систем автоматизации транспортнологистических операций предприятия
387

Эльдарханов Х. Ю.
Логистический подход в интеллектуальном управлении городским
транспортным движением
391

Янучков М. Р., Янучкова О. Е., Балдин Н. А.
Разработка городского автобусного маршрута в г. Оренбург «Клиффорд – Театр Музкомедии»
400

СЕКЦИЯ 1: «ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ 

ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДОРОЖНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ 

АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА»

УДК 656.11
Басков В. Н.
док. техн. наук, проф., зав. 
кафедрой организации 
перевозок и управления на 
транспорте Саратовского государственного технического университета имени 
Ю. А. Гагарина, РФ
Исаева Е. И.
аспирант кафедры организации 
перевозок и управления на транспорте 
Саратовского государственного технического университета имени 
Ю. А. Гагарина, РФ

Baskov V. N.

dr. sci. tech. prof., head of 
production, organization of
transportation and transport 
management, Saratov state 

technical university named after 

Y. A. Gagarin, Russian Federation

Isaeva E. I.

graduate student of production, 

organization of transportation and 

transport management, Saratov State 

technical university named after Y. A. 

Gagarin, Russian Federation

ОЦЕНКА ДОРОЖНО-УЛИЧНОЙ СЕТИ С УЧЕТОМ 

РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЗАТОРА

ASSESSMENT OF ROAD NETWORK WITH 

STREET VIEW OF THE RISK OF JAM

Ключевые слова: транспортная сеть, загруженность дорожно-уличной сети, заторы, 

транспортный поток, загруженность УДС, условия движения транспортного потока.

Аннотация: снижение скоростей движения в результате образования заторов приво
дит к потерям времени и снижению эффективности использования автомобилей. Существует 
необходимость оценки условия движения транспортных потоков. Рассматриваются качественные характеристики транспортного потока такие, как коэффициент загрузки, шум ускорение, безопасная дистанция и др. Анализируются двухжидкостная модель транспортного
потока и модель уровня риска.

Keywords: transport network congestion road street network, congestion, traffic flow, con
gestion of the road network, traffic flow conditions.

Summary: reduced speeds as a result of the formation of traffic jams leads to loss of time 

and reduce the effectiveness of the use of cars. There is a need to assess the conditions of traffic 
flow. We consider the quality characteristics of the traffic flow, such as load factor, noise, acceleration, and other safe distance. Analyzes the two-fluid model of traffic flow and model risk.

Транспортная ситуация современных крупных городов представляет со
бой движение транспортного потока в условиях загруженности УДС. Эта ситуация обусловлена высокими темпами роста автопарка страны и отставанием в 
развитии транспортной инфраструктуры. Снижение средних скоростей движения в результате образования заторов приводит к потерям времени городского 
населения и снижению эффективности использования автомобилей. В связи с 

этим появляется необходимость оценки степени риска возникновения заторовой ситуации и его прогнозирования.

Изначально необходимо оценить условия движения потока транспортных 

средств. Существует великое множество критериев оценки условий движения [1]. 

Наиболее часто рассматриваются такие критерии оценки, как уровень об
служивания, которые сформулирован на основе теории массового обслуживания. Качественные характеристики состояния транспортного потока представляют собой функцию степени загрузки транспортной сети, т. е. коэффициента 
загрузки k [1]: 

𝑘 = 𝑁 𝑃
⁄ ,
(1)

где N – интенсивность движения, авт. / ч; P – пропускная способность, авт. / ч.

Критерий уровня обслуживания прост в понимании, но не может в доста
точной мере оценить все условия движения. Диаграмма транспортного потока 
«плотность-интенсивность» до момента образования затора описывается одним 
уровнем обслуживания.

Б. Гриндшильдсом был предложен критерий оценки – шум ускорение. 

Этот критерий оценивает изменение условий движения и способен оценить неравномерность движения транспортного потока. Шум ускорение можно определить, как стандартное отклонение ускорения S [1]:

,
)
(
1

1

2







n

i

i
x
x
n
S

(2)

где xi – ускорения на участке УДС n или в момент времени i; x – среднее значение ускорения.

Шум ускорение не может учесть наличие затора в транспортной сети, ли
бо состояние предшествующее затору, когда автомобили двигаются в плотном 
потоке с низкой скоростью движения. 

