Модели транспортных сетей реферат

Обновлено: 05.07.2024

Моделирование движения является важным инструментом для моделирования операций динамических систем дорожного движения. В то время как микроскопические имитационные модели обеспечивают детальное представление о процессе движения, макроскопические и мезоскопические модели захватывают динамику движения крупных сетей, менее подробно, но без проблем применения и калибровки микроскопических моделей. В данном реферате я представляю мезо- и микро-модели. Микро-моделирование применяется в районах, представляющих особый интерес, в то время как имитации большой прилегающей сети менее подробно с помощью мезоскопической модели.

Моделирование движения стало очень популярным для моделирования операций динамических систем дорожного движения. Имитационные модели бывают макроскопическими, мезоскопический или микроскопические. Макроскопические модели (макро) -, как правило, модели трафика в непрерывном потоке. Мезоскопические (мезо) модели - модели отдельных транспортных средств. Микроскопические (микро) модели – модели, которые захватывают поведение транспортных средств и водителей в деталях, в том числе взаимодействие среди автомобилей, смене полосы движения, реагирования на инциденты и поведения при слиянии пунктов. Микроскопические модели подходят для оценки ИТС на оперативный уровень, так как представление многих динамических систем управления дорожным движением требует такого мелкозернистого моделирования процесса движения.

Тем не менее, применение микро моделирования происходит не без проблем. Подготовка исходных данных может занять очень много времени. Кроме того, микро-модели очень чувствительны к ошибкам или изменениям в данных по требованию ввода. И из-за сложной структуры участвующих моделей калибровка не является тривиальной.

С другой стороны, макро и мезо модели обычно имеют меньшие параметры для калибровки и менее чувствительны к ошибкам в сети кодирования или вариаций спроса. Однако из-за их более совокупного характера, такие модели ограничены в своих возможностях, чтобы захватить подробную поведение, необходимое для изучения транспортные сети с функциями управления динамическим движением.

Основы транспортного моделирования

Цель транспортного планирования – оптимизация использования ресурсов с целью организации эффективного функционирования транспортной системы.

Задачи транспортного планирования:

1.Прогноз – получение информации о будущих транспортных процессах.

2. Организационно-управленческая задача.

3. Оценка последствий. Оценка применимости проектных решений.

4. Координационная задача – реализация плановых мероприятий.

1. Этап анализа проблем: сначала ставятся перед собой цели и выявляются проблемы, затем анализируется существующее положение;

2. Этап анализа альтернатив: идет так называемый цикл – разрабатываются мероприятия и сценарии, рассчитываются последствия, оценивается полученный результат;

3. Этап принятия решения.

Модель – это упрощенное представление реальности и/или протекающих в ней процессов.

Моделирование является по существу построением рабочей аналогии. Оно представляет собой построение рабочей модели, отражающей подобие свойств или соотношений с рассматриваемой реальной задачей. Моделирование позволяет изучать сложные задачи движения транспорта не в реальных условиях, а в лаборатории. В более общем смысле моделирование можно определить как динамическое отображение некоторой части реального мира путем построения модели на компьютере и продвижении ее во времени.

Транспортная модель – наглядное отображение комплексных транспортных процессов, с возможностью их прогнозирования в зависимости от различных условий.

Этапы исследования системы с помощью модели:

· формулирование целей и задач;

· создание транспортной модели;

· анализ полученной модели;

· проверка полученных итогов и результатов;

· внедрение результатов моделирования.

Транспортная модель – это:

· моделирование существующих и прогнозируемых пассажиропотоков и интенсивностей;

· инструмент для оптимизации работы пассажирского транспорта, включая расчет рентабельности маршрутов;

· анализ транспортных пассажиропотоков;

· подготовка транспортных прогнозов.

Классификация транспортного моделирования:

1. Микроскопическое моделирование. При этом виде моделирования детально моделируется каждый участок движения отдельного перекрестка или двух, трех. Моделирование нескольких пересечений на уровне транспортного средства.

