ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗА-ЦИИ РАСПИСАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ - Хлебников, Владислав Викторович; Степанов, Андрей Дмитриевич (Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", 2024)
Современная железнодорожная система сталкивается с вызовами, связанными с необходимостью эффективного управления расписанием движения поездов. Поддержание пунктуальности и оптимизация использования ресурсов являются ключевыми факторами для обеспечения бесперебойного функционирования транспортной инфраструктуры. В данной статье рассматривается актуальность внедрения новых подходов в управлении расписанием, с акцентом на применение машинного обучения для достижения более высокой операционной эффективности в системе железнодорожного транспорта. Проблемы, связанные с текущей организацией расписания движения поездов, включают неэффективное распределение ресурсов, неоптимальное использование инфраструктуры и возможные срывы графика движения. Постоянно меняющиеся условия, такие как изменения в объеме грузов и технические особенности поездов, требуют более гибких и интеллектуальных методов управления. Использование машинного обучения позволяет адаптировать расписание в реальном времени, учитывая разнообразные факторы, что способствует повышению эффективности железнодорожной системы. Статья фокусируется на методах и возможностях применения машинного обучения в оптимизации расписания движения поездов. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать и прогнозировать динамические переменные, такие как пассажиропотоки, грузовые объемы и техническое состояние поездов. Это позволяет создавать адаптивные расписания, минимизирующие время простоя, предотвращая срывы графика и оптимизируя использование ресурсов в реальном времени. Для ОАО "РЖД" внедрение технологий машинного обучения в управление расписанием поездов предоставляет перспективы улучшения эффективности железнодорожной системы. Снижение затрат, повышение прогнозируемости, и увеличение общей пунктуальности являются результатами, которые можно ожидать от интеграции машинного обучения. Это открывает путь к созданию более гибкой и адаптивной системы управления, способной эффективно реагировать на изменяющиеся условия и потребности в транспортной логистике.