Моделирование работы морского пассажирского порта на основе цифровой транспортной модели с учетом различных приоритетов круизных и паромных судов

Предложен новый подход для анализа входящего потока круизных и паромных судов с учетом разделения на размеры и формирования новых признаков «приоритетности» причалов. Для решения задачи многосценарного моделирования предлагается использование пуассоновского и нормального распределений. Также для расширения модели приоритетности заявок судов предлагается рассмотреть ситуацию, когда в потоке судов интервалы между судозаходами подчиняются гамма-распределениям, учитывающим последействие потока. Эталонными данными в работе выбраны известные интенсивности работы «Пассажирского порта Санкт-Петербург «Морской фасад» за навигацию. Для проверки результатов выбраны данные для максимальной месячной загрузки морского пассажирского порта. В статье представлен анализ загруженности причалов, исследованы данные по интервалам между круизными и паромными судами. Для решения задачи «многосценарного моделирования» представлена новая цифровая модель морского пассажирского порта, направленная на решение задач исследования систем «морская круизная / паромная линия — морской пассажирский порт / терминал», с учетом возможности динамического изменения параметров по интенсивностям работы. Представлено обоснование использования «оптимизационного эксперимента», приведены результаты выполнения исследования как без параметра «приоритетности», так и с учетом «приоритетности», а также результаты «прогонов» разработанной специальной цифровой модели пассажирского порта. На основе результатов многосценарного моделирования получены новые данные, доказывающие, что при введении в модель «приоритетности» круизных или паромных судов по причалам достигается эффект возрастания пропускной способности. На основе представленного моделирования подтверждается эффективность включения исследования на основе гамма-распределения. Полученные результаты многосценарного моделирования с выделением и реализацией «приоритетности» в совокупности с использованием на макроуровне регионального планирования на основе круговых диаграмм интенсивностей Circos позволяют сформировать полный набор данных для многокритериального анализа изменений в ответ на влияние внешней среды и оценки положения морского пассажирского порта в регионе моря. Представленная методика, разработанные модели по выделению «приоритетности» и результаты моделирования могут быть применены для других морских пассажирских портов и терминалов, что определяет универсальность представленного подхода.

1. Шпилько С. П. Морские круизы: теория и практика / С. П. Шпилько, Н. В. Андронова, Р. В. Чударев. — М.: Советский спорт, 2012. — 147 c.

2. Титов А. В. Современные тенденции развития морских портов в мире и их влияние на портовую индустрию России / А. В. Титов, Д. Б. Ивашкович // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. — 2016. — № 1. — C. 115–124.

3. Bird J. Seaports and Seaport Terminals / J. Bird. — London: Hutchinson University Library, 1980. — 117 p.

4. Brida J. G. Cruise Passengers in a Homeport: A Market Analysis / J. G. Brida, M. Pulina, E. Riaño, S. Z. Aguirre // Tourism Geographies. — 2013. — Vol. 15. — Is. 1. — Pp. 68–87. DOI: 10.1080/14616688.2012.675510.

5. Ćorluka G. Cruise port passenger flow analysis: A cruise port governance perspective / G. Ćorluka, I. Peronja, D. Tubić // NAŠE MORE: znanstveni časopis za more i pomorstvo. — 2020. — Vol. 67. — Is. 3. — Pp. 181–191. DOI: 10.17818/NM/2020/3.1.

6. 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. — No. 2. — Pp. 89–99. DOI: 10.3727/154427306779435238.

7. Майоров Н. Н. Моделирование маршрутов морских паромных перевозок на основе теории графов в контексте стратегического планирования / Н. Н. Майоров, В. А. Фетисов, А. А. Добровольская // Вестник осударственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2021. — Т. 13. — № 6. — С. 782–793. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-6-782-793.

8. Cruise Market Watch. Growth of the Ocean Cruise Line Industry [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://cruisemarketwatch.com/growth/ (дата обращения: 22.02.2024).

9. Cruise Industry News [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.cruiseindustrynewswire.com / (дата обращения: 22.02.2024)

10. Майоров Н. Н. Этапы эволюции взаимоотношения города и морского пассажирского порта на примере Санкт-Петербурга / Н. Н. Майоров, В. А. Фетисов // Логистика: современные тенденции развития: материалы XIX Международной научно-практической конференции. — СПб.: Изд-во Государственного университета морского и речного флота им. адм. С. О. Макарова, 2020. — С. 279–285.

