Моделирование автостоянки: Комплексный подход с применением математических методов и 3D-визуализации

В условиях неуклонного роста числа автомобилей в городах, проблема перегруженности транспортной инфраструктуры и острой нехватки парковочных мест становится одной из наиболее актуальных. Это не просто вопрос удобства; это фактор, влияющий на экономику, экологию, безопасность дорожного движения и качество жизни горожан. Неэффективное проектирование и управление автостоянками приводят к потерям времени на поиск парковочного места, увеличению пробок, росту выбросов вредных веществ и снижению общей пропускной способности улично-дорожной сети. Именно поэтому потребность в эффективных инструментах для анализа, проектирования и оптимизации парковочных пространств возрастает с каждым годом.

Настоящая курсовая работа посвящена разработке комплексного подхода к моделированию автостоянки, который объединяет строгие математические методы, передовые технологии имитационного моделирования и возможности современной 3D-визуализации. Целью работы является создание теоретической и практической базы для эффективного анализа функционирования автостоянок, выявления узких мест и формирования обоснованных рекомендаций по их оптимизации. Мы стремимся не только описать существующие методы, но и продемонстрировать их синергетический эффект в контексте реальных задач проектирования и управления.

Структура курсовой работы включает в себя рассмотрение теоретических основ моделирования систем, детальное описание математических методов, анализ ключевых параметров и нормативных требований, а также освещение вопросов программной реализации и 3D-визуализации. В заключении будут представлены выводы и обозначены перспективы дальнейших исследований. Научная ценность работы заключается в систематизации и углублении знаний о применении различных подходов к моделированию автостоянок, а практическая – в предложении комплексного инструментария, который может быть использован для решения актуальных задач городского планирования и оптимизации транспортной инфраструктуры.

Теоретические основы моделирования систем

Каждая сложная система, будь то динамичный городской транспортный поток или многоуровневая автостоянка, требует глубокого понимания своих внутренних механизмов для эффективного управления. В этом контексте моделирование выступает как мощнейший аналитический инструмент, позволяющий заглянуть за завесу эмпирических наблюдений и выявить скрытые закономерности. Оно даёт возможность не просто констатировать проблемы, но и предсказывать их возникновение, а также тестировать различные решения без реальных затрат и рисков.

Имитационное моделирование как инструмент исследования сложных систем

В самом своем ядре имитационное моделирование — это не просто построение копии реальности, а метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой затем проводятся эксперименты для получения информации об этой системе. Представьте себе некий «цифровой полигон», где можно тестировать различные сценарии без риска и затрат, присущих реальным экспериментам. И что из этого следует? Такой подход значительно ускоряет процесс принятия решений и снижает издержки на этапе проектирования, позволяя избежать дорогостоящих ошибок.

Цель имитационного моделирования многогранна: оно позволяет воспроизвести поведение исследуемой системы на основе анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами. Это может быть как простая задача прогнозирования загрузки, так и разработка сложного симулятора для проведения многовариантных экспериментов. Применимость имитационного моделирования наиболее ярко проявляется при анализе:

• Сложных объектов и систем с многочисленными определенными и случайными взаимосвязями, параметрами и факторами влияния. Автостоянка — типичный пример такой системы, где потоки прибывающих автомобилей, время парковки, количество доступных мест и даже поведенческие паттерны водителей создают сложную динамику.
• Динамических, быстро меняющихся объектов или систем, где традиционные аналитические методы оказываются слишком громоздкими или неспособными учесть временную изменчивость.

Ключевым требованием к любой имитационной модели является ее способность отражать логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени и пространстве. Это означает, что модель должна быть не просто статическим представлением, а живым, развивающимся организмом, реагирующим на входные данные и генерирующим реалистичные выходные результаты.

Теория массового обслуживания (ТМО) в контексте автостоянок

Если имитационное моделирование – это своего рода генеральный план, то теория массового обслуживания (ТМО) является одним из фундаментальных «строительных блоков» для его реализации, особенно в системах, где наблюдаются потоки требований и их последующее обслуживание. ТМО — это раздел теории вероятностей, чья основная цель — рациональный выбор структуры системы обслуживания и процесса обслуживания на основе изучения потоков требований на обслуживание, длительности ожидания и длины очередей. Какой важный нюанс здесь упускается? Часто недооценивается её способность предсказывать «узкие места» системы и находить оптимальный баланс между стоимостью ресурсов и качеством обслуживания.