2. Мезоскопическое моделирование. Анализируются макропоказатели на микромодели. Моделируется район города. Моделирование сети на уровне транспортного средства.

3. Макроскопическое моделирование. Моделирование целого города, региона, страны. Моделирование сети на уровне транспортных потоков.

Микромоделирование

Имитационное моделирование (микромоделирование) – это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе.

Микромоделирование – моделирование транспортных и пешеходных потоков на уровне отдельных объектов, отдельных транспортных средств, пешеходов.

В данном виде моделирования все участники движения рассматриваются в виде отдельных частей.

С помощью имитационного моделирования можно решать различные задачи, а именно:

· оценивается транспортная ситуация конкретного проекта, оценка основывается на количественных показателях, которые характеризуют условия движения;

· оценивается пропускная способность для каждого варианта движения и выбирается оптимальная схема организации движения на перекрестке;

· анализируется пропускная способность и движение в зоне остановок общественного транспорта;

· прогнозируются транспортные заторы;

· моделируется и анализируется пешеходное движение;

· моделирование помогает применить какие-то новые введения на транспортном участке;

· можно понять, где в данной транспортной сети возникают различные заторы.

Этапы выполнения микромодели:

· построение улично-дорожной сети;

· введение транспортных потоков;

· регулирование дорожного движения;

· ввод пешеходных потоков;

· анализ полученной модели.

Для того чтобы создать модель интересующего нас участка улично-дорожной сети, необходимо собрать данные:

· данные о геометрии улично-дорожной сети;

· технические и геометрические особенности различных типов транспортных средств;

· состав транспортного потока, т.е. какое количество видов транспортных средств присутствует на данном участке;

· интенсивность движения транспортных средств;

· расположение светофорных объектов и их циклы;

· данные о движении общественного транспорта (маршруты, расположение остановок, расписание, вместимость подвижного состава и т.д.);

· данные о пешеходном движении (интенсивность, направление движения, параметры пешеходных зон и т.д.).

После сбора полученных данных, можно приступать к созданию имитационной модели по этапам, оговоренных ранее.

Построение улично-дорожной сети:

· определяем на основе, какой подложки мы будем создавать модель (чертеж, выполненный в AutoCAD, спутниковый снимок, онлайн-карты и т.д.);

· на полученную подоснову наносим улично-дорожную сеть, представленную отрезками и соединения между этими отрезками;

· для каждой дороги определяем количество и ширину полос движения;

· определяем разрешенные маневры (повороты, обгоны, перестроения).

Введение транспортного потока:

· определяем, какие типы и классы транспортных потоков мы будем использовать;

· определяем динамические характеристики транспортной сети;

· определяем состав данного потока (количество легкого, грузового транспорта и т.д.);

· определяем параметры манеры поведения водителя;

· вводим интенсивность движения на входящих отрезках;

· вводим данные по общественному транспорту (расписание, остановки, вместимость подвижного состава и т.д.);

· указываем маршруты движения транспортных средств.

Регулирование дорожного движения:

· определяем конфликтные зоны, вводим правила приоритета;

· вводим светофорное регулирование:

o определяем длительность цикла;

o указываем время для красного/зеленого сигналов;

o определяем фазовые переходы;

Ввод пешеходных потоков:

· определяем типы пешеходов и их динамических характеристик;

· настраиваем параметры модели поведения;

· вводим интенсивность движения пешеходных потоков;

· указываем маршруты движения.

Основные результаты и виды анализа:

o время задержки;

o пройденное расстояние;

o количество ТС в сети.

o время задержки ТС, людей;

o длина заторов;

o количество остановок.

o анализ отрезков в реальном времени.

o стандартное отклонение;

o время в пути для пассажиров.

o средняя продолжительность цикла;

o среднее время зеленого сигнала.

o время в пути и скорость;

Мезомоделирование

Мезомоделирование – моделирование пассажирских перемещений на уровне города и агломерации.

