lscmЛогистика и управление цепями поставокLogistics and Supply Chain Management2587-67752587-6767Российский университет транспортаlscm-4Research ArticleСтатьиИнформационное каскадирование при управлении перевозкамиInformation cascading in transportation managementЦветковВ. Я.TsvetkovV. Ya.

д.т.н., профессор, заместитель директора по науке Юридического института

г. Москва, ул Образцова, д. 9, стр. 9

Doctor of Technical Sciences, Professor, Deputy Director for Science of the Law Institute of the Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education

Moscow, Obraztsova str., 9, building 9

cvj2@mail.ruРоссийский университет транспортаРоссияRussian University of TransportRussian Federation2023191020242031220Copyright © Цветков В.Я., 20242024Цветков В.Я.Tsvetkov V.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://lscm.elpub.ru/jour/article/view/4

Цель работы исследование применение информационного каскадирования в управлении перевозочными процессами. Исследуется модель «сложные перевозки». Она включает мультимодальные перевозки, интермодальные перевозки, перевозки внутри мегаполиса и в пригородах мегаполиса. Для сложных перевозок характерно большое количество разнородной информации. такой информационный комплекс часто исключает применение алгоритмических методов для управления. информационное каскадирование относится к методам поддержки принятия решений. Это множественный эвристический метод, уменьшающий индивидуальные ошибки и не рациональные альтернативы. Показано различие проектной каскадной моделью и информационным каскадом. Описаны два направления применения информационного каскада. Информационное каскадирование позволяет вырабатывать более надежный план перевозок и накапливать опыт реализации перевозок в сложных условиях.

The purpose of the work is to study the use of information cascading in the management of transportation processes. The “complex transportation” model is studied. It includes multimodal transportation, intermodal transportation, transportation within the metropolis and in the suburbs of the metropolis. Complex transportation is characterized by a large amount of heterogeneous information. such an information complex often excludes the use of algorithmic methods for management. information cascading refers to decision support methods. This is a multiple heuristic method that reduces individual errors and non-rational alternatives. The difference between the design cascade model and the information cascade is shown. Two directions of application of the information cascade are described. Information cascading allows you to develop a more reliable transportation plan and accumulate experience in implementing transportation in difficult conditions.