В контексте автостоянок, ТМО позволяет взглянуть на процесс парковки через призму «системы обслуживания». Здесь:

• Автомобили выступают в роли «требований» или «заявок» на обслуживание.
• Парковочные места – это «обслуживающие устройства» или «каналы обслуживания».

ТМО изучает процессы, где возникают требования на выполнение услуг и происходит их обслуживание, характеризующиеся случайным характером количества поступающих требований, интервалов между их поступлением и длительности обслуживания. Это в точности описывает поведение автомобилей на автостоянке: водители прибывают не по расписанию, и время, проведенное ими на парковке, также варьируется.

Основная задача ТМО заключается в разработке математических методов для отыскания характеристик процессов массового обслуживания и оценки качества функционирования систем. Эти характеристики включают в себя такие показатели, как вероятность отказа в обслуживании (то есть, что автомобиль не найдет места), среднее время ожидания в очереди (если она предусмотрена), среднюю длину очереди и коэффициент загрузки парковочных мест.

Системы массового обслуживания (СМО) классифицируются по нескольким ключевым признакам:

• По количеству каналов обслуживания: одноканальные (один въезд/одно место) или многоканальные (несколько въездов/множество мест).
• По наличию ожидания: с ожиданием (автомобили формируют очередь, если все места заняты) или с отказами (автомобили уезжают, если мест нет).
• По размеру очереди: с ограниченной или неограниченной очередью.
• По популяции источников требований: с ограниченной (например, корпоративный паркинг для фиксированного числа сотрудников) или неограниченной (городская парковка, куда может приехать любой автомобиль) популяцией.

Понимание этих классификаций позволяет выбрать наиболее адекватную математическую модель для конкретного типа автостоянки.

Дискретно-событийное моделирование: принципы и применение

В то время как ТМО предоставляет математический аппарат для анализа потоков и обслуживания, дискретно-событийное моделирование предлагает способ организации этих процессов во времени. Это подход к построению имитационных моделей, при котором реальные процессы аппроксимируются важными «событиями» в жизни системы, происходящими в определенный момент времени и знаменующими изменение состояния системы. Вместо непрерывного отслеживания каждого мельчайшего изменения, модель «перескакивает» от одного значимого события к другому.

В логике дискретно-событийного моделирования, движение объекта из точки А в точку Б представляется не как непрерывный процесс, а как два ключевых события: «отправление» и «прибытие». Сама фаза движения интерпретируется как «задержка» между этими событиями. Например, для автостоянки событиями могут быть:

• Прибытие автомобиля на автостоянку.
• Начало поиска свободного парковочного места.
• Начало парковки (маневрирование на место).
• Завершение парковки (автомобиль занимает место).
• Начало движения к выезду.
• Выезд автомобиля с автостоянки.

Каждое из этих событий инициирует изменение состояния системы — например, уменьшение числа свободных мест, изменение длины очереди на въезде или выезде. Этот метод широко применяется в производстве, логистике, здравоохранении и, конечно же, в транспортной сфере, где динамика и последовательность дискретных действий играют ключевую роль.

Математическое моделирование автостоянок: Методы и формулы

Для того чтобы превратить интуитивное понимание работы автостоянки в строгую аналитическую модель, необходимо прибегнуть к математическому аппарату. Именно он позволяет количественно оценить процессы и принять обоснованные решения. К основным подходам математического моделирования для автостоянок относятся упомянутые ранее теория массового обслуживания (ТМО) и дискретно-событийное моделирование.

Потоки событий и их характеристики

В основе любой динамической модели лежит описание того, как события — в нашем случае, прибытие автомобилей — происходят во времени. Для описания простейшего потока требований, характерного для многих систем массового обслуживания, часто используется пуассоновский поток. В таком потоке число требований (событий) за любой фиксированный интервал времени подчиняется закону Пуассона, а интервалы между последовательными требованиями распределены по экспоненциальному закону. Это означает, что прибытие каждого следующего автомобиля происходит случайно, независимо от предыдущих, и с определенной средней интенсивностью.

Основными входными параметрами для расчетов в ТМО являются:

• Интенсивность потока требований (λ): среднее количество автомобилей, прибывающих на автостоянку за единицу времени (например, автомобилей в час).
• Интенсивность обслуживания (μ): среднее количество автомобилей, которое может быть обслужено одним парковочным местом (или одним каналом) за единицу времени (например, количество мест, освобождающихся в час). Часто это обратная величина от среднего времени парковки.
• Количество каналов (n): общее число обслуживающих устройств, то есть парковочных мест на автостоянке.

Моделирование автостоянки как системы массового обслуживания

Как уже упоминалось, автостоянку можно эффективно представить как систему массового обслуживания (СМО). Автомобили выступают в роли «требований», а парковочные места — «обслуживающих устройств» или «каналов».

