ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Декабря 2018

В Самарском национальном исследовательском университете им. академика С.П. Королева предложена математическая модель и новый метод решения задачи оптимального размещения логистических центров двухуровневой сети перевозок.

10.04.2018

В настоящее время задача реконструкции и развития транспортной системы страны сталкивается с трудностями поиска оптимальных мест размещения транспортных коммуникаций. Современные решения по размещению элементов транспортных систем не всегда отвечают требованиям рациональности вследствие сложности и многовариантности задач. Основной проблемой является то, что строительство транспортных объектов производится однократно, в то время как эксплуатация – в течение многих десятилетий.

Основной идеей для повышения эффективности транспортных сетей является создание многоуровневой инфраструктуры с центрами обслуживания на каждом уровне.

В работе решается задача выбора мест расположения транспортных объектов при заданных координатах точек производств, их объемах  продукции, а также при заданной сети дорог в виде множества точек (станций), где возможно построение логистических центров. В качестве критерия оптимизации выступают общие затраты на перевозку и создание новых объектов инфраструктуры. Поскольку объемы перевозимой продукции фиксированные, оптимизация связана прежде всего с сокращением расстояний при перевозках от производств до логистических центров и обратно.

Постановка задачи оптимального размещения транспортных объектов на основе теории центров обслуживания потребителей приводит к многоразмерным задачам дискретной оптимизации на основе переборных алгоритмов NP-сложности и не позволяет решать поставленные задачи для десятков тысяч предприятий и тысяч железнодорожных станций.

Классические задачи о кратчайшем расстоянии между точками и их центром на плоскости решаются, когда точки, для которых находится центр, заданы. В общем случае оптимизация расстояний от точек до центров подмножеств точек должна достигаться вариацией самих подмножеств точек, что приводит к задаче оптимальной кластеризации исходного множества точек и определения оптимальных центров кластеров.

Подробное описание дается в статье «Программные средства решения задач оптимизации размещения транспортных объектов на основе алгоритма кластеризации с проекцией», автор Есипов Б.А. (Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Россия).