5. Проект Амуро-Якутской магистрали и её продление в Китай
Предыдущий проект

На Форуме BRI в Пекине в 2023 году российская делегация представила проект нового железнодорожного коридора, который свяжет Якутию, порт Магадан с железнодорожной сетью Китая. Проект включает строительство участка дороги от Сковородино на Транссибе до Мохэ в Китае и соединение с сетью в Харбине. Предлагается использовать Джалинду как новый железнодорожный пункт пропуска, где уже есть автопереход. Также потребуется новый мост через реку Амур.

Сейчас действует линия Сковородино — Тында — Нижний Бестях, связывающая БАМ и Транссиб с Якутском. В планах — мост через реку Лена для связи Якутска с Нижним Бестяхом и, возможно, продолжение маршрута до Магадана на 1900 км.

Проект находится на стадии проработки, и технико-экономическое обоснование ещё не завершено. Новый коридор обещает стать кратчайшим маршрутом для экспорта российского угля и других ресурсов в северо-восточные регионы Китая, что поможет разгрузить Восточный полигон.

#ЕТК

Занимательный лайфхак

При проектировании железной дороги: обращайте внимание на звук! В Японии инженеры столкнулись с проблемой, когда высокоскоростные поезда, проходя через тоннели, создавали громкие "взрывы" на выходе — этот эффект называют "звуковой бум". Чтобы решить проблему, они обратились за вдохновением к… зимородку, птице, которая ныряет в воду почти без всплеска. Инженеры изменили форму носа поезда, сделав его похожим на клюв зимородка, что значительно уменьшило шум и повысило аэродинамику. Так что, проектируя железные дороги и поезда, иногда стоит посмотреть на природу — она подскажет гениальные решения! 🐦🚄

Увеличение пропускной способности транспортной инфраструктуры


Начнем сегодня эпическую одиссею глобальную серию постов про увеличение пропускной способности (#УПС). За счет каких факторов ее можно увеличить – их десятки (а то и сотни, смотря как детализировать). Каждый фактор можно оптимизировать по различным методам и технологиям (давайте тоже скажем что их сотни, кто проверит? Как говорят классики: «Если я что-то утверждаю, мне не надо это доказывать, если вы хотите опровергнуть – докажите сами). Ну и конечно же эти методы базируются на конкретных инструментах (их тоже много).

И с чего же начнем? Предлагаю следующий спуск: «УПС» – Оптимизация маршрутов – Алгоритмы.
Сегодня посмотрим на Алгоритм Дейкстры ⏬

#УПС #Оптимизация_маршрутов #Алгоритмы

Алгоритм Дейкстры

Используется для нахождения кратчайшего пути от одной вершины графа (начальной точки) до всех остальных вершин. Граф состоит из узлов (вершин) и ребер, которые соединяют эти узлы, где каждому ребру присвоена определенная стоимость (вес), например, расстояние или время.
Как работает алгоритм Дейкстры?

1️⃣ Инициализация:

📍 Создаем множество 𝑆S, содержащее все узлы.
📍 Для каждой вершины устанавливаем начальную стоимость (расстояние) до нее как бесконечность, за исключением начальной вершины, для которой стоимость равна 0.

2️⃣ Выбор минимального узла:

📍 На каждом шаге выбираем узел 𝑢u с минимальной стоимостью среди всех узлов, которые еще не были обработаны, и удаляем его из множества 𝑆S.

3️⃣ Обновление соседей:

📍 Для каждого соседа узла 𝑢u, который остается в 𝑆S, рассчитываем новую стоимость пути, проходящего через 𝑢u. Если новый путь короче, обновляем стоимость соседа.

4️⃣ Повторение:

📍 Процедура повторяется до тех пор, пока не будут обработаны все узлы в графе.

5️⃣ Результат:

📍 В конце алгоритма каждая вершина будет иметь минимальную стоимость пути от начальной вершины.

Визуализация примера
Представим следующий граф:
(A)
/ | \
1 4 2
/ | \
(B)--3|(C)--1
\ | /
2 1 4
\ | /
(D)
Здесь:
• Узлы: A, B, C, D.
• Ребра с весами: (A-B:1), (A-C:4), (A-D:2), (B-C:3), (B-D:2), (C-D:1).

1️⃣ Инициализация
• Начальная точка: A.
• Стоимости: A=0, B=∞, C=∞, D=∞.

2️⃣ Выбор узла с минимальной стоимостью
• Текущий узел: A, так как A=0 (минимум).