Центральной характеристикой, которая связывает интенсивность прибытия и обслуживания, является интенсивность нагрузки (предлагаемая нагрузка) на систему (A), измеряемая в Эрлангах. Она определяется как отношение интенсивности входящего потока требований (λ) к интенсивности обслуживания одного канала (μ):

A = λ / μ

Значение A указывает на то, сколько «работы» система должна выполнить, если бы каждый канал был полностью загружен.

СМО с отказами (модель Эрланга B)

Рассмотрим сценарий, когда автостоянка не предусматривает очереди, и если все парковочные места заняты, прибывший автомобиль просто уезжает, не дождавшись обслуживания. Это классический случай СМО с отказами, описываемый моделью Эрланга B.

Основной задачей здесь является расчет вероятности отказа (P_отк) – вероятности того, что прибывший автомобиль не найдет свободного места и будет вынужден покинуть систему. Формула Эрланга B выглядит следующим образом:

Pотк = (An / n!) / (Σk=0n (Ak / k!))

Где:

• A — интенсивность нагрузки на систему в Эрлангах (A = λ / μ).
• n — количество обслуживающих каналов (парковочных мест).
• k! — факториал числа k.

Например, если λ = 10 автомобилей/час, μ = 2 автомобиля/час (одно место освобождается в среднем раз в полчаса), и n = 4 парковочных места:

A = 10 / 2 = 5 Эрланг.

Pотк = (54 / 4!) / ((50 / 0!) + (51 / 1!) + (52 / 2!) + (53 / 3!) + (54 / 4!))

Pотк = (625 / 24) / (1 + 5 + 12.5 + 20.83 + 26.04)

Pотк = 26.04 / 65.37 ≈ 0.398

Это означает, что примерно 39,8% прибывающих автомобилей не найдут свободного места и уедут.

СМО с ожиданием (модель Эрланга C)

В отличие от модели с отказами, СМО с ожиданием (модель Эрланга C) предполагает, что заявки (автомобили), приходящие при занятых всех каналах, встают в очередь и ожидают обслуживания. Это типично для платных парковок с ограниченным въездом или для многоуровневых паркингов, где есть буферные зоны.

Для таких систем ключевые характеристики включают:

1. Вероятность того, что заявка попадет в очередь (P_оч), которая равна вероятности того, что все n каналов заняты:

Pоч = ( (An / n!) ⋅ (1 / (1 − ρ)) ) / ( Σk=0n−1 (Ak / k!) + (An / n!) ⋅ (1 / (1 − ρ)) )

Где ρ = A / n = λ / (nμ) — коэффициент использования канала (доля времени, в течение которого канал занят).

2. Средняя длина очереди (L_оч):

Lоч = Pоч ⋅ ρ / (1 − ρ)

3. Среднее время ожидания в очереди (W_оч):

Согласно закону Литтла, который является фундаментальным соотношением в теории массового обслуживания, среднее время ожидания в очереди напрямую связано со средней длиной очереди и интенсивностью потока требований:

Wоч = Lоч / λ

Эти формулы позволяют не только прогнозировать поведение автостоянки, но и оптимизировать ее параметры, например, определить необходимое количество парковочных мест или оптимальную скорость обслуживания для поддержания заданного уровня качества.

Ключевые параметры, критерии эффективности и нормативные требования

Проектирование и моделирование автостоянок — это искусство баланса между функциональностью, экономичностью и соответствием нормативным требованиям. Чтобы модель была адекватной и результаты ее применения — практически ценными, необходимо четко определить входные параметры, метрики эффективности и учесть действующие стандарты.

Основные параметры для моделирования автостоянок

При построении модели автостоянки, как дискретно-событийной, так и на основе ТМО, критически важно определить ряд ключевых параметров, которые описывают ее геометрию, динамику и пропускную способность:

• Вместимость (емкость парковки): Общее количество машино-мест, которое может предложить автостоянка. Это фундаментальный параметр, напрямую влияющий на пропускную способность.
• Интенсивность входящего и выходящего потока: Среднее число автомобилей, прибывающих на парковку и покидающих ее за единицу времени. Эти параметры часто моделируются с помощью вероятностных распределений (например, пуассоновского для прибытия).
• Время нахождения автомобиля на парковке (время обслуживания/паркирования): Средняя продолжительность, в течение которой автомобиль занимает парковочное место. Может зависеть от типа парковки (кратковременная, долговременная) и типа автомобиля.
• Длина очереди: Среднее или максимальное количество автомобилей, ожидающих въезда на парковку или свободного места.

