Темпоральные модели в интервальном движении

ель работы - исследование темпорального подхода для случаев интервального движения. Раскрывается содержание темпоральных меток. Дана краткая систематика темпоральных моделей. Статья вводит ряд понятий ситуационный интервальный анализ, темпоральная импликация, точечное и интервальное движение, интервальная функция. Отмечена условность оптимизации на ограниченных выборках. Показано, что на дискретных ограниченных выборках оптимальное решение заменяется на рациональное или целесообразное решение. Рассмотрены прямоугольные и треугольные модели перевозок. Рассмотрены сплошные и разреженные ситуации перевозок. Описано множество интервалов, на котором производят дискретную оптимизацию. Отмечено связанность реальных ситуаций на основе предложенных простых моделей.

1. Haghighi I. et al. Control from signal temporal logic specifications with smooth cumulative quantitative semantics //2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). – IEEE, 2019. – С. 4361-4366.

2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.

3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.

4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.

5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.

6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.

7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.

8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.

9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.

10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.

11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.

12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.

13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.

14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.

15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.

16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.

17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.

18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.

19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.

20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.

21. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.

22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.

23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.

24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.

25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.

26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.

27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.

28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.

29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.