Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности принимаемых управленческих решений в сложных организационно-технических системах. Проблема настоящего исследования заключается в выборе наиболее подходящего метода оптимизации для конкретных задач организационных систем. Целью статьи является сравнение современных методов оптимизации сложных организационно-технических систем, в частности, в модели транспортной системы. Особое внимание уделено минимизации целевой функции, учитывающей такие параметры, как пассажиропоток, время ожидания пассажиров, загрузка транспортного средства и влияние на дорожную ситуацию. В исследовании был проведен анализ подходящих методов оптимизации и выполнена программная реализация подходов к оптимизации для транспортной системы на языке программирования Python. Практическая часть позволяет оценить эффективность каждого метода с точки зрения результатов целевой функции, адекватности подобранных параметров модели и времени выполнения алгоритма. Результаты показали, что методы роя частиц и дифференциальной эволюции обеспечивают наилучшую минимизацию целевой функции с оптимально подобранными параметрами интервала движения, скорости движения и вместимости транспортного средства, однако данные методы оптимизации требуют большого времени на вычисления. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области оптимизации процессов и транспортного планирования, предлагая рекомендации по выбору методов оптимизации в зависимости от целей и условий задачи.
The relevance of the study is due to the need to improve the effectiveness of management decisions in complex organizational and technical systems. The problem of this study is to choose the most appropriate optimization method for specific tasks of organizational systems. The purpose of the article is to compare modern methods of optimization of complex organizational and technical systems, in particular, in the model of the transport system. Special attention is paid to minimizing the target function, which takes into account such parameters as passenger traffic, passenger waiting time, vehicle loading and the impact on the traffic situation. The study analyzed suitable optimization methods and implemented software implementation of optimization approaches for the transport system in the Python programming language. The practical part allows evaluating the effectiveness of each method in terms of the results of the objective function, the adequacy of the selected model parameters and the execution time of the algorithm. The results showed that the methods of particle swarm and differential evolution provide the best minimization of the objective function with optimally selected parameters of the range of motion, speed and capacity of the vehicle, however, these optimization methods require a lot of time for calculations. The materials of the article are of practical value for specialists in the field of process optimization and transport planning, offering recommendations on the choice of optimization methods depending on the goals and conditions of the task.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.