Данный вид моделирования транспортных потоков решает важные задачи, а именно:

· анализ транспортного и пассажирского потоков;

· оптимизация маршрутов городского пассажирского транспорта;

· разработка и внедрение транспортных развязок.

Отличия мезомоделирования от микромоделирования:

· небольшое время вычислений, необходимых для создания модели;

· использование упрощенной модели следования за впереди идущим транспортным средством;

· менее точное отображение поведения транспортного средства;

· более низкий уровень детализации, что допускает имитацию крупных сетей.

При мезомоделировании данные транспортного средства обновляются не как в микроскопической имитации в каждый временной шаг, а только в определенные моменты времени, в которые что-то меняется в сети и/или в поведении ТС. Эти так называемые события могут возникать в силу различных ситуаций (при переключении ССУ, выезду транспортного средства на перекресток (узел) и т.д.).

Мезомоделирование используется исключительно в рамках динамического распределения. Это означает, что имитация транспортных средств в сети выполняется мезоскопически, а поиск маршрутов и выбор маршрутов выполняются привычным способом с помощью алгоритмов динамического распределения.

Применение

На сегодняшний день транспортные модели широко применяются для помощи органам государственной власти и местного самоуправления для обоснования принятых решений в области транспортного и градостроительного планирования. Задачи, решаемые на транспортных моделях множество, например:

· прогноз транспортных и пассажирских потоков по улично-дорожной сети города, региона, области или страны в целом;

· детальный анализ изменения транспортных/пассажирских потоков при реализации решений по изменению транспортной или градостроительной инфраструктуры;

· формирование предложений по оптимальным режимам светофорного регулирования на объектах улично-дорожной сети;

· формирование предложений по очередности строительства объектов транспортной и градостроительной инфраструктуры;

· оптимизация работы общественного транспорта;

· экономическое обоснование принятых решений и многое другое.

Так же, в последнее время очень актуальным становится вопрос использования транспортных моделей, как основного ядра для интеллектуальных транспортных систем.

По причине увеличения транспортных потоков в железнодорожной сети актуальной является проблема их рациональной организации. Однако с учетом влияния различных факторов, таких как загруженность участка дороги, состояния дороги, наличия внутренних потоков, данная задача не может быть решена с помощью аналитических моделей, основанных на графовых моделях.

Поэтому актуальна разработка компьютерных моделей, позволяющих учесть все перечисленные случайные факторы, и рационально организовать потоки в железнодорожной сети.

Для реализации курсовой работы необходимо решить следующие частные задачи:

актуальность использования имитационной модели для исследования потоков транспортной сети;

составление списков входных и выходных параметров имитационной модели железнодорожной транспортной сети;

разработка и реализация алгоритма имитационной модели;

решение тестовых задач с помощью имитационной.

В первой главе представлены: теоретический материал для разработки имитационной модели железнодорожной сети, ее актуальность, алгоритм Форда-Фалкерсона, метод Монте-Карло.

Во второй главе представлены формализация имитационной модель, описание водных и выходных значений, блок-схема алгоритма, тестирование модели и в приложении листинг программы.

1. Имитационное моделирование для рациональной организации транспортных потоков

1.1 Актуальность использования имитационной модели для исследования потоков в железнодорожной сети

