На примере города Томска проведена оптимизация маршрута уборки снега с целью минимизации холостого хода и возникновения помех в движении частного и общественного транспорта. В связи с этим описываются маршруты движения снегоуборочной техники г. Томска, анализ которых показал, что они не являются наилучшими. Для построения оптимального маршрута снегоуборочной спецтехники предлагается применить теорию графов, так как транспортная сеть по уборке снега представляет собой связный ориентированный граф. Конкретно осуществляется поиск наименьшей общей длины гамильтонова контура с помощью задачи коммивояжера методом ветвей и границ. При выборе оптимального маршрута учитывается утверждённый регламент уборки снега, согласно которому улицы I категории должны быть убраны за 4 часа, улицы II категории – за 8 часов, улицы III категории – за 12 часов. Исходя из расчётов, полученный оптимальный маршрут теоретически может улучшить процесс уборки снега в городе. Причём, построение графа не привязано к специфике расположения улиц города, соответственно такой процесс построения маршрутов можно считать универсальным. Он должен сократить не только время уборки снега, но и время построения самих маршрутов.
The optimization of snow cleaning routes was conducted using the example of Tomsk city in order to minimize idling and disturbing of vehicle traffic. It that regard routes of the Tomsk snow-removing vehicles are described, the analysis of which showed that they are not the best. The graph theory is proposed to be applied in order to construct an optimal route of snow removal vehicles, because transport network is a connected oriented graph. Specifically, the lowest total length of the Hamiltonian contour is searched using the traveling salesman problem with branch and bound algorithm. The approved snow removal regulations are considered, when selecting the optimal route. According to these regulations the first category streets should be cleaned in 4 hours, the streets of category II – in 8 hours, the streets of category III – in 12 hours. Based on calculations, the obtained optimal route theoretically can improve the process of snow removal in the city. Moreover, construction of route’s graph is not tied to specifics of the city streets location, so this optimization can be considered universal. It should not only reduce the time of harvesting snow in general, but also reduce the time of building routes themselves.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.