Помимо общих динамических параметров, необходимо учитывать и физические характеристики автомобилей и самой парковки:

• Тип и габаритные размеры автомобилей: Нормативные документы, такие как СП 113.13330.2016, классифицируют автомобили как «малый» (до 3700x1600x1700 мм), «средний» (до 4300x1700x1800 мм), «большой» (до 5160x1995x1970 мм) и «микроавтобусы» (до 5500x2380x2300 мм). Эти габариты напрямую влияют на расчет необходимого размера машино-места и, соответственно, на общую вместимость. При проектировании роботизированных паркингов эти размеры, наряду с типом автомобиля («седан», «внедорожник»), становятся еще более критичными для выбора соответствующего оборудования.
• Угол между продольными осями автомобиля и проезда: Различные углы парковки (30°, 45°, 60° или 90°) существенно влияют на необходимую ширину проездов, радиусы разворота и общую эффективность использования пространства. Например, парковка под углом 90° требует большего пространства для маневрирования, но обеспечивает максимальную вместимость на единицу площади.

Нормативные требования к проектированию автостоянок

Для обеспечения безопасности, удобства и функциональности автостоянок, их проектирование должно соответствовать актуальным строительным нормам и правилам.

• Минимальный размер машино-места: Согласно ��П 113.13330.2023 (пункт 5.4), минимальный размер машино-места для автомобиля на паркингах составляет 5,3 × 2,5 метра. Это критически важный параметр, который определяет, сколько автомобилей можно разместить на заданной площади.
• Требования к проездам и покрытию: Для обеспечения свободного маневрирования и движения транспорта, требования к парковкам включают минимальное расстояние между рядами 7 метров (этот параметр может варьироваться в зависимости от угла парковки и типа автомобилей, обеспечивая необходимый радиус разворота). Также, минимальная ширина проезда между рядами парковочных мест должна быть не менее шести метров. Помимо этого, обязательным является наличие разметки и твердого покрытия, что обеспечивает безопасность и долговечность эксплуатации.
• Инфраструктурные требования для крупных стоянок: СП 113.13330.2016 (пункт 5.1.49) и СП 113.13330.2023 (пункт 5.34) устанавливают, что для стоянок с вместимостью более 200 машино-мест постоянного хранения (за исключением размещаемых под жилыми домами) необходимо предусматривать мойку автомобилей с очистными сооружениями и оборотной системой водоснабжения. Это требование направлено на минимизацию экологического воздействия и поддержание санитарных норм.

Критерии эффективности и метрики производительности

Оценка эффективности функционирования автостоянки является ключевым этапом моделирования и анализа. Используются различные метрики, позволяющие всесторонне оценить производительность и выявить потенциал для оптимизации:

• Абсолютная пропускная способность стоянки (A = λ(1 − P_отк)): Максимальное количество автомобилей, которое может быть обслужено стоянкой за единицу времени, с учетом вероятности отказа в обслуживании.
• Относительная пропускная способность: Доля обслуженных заявок от общего числа поступивших.
• Вероятность отказа в паркировании: Доля автомобилей, которые не смогли найти место. Чем ниже этот показатель, тем эффективнее работает стоянка.
• Оборачиваемость стояночного места: Количество автомобилей, которые могут быть обслужены одним парковочным местом за единицу времени (например, от 1,3 до 4,1 мест/час). Высокая оборачиваемость указывает на эффективное использование пространства.
• Средняя продолжительность паркирования: Среднее время, которое автомобиль проводит на стоянке.
• Среднее время проезда транспорта: Актуально для анализа внутренних проездов и при оптимизации светофорных фаз на въездах/выездах.
• Уровень загрузки парковочного пространства: Доля занятых мест от общей вместимости. Оптимальный диапазон, к которому стремятся власти, составляет 70–85%, что позволяет избежать как полупустых стоянок, так и чрезмерной перегрузки.
• Снижение среднего расстояния и времени на поиск парковочного места: Прямой показатель улучшения качества обслуживания и удобства для водителей.
• Снижение выбросов выхлопных газов: Экологический критерий, связанный с уменьшением времени на маневрирование и поиск места.
• Увеличение пропускной способности улично-дорожной сети: Макроэкономический показатель, отражающий вклад эффективной парковки в общую транспортную систему города.
• Эффективность организации дорожного движения: Соотношение потерь времени (задержек) до и после реализации мероприятий по оптимизации.

