Сотрудники Лаборатории ЦМИС рассказали о своих проектах на IDE-2024

17-18 октября 2024 года в СПбПУ состоялась VI Международная научная конференция «Инновации в цифровой экономике» (IDE). Целью конференции было обсуждение вопросов развития цифровой экономики и Индустрии 4.0 и презентация новейших научных и практических результатов в данной области.

Мероприятие организовано Высшей инженерно-экономической школой совместно с центром устойчивого развития Университета Индонезии. Открытие, пленарное заседание и секции конференции прошли в корпусе ИПМЭиТ СПбПУ, а участники из других стран и регионов участвовали онлайн.

Партнером по проведению конференции традиционно стал Университет Индонезии. В конференции приняли участие ученые из Нанкинского университета, Российско-Армянского университета, Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, Ереванского государственного университета, Ташкентского государственного экономического университета, Данангского университета, Индийского технологического института.

Сотрудники Лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» (ЦМИС) ПИШ СПбПУ представили на конференции несколько докладов о своих исследованиях и разработках в области цифрового моделирования индустриальных и социально-экономических систем.

Аналитик Карина Лундаева рассказала о своей работе по созданию модели прогнозирования спроса на авиарейсы. Модель для среднесрочной оценки спроса на авиарейсы по направлениям полетов основана на анализе исторических данных авиакомпаний о датах, времени вылета и спросе пассажиров, а также на учете влияния макроэкономических показателей: валового регионального продукта (ВРП), медианного дохода на душу населения пунктов отправления и прибытия.

В своем докладе Карина Александровна рассмотрела международный опыт разработки моделей прогнозирования спроса и их использования для планирования ресурсов в отрасли. Автор подробно описала модель, ее операционный алгоритм, математические инструменты, используемые для построения прогноза для оценки влияния внешних факторов и калибровки прогноза с учетом выявленных коэффициентов влияния.

Разработанная модель была апробирована с использованием исторических данных о спросе на один оборотный рейс, выполняемый авиакомпанией. Использовались данные с 2019 по первую половину 2024 года, и на их основе был построен прогноз распределения спроса до 2029 года.

Младший научный сотрудник Капитон Поспелов представил эвристический алгоритм планирования авиаперевозок для системы оборотных рейсов.
Алгоритм разработан с целью устранения недостатков существующих методов планирования, которые характеризуются недостаточной формализованностью и опорой на ручную модификацию предыдущих вариантов расписания.

Разработка алгоритма проведена на основе комплексного анализа существующих методов и принципов формирования расписания, описанных в российских и международных научных публикациях.

Предлагаемый алгоритм включает эвристические правила с целью максимизации количества запланированных рейсов. Распределение рейсов по воздушным судам основано на системе приоритетов, которая учитывает требования к техническому обслуживанию, характеристики модификации воздушных судов и обязательства по лизингу. Кроме того, выбирается время отправления для рейсов с пиковым спросом и назначается необходимый экипаж.

Алгоритм был протестирован на расписании реальной авиакомпании, которая выполняет межрегиональные рейсы внутри страны. Разработанный алгоритм универсален и, таким образом, может применяться для решения проблем не только в системах воздушного движения, но и в других транспортных сетях

Аналитик Лаборатории ЦМИС Сальбек Бекетов рассказал о том, как с помощью инструментов цифрового моделирования эффективно формировать составы проектных команд по разработке программного обеспечения.

В докладе «Формирование команды в программных проектах: многокритериальная Парето-оптимизация» автор исследовал методологические и инструментальные основы принятия решений в данной области. Исследователь предлагает предоставить субъекту управления набор Парето-оптимальных составов команды проекта для реализации конкретного проекта.

В своем выступлении Сальбек Мустафаевич рассмотрел существующие методы формирования команды и представил разработанные им алгоритм и математическую модель многокритериальной оптимизации состава команды проекта.

Данное исследование представляет ценность для сотрудников IT сферы: руководителей проектов, специалистов по кадрам, топ-менеджеров компании.

Второй доклад Карины Лундаевой был посвящен влиянию особенностей патентного регулирования на инновационную деятельность предприятий.

Карина Александровна представила теоретико-игровую модель взаимодействия правообладателей интеллектуальной собственности (ИС) и их последователей. Эта модель учитывает влияние государственной политики на защиту ИС как фактор обнаружения правонарушений.

Целью исследования является введение дополнительных факторов влияния со стороны государства и анализ выбора стратегий агентов путем проверки эволюционной устойчивости каждой точки равновесия при различных значениях платежных элементов.

Докладчик рассмотрела стратегии защиты прав ИС, включая регистрацию патентов на полезные модели и изобретения, а также использование смарт-контрактов для регистрации ИС. Результаты статистического исследования модели, направленного на выявление равновесия Нэша, показали, что в отношении вероятности обнаружения правонарушений и размера штрафа последователи принимают разные стратегии в зависимости от уровня надзора.

Инженер Полина Шарко представила имитационную модель транспортной сети для динамически меняющихся маршрутов.

Модель, основанная на логике транспортных районов, хорошо подходит для решения проблемы динамических изменений маршрутов. Необходимость модели обоснована развитием транспортных систем и необходимостью повышения удовлетворенности клиентов за счет создания новых временных остановок, модификаций маршрутов и других изменений.

Модель основана на логике транспортных районов, с которыми связаны остановки. Это позволяет автоматизировать обработку входных данных модели при динамических изменениях маршрутов. Модель реализована в соответствии с дискретно-событийным подходом, и, соответственно, моделирование транспортной сети основано на генерации набора событий, а именно прибытия транспортных средств на остановки.

Модель была апробирована на транспортной сети нескольких районов крупного российского мегаполиса и показала требуемую точность.

Потенциал дальнейшего совершенствования модели заключается в оптимизации времени вычислений и внедрении методов поиска оптимальных конфигураций транспортных систем для повышения практической значимости модели.

По материалам: gifu.spbstu.ru
Сайт конференции: ide.spbstu.ru