Collective choice of the optimal railway route option

Authors

  • Margarita Vladimirovna Feoktistova Irkutsk State Transport University
  • Vyacheslav Anatol'evich Podverbnyi Irkutsk State Transport University

Keywords:

committee, expert group, ranking, multi-criteria, expert qualifications, criterion importance, preference function, linear convolution, data formalization, choosing a route option, multiple alternatives

Abstract

The difficulty of choosing the optimal route for a railway line is related to a number of factors. Decision-making under many criteria makes it possible to take into account the economic, environmental and social aspects of the construction of a new railway line according to one of the projected route options. Collective decision-making involves combining the knowledge and experience of different people to find solutions to complex tasks. In the team, different opinions and views on the problem help to take into account all the necessary information and come to the most optimal conclusion. To analyze the result obtained, it is important to see the rationale for each expert's preferences. The paper considers three models of collective decision-making: the Condorcet model, the Board model and the linear multi-criteria model. The Condorcet model is relatively easy to understand and apply, which makes it attractive for collective selection. However, when using this model, situations may arise when a decision cannot be made due to the occurrence of non-transitivity of preferences on a set of alternatives. In this case, one should use the generalized Board rule. In tasks where a multi-criteria approach is important, it is necessary to apply a linear multi-criteria model that allows to evaluate many criteria simultaneously, taking into account their weightiness. The article provides an example of the use of the considered models in the collective selection of the optimal route of a railway line.

Author Biographies

Margarita Vladimirovna Feoktistova, Irkutsk State Transport University

Ph.D. Student of the Department of Construction of Railways, Bridges and Tunnels

Vyacheslav Anatol'evich Podverbnyi, Irkutsk State Transport University

Doctor of Engineering Science, Associate Professor, Professor of the Department of Construction of Railways, Bridges and Tunnels

References

Завалищин Д.С., Гончарь П.С., Тимофеева Г.А. Теория принятия решения. Екатеринбург : УрГУПС, 2019. 84 с.

Ростовцев В.С. Теория принятия решений. Киров : ВятГУ, 2021. 192 с.

Колбин В.В. Математические методы коллективного принятия решений. СПб. : Лань, 2022. 256 с.

Быков И.Г., Кириллов М.И. Определение процесса коллективного принятия решения в комплексной системе поддержки принятия решений (КСППР) // Проблемы качества, безопасности и диагностики в условиях информационного общества. 2004. № 1. С. 186–187.

Санников А.А., Куцубина Н.В. Системный анализ при принятии решений. Екатеринбург : УГЛТУ, 2015. 137 с.

Веприкова М.Я. Коллективные методы принятия решений в современных организациях, их эффективность // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Т. 8. № 9A. С. 353–360.

Sah R.K., Stiglitz J.E. Committees, hierarchies and polyarchies // The Economic Journal. 1988. Vol. 98. № 391. P. 451−470.

Предпроектные соображения по строительству железнодорожного пути по направлению «Окино-Ключевское место-рождение угля − Гусиноозерская ГРЭС» / И.В. Благоразумов, К.А. Кирпичников, Е.В. Непомнящих и др. // Проектирование развития региональной сети железных дорог. 2013. № 1. С. 39−42.

Казарина В.В., Подвербный В.А. Принятие решения по выбору варианта трассы железнодорожной линии // Мир транспорта. 2019. Т. 17. № 3 (82). С. 140−151.

Андрейчиков А.В. Методы и интеллектуальные системы анализа и синтеза новых технических решений. М. : РИОР, 2019. 544 с.

Подвербный В.А. Выбор варианта железной дороги на основе критерия нечеткой полезности // Транспортное строительство. 2000. № 7. С. 10–13.

Скоростной рельсовый транспорт для обеспечения пассажирских перевозок в Иркутской агломерации / В.А. Подвербный, О.В. Подвербная, А.В. Подвербный и др. // Проблемы и перспективы изысканий, проектирования, строительства и эксплуа-тации российских железных дорог : материалы Всерос. науч.-практ. конф. Иркутск, 2007. Т. 2. С. 85–105.

Карелин В.П. Моделирование коллективного интеллекта в системах управления и поддержки принятия решений // Актуальные проблемы современной экономики. Математические методы, модели и информационные технологии : сб. докл. XVIII науч.-практ. конф. преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых. Таганрог, 2017. С. 129–135.

Тюшняков В.Н., Челашов Д.А. Исследование парадокса циклического голосования при принятии коллективных реше-ний // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 91–92.

Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Экспертные системы поддержки принятия коллективных решений. Пермь : ПНИПУ, 2017. 38 с.

Ногин В.Д. Линейная свертка критериев в многокритериальной оптимизации // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 4. С. 73–82.

Ганичева А.В., Ганичев А.В. Моделирование коллективного принятия решений // Научный журнал КубГАУ : политемат. сетевой электрон. науч. журн. 2021. № 174 (10). URL: http://ej.kubagro.ru/2021/10/pdf/07.pdf. (Дата обращения 18.03.2023).

Борисов В.И. Метод свертки критериев для решения задачи многокритериальной оптимизации // Проблемы и тенден-ции научных исследований в системе образования : сб. ст. междунар. науч.-практ. конф. Тюмень, 2019. Ч. 1. С. 25–26.

Вожаков А.В., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Модели принятия коллективных решений в производственных системах // Управление большими системами. 2015. № 58. С. 161−178.

Gibbard A. Manipulation of Voting Schemes: A General Result // The Econometrica. 1973. Vol. 41. Iss. 4. P. 587–601.

Published

2024-03-29

How to Cite

Феоктистова, М. В., & Подвербный, В. А. (2024). Collective choice of the optimal railway route option. Modern Technologies. System Analysis. Modeling, (1(81), 22-34. Retrieved from http://ojs.irgups.ru/index.php/stsam/article/view/1567