В наше время за счёт резкого увеличения числа транспортных средств в сетях дорог существенно возросли требования к рациональной организации транспортных потоков. Сама сеть дорог может быть представлена в виде графа, состоящего из узлов и дуг. Каждое ребро графа, соответствующее участку дороги, характеризуется длиной, пропускной способностью и стоимостью проезда по нему единицы транспортного средства. На пропускную способность ветви графа влияет скорость передвижения единицы транспорта, которая в свою очередь зависит от многих факторов, среди которых наиболее важными являются загруженность участков пути, состояние дорожного покрытия, условия внешней среды. Загруженность на различных участках дороги бывает различной и зависит от наличия внутренних транспортных потоков на данном участке, которые могут рассматриваться как помехи при передвижении транспортной единицы из начального пункта сети в конечный пункт. Состояние дороги определяется её изношенностью, условиями эксплуатации, влиянием погодных условий. Параметры внешней среды изменяются в зависимости от времени года, времени суток и подвержены влиянию погодных воздействий. Значения факторов, определяющих рациональную организацию транспортных потоков в сети, изменяются во времени. Наличие внутренних транспортных потоков на каждом участке сети носит вероятностный характер. Отдельные участки транспортной сети изменяют своё состояние (изнашиваются) с разной интенсивностью. Параметры внешней среды периодически изменяются. При управлении следует учитывать, что в реальной транспортной сети перечисленные факторы являются взаимосвязанными.

При управлении потоками в транспортной сети, как правило, находят оптимальное распределение транспортного потока по ветвям сети, оценивают максимальный поток в сети и находят кратчайший путь между заданными входом и выходом, выявляют узкие места в сети с целью их своевременной ликвидации. Одновременно с этими задачами оценивают суммарные затраты транспортных средств при их движении из начального пункта в конечный.

Наличие случайных факторов, влияющих на состояние транспортной сети, не позволяет решать перечисленные задачи с использованием известного аппарата, основанного на аналитических моделях, называемых графовыми моделями. Особенно большие трудности у исследователей вызывает определение узких мест в сети при наличии транспортных потоков относящихся к различным направлениям и вероятностных внутренних потоков на отдельных участках сети, которые могут приводить к увеличению числа аварий и возникновению “пробок".

Исходя из выше изложенного, в качестве выхода из положения исследователи вынуждены прибегать к имитационному моделированию транспортных потоков в сети дорог с учетом случайных факторов.

1.2 Описание модели железнодорожной сети

Структуру транспортных потоков в железнодорожной сети можно представить в виде графа Gh, где h-вариант организации транспортных потоков в железнодорожной сети. Перевозки в сети реализуются в соответствии со следующими параметрами, определяемыми матрицами:

; ; ; , (1. 1)

где c_ij - пропускные способности ветвей графа G_h , соединяющих узел i с узлом j ; l_ij - расстояния между узлами i и j; - начальный поток по ветви ij ; q_ij - стоимость единицы пути движения транспортного средства по ветви ij . Определёно множество входов в сеть , и множество выходов из сети , в одном направлении. В сети кроме транзитных потоков существуют внутренние транспортные потоки на отдельных отрезках дороги в одну и другую сторону, которые снижают пропускные способности ветвей графа G_h . Величины внутренних транспортных потоков для ij -ых участков определяются функциями распределения . Пропускные способности ветвей ij графа G_h с учётом внутренних потоков изменяются и представляют собой случайные величины, определяемые с помощью функций распределения .

В каждом узле железнодорожной сети происходят процессы формирования-расформирования составов. Длительность этих процессов, как правило, носит вероятностный характер и описывается функциями распределения. Функции распределения для каждого i -ого узла сети задаются матрицей , где каждый элемент матрицы есть функция распределения времени на формирование-расформирование в i -ом узле для состава, пришедшего с узла k и следующего в узел j . Матрица имеет вид:

где w - общее количество входящих-исходящих дуг для узла i. Время на формирование-расформирование составов местного назначения принимается равным нулю.

