ФОРМАЛИЗАЦИЯ СЕЛЕКТИВНОЙ ТЕХНОЛОГИИ СОДЕРЖАНИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ И СТРАХОВОЙ ФОНД

Предложено математическое обеспечение для формализации селективной технологии ремонта верхнего строения пути, основанной на обслуживании по «фактическому состоянию». Селективная (выборочная) технология предполагает наличие страхового фонда, который выполняет две функции: накапливает платежи с различной периодичностью для выполнения различного вида ремонтных работ, а затем по мере необходимости оплачивает эти работы. Денежные потоки, связанные со страховым фондом, структурированы и рассчитаны на определенную периодичность использования, а само состояние фонда описывается случайным процессом риска. Оценка показателей технологического риска и меры достоверности дается с помощью имитационного моделирования.

1. Фролов В. Ф. Новые подходы к управлению перевозочным процессом в условиях динамичного изменения внешней среды // Железнодорожный транспорт. – 2014. – № 4. – С. 14–18. Frolov, V. F. New approaches to the management of the transportation process in the dynamically changing environment [Novye podhody k upravleniyu perevozochnym protsessom v usloviyah dinamichnogo izmeneniya vneshney sredy]. Zheleznodorozhnyj transport, 2014, Iss.4, pp. 14–18.

2. Краковский Ю. М., Начигин А. В. Оценка факторов, влияющих на возникновение транспортных происшествий // Путь и путевое хозяйство. – 2011. – № 11. – С. 2–4. Krakovsky, Yu.M., Nachigin, A. V. Evaluation of factors affecting the occurrence of accidents [Otsenka faktorov, vliyayuschih na vozniknovenie transportnyh proisshestviy]. Put’ i putevoe hozyaystvo, 2011, Iss.11, pp. 2–4.

3. Королев В. Ю., Бенинг В. Е., Шоргин С. Я. Математические основы теории риска. – М.: Физматлит, 2011. – 620 с. Korolev, V. Yu., Bening, V.E., Shorgin, S. Ya. Mathematical foundations of the theory of risk [Matematicheskie osnovy teorii riska]. Moscow, Fizmatlit publ., 2011, 620 p.

4. Краковский Ю. М., Лукьянов Д. А., Начигин А. В. Исследование показателей динамических рисков, характеризующих безопасность движения на транспорте // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2013. – № 3. – С. 299–304. Krakovskiy, Yu.M., Luk’yanov, D.A., Nachigin, A. V. Study of dynamic risks indicators, characterizing traffic safety on transport [Issledovanie pokazateley dinamicheskih riskov, harakterizuyuschih bezopasnost’ dvizheniya na transporte]. Sovremennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie, 2013, Iss.3, pp 299–304.

5. Кельтон В. Имитационное моделирование: Пер. с англ – СПб.: Питер, 2004. – 847 с. Kelton, W. D. Simulation modeling and analysis [Translated form English. Russian title: Imitatsionnoe modelirovanie]. St. Petersburg, Piter publ., 2004, 847 p.

6. Краковский Ю. М., Домбровский И. А. Вероятностный анализ безубыточности грузовых перевозок на основе метода Монте-Карло // Известия Транссиба. – 2013. – № 1. – С. 125–130. Krakovsky, Yu.M., Dombrovsky, I. A. Probabilistic analysis of breakeven freight transportation on the basis of Monte Carlo method [Veroyatnostnyj analiz bezubytochnosti gruzovyh perevozok na osnove metoda Monte-Karlo]. Izvestiya Transsiba, 2013, Iss.1, pp. 125–130.

7. Закс Л. Статистическое оценивание. – М.: Статистика. – 1976. – 598 с. Zaks, L. Statistical estimation [Statisticheskoe otsenivanie]. Moscow, Statistika publ., 1976, 598 p.

8. Краковский Ю. М., Лукьянов Д. А., Начигин А. В. Автоматизированный расчет показателей динамических рисков при наличии отказов технических средств // Известия Транссиба. – 2013. – № 4. – С. 84–88. Krakovsky, Yu.M., Lukianov, D.A., Nachigin, A. V. Automated calculation of indicators of dynamic risks in the presence of technical means failures [Avtomatizirovannyj raschet pokazateley dinamicheskih riskov pri nalichii otkazov tehnicheskih sredstv]. Izvestiya Transsiba, 2013, Iss.4, pp. 84–88.