3️⃣ Обновление соседей
• Рассчитываем новые стоимости для узлов B, C, и D:
o B: min(∞, 0 + 1) = 1
o C: min(∞, 0 + 4) = 4
o D: min(∞, 0 + 2) = 2
• Стоимости: A=0, B=1, C=4, D=2.

4️⃣ Повторение
• Текущий узел: B, так как B=1 (минимум среди оставшихся).
• Обновление соседей:
o C: min(4, 1 + 3) = 4
o D: min(2, 1 + 2) = 2
• Стоимости: A=0, B=1, C=4, D=2.
• Следующий узел: D, так как D=2.
• Обновление соседей:
o C: min(4, 2 + 1) = 3
• Стоимости: A=0, B=1, C=3, D=2.
• Следующий узел: C, так как C=3.

5️⃣ Конец
• В конце пути:
o Кратчайшие пути: A -> B: 1, A -> D: 2, A -> C -> D: 3.
В результате:
• Путь из A в B: 1.
• Путь из A в D: 2.
• Путь из A в C через D: 3.

Это и есть результат работы алгоритма Дейкстры.

Можно использовать в задаче: найти кратчайший путь для перемещения контейнера от одного терминала к другому, учитывая расстояние и время в пути.

Хотите бесплатно поработать с программой для вычисления кратчайших путей по алгоритму Дейкстры?
Репост, "+" в комментарии и получаете программу! 🚀📊

#УПС #Оптимизация_маршрутов #Алгоритмы

Занимательный лайфхак

При проектировании железной дороги не забудьте учесть, что однажды ваша станция может превратиться в железнодорожный мегаполис. Оставьте место для будущих путей, чтобы потом не играть в "Тетрис" с поездами. В Японии на многих станциях Shinkansen предусмотрены резервные пути и пространства для новых технологических систем, что позволяет им модернизировать сети с минимальными затратами и неудобствами. Еще один извстный пример: строительство и расширение системы Crossrail в Лондоне, которая позже стала Elizabeth Line.

Кубит против коммивояжера: Когда квантовая физика начинает решать логистические задачи

Если вам когда-нибудь казалось, что ваша жизнь — это одна большая задача коммивояжера, когда каждый день приходится планировать, как избежать пробок и очередей, то знайте, что ученые решили эту проблему с помощью одного кубита. Да, вы не ослышались, кубит! В мире, где классические алгоритмы борются с NP-трудными задачами, а квантовые компьютеры рискуют стать новыми шаманами вычислений, кубит вышел на арену, чтобы показать, что даже сложнейшие маршруты могут быть оптимизированы… ну, по крайней мере, если у вас не больше шести городов.

Ученые из Гамбургского университета под руководством Питера Шмельхера оптимизировали задачу коммивояжера, используя сферу Блоха и принцип суперпозиции. Этот метод показал себя более точным, чем классические и даже некоторые квантовые алгоритмы, но пока работает только для шести городов🥲. Препринт исследования доступен здесь.

Задача коммивояжера — NP-трудная проблема🧐, требующая нахождения кратчайшего маршрута, проходящего через каждый город ровно один раз. Классические методы требуют значительных вычислительных ресурсов или дают эвристические решения. Квантовые вычислители используют квантовую запутанность, но их алгоритмы пока эффективны лишь для четырех городов и требуют сотни кубитов.

Исследователи под руководством П. Шмельхера предложили новый подход, заменив квантовую запутанность на суперпозицию👌. Города кодировались как состояния на экваторе сферы Блоха, расстояния между ними задавались вспомогательными состояниями на меридианах. Проблема была преобразована в задачу о брахистохроне, решение которой совпадает с задачей коммивояжера. Оптимальный маршрут находился с помощью операторов вращения и томографии квантового состояния, позволяя вычислить все маршруты одновременно.

Основная трудность заключалась в постобработке результатов для удаления некорректных маршрутов. Это решалось с помощью настройки операторов вращения с использованием алгоритма SPSA. Точность метода ограничена количеством городов и их расположением. Для шести симметрично расположенных городов точность превышала 0,99, но для семи городов она упала до 62%.

Авторы предполагают, что принцип суперпозиции может привести к квантовому преимуществу в других оптимизационных задачах и области квантовой химии и машинного обучения. Этот подход может способствовать развитию будущих алгоритмов.