Важно также учитывать коэффициенты снижения пропускной способности, которые зависят от геометрических параметров и числа маневров, связанных с парковкой. Эти коэффициенты могут изменяться от 0,82 до 0,66, что указывает на то, насколько эффективно используется проезжая часть при наличии парковочных мест. Чем больше маневров, тем ниже коэффициент и, соответственно, ниже пропускная способность.

Программная реализация имитационной модели и 3D-визуализация

После того как математическая модель автостоянки разработана и параметры определены, следующим шагом становится ее программная реализация. Современные инструменты моделирования, усиленные возможностями 3D-визуализации, позволяют не просто получить числовые результаты, но и представить их в наглядной, интуитивно понятной форме, что критически важно для принятия управленческих решений. Какой важный нюанс здесь упускается? Качественная визуализация не только облегчает понимание, но и способствует более эффективной коммуникации между техническими специалистами и лицами, принимающими решения, ускоряя внедрение оптимизационных мер.

Инструменты имитационного моделирования

Выбор программной платформы для имитационного моделирования является одним из ключевых решений. Существует множество инструментов, каждый из которых обладает своими особенностями.

AnyLogic — это одна из ведущих платформ имитационного моделирования, отличающаяся своей универсальностью. Она поддерживает сразу три парадигмы моделирования:

• Дискретно-событийное моделирование (DES): Идеально подходит для моделирования потоков автомобилей и процессов обслуживания на парковке, где события происходят в дискретные моменты времени.
• Системно-динамическое моделирование (SD): Позволяет анализировать зависимости между агрегированными показателями, такими как общая загрузка района или влияние тарифов на спрос.
• Агентное моделирование (ABM): Дает возможность моделировать поведение отдельных «агентов» (например, индивидуальных водителей) с их собственными правилами принятия решений, что особенно ценно для изучения сложных поведенческих паттернов.

AnyLogic позволяет создавать визуально непрерывные анимации для логически дискретных процессов, что делает модель не только функциональной, но и наглядной. Встроенные библиотеки для моделирования дорожного движения, включая специализированные элементы для работы с парковками, значительно упрощают процесс разработки. Кроме того, AnyLogic использует объектно-ориентированный язык программирования Java, что открывает широкие возможности для кастомизации и интеграции с другими системами.

Помимо AnyLogic, существуют и другие специализированные симуляторы, такие как:

• Arena: Еще один мощный инструмент для дискретно-событийного моделирования, широко используемый в логистике и производстве.
• GPSS (General Purpose Simulation System): Исторически один из первых и до сих пор используемых языков для дискретно-событийного моделирования, отличающийся своей структурированностью.

Также можно использовать универсальные среды программирования (например, Python с библиотеками для моделирования, такими как Salabim), что дает максимальную гибкость, но требует более глубоких навыков программирования для создания модели с нуля.

Инструменты 3D-моделирования и визуализации

Для создания реалистичного и детализированного визуального представления автостоянки и ее окружения активно используются средства 3D-моделирования.

• 3Ds Max является одним из флагманских программных продуктов для создания 3D-графики и анимации. Он идеально подходит для проектирования детализированных 3D-моделей зданий и инфраструктуры автостоянок, включая многоуровневые паркинги, элементы ландшафта, дорожную разметку и освещение. 3Ds Max поддерживает экспорт и импорт моделей в различных популярных форматах, таких как FBX, OBJ, 3DS, C4D, что обеспечивает совместимость с другими программными продуктами.
• Помимо 3Ds Max, для 3D-проектирования парковочных пространств могут использоваться и другие CAD-системы:
  • AutoCAD Civil 3D: Для комплексного проектирования объектов инфраструктуры, включая дорожные сети и парковки, с учетом рельефа местности.
  • Autodesk InfraWorks 360: Для создания концептуальных моделей городской инфраструктуры, позволяющий быстро генерировать и визуализировать различные варианты планировки.
  • Fusion 360: Для более детального проектирования отдельных элементов и механизмов, например, для роботизированных парковочных систем.

Интеграция имитационной модели и 3D-визуализации

Истинная сила моделирования проявляется, когда динамическая имитационная модель органично интегрируется с реалистичной 3D-визуализацией. Это не просто «красивая картинка», а мощный инструмент для наглядного представления моделируемых процессов и результатов функционирования автостоянки, включая движение агентов (автомобилей) в трехмерном пространстве.

Преимущества такой интеграции очевидны:

• Повышенная наглядность: Сложные процессы и статистические данные становятся интуитивно понятными даже для неспециалистов. Можно в реальном времени наблюдать за формированием очередей, поиском мест, маневрированием и пробками.
• Улучшенное восприятие: 3D-визуализация позволяет «погрузиться» в модель и лучше понять пространственные ограничения и динамические взаимодействия.
• Обоснование решений: Визуальные доказательства эффективности или неэффективности того или иного решения значительно убедительнее сухих цифр.

