Разработка алгоритма оптимизации календарно-сетевого планирования строительства метро с учетом ограниченных ресурсов на основе теории графов

С увеличением масштабов городской застройки и расширением агломераций становится все более важным создание устойчивых, эффективно функционирующих и экологически безопасных систем транспорта, обеспечивающих удобство и доступность. В частности, строительство метрополитенов играет ключевую роль в улучшении доступности и стимулировании экономического прогресса. Учитывая высокую сложность и финансовые затраты, связанные с реализацией таких крупных проектов, необходимы инновационные методы планирования для уменьшения рисков и эффективного использования ресурсов. Цель исследования заключается в разработке передового алгоритма планирования, основанного на принципах теории графов, который способен максимально эффективно управлять ресурсами. Методы. В работе представлены результаты всестороннего изучения актуальных в области улучшения процессов планирования в строительстве и интеграции теории графов для повышения управляемости комплексных систем, в том числе и при строительстве подземного транспорта. На протяжении исследования внимание сосредоточено на монографическом методе анализа, который раскрывает каждый элемент изучаемой проблематики, и использовании рефлексивного метода для осмысления полученной информации и выведения аргументированных заключений. Сочетание данных методов позволило не только оценить, но и подтвердить преимущества предложенной оптимизационной стратегии, сфокусированной на повышении эффективности и адаптивности в строительных проектах, особенно в части строительства метрополитенов, с учетом специфики и требований реальной практики. Результаты. Отмечается существенная роль графовой теории в повышении эффективности строительства подземного метрополитена. Применение этого математического подхода позволяет усовершенствовать систему управления проектами, учитывая ограничения по ресурсам. Теория графов выступает здесь как ключевой элемент, который структурирует и упорядочивает сложные процессы, а также обеспечивает быструю адаптацию к любым изменениям в ходе строительства. Особенность разработанного алгоритма заключается в том, что он способствует максимальной эффективности распределения ресурсов, уменьшению времени простоя и избежанию задержек на различных этапах проекта. Таким образом, повышается точность планирования и общая экономическая эффективность строительных работ. В работе также уделено внимание аспекту многоцелевой оптимизации. Этот подход позволяет добиться идеального баланса сроков, бюджета и качества строительства, что немаловажно для подобных масштабных и ресурсоемких проектов, как строительство метрополитенов. Выводы. Эффективное использование предложенного алгоритма существенно повысит управленческую аккуратность, сократит расходы и время, требуемое на реализацию строительных проектов, делая данный метод не только актуальным, но и необходимым для успешного осуществления крупных строительных задач. В результате, открываются новые возможности для исследований и внедрения данных подходов в градостроительное планирование и создание крупномасштабной инфраструктуры. Данная статья будет особенно интересна специалистам в области урбанистики, инженерамстроителям, исследователям, занимающимся оптимизацией процессов, а также менеджерам проектов, которые отвечают за планирование и успешную реализацию крупномасштабных строительных проектов.

1. Raspopov O.S. The application of graph theory and automata to solve dynamics problems Steinbach system // Science and Transport Progress. 2010. No. 34. Pp. 136-141. DOI: 10.15802/stp2010/9237

2. Туманов С.Л. Гущина Ю.В., Макрушин Н.С. и др. Информационное моделирование на этапе планирования строительства // Вестник Южно-Уральского государственного университета. 2023. № 23(3). С. 30-36. DOI: 10.14529/build230304

3. Tregubov R.B. Composite method of reliability research for hierarchical multilayer routing systems // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2016. No. 5(16). Pp. 879-892. DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-879-892

4. Назаров С., Барсуков А. Оптимизация параллельных вычислений бортовых систем реального времениЧасть 2 // Электроника НТБ. 2021. № 1(202). С. 130-136. DOI: 10.22184/1992-4178.2021.202.1.130.136

5. Киевский И.Л., Аргунов С.В., Жаров Я.В. и др. Алгоритмизация систем планирования, управления и обработки информации в строительстве // Промышленное и гражданское строительство. 2022. № 11. С. 14-24. DOI: 10.33622/0869-7019.2022.11.14-24

6. Нгуен М.К., Иванов И.Н. Направления повышения эффективности управления эксплуатацией военной техники вьетнамской народной армии // Вестник университета. 2017. № 11. С. 11-16. DOI: 10.26425/1816-4277-2017-11-11-16

7. Pichugina О.S. Optimization over the general signed permutation set of permutations // System research and information technologies. 2017. No. 4. Pp. 74-96. DOI: 10.20535/srit.2308-8893.2017.4.07

8. Kropiventseva S.A., Sedova M.A. Reducing the duration of service for passengers of departure flight and evaluating the cost of the service process // Intellect. Innovation. Investments. 2019. Vol. 8. Pp. 98-105. DOI: 10.25198/2077-7175-2019-8-98

9. Фетисова М.А., Халымова Т.А., Серегин М.Ю. и др. Анализ исторического развития методов оптимизации планирования в строительстве // Тенденции развития науки и образования. 2021. № 75(1). С. 150-152. DOI: 10.18411/lj-07-2021-34

10. Буценко Е.В., Шориков А.Ф. Сетевое моделирование процесса управления инвестиционным проектированием и его приложения // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2016. № 233(6). С. 233-244. DOI: 10.5862/je.233.24

11. Аничкин А.С., Семенов В.А. Объектно-ориентированный каркас для программной реализации приложений теории расписаний // Труды Института системного программирования РАН. 2017. № 29(3). С. 247-296. DOI: 10.15514/ispras-2017-29(3)-14

12. Катаев А.В., Катаева Т.М., Макарова Е.Л. Управление проектами: математические модели оптимального назначения исполнителей проектных работ // Известия Саратовского университета. Новая серия. 2016. № 3(16). С. 294-299. DOI: 10.18500/1994-2540-2016-16-3-294-299

13. Salama T. Moselhi O. Multi-objective optimization for repetitive scheduling under uncertainty // Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. No. 7(26). Pp. 1294-1320. DOI: 10.1108/ecam-05-2018-0217

14. Cheng M.-Y., Prayogo D., Tran D.-H. Optimizing Multiple-Resources Leveling in Multiple Projects Using Discrete Symbiotic Organisms Search // Journal of Computing in Civil Engineering. 2016. No. 30(3). DOI: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000512

15. Tang Y., Liu R., Wang F., Sun Q., Kandil A. Scheduling Optimization of Linear Schedule with Constraint Programming // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2017. No. 33(2). Pp. 124-151. DOI: 10.1111/mice.12277

16. Bakry I., Moselhi O., Zayed T. Optimized scheduling and buffering of repetitive construction projects under uncertainty // Engineering, Construction and Architectural Management. 2016. No. 23(6). Pp. 782-800. DOI: 10.1108/ecam-05-2014-0069

17. Shim E., Kim B. Batch-Size Based Repetitive Scheduling Method (BRSM) // International Journal of Construction Education and Research. 2014. No. 10(2). Pp. 140-156. DOI: 10.1080/15578771.2013.826753

18. AlNasseri H., Aulin R. Assessing Understanding of Planning and Scheduling Theory and Practice on Construction Projects // Engineering Management Journal. 2015. No. 27(2). Pp. 58-72. DOI: 10.1080/10429247.2015.1035963