6. Новые железнодорожные коридоры Россия – Монголия – Китай
Предыдущий проект

Планом реализации Стратегии социально-экономического развития Сибирского федерального округа до 2035 г. (утв. от 16 октября 2023 г. № 2846-р), предусмотрено проведение работ по обоснованию проектов создания двух новых ж.-д. коридоров:
• Северного (Курагино – Цаган Толгой – Улан-Батор – Тяньцзянь);
• Западного (Курагино – Цаган Толгой – Урумчи).

Цель проектов: создание новых транзитных ж.-д. коридоров и разгрузка Восточного полигона за счет переключения перевозок угля, развитие транспортных связей сибирских субъектов России и регионов Западного Китая, стимулирование развития регионов России, Монголии и Китая.

Основа грузовой базы в экспорте: сырьевые товары (в первую очередь уголь). В импорте: машины, оборудование и контейнеризированные грузы.

Основные вызовы:

1️⃣ Сложный рельеф и наличие заповедников.

2️⃣ Трехстороннее согласие между Россией, Монголией и Китаем.

3️⃣ 💰.

#ЕТК

Продолжаем стоять

В июле 2024 года увеличился оборот вагона на 4,78% (+ 23,5 часа) по сравнению с июнем. Этот рост следует на фоне неблагоприятной динамики в предыдущие месяцы, что предполагало наличие «высокой базы» и наличие возможности для положительных изменений, но есть но.

Ключевые изменения:

Оборот вагона (Σ за июль):
- в движении + 2,4 ч (Σ80,1 ч);
- на промежуточных станциях + 1 ч (Σ14,8ч);
- под грузовыми операциями +6,2 ч (Σ226,8ч);
- на технических станциях +13,9 ч (Σ193,0 ч).

Скорости:
- участковая и техническая снизились на 0,7 км/час (Σ34 и Σ39 км/ч соотв.);
- средняя скорость доставки отправки снизились на 4,3 км/сут (Σ327,1 км/сут)

Причины (по мнению технологических аудиторов которые захотели остаться анонимами):
⭕️ Дефицит кадров (в частности по локомотивным бригадам);
⭕️ Сезонный подъем перевозок в южном направлении (зерновые, отпуска);
⭕️ Выполнение личных KPI отдельных дорог (=перекладывание ответственности или игра подставь соседа);
⭕️ Дефицит пропускных способностей на Востоке (с учетом да и без учета разворота логистики);
⭕️ Cнижение перевозки грузов => снижение спроса на подвижной состав + неверная заадресовка порожних вагонов => собственники подвижного состава забросали всю сеть порожняком;
⭕️ Динамическая модель на пропуск поездов по назначениям (разрешения сколько вагонов отправить на отдельно взятую дорогу, по каждому стыку определялось то максимальное количество, которое можно отправить, а остальное девайте куда хотите).

Что делать? Ждем Ваши комментарии 👇
Самый популярное предложение не использовать)

Простых решений тут конечно нет, нужен системный подход. Есть такая технология «единый оператор», которая предполагает аккумулирование ответственности через буфер KPI.

Upd: я вас понял мои скромные друзья)

Ну а если вы думаете, что ученые просто так сидят и смотрят на все эти графики, то ошибаетесь! Научные достижения в сфере моделирования пассажиропотоков можно (и нужно!) применять, чтобы наконец-то разобраться, как сделать систему ориентирования на вокзале хотя бы немного понятнее. Это как взять навигатор, который не путается в трех соснах и реально показывает, где выход, а не где-то на третьем этаже, за углом, мимо таблички "Ремонт".

Но тут есть одна загвоздка. Почти каждая модель разрабатывалась под конкретные исследования автора, и если вы решите прямо взять и применить её на вокзале, то... ну, скажем так, ждите сюрпризов. Без модификаций такая модель в реальной практике может оказаться не лучше, чем карта, на которой половина зданий вообще не существует.

И не забудьте об энтропии — это она делает каждый поход на вокзал таким захватывающим приключением!

⚡️ Минтранс намерен сократить время в пути поездов на юг до 16 часов. Может Роман Владимироч прочитал, но решил не комментировать у нас, а решил сообщить через РИА Новости😂

Алгоритм A*
Предыдущий пост

Популярный алгоритм поиска пути, который сочетает в себе элементы алгоритма Дейкстры и жадных алгоритмов. Он используется для нахождения кратчайшего пути между двумя точками на графе, учитывая не только стоимость пути, но и дополнительные параметры, такие как загруженность или другие критерии.

