В статье исследуется задача оптимизации маршрутной сети трамваев. Осуществлён поиск конфигурации сети, максимизирующей суммарный комфорт пассажиров. Трамвайная инфраструктура представлена в виде ориентированного взвешенного графа. Критерий комфорта формализован на основе социологического опроса с применением условной логистической регрессии и учитывает время ожидания, загруженность вагонов и количество пересадок. Для поиска оптимального распределения подвижного состава проанализированы семь методов: «жадный» алгоритм, генерация столбцов, перебор пар маршрутов, генетический алгоритм, соревновательная и кооперативная многоагентные модели, а также имитация отжига с контролируемым шумом. Наилучший результат достигнут алгоритмом имитации отжига; кооперативный подход показал наиболее сбалансированную сеть без критических провалов на отдельных участках. Для снижения вычислительной нагрузки внедрено суррогатное моделирование на основе ансамбля методов машинного обучения. Оптимизированные конфигурации существенно сокращают интервалы движения на ключевых магистралях и устраняют дисбаланс загрузки. Разработанная методика и количественная модель комфорта могут служить инструментом стратегического планирования трамвайных систем в городах со сложной транспортной инфраструктурой.

моделирование, обучение с подкреплением, генетический алгоритм, алгоритм имитации отжига, транспортное планирование, общественный транспорт

Искусственный интеллект и большие данные