Features of formation of transport containers areas of arrival and departure of vehicles to the central part of the city of Kharkiv

маршрутизации, которые учитывают, как характеристики сетевых соединений, так и оборудования. Сформированные подходы позволяют значительно упростить решения задачи маршрутизации в сложных компьютерных телекоммуникационных системах. Многочисленные работы, посвященные использованию НС при решении задачи маршрутизации, и близость получаемых результатов к оптимальным, свидетельствуют о робастности таких моделей. Список литературы: 1. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры в разработке военной техники США – Зарубежная радиоэлектроника, 1995. №6, стр. 4-21.2. Комашинский В. И., Смирнов Д. А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия – Телеком, 2003.3. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. - М.: Мир, 1990.4. Hajek B., Sasaki G. Sceduling in Polynomial Time IEEE Trans. Inform. Teory. Sept. 1998. vol. 34, pp. 910-917. 5. Wieselthier J. E., Barnhart C. M., Ephermides A. A Neural Networks Approach to Routing Without Interference in Multihop Networks IEEE Transactions on Comm., 1994, vol.42, no.1, pp166-1777. 6. Колесніков К. В., Карапетян А. Р., Кравченко О. В. Застосування нейронних мереж Хопфілда до задач адаптивної маршрутизації даних в телекомунікаціях // "Автоматика-2010", Том 2, Харків: ХНУРЕ, с.168-169. Поступила в редколлегию 03.09.2013 УДК 004.73 Використання нейромережевих моделей для визначення оптимального маршруту в мережах з адаптивною маршрутизацією пакетів даних / Колесніков К. В., Карапетян А. Р., Нікулін О. Г. // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Нові рішення в сучасних технологіях. – Х: НТУ «ХПІ», – 2013. - № 56 (1029). – С.50-55 . – Бібліогр.: 6 назв. Представлені існуючі методи застосування моделей, побудованих на основі нейронної мережі Хопфілда, для визначення оптимального маршруту. Розглянуто можливість використання нейронних мереж Хопфілда в мережах з адаптивною маршрутизацією. Проаналізовано обчислювальна складність при використанні функції енергії для активації нейронної мережі. Ключові слова: маршрутизація, нейронні мережі, мережі Хопфілда, адаптивна маршрутизація, функція енергії, пошук оптимального шляху на графі. Бібліогр Existing methods of application models based on Hopfield neural network are presented in the paper. The possibility of using Hopfield neural networks in networks with adaptive routing is examined. The computational complexity when using the activation energy for the neural network is analyzed. Keywords: routing, neural networks, Hopfield networks, adaptive routing, a function of energy, the search for an optimal path in the graph. УДК 656.11 П. Ф. ГОРБАЧЕВ, д-р техн. наук, проф., ХНАДУ, Харьков; А. С. КОЛИЙ, аспирант, ХНАДУ, Харьков ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЕМКОСТЕЙ ТРАНСПОРТНЫХ РАЙОНОВ ПРИБЫТИЯ И ОТПРАВЛЕНИЕ АВТОМОБИЛЕЙ ДЛЯ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЧАСТИ ГОРОДА ХАРЬКОВА Представлена методика определения сбалансированной емкости транспортных районов центральной части города по прибытию и отправлению автомобилей за счет включения в расчет количества автомобилей которые осуществляют движение по транспортной сети. Ключевые слова: транспортные районы, матрица корреспонденций, емкости, центр города, транспортные потоки, транспортная сеть. © П. Ф. ГОРБАЧЕВ, А. С. КОЛИЙ, 2013 55 ISSN 2079.5459. Вісник НТУ “ХПІ». 2013. №56(1029) Введение. Не смотря на то, что в Украине уровень автомобилизации отстает от показателей европейских стран, но уже сегодня необходимо искать инструменты для решения проблем с которыми могут столкнутся участники дорожного движения в ближайшее время. Нарастающая автомобилизация страны требует системных мер, направленных на максимизацию ее преимуществ, при минимизации ее негативных последствий Анализ литературных данных и постановка проблемы. Исходной информацией для расчета матрицы корреспонденций является объем отправления и прибытия автомобилей в каждом районе. При этом необходимым является выполнение условия равенства общего количества прибывающих и убывающих автомобилей [1] n m і 1 j 1  Di   A j , (1) где Di, Ai – количество отправлений и прибытий автомобилей в транспортные районы (ТР), ед.; n, m – количество транспортных районов. Следует отметить, что на практике условие (1) трудно выполнимо из-за особенностей проведения натурных наблюдений и динамической структуры объекта исследования при которой каждое передвижение начинается и заканчивается в разное время. При этом исходные данные, которые не удовлетворяют условию (1), обычно корректируются с помощью постоянных коэффициентов [2]. Корректировка исходных данных таким способом не позволяет выявить истинные причины возникновения дисбаланса, что не дает возможности обоснованно их устранить. Исходной информацией для расчета матрицы корреспонденций для данных моделей является объем отправления и прибытия автомобилей в каждом районе. При этом необходимым является выполнение условия равенства общего количества прибывающих и убывающих автомобилей [1] Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методики балансировки емкостей прибытия и отправления автомобилей в транспортных районах с учетом динамических процессов в транспортной системе на примере центральной части Харькова. Объектом исследования был выбран процесс перемещения и парковки автомобилей в центральной части города на примере Харькова. Определение емкостей прибытия и отправления автомобилей. Территория центральной части г. Харьков имеет уникальное географическое расположение, при котором ее границы очень четко отделены береговой линией рек Лопань и Харьков, а также Саржинным Яром и Журавлевским спуском и составляет 12,25 км2 (3,5% от общей площади территории города). Такое расположение значительно упрощает контроль за прибытием и убытием автомобилей в центральной части города (ЦЧГ), так как большинство таких передвижений осуществляется через мосты выше указанных рек. Для определения емкостей ТР, центральная часть города Харькова была разделена на 15 внутренних (центральных) районов (ВТР). 15 мест соединения ЦЧГ и периферии города (ПТР) [3]. Следует отметить, что ПТР в данной работе характеризуются точками обмена транспортными средствами между ЦЧГ и периферией города в целом. Определение емкостей ТР по прибытию и отправлению автомобилей выполнялось в два этапа. На первом этапе была собрана статистическая информация о плотности стоянки автомобилей, интенсивности прибытия и отправления ISSN 2079.5459. Вісник НТУ “ХПІ». 2013. №56(1029) 56 автомобилей к местам парковки. На втором этапе на основании проведенного имитационного эксперимента и полученных закономерностей статистических величин был определен спрос на передвижения для каждого центрального транспортного района. [4, 5]. Отдельно были определены емкости ПТР. Для этого были установлены посты наблюдения на основных въездах в ЦЧГ, в которых учетчики фиксировали интенсивность прибытия и убытия автомобилей в центр города [3]. Суммарные значения емкостей центральных и периферийных ТР представлены в табл. 1. Таблица 1 - Суммарные емкости отправления и прибытия автомобилей ТР прибытия авт/период ТР отп (...truncated)