В рамках этой интеграции активно используются концепции «цифровых двойников» и ГИС-подложек. Цифровой двойник автостоянки — это виртуальная копия реального объекта, которая постоянно обновляется данными и позволяет проводить многовариантную визуализацию данных по парковкам на географической информационной системе (ГИС) подложке. Это дает возможность анализировать влияние планируемых изменений на реальной карте города, учитывая окружающую инфраструктуру.

Разработка сценариев взаимодействия между имитационной моделью и 3D-визуализацией включает:

• Экспорт 3D-моделей из 3Ds Max (или других CAD-систем) в форматы, поддерживаемые платформами имитационного моделирования (например, AnyLogic).
• Привязка динамических элементов имитационной модели (агентов-автомобилей, парковочных мест) к соответствующим 3D-объектам.
• Настройка камеры и освещения для создания оптимального визуального восприятия.
• Разработка интерактивных элементов управления, позволяющих пользователю изменять параметры модели в реальном времени и наблюдать за изменениями в 3D-среде.

Такой подход позволяет создать не просто модель, а интерактивный и реалистичный симулятор, который может служить мощным инструментом для обучения, презентаций и принятия стратегических решений.

Применение результатов моделирования для оптимизации и управления

Кульминация любого моделирования — это практическое применение полученных результатов для улучшения реальной системы. Моделирование автостоянок не исключение; оно предоставляет уникальные возможности для оптимизации их функционирования и эффективного управления транспортными потоками в городских условиях. Ведь в конечном итоге, зачем нам сложные модели, если они не приносят реальной пользы в решении насущных проблем?

Выявление проблем и рисков

Одним из наиболее ценных аспектов имитационного моделирования является его способность выявлять риски, предотвращать ущерб и обосновывать управленческие решения задолго до их реализации в реальном мире. Проводя эксперименты на модели, можно:

• Определить наиболее загруженные парковочные зоны: Модель наглядно покажет, где и в какое время наблюдается максимальная концентрация автомобилей, очереди или отказы в обслуживании. Это позволяет формировать требования к вместимости парковочных пространств в этих конкретных зонах, а также к их конфигурации.
• Прогнозировать последствия изменений: Например, как изменение тарифов, добавление новых въездов/выездов или перераспределение потоков повлияет на общую загруженность и время ожидания.
• Анализировать «что, если» сценарии: Моделирование позволяет исследовать множество гипотетических ситуаций, от экстремальных пиковых нагрузок до частичного выхода из строя оборудования, чтобы оценить устойчивость системы.

Оптимизация и принятие решений

Моделирование является мощным инструментом для оптимизации строения объекта и анализа результатов изменений. Проведение оптимизационных экспериментов (например, в AnyLogic) позволяет определить наиболее предпочтительные параметры для достижения заданных целей. Например:

• Оптимизация продолжительности светофорных фаз: Для минимизации среднего времени проезда транспорта на въездах и выездах из парковки.
• Изменение вместимости парковки: Определение оптимального количества машино-мест, которое будет сбалансировано между спросом и предложением, избегая как дефицита, так и избытка мест.
• Регулирование тарифов: Моделирование позволяет оценить, как изменение стоимости парковки повлияет на интенсивность потоков, продолжительность стоянки и загруженность.
• Программное обеспечение для автоматизации парковок: Интеллектуальные системы управления парковочным пространством на базе программных модулей обеспечивают безналичную оплату, контроль доступа, автоматический расчет стоимости, подсчет свободных мест, удаленный контроль, мониторинг и формирование отчетов. Такие системы позволяют мониторить городское парковочное пространство, выявлять нарушения, оптимизировать использование пространства и формировать точные требования к вместимости.

Влияние на городскую транспортную инфраструктуру

Результаты моделирования автостоянок имеют гораздо более широкий эффект, чем просто улучшение работы одной конкретной парковки. Они являются ключевым элементом в решении глобальных проблем автотранспортной логистики в городах:

• Проблемы ограниченной пропускной способности уличной сети: Могут быть решены за счет создания системы перехватывающих парковок (расположенных на периферии города, где водители могут оставить свои автомобили и пересесть на общественный транспорт) и регулирования времени пребывания коммерческого транспорта в центре города. Моделирование помогает определить оптимальное расположение и вместимость таких парковок.
• Концепция «Умного города»: Сегодняшние «умные города» активно используют искусственный интеллект для управления транспортными потоками и мониторинга нагрузки на дорогах и перекрестках. Моделирование автостоянок, интегрированное с системами «умного города», позволяет создать комплексное решение для управления всей городской мобильностью.
• Поведенческие аспекты: При проектировании автостоянок важно учитывать, что автовладельцы предпочитают парковаться во дворах или на необорудованных местах, если автостоянки расположены далеко или тарифы слишком высоки. Это приводит к полупустым стоянкам и усугубляет хаос. Моделирование помогает найти баланс между удобством, стоимостью и доступностью.

