vrgupВестник Ростовского государственного университета путей сообщенияVestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya0201-727XРостовский государственный университет путей сообщения10.46973/0201_727X_2025_4_90vrgup-212Research ArticleУПРАВЛЕНИЕ И ЛОГИСТИКА НА ТРАНСПОРТЕOPERATION AND LOGISTICS ON TRANSPORTФормирование сценариев организации работы малоинтенсивных железнодорожных линий по набору параметровDeveloping operational scenarios for a low-intensity railway lines based on a set of parametersКовалевК. Е.KovalevK. E.

Ковалев Константин Евгеньевич, кафедра «Логистика и коммерческая работа», кандидат технических наук, доцент

Kovalev Konstantin Evgenievich, Chair “Logistics and Commercial Work”, Candidate of Engineering Sciences,Associate Professor

kovale@pgups.ruНовичихинА. В.NovichikhinA. V.

Новичихин Алексей Викторович, кафедра «Логистика и коммерческая работа», доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой

Novichikhin Aleksey Viktorovich, Chair “Logistics and Commercial Work”, Doctor of Engineering Sciences, Associate Professor, Head of the Chair

novitchihin@bk.ruПетербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University (PGUPS)202530122025049099Copyright © Ковалев К.Е., Новичихин А.В., 20252025Ковалев К.Е., Новичихин А.В.Kovalev K.E., Novichikhin A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.rgups.ru/jour/article/view/212

Специализация железнодорожных линий в современных условиях имеет сложную структуру, учитывающую различные показатели. В статье предложена система управления параметрами железнодорожных линий с использованием групп исходных, технологических, инфраструктурных и экономических показателей, на основе которых реализуется моделирование сценариев для функционирования малоинтенсивных железнодорожных линий. Система управления параметрами железнодорожных линий основана на использовании нечеткой логики по набору правил взаимного влияния различных показателей друг на друга.

Предлагаемая система параметров железнодорожной линии позволяет определять нечеткие веса показателей для формирование комплексного интегрального индекса, который дает возможность наиболее полно характеризовать работу железнодорожных линий различной специализации.

Разработаны сценарии функционирования малоинтенсивных железнодорожных линий для дальнейшего формирования управляющих воздействий, направленных на повышение эффективности работы железнодорожной транспортной сети.

Результаты исследования могут быть применены при разработке сценариев развития железнодорожной транспортной сети, а также при формировании комплексных программ развития транспортной системы с учетом особенностей рассматриваемых групп показателей.

Modern railway line specialization has a complex structure that takes into account various indicators. This article proposes a system for managing railway line parameters using groups of initial, technological, infrastructure, and economic indicators, which are used to model scenarios for the operation of low-volume railway lines. The railway line parameter management system is based on fuzzy logic, using a set of rules for the mutual influence of various indicators.

The proposed system of railway line parameters allows for the determination of fuzzy weights for indicators and groups of indicators to form a complex integral index, that provide a more comprehensive characterization of the operation of railway lines with various specializations.

Scenarios for the operation for low-volume railway lines are presented for the subsequent development of control actions to improve the efficiency of the railway transport network.

The results of the study can be applied in developing scenarios for the development of the railway transport network, as well as in the formation of comprehensive programs for the development of the transport system, taking into account the specific features of the indicator groups under consideration.

малоинтенсивные железнодорожные линиисценарное моделированиепоказатели работы железнодорожной линииналичная пропускная способностьжелезнодорожный транспортнечеткая логикаметод главных компонентlow-intensity railway linesscenario modelingrailway line performance indicatorsavailable capacityrailway transportfuzzy logicprincipal component analysisReferencesТранспортно-логистические системы в условиях системных изменений в экономике / Э. А. Мамаев, А. Н. Гуда, В. А. Финоченко, К. А. Годованый // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2022. – № 2 (86). – С. 145–154. – DOI 10.46973/0201-727X_2022_2_145.Transport and logistics systems in the context of systemic changes in the economy / E. A. Mamaev, A. N. Guda, V. A. Finochenko, K. A. Godovany // Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya. – 2022. – No. 2 (86). – P. 145–154. – DOI 10.46973/0201-727X_2022_2_145.Долгий, А. И. Интеллектуальный мониторинг перевозочных процессов на основе динамического метода главных компонент / А. И. Долгий, С. М. Ковалев, А. Н. Гуда // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 2 (90). – С. 240–251. – DOI 10.46973/0201-727X_2023_2_240.Dolgiy, A. I. Intelligent monitoring of transportation processes based on the dynamic method of principal components / A. I. Dolgiy, S. M. Kovalev, A. N. Guda // Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya. – 2023. – No. 2 (90). – P. 240–251. – DOI 10.46973/0201-727X_2023_2_240.Оценка возможности перераспределения грузопотока между видами транспорта на генеральных направлениях МТК «Север – Юг» / Д. В. Сорокин, А. И. Хашев, С. М. Наурузбаев [и др.] // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2025. – № 2. – С. 243– 253. – DOI 10.46973/0201727X_2025_2_243.Assessment of the possibility of redistributing freight traffic between modes of transport on the main routes of the North-South International Transport Corridor / D. V. Sorokin, A. I. Khashev, S. M. Nauryzbaev [et al.] // Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya. – 2025. – No. 2. – P. 243–253. – DOI 10.46973/0201727X_2025_2_243.Development and management of a radon assessment strategy suitable for underground railway tunnelling projects / C. J. Purnell, G. Frommer, K. Chan, A. A. Auch // Radiation Protection Dosimetry. – 2004. – Vol. 108, No. 4. – P. 353. – DOI 10.1093/rpd/nch035.Development and management of a radon assessment strategy suitable for underground railway tunnelling projects / C. J. Purnell, G. Frommer, K. Chan, A. A. Auch // Radiation Protection Dosimetry. – 2004. – Vol. 108, No. 4. – P. 353. – DOI 10.1093/rpd/nch035.Ballis, A. Issues on railway wagon asset management using advanced information systems / A. Ballis, L. Dimitriou // Transportation Research Part C : Emerging Technologies. – 2010. – Vol. 18, No. 5. – P. 807–820.Ballis, A. Issues on railway wagon asset management using advanced information systems / A. Ballis, L. Dimitriou // Transportation Research Part C : Emerging Technologies. – 2010. – Vol. 18, No. 5. – P. 807–820.Никитин, А. Б. Возможность внедрения цифровой радиосвязи и организации передачи данных между станциями на малодеятельных линиях / А. Б. Никитин, И. В. Кушпиль // Автоматика на транспорте. – 2019. – Т. 5, № 1. – С. 45–61. – DOI 10.20295/2412-9186-2019-1-45-61.Nikitin, A. B. Possibility of introducing digital radio communication and organizing data transmission between stations on low-traffic lines / A. B. Nikitin, I. V. Kushpil // Automation in transport. – 2019. – Vol. 5, No. 1. – P. 45–61. – DOI 10.20295/2412-9186-2019-1-45-61.Interaction of Intensive and Low-Density Lines : Management Approach and Models. In : A. Manakov, A. Edigarian [et al.]. International Scientific Siberian Transport Forum TransSiberia-2021 / K. E. Kovalev, A. V. Novichikhin // TransSiberia-2021. 8 Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 402. – Springer, Cham. – DOI 10.1007/978-3-030-96380-4_76.Interaction of Intensive and Low-Density Lines : Management Approach and Models. In : A. Manakov, A. Edigarian [et al.]. International Scientific Siberian Transport Forum TransSiberia-2021 / K. E. Kovalev, A. V. Novichikhin // TransSiberia-2021. 8 Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 402. – Springer, Cham. – DOI 10.1007/978-3-030-96380-4_76.Нутович, В. Е. Алгоритмическое обеспечение и концептуальные модели логистического навигатора в части определения условий перевозок грузов различными видами транспорта / В. Е. Нутович, Т. В. Тулина // Вестник Ростов- ского государственного университета путей сообщения. – 2025. – № 1 (97). – С. 86–93. – DOI 10.46973/0201–727X_2025_1_86.Nutovich, V. E. Algorithmic support and conceptual models of a logistics navigator in terms of determining the conditions for transporting goods by various modes of transport / V. E. Nutovich, T. V. Tulina // Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya. – 2025. – No. 1 (97). – P. 86–93. – DOI 10.46973/0201-727X_2025_1_86.Вакуленко, С. П. Малодеятельные линии: состояние и варианты оптимизации / С. П. Вакуленко, А. В. Колин, Н. Ю. Евреенова // Мир транспорта. – 2017. – Т. 15, № 3 (70). – С. 174– 180. – DOI 10.30932/1992-3252-2017-15-3-16.Vakulenko, S. P. Low-traffic lines: status and optimization options / S. P. Vakulenko, A. V. Kolin, N. Yu. Evreenova // World of Transport. – 2017. – Vol. 15, No. 3 (70). – P. 174–180. – DOI 10.30932/1992-3252-2017-15-3-16.Механизм диагностики эксплуатации малоинтенсивных железнодорожных линий на основе нечеткого когнитивного моделирования / К. Е. Ковалев, А. В. Новичихин, И. Л. Сакович, В. А. Болотин // Автоматика на транспорте. – 2023. – Т. 9, № 1. – С. 72–86. – DOI 10.20295/2412-9186-2023-9-01-72-86.Mechanism for diagnosing the operation of low-intensity railway lines based on fuzzy cognitive modeling / K. E. Kovalev, A. V. Novichikhin, I. L. Sakovich, V. A. Bolotin // Automation in transport. – 2023. – Vol. 9, No. 1. – P. 72–86. – DOI 10.20295/2412-9186-2023-9-01-72-86.Ковалев, К. Е. Процедура планирования работы малоинтенсивных железнодорожных линий: логистические аспекты и нейросетевые модели / К. Е. Ковалев, А. В. Новичихин // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2023. – Т. 20, № 2. – С. 325–335. – DOI 10.20295/1815-588X-2023-2-325-335.Kovalev, K. E. Procedure for planning the operation of low-intensity railway lines : logistic aspects and neural network models / K. E. Kovalev, A. V. Novichikhin // Proceedings of Petersburg transport university. – 2023. – Vol. 20, No. 2. – P. 325–335. – DOI 10.20295/1815-588X-2023-2-325-335.Sobol, I. M. Numerical Monte Carlo Methods / I. M. Sobol ; Main editorial board of physical and mathematical literature. – Moscow : Nauka, 1973. – 313 p.Sobol, I. M. Numerical Monte Carlo Methods / I. M. Sobol ; Main editorial board of physical and mathematical literature. – Moscow : Nauka, 1973. – 313 p.Михайлов, Г. А. Рандомизированные алгоритмы метода Монте-Карло для задач со случайными параметрами (метод «двойной рандомизации») / Г. А. Михайлов // Сибирский журнал вычислительной математики. – 2019. – Т. 22, № 2. – С. 187–200. – DOI 10.15372/SJNM20190205.Mikhailov, G. A. Randomized algorithms of the Monte Carlo method for problems with random parameters (the "double randomization" method) / G. A. Mikhailov // Siberian journal of numerical mathematics. – 2019. – Vol. 22, No. 2. – P. 187–200. – DOI 10.15372/SJNM20190205.Ермаков, С. М. Метод Монте-Карло для решения систем ОДУ / С. М. Ермаков, Т. М. Товстик // Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия. – 2019. – Т. 6, № 3. – С. 411–421. – DOI 10.21638/11701/spbu01.2019.306.Ermakov, S. M. Monte Carlo method for solving ODE systems / S. M. Ermakov, T. M. Tovstik // Vestnik of Saint Petersburg University. Mathematics. Mechanics. Astronomy. – 2019. – Vol. 6, No. 3. – P. 411–421. – DOI 10.21638/11701/spbu01.2019.306.Юнусова, Л. Д. Анализ методов ценообразования опционов : модель Блэка – Шоулза и метод Монте-Карло // Международный научный журнал. – 2020. – № 4. – С. 64–67. – DOI 10.34286/1995-4638-2020-73-4-64-67.Yunusova, L. D. Analysis of options pricing methods : the Black – Scholes model and Monte Carlo method // International Scientific Journal. – 2020. – No. 4. – P. 64–67. – DOI 10.34286/1995-4638-2020-73-4-64-67.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.