Максимальный поток между узлами распределяется по ветвям сети, где k -номер итерации алгоритма Форда-Фалкерсона при определении максимального значения потока. Показатель затрат движения транспортных средств вдоль ветви ij графа G_h может быть задан одной из функций:

, (1.2)

где весовые коэффициенты важности соответственно расстояния (), времени (), стоимости () движения по ветвям сети. Величина есть среднее значение времени, затраченное транзитными составами на формирование-расформирование в i-ом узле. Оно определяется по формуле:

, (1.3)

где - значение времени на формирование-расформирование, полученное по функции распределения . Поскольку при движении транспортных средств по сети G_h необходимо стремиться к минимизации этих затрат, то в качестве показателя “выгоды" максимального потока берётся общая характеристика затрат, которая вычисляется по матрице распределений максимального потока по всем ветвям ij графа G_h :

(1.4)

Таким образом, формула (1.4) определяет величину затрат при перемещении транспортного средства в сети G_h в условиях максимального потока. С одной стороны поток необходимо максимизировать, а с другой стороны показатель “выгоды" должен быть минимальным.

Наличие внутренних транспортных потоков в G_h обусловливает вероятностный характер пропускных способностей на многих ветвях графа G_h . Недетерминированное время формирования и расформирования составов влияет случайным образом на время передвижения транзитных составов из пункта отправления в пункт назначения по пути, содержащим этот узел. Указанные особенности не позволяют использовать для поиска максимального потока в сети алгоритм Форда-Фалкерсона. Поэтому актуально использование имитационной модели, основанной на сочетании процедуры Монте-Карло и теоремы Форда-Фалкерсона. Таким образом, ставятся задачи определения с помощью имитационной модели максимального потока в заданном направлении между множеством узлов входов в сеть и множеством узлов выходов, а так же поиска узких мест в сети G_h при перемещении транспорта в заданном направлении, устранение которых позволит достичь оптимальной организации потоков в сети. При поиске интегрального максимального потока в сети необходимо выполнение следующих условий: для каждого сочетания входа и выхода имеется максимальный поток, интегральная функция затрат имеет минимальное значение.

1.3 Алгоритм Форда-Фалкерсона для нахождения максимального потока в сети

Алгоритм решения задач нахождения максимального потока в железнодорожной сети основан на теореме Форда-Фалкерсона: в любой транспортной сети максимальный поток равен минимальной пропускной способности. Если поток максимален, то найдется такое сечение, пропускная способность которого равна мощности потока. Доказывается эта теорема применением алгоритма Форд-Фалкерсона. Согласно этому алгоритму, начиная с некоторого начального неполного потока, по итеративному алгоритму можно получить полный поток, если прибавлять к различным значениям потоков пути минимальное из чисел , которые вычислены по этому пути. После такой операции путь уже будет содержать хотя бы одну ненасыщенную дугу. Если таким же образом поступить с другими путями , то, в конце концов, получим полный поток. Поэтому алгоритм определения максимального потока состоит из следующих шагов:

Строим начальный поток ;

проверяем, попал ли узел в множество узлов , которые достижимы по ненасыщенным ребрам из . Если узел не попал, то считают, что построенный поток максимален, и алгоритм расчета останавливается;

если узел попал во множество , то выделяют путь , состоящий из ненасыщенных ребер и ведущий грузы из в ;

увеличивают поток через каждое ребро этого пути на величину ;

строят новый поток и переходят к шагу 2.

Обычно сеть задается матрицей пропускной способностей всех ребер сети . Задавая , затем вычисляют на k-м шаге матрицу значений потоков на дугах . Строят матрицу разностей . В этой матрице насыщенным ребрам при потоке будут соответствовать нулевые элементы, ненасыщенным - ненулевые элементы. Поэтому вычисление матрицы достаточно как для построения множества узлов по которым вещество из достигает по ненасыщенным ребрам до , так и для построения последовательности ненасыщенных ребер.

Технология составления этих списков следующая:

сначала составляют список узлов, в каждый из которых ведет ненасыщенное ребро из вершины i;

далее для каждого i-го узла составляют свой список узлов, в каждый из которых из i-го узла ведет ненасыщенное ребро (за исключением тех узлов, которые уже вошли в ранее составленные списки) и так далее.