В связи с недостатками выше указанных критериев стоит рассмотреть 

критерий  Германа-Пригожина [2]. В процессе работы в области кинетической 
теории транспортных потоков авторы создали «двухжидкостную» модель 
транспортного потока. Согласно этой модели поток автомобилей можно разделить на два вида: движущиеся транспортные средства и стоящие транспортные 
средства). Модель включает два предположения [1]:

– Vср средняя скорость движения автомобилей по УДС пропорциональна 

доле автомобилей, находящихся в движении fr;

– доля времени остановок одного автомобиля, передвигающегося по сети, 

равна средней доле времени остановок всех автомобилей, которые передвигаются по участку сети в рассматриваемый период времени.

Согласно первому предположению средняя скорость движения автомо
билей по участку УДС Vср имеет вид:

                                                  𝑉ср = 𝑉𝑚𝑎𝑥 ∙ 𝑓𝑟

𝑛,
(3)

где Vmax – средняя максимальная скорость движения автомобилей; n – параметр, 
который характеризует качество обслуживания транспортного потока.

Учитывая формулу (3) среднюю скорость сообщения V можно оценить:

,
1



n
r
r
r
r
f
V
f
V
V
(4)

Доля остановившихся автомобилей fS и передвигающихся автомобилей fr

можно связать ограничением fr + fS = 1, соответственно скорость сообщения будет иметь вид:

.
)
1(
1



n

S
r
f
V
V
(5)

Если fS = 0, то V = Vmax, если fS = 1, то V = 0.
Согласно второму предположению можно принять время поездки в рас
чете на единицу длины Т, время движения в расчете на единицу длины Tr, среднее время простоя автомобиля на участке единичной длины TS, тогда [1]:

𝑇 = 1 𝑉
⁄ ;
(6)

𝑇𝑚𝑖𝑛 = 1 𝑉𝑚𝑎𝑥
⁄
,
(7)

где Tmin – среднее минимальное время пересечения участка определенной длины. 

Второе предположение будет выглядеть следующим образом [1]:

𝑓𝑠 = 𝑇𝑆 𝑇
⁄ .
(8)

Оценка потерь времени при пересечении участка УДС единичной длины 

T предстанет в виде [1]:



,
)
/
(
1
)
1(

)
1
(

min

)
1
(

min










n

S

n

S
T
T
T
f
T
T
(9)

,
)
1
(
1
)
1
/(
1
min


 

n
n

r
T
T
T
(10)

.
)
1
/(
1
)
1
/(
1
min


 


n
n

S
T
T
T
T
(11)

Формула оценки временных потерь (11) является ключевой в описании 

«двухжидкостной» модели. Из чего следует, качество обслуживания транспортного потока можно охарактеризовать двумя показателями n и Tmin. Эти два 
показателя определяют путем анализа статистических данных с применением 
преобразованной формулы (11) [3]:

.
ln
1

1
ln
1

1
ln
min
T
n
T
n
Tr





(12)

Указанные выше параметры модели с использованием критерия Германа
Пригожина дают возможность количественно оценить изменение условий движения в зависимости от загруженности УДС. Главное отличие модели состоит в 
том, что оценка условий движения по средствам влияния уровня загрузки УДС не 
требует определения плотности транспортного потока, достаточно данных об 
удельных показателях времени поездки T и времени простоя TS (рис. 1) [3]. 

Рисунок 1 – Изменение удельного времени поездки по сети 

Т от удельного времени остановок ТS

Простота понимания модели Германа-Пригожина дает возможность ее 

практического применения при обследовании  условий движения потока автомобилей.

Специалисты обращают внимания на два типа обследований [4-6]:
– активное наблюдение, которое предполагает собирать данные по траек
ториям передвижения мобильных лабораторий, передвигающихся по УДС по 
указанному маршруту;

– пассивное наблюдение, которое предполагает сбор выборочных данных 

о траекториях движения части автомобилей в составе транспортного потока, с 
дальнейшей обработкой информации с учетом привязки к ГИС-картам УДС.

В литературе [4, 5] приведены сравнения значений критерия Германа
Пригожина, полученные для УДС в разных городах. Отмечается [3], что критерий чувствителен к некоторым параметрам транспортной сети: плотность УДС, 
длина перегонов, количество улиц с односторонним и двусторонним движениями и др. 

Для оценки состояния транспортного потока также стоит оценить показа
тель безопасной дистанции.

Уменьшение безопасной дистанции в условиях увеличенных скоростей

движения автомобилей характеризуется определенным ожиданием водителей 
сзади идущих автомобилей, что лидирующие автомобили не планируют прибегнуть к экстренному торможению. Количественная оценка этого ожидания
выражается определенным уровнем риска. С учетом уровня риска безопасную 
дистанцию можно представить выражением [7]:

,
min
0
d
d

p
k

б





(13)

где kp – уровень риска экстренной остановки.

