Детальная информация

Данная выпускная квалификационная работа посвящена вопросам оптимизации работы морского пассажирского терминала при увеличении пассажиропотока с применением нейронной сети. В ходе данной работы были рассмотрены общие сведения о морских пассажирских терминалах, их развитие в России, были рассмотрены проблемы современных морских пассажирских терминалов, проанализированы труды авторов по возможности оптимизации и предложено решение по созданию имитационной модели морского пассажирского терминала для выявления проблемных участков, выбрана среда для имитационного моделирования – AnyLogic. Для создания модели были рассчитаны потребные площади, на основании площадей была сделана компоновка морского пассажирского терминала. На основании компоновки была создана имитационная модель, при анализе которой был сделан вывод о том, что проблемным участком является очередь на входной контроль. Для решения данной проблемы было принято решение о написании нейросети – селектора, которая будет распределять пассажиров по очередям. После обучения нейронной сети были получены оптимальные результаты распределения пассажиров по стойкам очереди для каждого заданного интервала времени. На основании полученных при помощи нейросети данных о распределении пассажиров, была создана вторичная имитационная модель, которая ускорила прохождение пассажирами предрейсовых операций в сравнении с предыдущими версиями модели. Сделан вывод о целесообразности внедрения технологий с применением нейронных сетей в области морских пассажирских терминалов, сформулирована возможная идея о применении данной технологии на практике.

This final qualifying work is devoted to the optimization of the operation of a sea passenger terminal with an increase in passenger traffic using a neural network. In the course of this work, general information were discussed about sea passenger terminals, their development in Russia, the problems of modern sea passenger terminals, were analyzed the authors works on the possibility of optimization and a solution was proposed for creating a simulation model of a sea passenger terminal to identify problem areas, an environment was selected for simulation modeling – AnyLogic. To create the model, the required areas were calculated, and based on the areas, the layout of the sea passenger terminal was made. Based on the layout, a simulation model was created, upon analysis of which it was concluded that the problem area was the queue for entrance control. To solve this problem, it was decided to write a neural network - a selector, which will distribute passengers into queues. After training the neural network, optimal results were obtained for distributing passengers to queue counters for each given time interval. Based on data on the distribution of passengers obtained using a neural network, a secondary simulation model was created, which accelerated the passage of pre-trip operations for passengers in comparison with previous versions of the model. A conclusion has been made about the feasibility of introducing technologies using neural networks in the field of marine passenger terminals, and a possible idea has been formulated on the use of this technology in practice.

• 1cdb16ffa0038136b987d1fc2121427fa81b3e315e1253299d8bc495b5c52af4.pdf
• 072370d97d4d1c3d32dad85ed36de358b97e96a853155274f82ca692abd6a1d1.pdf
• 1cdb16ffa0038136b987d1fc2121427fa81b3e315e1253299d8bc495b5c52af4.pdf