Шаров Виктор Александрович – доктор технических наук, профессор
Москва
Sharov, Victor A. – D.Sc. (Eng), Professor
Moscow
В издании рассмотрены исторические вехи развития железнодорожного транспорта Российской Федерации. Представлены анализ его становления и основные направления развития на период до 2030 года. Авторами предложены предпочтительные модели и методы принятия решения по управлению перевозками на линейном уровне на станциях и участках. Описаны оптимальные модели принятия решений в области управления вагонным парком, технологией поездной и грузовой работы, методы и алгоритмы принятия решений по управлению локомотивным парком и локомотивными бригадами. Приведены методы и алгоритмы принятия решений в задачах прогнозирования (СЭМП) и нормирования (СЭМН) поездной и грузовой работы в системе «Дорожно-сетевой диспетчер», методы и модели принятия решений, обеспечивающих повышение уровня безопасности на железнодорожном транспорте. Предложены эффективные модели принятия решений управления перевозками в условиях полигонных технологий и методики оценки экономической эффективности принятия решений на основе развития интеллектуальных и цифровых технологий.
The book under review examines the historical milestones in development of railway transport in the Russian Federation, analyses its rise and main directions of development in the forthcoming period and up to 2030. The authors propose preferable models and methods for decision- making regarding traffic control at the level of stations and sections, describe optimal management decision-making regarding wagon fleet and technology of train and cargo operation, methods and algorithms for decision-making referring to management of locomotive fleet and locomotive crews. Heuristic methods and algorithms for decision-making while solving the problems of forecasting and standardisation of train and cargo operation are studied regarding railway and network dispatching. Methods and models of decision-making ensuring an increase in railway safety are also examined. The examples concern efficient models of decision-making in traffic controlling in the context of network technologies and methods for assessing the economic efficiency of decision-making based on development of intelligent and digital technology.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.