Проведенные исследования [7] показали, что значение уровня риска kp

могут различается в зависимости от условий движения. По эмпирическим данным были рассчитаны значения параметра kp для безопасной дистанции dб в 
условиях свободного и плотного потока при движения по городу и за городом. 
Для большинства наблюдений значение уровня риска составило kp = 0,85. На 
рисунке 2 показаны графики безопасной дистанции.

1 – расчетное значение; 2 – движение за городом; 3 – движение по городу

Рисунок 2 – Зависимость дистанции движения от скорости потока и условий движения

Модель уровня риска (13) может применяться при анализе влияния раз
личных факторов на характеристики транспортных потоков, в том числе, при 
оценке риска возникновения затора. 

Возникновение заторовой ситуации на УДС приводит к увеличению вре
мени доставки грузов и пассажиров Tдост. Это происходит из-за простоев в 
«пробке», а также из-за времени потраченного на «объезд» участка УДС с затрудненным движением. Причем оптимального времени доставки при объезде 
заторовой ситуации можно достичь увеличением средней скорости движения 
по свободному участку УДС. При учете этого, зависимость времени доставки 
грузов и пассажиров в условиях риска возникновения затора на маршруте движения выглядит следующим образом [8, 9]:




,

ЗАД
K

ср

доп
опт

дост
V

S
S
T


(14)

Vср

где Tдост – время доставки груза, ч; Sопт – оптимальное расстояние от поставщика до потребителя, км; Sдоп – расстояние, потраченное на объезд затора, км; Vср –
средняя скорость движения в потоке, км/ч; KЗАД – показатель степени риска возникновения затора.

Средние скорости Vср движения автомобилей на разных отрезках пути раз
нообразны и ограничены средней скоростью движения потока автомобилей. [10].

В условиях свободного движения скорость автомобиля можно ограни
чить [7]:

.
max
V
V
V
б
п


(15)

Согласно основным принципам условий формирования средней скорости 

движения Vср с учетом ограничений, связанных как с необходимостью обеспечения безопасной дистанцией движения Vср = Vср(dб), так и определяемых плотностью потока Vср = Vср (ρ). 

Увеличение плотности потока ρ может привести к снижению максимально 

возможной динамической дистанции между автомобилями dе до величины dρ, а 
значит к возможному уменьшению безопасной дистанции dб и, соответственно, к 
уменьшению скорости автомобилей Vср в потоке не максимальной скоростью Vmax, 
а безопасной скоростью Vб с безопасной дистанцией: Vср ≤ Vб (dб). 

Переходы между состояниями транспортного потока исходя из измене
ния средней скорости движения автомобилей Vср можно описать функцией
плотности потока с учетом следующего условия:

𝑑б ≤ 𝑑𝑒 < 𝑑𝜌.
(16)

Ограничение скорости транспортного потока показан на рисунке 3, где 

представлены графики монотонных функций: dб(V) – возрастающая по скорости; dе(ρ) – убывающая по плотности. [7]

Рисунок 3 – Формирование характеристик и состояний транспортных потоков

Области с вертикальной штриховкой на графиках dб(V) и de(ρ) показы
вают наличие возможности повышения скорости движения автомобилей до 
уровня Vmax при фактической плотности потока ρe с соблюдением безопасной 
дистанции dб. В диапазоне плотности потока ρ=(0, ρ(υmax)) состояние потока 

представляет собой свободное движение.

Увеличение плотности транспортного потока в интервале ρ=(ρ(υmax), 

ρmax) – заштрихованная горизонтально область требует снижения максимально 
возможной скорости движения. Поток характеризуется как плотное движение.

Таким образом, при оценке транспортной сети необходимо учесть как 

можно больше параметров состояния этой сети. Основываясь на критерий Германа-Пригожина, можно разработать систему оценки условий движения автомобилей в городах, которая будет включать большинство характеристик УДС. 
Необходимо установить диапазон значений критерия с учетом качественных и 
количественных характеристик состояния транспортного потока. Рассмотренные критерии можно применить при оценке дорожно-уличной сети с учетом 
риска возникновения затора.

Список литературы

1 Румянцев, Е. А. Об эффективности критериев для оценки условий движения транс
портных потоков [Текст] / Е. А. Румянцев, А. Ю. Михайлов // Организация безопасности дорожного движения: материалы IX междунар. конф. – Санкт-Петербург, 2010. – С. 121-123.