Этот процесс выписывания списков заканчивается в двух случаев. Либо появиться узел , что означает продолжение работы алгоритма, либо в список выписанных узлов не попал узел , что означает конец расчетов.

1.4 Метод Монте-Карло

Пусть требуется разыграть дискретную случайную величину X, т. е получить последовательность её возможных значений x_i , зная закон распределения X:

Инфокоммуникации являются новой отраслью экономики, развивающейся как единое целое информационных и телекоммуникационных технологий. В инфокоммуникациях технологии связи используются в качестве средства передачи различной информации на произвольные расстояния.

Еще недавно, развитие телекоммуникационных и информационных технологий шло отдельно и, по сути, независимо друг от друга. Предоставление телекоммуникационных услуг было неразрывно связано с операторами связи, которые являлись организациями, выстраивавшими свой бизнес на продаже голосового трафика. В свою очередь, развитие информационных технологий происходило самостоятельно, и было связанно с разработкой программного обеспечения.

Однако, постепенное развитие цифровых технологий способствовало тому, что компьютеры стали объединяться в небольшие локальные сети с целью более оперативного обмена информацией. В них стали возникать компьютеры-серверы, являющиеся специализированными мощными вычислительными машинами, ресурсы которых были доступны всем пользователям сети. Таким образом, стало происходить сегментирование компьютеров сети, расширялся круг решаемых задач, что, в свою очередь, подтолкнуло развитие сетевых технологий, поскольку увеличилась потребность в надежных высокоскоростных системах передачи.

Целью данного курсового проекта является реализация транспортной сети инфокоммуникаций между тремя офисами одной компании с использованием современных информационных технологий, с целью получения навыков построения транспортной сети инфокоммуникации.

Задачами данного проекта является:

Анализ принципов проектирования транспортных сетей инфокоммуникаций предприятий.

Проектирование компьютерной сети центрального офиса.

Проектирование филиала в г. Новгород.

Проектирование филиала, расположенного в сейсмоопасной зоне.

Объединение филиалов компании в единую сеть.

Курсовая работа состоит из постановки задачи, введения, шести глав, заключения и списка литературы, общий объем работы составляет 23 страницы.

1. Постановка задачи

Компания насчитывает три офиса:

Центральный офис, находящийся в Санкт-Петербурге состоит из 5 сотрудников, работающих с компьютерами, включая генерального директора и двух бухгалтеров, занимающихся всеми финансами. Основной задачей офиса является координирование деятельности, а также хранение и обработка данных поступающих с 2-ух удаленных офисов.

Первый удаленный офис располагается в Новгороде. Насчитывает 23 сотрудника, среди которых один руководитель филиала, 2 бухгалтера, и 20 сотрудников разной степени занятости.

Второй удаленный офис аналогичен первому, но офис находится в сейсмоопасной зоне.

Общие положения о ТСИ для компании:

Сеть должна учитывать уровни доступа к сетевым ресурсам компании.

Удаленные офисы должны иметь доступ к базе данных, расположенной на серверах центрального офиса. Доступ должен предоставляться с учетом уровней приоритетности;

При проектировании, ТСИ необходимо учитываться территориальные особенности, а также то, что второй удаленный офис находится в сейсмоопасной зоне.

Список литературы

1. Гургенидзе А.Т., Кореш В.И. Мультисервисные сети и улуги широкополосного доступа. Наука и техника, 2013. – 400с.

2. Величко М.В. Технологии строительства сетей доступа– М.: Горячая линия-Телеком, 2015. –313 с.

3. Величко В.В.Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2014. – 592с.

4. Крухмалев В.В. Гордиенко В.Н, Моченов А.Д. Основы построения телекоммуникационных систем и сетей: Учебник для вузов, 2-е изд., испр. – М.: Горячая линия – Телеком, 2012.- 424 с.

5. Крук Б.И., Попантонопуло В.К., Шувалов В.П Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2013.- 648с.

6. Катунин Г.П Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2014.- 672с.