Принцип работы алгоритма A*

1️⃣ Инициализация:

📍Создается два набора: открытый список (open list) и закрытый список (closed list).
📍Открытый список содержит узлы, которые нужно исследовать, а закрытый список содержит уже исследованные узлы.
📍Начальный узел добавляется в открытый список.

2️⃣ Оценка узлов:

📍Каждый узел имеет три ключевых значения:
g(n): стоимость пути от начального узла до текущего узла n.
h(n): эвристическая оценка стоимости пути от узла n до целевого узла. Обычно это оценка, основанная на прямом расстоянии (например, евклидово расстояние или манхэттенское расстояние).
f(n): суммарная стоимость, которая равна g(n) + h(n). Это значение используется для выбора следующего узла для исследования.

3️⃣ Выбор узла для исследования:

📍Выбирается узел с наименьшим значением f(n) из открытого списка.
📍Узел перемещается в закрытый список и удаляется из открытого списка.

4️⃣ Расширение узла:

📍Для каждого соседа текущего узла вычисляются значения g, h и f.
📍Если соседний узел не находится в открытом списке, он добавляется с указанием его g, h и f значений.
📍Если соседний узел уже находится в открытом списке, обновляется его стоимость, если новый путь более оптимален.

5️⃣ Проверка достижения цели:

📍Если текущий узел является целевым узлом, путь найден, и алгоритм завершает работу.

6️⃣ Повторение:

📍Если открытый список пуст, а цель не достигнута, значит путь не существует.

Пример работы алгоритма A*

Рассмотрим простой пример для иллюстрации алгоритма A* на графе:

Граф:
B (10)
/ \
(4) (5)
/ \
A --- C --- D
\ /
(7) \ (2)
E

Узел A — начальная точка
Узел D — целевая точка

1️⃣ Инициализация:
Начальный узел A добавляется в открытый список.

2️⃣ Оценка узлов:
Для узла A:
g(A) = 0 (стоимость от начального узла до себя)
h(A) = эвклидово расстояние до D (оценка)
f(A) = g(A) + h(A)

3️⃣ Выбор узла для исследования:
Исследуем узел A. Переходим к соседям B и E.

4️⃣ Расширение узла:

Узел B:
g(B) = g(A) + стоимость A-B = 0 + 4 = 4
h(B) = эвклидово расстояние до D
f(B) = g(B) + h(B)
Узел E:
g(E) = g(A) + стоимость A-E = 0 + 7 = 7
h(E) = эвклидово расстояние до D
f(E) = g(E) + h(E)

5️⃣ Проверка достижения цели:
На основе значений f выбираем следующий узел для исследования.

6️⃣ Продолжение работы:
Продолжаем до достижения узла D или опустошения открытого списка.
Визуализация
Для графа выше визуализация может выглядеть так:

A (0) ---> B (4) --- C --- D (цель)
\ \ / (7) (2)
\ (7) E
\
C
Здесь значения в скобках показывают стоимость g, h, и f на каждом этапе алгоритма. Узел с минимальным f будет выбран для дальнейшего исследования.

Можно использовать в задаче: найти маршрут для транспортного средства в порту с учетом текущей загруженности дорог и предполагаемых задержек

Хотите бесплатно поработать с программой, использующей алгоритм А*? Сделайте репост и напишите "+" в комментариях, отправлю файл с программой! 🚀📊

З.Ы. В личные сообщения писать не нужно)

#УПС #Оптимизация_маршрутов #Алгоритмы

🚀 Топ-5 IT-решений для оптимизации работы транспортных систем необщего пользования

Оптимизация транспортных систем — ключ к повышению эффективности. Рассмотрим пять передовых IT-решений, которые могут радикально улучшить работу вашей транспортной системы:

1️⃣ Платформа для интернета вещей (IoT)
📍Цель: Сбор и управление данными от различных сенсоров и устройств, подключенных к сети.
🛠 Функции:
- Сбор данных в реальном времени.
- Передача данных для дальнейшего анализа и мониторинга.
- Обеспечение связи между устройствами и системами.

2️⃣ Цифровой двойник
📍Цель: Создание и поддержание виртуальной модели физической системы для анализа, симуляции и оптимизации.
🛠Функции:
- Моделирование: Создаёт точное цифровое представление физической системы.
- Анализ: Позволяет проводить глубокий анализ поведения и состояния системы.
- Прогнозирование: Использует данные и сценарии для прогнозирования будущих состояний и их оптимизации.