транспортлогистикасложные перевозкиуправление перевозкамиинформационный каскадинформационное каскадированиеtransportlogisticscomplex transportationtransportation managementinformation cascadeinformation cascadingReferencesНовиков А. Н., Катунин А. А., Семкин А. Н. Управление перевозками грузов автомобильным транспортом в современных условиях //Информационные технологии и инновации на транспорте. – 2015. – С. 247-252.Novikov A. N., Katunin A. A., Semkin A. N. Management of cargo transportation by road in modern conditions //Information technologies and innovations in transport. - 2015. – pp. 247-252.Бодюл В. И., Феофилов А. Н. Система управления перевозками грузов для операторов железнодорожного подвижного состава //Наука и техника транспорта. – 2012. – №. 1. – С. 57-62.Bodyul V. I., Feofilov A. N. Cargo transportation management system for railway rolling stock operators //Science and technology of transport. - 2012. – No. 1. – pp. 57-62.Мишарин А. С. Информационные технологии-главное условие совершенствования управления перевозками //Железнодорожный транспорт. – 2001. – №. 6. – С. 12-19.Misharin A. S. Information technologies- the main condition for improving transportation management //Railway transport. – 2001. – №. 6. – Pp. 12-19.Козлов А. В. Многоцелевое управление транспортом мегаполиса //Наука и технологии железных дорог. – 2018. – Т. 2. – №. 4 (8). – С. 40Kozlov A.V. Multipurpose management of megalopolis transport //Science and Technology of Railways. – 2018. – Vol. 2. – №. 4 (8). – P. 40.Кужелев П. Д. Комплексное управление мегаполисом //Economic Consultant. – 2015. – №. 3 (11). – С. 14-18.Kuzhelev P. D. Integrated management of a megapolis //Economic Consultant. – 2015. – №. 3 (11). – Pp. 14-18.Никифоров В. С. Мультимодальные перевозки и транспортная логистика. - М.: ТрансЛит. – 2007.Nikiforov V. S. Multimodal transportation and transport logistics. - M.: TransLit. – 2007.Мезенцева Е. Д., Прохорова Л. В. Мультимодальные перевозки: особенности и риски //Общество, экономика, управление. – 2021. – Т. 6. – №. 1. – С. 29-34.Mezentseva E. D., Prokhorova L. V. Multimodal transportation: features and risks // Society, economy, management. – 2021. – Vol. 6. – No. 1. – pp. 29-34.Доминов Д. Р. Интермодальные и мультимодальные перевозки: определение и преимущества //Академические исследования в современной науке. – 2022. – Т. 1. – №. 17. – С. 300-304.Dominov D. R. Intermodal and multimodal transportation: definition and advantages // Academic research in modern science. – 2022. – Vol. 1. – no. 17. – pp. 300-304.Kudyan, S. G. Waste management: the principle of «one bucket» / S. G. Kudyan, A. I. Chernorubashkin // Solid household waste. – 2012. – № 5(71). – Pp. 54-57. – EDN OXFZPR.Малышев М. И. Обзор исследований в области повышения эффективности мультимодальных перевозок на основе технологических решений //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2020. – Т. 23. – №. 4. – С. 58-71.Malyshev M. I. Review of research in the field of improving the efficiency of multimodal transportation based on technological solutions //Scientific Bulletin of the Moscow State Technical University of Civil Aviation. – 2020. – Vol. 23. – No. 4. – pp. 58-71.Rondinelli D., Berry M. Multimodal transportation, logistics, and the environment: managing interactions in a global economy //European Management Journal. – 2000. – Т. 18. – №. 4. – С. 398-410.Rondinelli D., Berry M. Multimodal transportation, logistics, and the environment: managing interactions in a global economy //European Management Journal. – 2000. – Vol. 18. – No. 4. – pp. 398-410.https://en.wikipedia.org/wiki/Intermodal_freight_transport data view 20.10.2023.https://en.wikipedia.org/wiki/Intermodal_freight_transport (date of application 20.10.2023).Fu L., Sun D., Rilett L. R. Heuristic shortest path algorithms for transportation applications: State of the art //Computers & Operations Research. – 2006. – Т. 33. – №. 11. – С. 3324-3343Fu L., Sun D., Rilett L. R. Heuristic shortest path algorithms for transportation applications: State of the art //Computers & Operations Research. – 2006. – Vol. 33. – No. 11. – pp. 3324-3343.Amaliah B., Fatichah C., Suryani E. A new heuristic method of finding the initial basic feasible solution to solve the transportation problem //Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. – 2022. – Т. 34. – №. 5. – С. 2298-2307.Amaliah B., Fatichah C., Suryani E. A new heuristic method of finding the initial basic feasible solution to solve the transportation problem //Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. – 2022. – Vol. 34. – No. 5. – pp. 2298-2307.Kengpol A., Tuammee S., Tuominen M. The development of a framework for route selection in multimodal transportation //The International Journal of Logistics Management. – 2014. – Т. 25. – №. 3. – С. 581-610.Kengpol A., Tuammee S., Tuominen M. The development of a framework for route selection in multimodal transportation //The International Journal of Logistics Management. – 2014. – Vol. 25. – No. 3. – pp. 581-610.Семенов В. В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса. - М.: ИПМ им. МВ Келдыша РАН. – 2004. – 44 С.Semenov V. V. Mathematical modeling of the dynamics of megalopolis traffic flows. - - M.: IPM im. MV Keldysh RAS. – 2004. – 44 p.Maity G., Roy S. K., Verdegay J. L. Analyzing multimodal transportation problem and its application to artificial intelligence //Neural Computing and Applications. – 2020. – Т. 32. – С. 2243-2256Maity G., Roy S. K., Verdegay J. L. Analyzing multimodal transportation problem and its application to artificial intelligence //Neural Computing and Applications. – 2020. – Vol. 32. – pp. 2243-2256.Королёв Е. А. «Каскадная» модель информационных процессов в системе управления //Journal of new economy. – 2010. – №. 4 (30). – С. 5-22.Korolev E. A. «Cascade» model of information processes in the management system // Journal of new economy. – 2010. – №. 4 (30). – Pp. 5-22.https://obzorposudy.ru/polezno/cto-znacit-kaskadirovat-informaciyu/ data view 12.09/23.https://obzorposudy.ru/polezno/cto-znacit-kaskadirovat-informaciyu/ (date of application 12.09.23).Zhou F. et al. A survey of information cascade analysis: Models, predictions, and recent advances //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2021. – Т. 54. – №. 2. – С. 1-36.Zhou F. et al. A survey of information cascade analysis: Models, predictions, and recent advances //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2021. – Т. 54. – №. 2. – P. 1-36.Jalili M., Perc M. Information cascades in complex networks //Journal of Complex Networks. – 2017. – Т. 5. – №. 5. – С. 665-693.Jalili M., Perc M. Information cascades in complex networks //Journal of Complex Networks. – 2017. – Т. 5. – №. 5. – P. 665-693.https://dic.academic.ru/dic.nsf/socio/Трансмиссия. дата просмотра 14.09.23.https://dic.academic.ru/dic.nsf/socio/Трансмиссия. (date of application 14.09.23).Mohamed Ahmed, Stella Spagna, Felipe Huici, and Saverio Niccolini. 2013. A peek into the future: Predicting the evolution of popularity in user generated content. In WSDM. 607-616.Mohamed Ahmed, Stella Spagna, Felipe Huici, and Saverio Niccolini. 2013. A peek into the future: Predicting the evolution of popularity in user generated content. In WSDM. 607-616.Peng Cui, Shifei Jin, Linyun Yu, Fei Wang, Wenwu Zhu, and Shiqiang Yang. 2013. Cascading outbreak prediction in networks: A data-driven approach. In KDD. 901-909.Peng Cui, Shifei Jin, Linyun Yu, Fei Wang, Wenwu Zhu, and Shiqiang Yang. 2013. Cascading outbreak prediction in networks: A data-driven approach. In KDD. 901-909.

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