11. Майоров Н. Н. Прогнозирование развития морских пассажирских терминалов и сети паромных линий в регионе Балтийского моря / Н. Н. Майоров // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2018. — Т. 10. — № 6. — С. 1299–1311. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-6-1299-1311.

12. Krile S. Modernization of the Infrastructure of Marine Passenger Port Based on Synthesis of the Structure and Forecasting Development / S. Krile, N. Maiorov, V. Fetisov // Sustainability. — 2021. — Vol. 13. — Is. 7. — Pp. 3869. DOI: 10.3390/su13073869.

13. Krile S. The influence of external environment to the ferry lines and marine passenger terminals / S. Krile, N. Maiorov // Transport Problems. — 2020. — Vol. 15. — Pp. 203–214. DOI: 10.21307/TP‑2020-060.

14. АО «Пассажирский Порт Санкт-Петербург «Морской фасад» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.portspb.ru/ (дата обращения: 15.02.2024).

15. AnyLogic [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.anylogic.ru (дата обращения: 01.02.2024).

16. Майоров Н. Н. Вероятностная модель прогнозирования прибытия круизных или паромных судов в морской порт для оценки инфраструктуры / Н. Н. Майоров, В. А. Фетисов, А. А. Добровольская // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 2. — С. 169–180. DOI: 10.21821/2309-5180-2022-14-2-169-180.

17. Chládek P. On some aspects of graph theory for optimal transport among marine ports / P. Chládek, D. Smetanová, S. Krile // Scientific Journal of Silesian University of Technology. Series Transport. — 2018. — Vol. 101. — Pp. 37–45. DOI: 10.20858/sjsutst.2018.101.4.

18. Fernández-Gámez M. A. A dynamic modelling approach to manage the cruise port of call / M. A. FernándezGámez, L. Valcarce-Ruiz, R. Becerra-Vicario, J. Diéguez-Soto // Research in Transportation Business & Management. — 2022. — Vol. 43. — Pp. 100818. DOI: 10.1016/j.rtbm.2022.100818.

19. Каталевский Д. Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении: учебное пособие; 2‑е изд., перераб. и доп / Д. Ю. Каталевский. — М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2015. — 496 с.

20. Язвенко М. Р. Моделирование морского грузового порта как системы массового обслуживания в среде AnyLogic / М. Р. Язвенко, А. Г. Морозков // Системный анализ и логистика. — 2020. — № 4 (26). — C. 59–66. DOI: 10.31799/2007-5687-2020-4-59-66.

21. Tsamboulas D. How to forecast cruise ship arrivals for a new port-of-call destination / D. Tsamboulas, P. Moraiti, G. Koulopoulou // Transportation Research Record. — 2013. — Vol. 2330. — Is. 1. — Pp. 24–30. DOI: 10.3141/2330-04.

22. 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. 21–30. DOI: 10.20858/tp.2019.14.4.2.

23. Circos 2024 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://sourceforge.net/projects/jcircos/ (дата обращения: 22.02.2024).

24. Krile S. Efficient heuristic for non-linear transportation problem on the route with multiple ports / S. Krile // Polish Maritime Research. — 2013. — Vol. 20. — Is. 4. — Pp. 80–86. DOI: 10.2478/pomr‑2013-0044.

25. Оптимизационный эксперимент в AnyLogic [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://anylogic.help/ru/anylogic/experiments/optimization-experiment.html (дата обращения: 01.03.2024).

26. Воевудский Е. Н. Стохастические модели в проектировании и управлении деятельностью портов / Е. Н. Воевудский, М. Я. Постан. — М.: Транспорт, 1987. — 318 с.

27. Майоров Н. Н. Исследование путей разработки точных цифровых моделей для объектов и узлов транспортной инфраструктуры / Н. Н. Майоров, А. А. Добровольская, В. Е. Таратун // Системный анализ и логистика. — 2021. — № 4 (30). — C. 114–121. DOI: 10.31799/2077-5687-2021-4-114-121.