В целом, результаты моделирования автостоянок служат надежной основой для принятия стратегических решений, направленных на повышение эффективности использования городского пространства, улучшение экологической обстановки, снижение транспортной нагрузки и, в конечном итоге, повышение качества жизни горожан.

Заключение

Исследование и разработка комплексного подхода к моделированию автостоянок, представленные в данной курсовой работе, позволили достичь поставленных целей и решить ряд задач, критически важных для современного городского планирования и управления транспортной инфраструктурой. Мы продемонстрировали, как интеграция теоретических основ, математических методов и передовых программных средств позволяет создать мощный аналитический инструмент.

Были глубоко рассмотрены базовые понятия имитационного моделирования, принципы теории массового обслуживания и дискретно-событийного подхода, заложившие методологическую базу. Детальное погружение в математический аппарат, включая формулы Эрланга B и C, показало количественные методы для оценки вероятности отказа в паркировании, длины очередей и времени ожидания – ключевых показателей эффективности работы автостоянок.

Особое внимание уделено ключевым параметрам проектирования, таким как вместимость, интенсивность потоков, время паркирования, а также актуальным нормативным требованиям, изложенным в СП 113.13330.2023, касающимся минимальных размеров машино-мест, ширины проездов и инфраструктурных требований для крупных парковок. Это позволило связать теоретические модели с реальными стандартами проектирования.

Рассмотрение программной реализации подчеркнуло возможности платформы AnyLogic как универсального инструмента для построения динамических имитационных моделей, а также выявило потенциал 3D-визуализации с использованием 3Ds Max для создания наглядных и интерактивных представлений. Показана синергия этих инструментов для формирования «цифровых двойников» и эффективной коммуникации результатов моделирования.

Практическая ценность разработанной модели очевидна: она служит фундаментом для выявления узких мест, рисков и неэффективных решений в функционировании автостоянок. Результаты моделирования могут быть использованы для проведения оптимизационных экспериментов, определения оптимальной вместимости, регулирования тарифов, а также для обоснования стратегических решений в рамках концепции «Умного города» и развития перехватывающих парковок.

Потенциальные направления дальнейших исследований включают:

• Интеграцию модели с данными в реальном времени от городских систем управления движением для создания адаптивных парковочных решений.
• Разработку алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса на парковочные места с учетом множества факторов (погодные условия, городские события, расписание общественного транспорта).
• Исследование поведенческих моделей водителей и их влияния на загруженность парковок.
• Разработку интерактивных веб-интерфейсов для доступа к симуляции и ее параметрам широкому кругу пользователей.

Таким образом, комплексный подход к моделированию автостоянок, представленный в этой работе, открывает широкие возможности для повышения эффективности использования парковочного пространства, снижения транспортной нагрузки на городские улицы и создания более комфортной и устойчивой городской среды.