3️⃣ Имитационная система моделирования
📍Цель: Создание и использование моделей для анализа различных сценариев и процессов без необходимости в реальных данных.
🛠 Функции:
- Моделирование: Создаёт абстрактные модели и сценарии для оценки поведения системы.
- Анализ: Позволяет анализировать различные сценарии и тестировать гипотезы.
- Прогнозирование: Использует модели для прогнозирования результатов различных действий и изменений.

4️⃣ Автоматизированная система управления
📍Цель: Управление и автоматизация процессов с использованием данных и алгоритмов для повышения эффективности, надежности и производительности.
🛠 Функции:
- Контроль: Мониторинг и управление состоянием систем в реальном времени.
- Автоматизация: Устранение необходимости ручного вмешательства для выполнения задач.
- Оптимизация: Применение алгоритмов для повышения эффективности работы систем.

5️⃣ Система поддержки принятия решений
📍Цель: Помощь в принятии управленческих решений путем предоставления структурированного анализа данных и информации.
🛠 Функции:
- Анализ данных: Сбор, обработка и интерпретация данных для поддержания принятия решений.
- Моделирование сценариев: Оценка различных сценариев и возможных последствий решений.
- Поддержка: Предоставление рекомендаций и прогнозов для оптимизации решений.

Эти решения можно использовать как по отдельности, так и в сочетании, в зависимости от конкретных задач вашей транспортной системы. Подытожим:
• IoT фокусируется на сборе и передаче данных.
• Цифровой двойник поддерживает виртуальную модель системы для анализа и оптимизации на основе реальных данных.
• Имитационная система позволяет создавать и анализировать модели и сценарии без необходимости реальных данных.
• Автоматизированная система управления использует данные для автоматизации и управления процессами на основе данных и алгоритмов.
• Система поддержки принятия решений фокусируется на анализе данных и предоставлении рекомендаций для принятия управленческих решений.

Хотя все эти технологии могут быть интегрированы для создания мощных комплексных решений под названием цифровой двойник, что в итоге рождает много споров о том, что же это за зверь🤔, а все конечно упирается в функциональные требования к продукту. Тут уже не работает поговорка «Как корабль назовешь, так он и поплывёт», скорее наоборот будет как басне: «Лебедь, рак и щука», поэтому не следует пытаться объединить все технологии в один продукт без четкого понимания задач, которые вы хотите решать. Идеальное решение всегда адаптируется к специфическим требованиям и условиям, а не стремится к универсальности.

🔧 Какие IT-решения вы хотели бы внедрить для вашей транспортной системы? Пишите сюда.

#транспорт #инновации #IoT #цифровойдвойник #моделирование #автоматизация #оптимизация

🚄 Миллиарды в цифре: как имитационное моделирование железнодорожной инфраструктуры завоевывает рынок

Когда-то узкоспециализированное направление, имитационное моделирование железнодорожной инфраструктуры сегодня становится основой для крупных инвестиций и масштабных проектов. В России на разработку таких моделей тратится от 5 до 15 миллиардов рублей, и эта сумма постоянно растет.📈

На мировом уровне в 2023 году объем рынка программного обеспечения для моделирования достиг впечатляющих 21 миллиарда долларов США. При этом прогнозируется, что до 2030 года рынок будет расти в среднем на 13,8% ежегодно. 🌍

Хотя Россия занимает всего 2-4% от мирового рынка, роль цифровых технологий в стране продолжает усиливаться. Особенно активно это происходит в рамках государственной программы цифровизации. Основными потребителями этих технологий остаются оборонные предприятия, транспортные компании (включая железные дороги), энергетика и промышленность.

В секторе транспортировки и логистики, включая железнодорожную инфраструктуру, имитационное моделирование составляет 15-20% от общего объема рынка. Это неудивительно, учитывая высокий спрос на цифровые инструменты, позволяющие оптимизировать логистические процессы, планировать маршруты и управлять транспортной инфраструктурой.

Такие цифры недвусмысленно указывают на то, что будущее железных дорог — в цифровых решениях. Тот, кто держит руку на пульсе этих изменений, первым увидит результаты.

📊Предварительная статистика ОПЖТ за 8 месяцев 2024 года

❗️На сайте ОПЖТ, в разделе «Аналитика», опубликованы предварительные данные по объемам производства различной продукции железнодорожного назначения промышленными предприятиями за 8 месяцев текущего года:

📌Подвижного состава (локомотивов, пассажирских вагонов, МВПС и путевых машин);

📌Грузового подвижного состава и его составных частей (цельнокатаных колес, боковых рам, надрессорных балок, подшипников, осей и аппаратов поглощающих);

📌Комплектующих для железнодорожной инфраструктуры (рельсов, стрелочной продукции, металлических элементов и прокладок рельсовых скреплений).

