rostransportТранспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономикеTransport of the Russian Federation1994-831Х2658-3674Российская академия транспортаrostransport-311Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИПрименение теории графов в решении задач подбора флота при организации линейных морских перевозокMetagraph-Based Model for Optimal Vessel Selection in Time-Charter LeasingХекертЕ. В. KhekertE. V.

Евгений В. Хекерт, д-р техн. наук, профессор, проректор.

 

Evgeny V. Khekert, Doctor of Engineering, Professor, Vice-Rector.

zur_mga@nsma.ruГолованьТ. В. GolovanT. V.

Татьяна В. Головань, старший преподаватель кафедры «Таможенное право».

Tatyana V. Golovan, PhD Student.

zur_mga@nsma.ruГосударственный морской университет имени адмирала Ф. Ф. Ушакова (ГМУ)РоссияAdmiral F.F. Ushakov State Maritime UniversityRussian Federation202510102025022833Copyright © Хекерт Е.В., Головань Т.В., 20252025Хекерт Е.В., Головань Т.В.Khekert E.V., Golovan T.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://rostransport.elpub.ru/jour/article/view/311

Обоснован выбор математического аппарата теории графов принятия оптимального решения организации работы флота при перевозках массовой номенклатуры грузов в линейном судоходстве по техническим и эксплуатационным параметрам для эффективной тайм-чартерной аренды в рамках многофакторного анализа условий работы флота. Представлена свернутая метаграфовая модель. Результаты исследования позволяют выявить ключевые параметры судов по признакам принадлежности к значимым при организации работы тайм-чартерного флота на регулярных судоходных маршрутах.

A mathematical model based on graph theory is presented to optimize fleet operations in liner shipping, taking into account technical and operational vessel parameters for effective time-charter leasing under multifactorial conditions. A reduced metagraph model is introduced. The results help identify key vessel parameters relevant to regular time-charter fleet operations.

организация работы флоталинейное судоходствотайм-чартерная аренда флотатеория графовметаграф принятия решенияпоказатели скорости и расхода топлива судномfleet operationsliner shippingtime-charter leasinggraph theorydecision metagraphspeed and fuel consumption indicatorsReferencesРекордный спрос на морские контейнерные перевозки. URL: https://seanews.ru/2024/07/11/rekordnyj-spros-na-morskie-kontejnernye-perevozki/ (дата обращения: 15.01.2025).Рекордный спрос на морские контейнерные перевозки. URL: https://seanews.ru/2024/07/11/rekordnyj-spros-na-morskie-kontejnernye-perevozki/ (дата обращения: 15.01.2025).Хекерт Е. В., Головань Т. В. Современные тренды формирования актуальных судоходных маршрутов при перевозке массовой номенклатуры грузов // Транспортное дело России. 2024. № 8. С. 125–129.Хекерт Е. В., Головань Т. В. Современные тренды формирования актуальных судоходных маршрутов при перевозке массовой номенклатуры грузов // Транспортное дело России. 2024. № 8. С. 125–129.Хекерт Е. В., Головань Т. В. Обоснование выбора ключевых параметров организации работы флота на условиях тайм-чартера // Эксплуатация морского транспорта. 2024. № 4 (113). С. 41–50.Хекерт Е. В., Головань Т. В. Обоснование выбора ключевых параметров организации работы флота на условиях тайм-чартера // Эксплуатация морского транспорта. 2024. № 4 (113). С. 41–50.Николаева Л. Л. Коммерческая эксплуатация судна. Одесса: Фенiкс, 2004. 754 с.Николаева Л. Л. Коммерческая эксплуатация судна. Одесса: Фенiкс, 2004. 754 с.Черненький В. М., Дунин И. В., Гапанюк Ю. Е. Программная реализация системы обработки метаграфов на основе подхода больших данных // Труды ИСП РАН. 2022. Т. 34. Вып. 1. С. 87–100.Черненький В. М., Дунин И. В., Гапанюк Ю. Е. Программная реализация системы обработки метаграфов на основе подхода больших данных // Труды ИСП РАН. 2022. Т. 34. Вып. 1. С. 87–100.Базу A., Бленинг Р. Инструмент для моделирования систем поддержки принятия решений // Наука управления. 1994. № 12(40). С. 1579–1600.Базу A., Бленинг Р. Инструмент для моделирования систем поддержки принятия решений // Наука управления. 1994. № 12(40). С. 1579–1600.Маколова Л. В., Чеботарева Е. А., Солоп И. А. Формирование метаграфовой модели воздействия рисков на транспортно-логистические процессы // Логистика. 2024. № 6 (211). С. 47–51.Маколова Л. В., Чеботарева Е. А., Солоп И. А. Формирование метаграфовой модели воздействия рисков на транспортно-логистические процессы // Логистика. 2024. № 6 (211). С. 47–51.Филатов В. И. Оптимизация судовых линий, как судового пути, в развитии концепции е-навигации при перевозке генеральных грузов // Транспортное дело России. 2019. № 1. С. 131–134.Филатов В. И. Оптимизация судовых линий, как судового пути, в развитии концепции е-навигации при перевозке генеральных грузов // Транспортное дело России. 2019. № 1. С. 131–134.Галин А. В., Малыхин А. С. Модель оптимизации линейных маршрутов на основе генетического алгоритма // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2021. Т. 13. № 4. С. 530–538. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-4-530-538.Галин А. В., Малыхин А. С. Модель оптимизации линейных маршрутов на основе генетического алгоритма // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2021. Т. 13. № 4. С. 530–538. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-4-530-538.Ориентир для рынка контейнеров. URL: https://www.vhbs.de/index.php?id=28&L=1 (дата обращения: 15.01.2025).Ориентир для рынка контейнеров. URL: https://www.vhbs.de/index.php?id=28&L=1 (дата обращения: 15.01.2025).Обзор мирового рынка бункеровки. URL: https://seanews.ru/2024/01/19/ruanaliticheskij-dajdzhest-seanews_15_19_janvarja_2024/ (дата обращения: 15.01.2025).Обзор мирового рынка бункеровки. URL: https://seanews.ru/2024/01/19/ruanaliticheskij-dajdzhest-seanews_15_19_janvarja_2024/ (дата обращения: 15.01.2025).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.