Список использованной литературы

1. Бусленко Н.П. Метод статистического моделирования: Математическая статистика для экономистов. М.: Статистика, 1970. 112 с.
2. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. Пер. с англ. под ред. Е.К. Масловского. М.: Мир, 1978. 212 с.
3. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2001. 343 с.
4. СП 113.13330.2016. Гаражи-стоянки для легковых автомобилей.
5. СП 59.13330.2016. Доступность зданий и сооружений для маломобильных групп населения. Стоянки автомобилей для МГН.
6. Статья 3. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164808/33423a85b9679f18a67a80a22a84358897c41e06/ (дата обращения: 20.10.2025).
7. AnyLogic – платформа имитационного моделирования для бизнеса. URL: https://www.1cbit.ru/solutions/biznes-analitika/anylogic/ (дата обращения: 20.10.2025).
8. Автостоянка для машин — требования к парковкам. URL: https://prorab-rf.ru/stroitelstvo-i-remont-domov-i-zdaniy/avtostoyanka-dlya-mashin-trebovaniya-k-parkovkam.html (дата обращения: 20.10.2025).
9. Автотранспортная логистика в системе транспортно-логистического обслуживания: решение проблем городских грузоперевозок. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtotransportnaya-logistika-v-sisteme-transportno-logisticheskogo-obsluzhivaniya-reshenie-problem-gorodskih-gruzoperevozok (дата обращения: 20.10.2025).
10. Габариты машиноместа. URL: https://boxparking.ru/osnovnye-gabaritnye-razmery.html (дата обращения: 20.10.2025).
11. Дискретно-событийное моделирование. Документация AnyLogic. URL: https://help.anylogic.ru/index.jsp?topic=%2Fcom.anylogic.help%2Fhtml%2Fmodeling%2FDiscrete_Event.html (дата обращения: 20.10.2025).
12. Дорожное движение – инструмент имитационного моделирования AnyLogic. URL: https://www.anylogic.ru/solutions/road-traffic-simulation/road-traffic/ (дата обращения: 20.10.2025).
13. Имитационное моделирование (симуляция). URL: https://portal.tpu.ru/SHARED/p/PLOTNIKOVAIV/ucheb_doc/Tab/IMI.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
14. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ, ПРИМЕНЯЕМОСТЬ И ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=38138 (дата обращения: 20.10.2025).
15. Методика расчета необходимого количества парковочных мест… URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71362846/ (дата обращения: 20.10.2025).
16. Моделирование парковочных процессов. URL: https://wmv.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IV_148_bucht.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
17. Модель пешеходного и автомобильного движения для проектирования парковки – инструмент имитационного моделирования AnyLogic. URL: https://www.anylogic.ru/solutions/road-traffic-simulation/parking-design-case-study/ (дата обращения: 20.10.2025).
18. Модуль SmartParking. URL: https://smartcity.rt.ru/solution/parking (дата обращения: 20.10.2025).
19. Модуль конфигурации парковочного пространства. URL: https://transflow.ru/products/platform/parking-space-configuration-module/ (дата обращения: 20.10.2025).
20. Мониторинг эффективности автопарка. URL: https://logistics-handbook.com/ru/monitoring-effektivnosti-avtoparka/ (дата обращения: 20.10.2025).
21. Определение вместимости стоянок на участках автомобильных дорогах, примыкающих к многосторонним автомобильным пунктам пропуска. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-vmestimosti-stoyanok-na-uchastkah-avtomobilnyh-dorogah-primykayuschih-k-mnogostoronnim-avtomobilnym-punktam-propuska (дата обращения: 20.10.2025).
22. Определение коэффициентов снижения пропускной способности зон парковки транспорта. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-koeffitsientov-snizheniya-propusknoy-sposobnosti-zon-parkovki-transporta (дата обращения: 20.10.2025).
23. Особенности проектирования гаражей-стоянок для легковых автомобилей. URL: https://pnu.edu.ru/media/fvd/2021/docs/948759.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
24. Оценка качества и эффективности работы автомобильных стоянок. URL: https://elib.istu.edu/record/461234 (дата обращения: 20.10.2025).
25. Программное обеспечение для автоматизации парковок. URL: https://proshlagbaum.ru/parkovki/po-dlya-parkovok/ (дата обращения: 20.10.2025).
26. Проектирование автостоянок: методические указания к курсовому и дипломному проектированию. URL: http://www.vgasu.ru/upload/doc/15.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
27. Разработка имитационной дискретно-событийной модели транспортной инфраструктуры с использованием инструментов оптимизации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-imitatsionnoy-diskretno-sobytiynoy-modeli-transportnoy-infrastruktury-s-ispolzovaniem-instrumentov-optimizatsii (дата обращения: 20.10.2025).
28. Тариф пересадочный: Петербург перешёл на новую систему оплаты парковки. // dp.ru. 2025. 14 октября. URL: https://www.dp.ru/a/2025/10/14/Tarif_peresadochnij_Peterburg (дата обращения: 20.10.2025).
29. Теория массового обслуживания. URL: https://elib.sfu-kras.ru/bitstream/handle/2311/8786/tmo.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
30. Что нужно учитывать при проектировании автомобильных стоянок? URL: https://k2park.com/news/chto-nuzhno-uchityvat-pri-proektirovanii-avtomobilnykh-stoyanok/ (дата обращения: 20.10.2025).
31. PROFIT Infrastructure Day 2025: развитие Умных городов сегодня связано с ИИ // profit.kz. 2025. URL: https://profit.kz/news/85257/PROFIT-Infrastructure-Day-2025-razvitie-Umnih-gorodov-segodnya-svyazano-s-II/ (дата обращения: 20.10.2025).