ПЛАНИРОВАНИЕ МАРШРУТНЫХ СЕТЕЙ МОРСКИХ КРУИЗНЫХ И ПАРОМНЫХ ЛИНИЙ С УЧЕТОМ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЙ ПАССАЖИРОПОТОКА

Выполнена оценка рынка морских паромных перевозок для региона Балтийского моря на основе группы компаний перевозчиков и статистических данных за 2019 год. Для оценки влияния морских пассажирских портов друг на друга предложено использование круговых диаграмм связей и выполнено построение соответствующего графика. Проведено исследование на основе паромного судна «Принцесса Анастасия»и круизов, использующих в качестве начального и конечного пункта порт Санкт-Петербург. На основании проведенного исследования установлено сохранение тренда на увеличение пассажиропотока в данном регионе и размеров круизных и паромных судов. При этом установлено, что при незначительном уменьшении круизных судов, их размеры существенно увеличиваются, что требует модернизации портовой инфраструктуры и инвестиций. На основании проведенного исследования выполнена оценка сдерживающих факторов в развитии новых маршрутных линий в регионе Балтийского моря. Для решения задачи оценки маршрута приводятся математическая модель и целевая функция, стремящиеяся минимизировать возможные издержки. Реализация данной задачи требует соблюдения большого количества граничных условий, что на практике приводит к упрощению данной целевой функции и нахождению лишь некоторых граничных решений. Отмечается, что несмотря на то, что данная модель обладает точностью описания процесса, она не позволяет учитывать динамику пассажиропотоков. Для исключения данного обстоятельства приводится постановка задачи о максимальном потоке и новая модель выбора паромной транспортной сети между различными пассажирскими портами. Разработанная модель учитывает интересы пассажиров, путешествующих на собственных транспортных средствах. Установлено, что результаты использования модели можно применять при построении методологического базиса маршрутной паромной сети для выбранного региона моря. Результаты работы модели планирования необходимо использовать для оценки эффективности работы систем «морская паромная линия - морской пассажирский порт - околотерминальное городское транспортное пространство» и проектирования новых кольцевых паромных маршрутов.

морской пассажирский терминал, планирование, морские паромные перевозки, целевая функция, круговые диаграммы связей интенсивностей, Балтийское море

1. Порт «Морской вокзал» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mvokzal.ru/morskoj-vokzal (дата обращения: 15.11.2019).

2. Порт Санкт-Петербург «Морской фасад» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.portspb.ru/ (дата обращения: 15.11.2019).

3. Baltic ports volumes in 2009 // Baltic Transport Journal. - 2010. - № 4. - Pp. 28-33.

4. Baltic Sea Sewage Port Reception Facilities 2018. Baltic Marine Environment Protection Commission [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.helcom.fi (дата обращения: 15.11.2019).

5. Directferries.com [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.directferries.com/routes.htm (дата обращения: 11.11.2019).

6. Майоров Н. Н. Исследование работы морских пассажирских терминалов на основе диаграмм связей / Н. Н. Майоров // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2019. - № 1. - С. 119-126. DOI: 10.24143/2073-1574-2019-1-119-126.

7. Agarwal R. Ship Scheduling and Network Design for Cargo Routing in Liner Shipping / R. Agarwal, O. Ergun // Transportation Science. - 2008. - Vol. 42. - Is. 2. - Pp. 175-196. DOI: 10.1287/trsc.1070.0205.

8. Fagerholt K. Fleet deployment in liner shipping: a case study / K. Fagerholt, T.A.V. Johnsen, H. Lindstad // Maritime Policy & Management. - 2009. - Vol. 36. - Is. 5. - Pp. 397-409. DOI: 10.1080/03088830903187143.

9. Krile S. Forecasting the operational activities of the sea passenger terminal using intelligent technologies / S. Krile, N. Maiorov, V. Fetisov // Transport Problems. - 2018. - Vol. 13. - Is. 1. - Pp. 27-36. DOI: 10.21307/tp.2018.13.1.3.

10. Mulder J. Methods for strategic liner shipping network design / J. Mulder, R. Dekker // European Journal of Operational Research. - 2014. - Vol. 235. - Is. 2. - Pp. 367-377. DOI: 10.1016/j.ejor.2013.09.041.

11. Krile S. Logistic Support for Loading/Unloading in Shipping with Multiple Ports / S. Krile // Proc. of 31st International Conference of Automation in Transportation (Korema), Pula - Milan. - 2011. - Pp. 94-97.

12. Lun Y. H. V. Fleet mix in container shipping operations / Y.H.V. Lun, M. Browne // International Journal of Shipping and Transport Logistics. - 2009. - Vol. 1. - Is. 2. - Pp. 103-118. DOI: 10.1504/IJSTL.2009.024491

13. Maiorov N. Simulation of the route network and ferry traffic intensity based on the process of discretization and circos plot intensity diagram / N. Maiorov, V. Fetisov, S. Krile, D. Miskovic // Transport Problems. - 2019. - Vol. 14. - Is. 4. - Pp. 21-31. DOI: 10.20858/tp.2019.14.4.2.

14. Krile S. New approach in definition of multi-stop flight routes / S. Krile, M. Krile // Transport Problems. - 2015. - Vol. 10. - Is. 1. - Pp. 87-96.

15. Майоров Н. Н. Методологический базис организации сети морских пассажирских перевозок / Н. Н. Майоров // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2018. - № 2. - С. 28-37. DOI: 10.24143/2073-1574-2018-2-28-37.

16. Barron P. Issues determining the development of cruise itineraries: A focus on the luxury market / P. Barron, A. B. Greenwood // Tourism in Marine Environments. - 2006. - Vol. 3. - Num. 2. - Pp. 89-99. DOI: 10.3727/154427306779435238.

17. Wang J. The study and analysis of model algorithm for dynamic origin-destination matrix estimation and prediction / J. Wang // Ningxia Engineering Technology. - 2002. - Vol. 1. - No. 4. - Pp. 362-365.