❗️ Рост производства грузовых вагонов составил 21,3% к аналогичному периоду 2023 г. Также отмечается рост среднего показателя по качеству вагонов после постройки в межремонтном периоде - 93,4%. Тенденция повышения показателя безотказной работы свидетельствует о систематическом внедрении инструментов повышающих качество изготавливаемых грузовых вагонов предприятиями РФ

Имитационная модель. Как создается топология?

Много было про теорию и кейсы моделирования… Многие спрашивают меня, а как создавать модели, сложный ли этот процесс, насколько трудоемко?
Сегодня предлагаю посмотреть короткое видео, как создается топология в ИКИРИ.
Немного справки:

Топология объекта инфраструктуры – связное представление плана (схемы) объекта инфраструктуры железнодорожного транспорта и режима секционирования плана (схемы). Топология интегрируется с технологией объекта для синтеза имитационной модели.

Что мы увидим на видео?
- Создание парка из 8 ж.-д. путей;
- автоматическое секционирование (если колесная пара попадает участок секции, то вся секция становится занята);
- задание нескольких элементов топологии: сопряжение кривых, глухое пересечение, создание секций, создание стрелок.

Было интересно? Хотите в таком же формате увидеть построение всей топологии объекта жд инфраструктуры?
#ИмитационноеМоделирование #Топология #ИКИРИ

Управление пассажиропотоками ж.-д. вокзалов на основе моделирования динамики движения пассажиров
🚶‍♂️6 пост из серии (предыдущий пост)

Основные ограничения существующих коммерческих программ для моделирования пассажиропотоков, таких как Vissim, Simwalk, Anylogic и Legion, включают следующие аспекты:

1️⃣ Невозможность учета специфических факторов: Существующие программные решения часто не учитывают уникальные факторы, оказывающие значительное влияние на точность моделирования пассажиропотоков. Это может включать специфические особенности транспортных узлов, особенности поведения пассажиров и другие динамические элементы, которые не всегда могут быть корректно интегрированы в существующие модели.

2️⃣ Ограниченная возможность модификации: Пользователи этих программ ограничены в возможности их усовершенствования и адаптации под специфические требования. Все изменения и улучшения должны проходить через производителя программного обеспечения, что ограничивает гибкость и возможности для дальнейшего развития.

3️⃣ Высокая стоимость и сложность интеграции: Закупочная стоимость этих программ часто высока, что затрудняет их доступность для многих организаций. Кроме того, сложность интеграции с существующими автоматизированными системами управления пассажирскими перевозками представляет собой значительное препятствие, требующее значительных усилий и затрат.

Отсутствие собственных математических разработок в области моделирования пассажиропотоков у железнодорожных компаний и вокзальных управляющих усугубляет ситуацию. В проектировании вокзальных комплексов и организации пассажиропотоков ключевыми принципами являются:

📍 Запрет на встречные и пересекающиеся потоки: Строгие правила предотвращают организацию потоков, которые могут пересекаться или встречаться, чтобы минимизировать заторы и повысить безопасность пассажиров.

📍 Определение площадей объектов: Площадь различных элементов вокзального комплекса должна соответствовать внутренним строительным нормам и международным стандартам, что обеспечивает эффективное функционирование и безопасность вокзала.

Таким образом, существующие программные решения для моделирования пассажиропотоков требуют улучшения и адаптации для более точного учета специфических факторов, возможности модификации пользователем и снижения стоимости и сложности интеграции.

Занимательный лайфхак

При формировании технологического процесса в имитационной модели придерживайтесь спиралевидной разработки, она включает постадийное прототипирование для создания завершенных блоков модели на каждом витке спирали.

Каждый виток включает 4 этапа:
1️⃣ Планирование
Разрабатывается план действий, определяются улучшения и задачи для текущего витка.
2️⃣ Проектирование
Создаются решения для выполнения задач, выбираются данные, проектируются технологические цепочки, схемы инфраструктуры.
3️⃣ Реализация и тестирование
Вносятся изменения в модель и проводятся тесты. Устраняются недостатки.
4️⃣ Анализ и улучшения
Анализируется результат, выявляются улучшения и обновляется план работ.