2 Herman, R. A Two-Fluid Approach to Town Traffic [Text] / R. Herman, I. Prigogine // 

Science. – 1979. – P. 148-151.

3 Traffic Flow Theory // Committee on Traffic Flow Theory and Characteristics, 2001. –386 p.
4 Блинкин, М. Я. Системная оценка условий движения на базе модели Германа
Пригожина [Текст] / М. Я. Блинкин, Б. А. Ткаченко // Социально-экономические проблемы 
развития транспортных систем городов и зон их влияния. – Екатеринбург : издательство 
АБМ, 2009. – С. 135-143.

5 Hong, S. Y. Analysis of two-fluid model using gps data [Text] / S. Y. Hong, C. Lee, S. B. 

Chung // Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies. – 2005. – P. 560-572.

6 Nelson, P. The Prigogine-Herman kinetic model predicts widely scattered traffic flow data 

at high concentrations [Text] / P. Nelson, A. Sopasakis // Transportation Res., – 1998. – Part B, 32. 
– P. 589-604.

7 Ларин, О. Н. Развитие транзитного потенциала автотранспортных систем регионов. 

Теоретические аспекты формирования скорости движения в автотранспортном потоке
[Текст] / О. Н. Ларин, А. П. Приходько, В. Д. Шепелев и др. // Российская акад. Наук : монография. – М. : ВИНИТИ, 2010. – 343 с.

8 Басков, В. Н. Оценка уровня адаптации транспортного потока к улично-дорожной сети

[Текст] / В. Н. Басков, Е. И. Видманова // Вестник СГТУ. – 2013. – № 2 (71). – С. 355-360.

9 Басков, В. Н. Влияние загруженности УДС на эффективность перевозочного про
цесса [Текст] / В. Н. Басков, Е. И. Исаева // Организация автомобильных перевозок и безопасность дорожного движения : материалы IX междунар. заочн. науч.-техн. конф. – Пенза, 
2013. – С. 23-26.

10 Svenson, O. Judgments of mean speed and predictions of route choice [Text] / O. Svenson, 

G. Erikksonb, I. Salob, E. Peters // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 
Special Issue: Driving Simulation in Traffic Psychology. – 2011. – Issue 6. – P. 504-511.

© Басков В. Н., Исаева Е. И., 2016

УДК 656.1
Белокуров В. П.
профессор, доктор технических наук,
заведующий кафедрой организации
перевозки безопасности движения
Воронежского государственного
лесотехнического университета
имени Г. Ф. Морозова, РФ

Belokurov V. P.

professor, doctor of technical

sciences, head of the organization 

of transport and traffic safety,

Voronezh state forestry engineering

university of G. F. Morozov,

Russian Federation

Белокуров С. В.
доктор технических наук, профессор, 
заведующий кафедрой математики
естественно научных дисциплин
Воронежского института Федеральной
cлужбы исполнения и наказаний, РФ

Belokurov S. V.

doctor of technical sciences,

head of the mathematic and natural 
sciences, Voronezh institute of the

Federal service of execution of 

punishments, Russian Federation

Гукетлев Э. Ю. 
ст. преподаватель кафедры
организации и управления транспортными процессами Майкопского
технологического государственного
университета, РФ

Guketlev E. Y.

art. lecturer, department of

organization and management of
transport processes Maikop state

technological university

Russian Federation

Сподарев Р. А.
ст. преподаватель кафедры организации 
перевозки безопасности движения
Воронежского государственного
лесотехнического университета
имени Г. Ф. Морозова, РФ

Spodarev R. A.

art. lecturer, department of the

organization of transport and traffic

safety, Voronezh state forestry

engineering university,

Russian Federation

АНАЛИЗ УСЛОВИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ 
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ 

МОДЕЛИРОВАНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

ANALYSIS OF THE CONDITIONS OF USE MULTI-CRITERIA

OPTIMIZATION METHODS FOR SIMULATION 

OF ROAD TRAFFIC FLOWS

Ключевые слова: оптимизация, городская автотранспортная система, моделирование.
Аннотация: в статье рассматриваются условия использования методов многокритериаль
ной оптимизации для моделирования автотранспортных потоков.

Keywords: optimization, urban road system, modeling.
Summary: the article considers the conditions of use of multi-criteria optimization methods for 

simulation of road traffic flows.

Эффективность функционирования любой системы? в том числе город
ской автотранспортной системы (ГАС), существенно повышается при использовании на этапах синтеза, анализа и принятия решений оптимизационных ме