7. Ломовицкий В.В. Основы построения систем и сетей передачи информации: Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2012. – 382 с.

8. Новиков Ю.В., Кондратенко С.В. Основы локальных сетей, Курс лекций. Учебное пособие - М.: Интернет — Ун-т Информ. Технологий, 2005. . – 383 с.

9. Олифер В. Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 3-е изд. – С-Пб.: Питер, 2006. – 985 с.

10.Столингс В. Современные компьютерные сети. – С-Пб.: Питер, 2013. – 783 с.

11. Финогеев А.Г., Бождай А.С. Сетевые технологии, Учебное пособие 3 часть. Углубленный уровень подготовки - Пенза 2013. – 412с.

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы

Модель транспортной сети представляет собой чертеж-схему на плане местности с указанием вершин (пунктов) транспортной сети. Построение модели транспортной сети производится по заданном в исходных данных масштабной схеме расположения пунктов, наличию звеньев сети, соединяющих два соседних пункта, и длине этих звеньев.
При построении модели транспортной сети, по которой будет пролегать необходимый маршрут, обеспечивающий перевозку, воспользуемся применением тории графов.

Файлы: 1 файл

Model_transportnoy_seti (2).docx

Пример построения модели транспортной сети

1. Разработка модели транспортной сети

При построении модели транспортной сети, по которой будет пролегать необходимый маршрут, обеспечивающий перевозку, воспользуемся применением тории графов. Граф — это совокупность объектов со связями между ними. Объекты представляются как вершины, или узлы графа, а связи — как дуги, или рёбра.

Основные и промежуточные дороги, называемые дорогами класса А, имеют двузначные номера; ответвления и соединительные дороги, называемые дорогами класса В, имеют трехзначные номера. Основные дороги северо-южной ориентации имеют двузначные нечетные номера, оканчивающиеся цифрой 5 и возраставшие с запада на восток. Основные дороги восточно-западной ориентации имеют двузначные четные номера, оканчивающиеся цифрой 0 и возрастающие с севера на юг. Промежуточные дороги имеют соответственно двузначные нечетные и двузначные четные номера, заключенные между номерами тех основных дорог, между которыми они расположены. Дороги класса В имеют трехзначные номера, причем первая цифра совпадает с номером ближайшей основной дороги, расположенной к северу от данной дороги В, а вторая цифра совпадает с номером ближайшей основной дороги, расположенной к западу от упомянутой дороги В; третья цифра представляет собой порядковый номер. Таким образом, модель транспортной сети будет представлять собой. [AGR]

В модель транспортной сети войдут участки дорог:

1.1 основные класса А:

Е 85 Вильнюс – Каунас – Клайпеда (290 км);
Е 95 Витебск – Пустошка – Остров – Псков – Санкт-Петербург (610 км).

1.2 промежуточные класса А:

Е 22 Вентспилс – Рига – Пустошка (565 км);
Е 28 Минск – Вильнюс – Мариямполе – Калининград (509 км);
Е 67 Мариямполе – Каунас – Паневежис – Рига (330 км);
Е 77 Талпаки – Рига (327 км).

Е 262 Каунас – Остров (410 км);
Е 272 Паланга – Шауляй – Паневежис – Вильнюс (358 км).

1.4. магистральные республиканского значения:

1.5 морской путь:

Общая протяженность транспортной сети равна 4376 км, из них 3476 км – автомобильные дороги. Общее количество вершин сети равно 17.

Вид модели транспортной сети представлен на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1.- Модель транспортной сети

Данная транспортная сеть располагается на территории пяти стран: Республика Беларусь, Литва, Латвия, Эстония, Российская Федерация, кроме того, морской путь пролегает через Финский залив и Балтийское море.

Данная модель транспортной сети является циклической. По периметру сети можно выделить главный остов сети, внутри которого располагаются циклические и древовидные компоненты.

Читайте также: