Алгоритм оценки результативности систем городского пассажирского транспорта общего пользования

Введение. Системы пассажирских перевозок крупных городов характеризуются большими масштабами развития, динамичностью и высоким уровнем неопределённости. Их функционирование носит двойственный характер: с одной стороны, они должны обеспечивать потребности населения в передвижениях с сохранением достаточного уровня качества транспортного обслуживания населения, с другой стороны, вносить вклад в развитие экономики города, региона, страны. Всё это определяет необходимость как оперативного, так и стратегического контроллинга городских пассажирских перевозок, который включает в себя, в частности, оценку результативности. Такая оценка необходима специалистам в области транспорта для формирования системы мер и воздействий, направленных на улучшение процессов внутри системы.

Материалы и методы. Нечеткая логика широко применяется в настоящее время для решения управленческих задач, в частности, для оценки функционирования сложных процессов и систем. Она позволяет выводить интегральные значения на основе большого количества разнородных исходных данных, учитывая многомерность системы.

Результаты. Сформирован алгоритм оценки результативности систем городского пассажирского транспорта общего пользования, основанный на положениях теории нечёткой логики. Предложенный алгоритм позволяет определять результативность транспортного процесса по нескольким направлениям: в рамках отдельного показателя, по блокам (областям) оценки результативности, для каждого участника и для всей системы в целом. Новизна исследования заключается в том, что в процессе реализации алгоритма нечёткой логики предложен новый механизм нечеткого вывода, сочетающий простоту реализации и эффективность расчета.

Обсуждение и заключение. Сформированный алгоритм позволит специалистам в области транспорта оперативно осуществлять оценку, выявлять «слабые» места развития системы и своевременно принимать меры по их устранению. Научная ценность исследования заключается в формировании научных положений по расчету результативности сложных систем с использованием положений теории нечеткой логики. Сформированный алгоритм реализуется в специально созданном для целей исследования программном обеспечении.

1. Оленина Е.А. Повышение эффективности пассажирских перевозок // Железнодорожный транспорт. 1999. № 7. С. 60–63.

2. Putra A. Adris. Transportation system performance analysis urban area public transport // International Refereed Journal of Engineering and science. 2013. 2 (6). pp. 1-15.

3. Мочалин С.М., Каспер М.Е. Формирование расчетных показателей для оценки результативности функционирования системы городского общественного пассажирского транспорта // Вестник СибАДИ. 2017. № 6(58). С. 37–47. EDN YNHMUZ.

4. Raoniar R., Rao M., Senathipathi V. Public Transport Performance Evaluation Techniques - A Review. 2015. 3. URL: https://www.researchgate.net/publication/305992592_Public_Transport_Performance_Evaluation_Tehniques_-A_Review (дата обращения: 29.01.2026).

5. Glock JP., Gerlach Ju. Berlin Pankow: a 15min city for everyone? A case study combining accessibility, traffic noise, air pollution, and socio-structural data // Eur. Transp. Res. Rev. 2023. Vol. 15. No. 7. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2026-23-1-12-2710.1186/s12544-023-00577-2

6. Mocanu T., Joshi J., Winkler C. A data-driven analysis of the potential of public transport for German commuters using accessibility indicators // Eur. Transp. Res. Rev. 2021. Vol. 13, No. 54. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2026-23-1-12-2710.1186/s12544-021-00507-0

7. Колебер Ю.А., Мочалин С.М. Развитие понятийного аппарата в области оценки организации городских пассажирских перевозок // International Journal of Advanced Studies. 2024. Т. 14, № 1. С. 136–155. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2024-14-1-273. EDN KQWAGD.

8. Спирин И.В. Определение затрат времени пассажиров на поездки в городах // Мир транспорта. 2020. Т. 18, № 3(88). С. 218–227. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-28-43. EDN HTJUMM.

9. Фадеев А.И., Фомин Е.В. Методика решения задачи определения оптимальной структуры парка подвижного состава городского пассажирского транспорта общего пользования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22, № 1(132). С. 42–45. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-1-218-227. EDN YMMWJT.

10. Епифанов В.В., Тюрин А.С. Повышение качества перевозок в системе городского пассажирского автомобильного транспорта на основе оценки удовлетворенности потребителей: монография; под ред. М.Ю. Обшивалкина. Ульяновск: УлГТУ, 2017. 195 с.

11. Dziaduch I., Peternek P. Assessing Public Transport Quality Using AHP and SUTI Indicator 4: A Case Study of the Sustainable Mobility Plan in Wrocław, Poland // Sustainability. 2024. 16 (24), 11182. https://doi.org/10.3390/su162411182

12. De Aquino J.T., de Melo F.J.C., Jerônimo T.d., de Medeiros D.D. Evaluation of Quality in Public Transport Services: The Use of Quality Dimensions as an Input for Fuzzy TOPSIS // International Journal of Fuzzy Systems. 2019. 21 (1). РР. 176-193. https://doi.org/10.1007/s40815-018-0524-1

13. Володькин П.П., Загорский И.О. Оценка качества регулярных перевозок как критерия эффективности организации транспортного обслуживания населения // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2010. № 5. С. 22–25. EDN MGUIXZ.

14. Лизогуб Р.П. Оценка эффективности качества регулярных перевозок в системе управления городским пассажирским транспортом // Сборник научных работ серии «Экономика». 2021. № 21. С. 134–143. https://doi.org/10.5281/zenodo.4892501. EDN RVFQTC.

15. Андреев С.А. Разработка метода оценки качества транспортного обслуживания населения в системах планирования городских транспортных систем // Мир транспорта. 2023. Т. 21, № 5(108). С. 84–92. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2023-21-5-10

16. Cai Y.A generalized integrated framework for urban public transport operations evaluation based on interval neutrosophic TODIM and EDAS technique // Soft Comput. 2024. Vol. 28. pp. 10331–10344. https://doi.org/10.1007/s00500-024-09787-9

17. Solanki V.S., Agarwal P.K. Identification of key performance indicators using hybrid COPRAS-TOPSIS for urban public transit systems by evaluating with AHP and FAHP // Multimed Tools Appl. 2024. Vol. 83. pp. 82439–82469. https://doi.org/10.1007/s11042-024-18851-3

18. Мочалин С.М., Каспер М.Е. Выбор метода оценки результативности функционирования комплексных систем в теории пассажирских автомобильных перевозок // Вестник СибАДИ. 2018.Т. 15, тативности функционирования систем городского пассажирского транспорта общего пользования // Мир транспорта и технологических машин. 2025. №3 3-2(90). С. 41–50.https://doi.org/10.33979/2073-7432-2025-3-2(90). EDN BVQNSI.

19. Колебер Ю.А., Мочалин С.М., Пискунов Е.В. Применение нечеткой логикидля оценки результативности функционирования систем городского пассажирского транспорта общего пользования // Мир транспорта и технологических машин. 2025. № 3-2(90). С. 41–50. https://doi.org/10.33979/2073-7432-2025-3-2(90). EDN BVQNSI.

20. Гусев С.А., Славина Ю.А. Сравнительный анализ методик оценки качества функционирования системы городского наземного пассажирского транспорта // Научная мысль. 2015. № 2. С. 25–29. EDN TUFJSN.

21. Клявин В.Э., Ризаева Ю.Н., Гринченко А.В. Комплексный показатель качества пассажирских перевозок автомобильным транспортом // Мир транспорта и технологических машин. 2023. № 2(81). С. 51–57. https://doi.org/10.33979/2073-7432-2023-2(81)-51-57. EDN CFZFIH.

22. Alkharabsheh А., Moslem, S., Duleba S., Oubahman L. An integrated approach of multi-criteria decision-making and grey theory for evaluating urban public transportation systems // Sustainability. 13(5). https://doi.org/10.3390/su13052740

23. Li X-H., Huang L., Li Q., Liu H-C. Passenger Satisfaction Evaluation of Public Transportation Using Pythagorean Fuzzy MULTIMOORA Method under Large Group Environment // Sustainability. 2020. No. 12. https://doi.org/10.3390/su12124996

24. Ottomanelli M., Bray S., Caggiani L., Dell’Orco M. Features Selection based on Fuzzy Entropy for Data Envelopment Analysis Applied to Transport Systems // Sustainability. №13(5). https://doi.org/10.3390/su13052740

25. Колебер Ю.А., Мочалин С.М. Формирование набора показателей для оценки результативности функционирования городского пассажирского транспорта общего пользования // International Journal of Advanced Studies. 2025. Т. 15, № 1. С. 65–90. EDN KQWAGD.

26. Saleh I., Alhady S.S.N., Rahiman W. Comparison of Mamdani and Sugeno Fuzzy Logic Performance as Speed Controller. In: Ibrahim, H., Iqbal, S., Teoh, S., Mustaffa, M. (eds) 9th International Conference on Robotic, Vision, Signal Processing and Power Applications. Lecture Notes in Electrical Engineering.2017; Vol 398. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-1721-6_40

27. Карпова Н.А. Применение методов нечеткой логики при оценке и прогнозировании финансовой устойчивости консолидированных групп компаний // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Т. 7, № 5(30). https://doi.org/10.15862/199EVN515

28. Blej М., Azizi M. Comparison of Mamdani-type and Sugeno-type fuzzy inference systems for fuzzy real time scheduling // International Journal of Applied Engineering Research. 2016. Vol. 11. No. 22. pp. 11071-11075.

29. Ермаков С.А., Болгов А.А., Чурсин А.Г. Нечеткая логика на основе экспертных оценок как альтернативный инструмент для оценки риска в условия неопределенности // Информация и безопасность. 2022. Т. 25, № 2. С. 247–262. https://doi.org/10.36622/VSTU.2022.25.2.009. EDN AKMKSC.№ 1(59). С. 60–69. EDN YTMCLZ.