Методика оценки эффективности перевозочного процесса пассажирского транспорта в городской агломерации

В статье предложена сформированная методика оценки эффективности систем пассажирских перевозок на основе интеграции нечеткой логики с многокритериальной системой принятия решений. Устраняя ограничения традиционных подходов в работе с субъективными и неопределенными данными, предлагается структура, которая синтезирует экономические, эксплуатационные, социальные, экологические критерии и безопасность. В методике используются гауссовские нечеткие функции принадлежности и система выводов на основе правил для количественной оценки эффективности, что позволяет динамически оптимизировать транспортные маршруты. Данный подход предоставляет транспортным операторам масштабируемый инструмент для повышения качества обслуживания, устойчивости и удовлетворенности пассажиров в городских системах мобильности.

1. Kurganov V.M, Gryaznov M.V, Kolobanov S.V. Assessment of operational reliability of quarry excavator-dump truck complexes // Journal of Mining Institute. 2020. Vol. 241. p. 10-21. DOI: 10.31897/PMI.2020.1.10.

2. Semenova T., Martínez Santoyo J.Y. Determining Priority Areas for the Technological Development of Oil Companies in Mexico // Resources. 2025. Vol. 14, № 1. https://doi.org/10.3390/resources14010018.

3. Safiullin R., Efremova V., Ivanov B. The Method of Multi-criteria Evaluation of the Effectiveness of the Integrated Control System of a Highly Automated Vehicle. Open Transp J, 2024; 18: e18744478309909. http://dx.doi.org/10.2174/0118744478309909240807051315.

4. Bruzzone F., Cavallaro F., Nocera S. Environmental and energy performance of integrated passenger–freight transport // Transp. Res. Interdiscip. Perspect. 2023. Vol. 22. P. 100958. https://doi.org/10.1016/j.trip.2023.100958.

5. Ong A.K.S. et al. Utilizing a machine learning ensemble to evaluate the service quality and passenger satisfaction among public transportations // J. Public Transp. 2023. Vol. 25. P. 100076. https://doi.org/10.1016/j.jpubtr.2023.100076.

6. Kaledina N.O., Malashkina V.A. Indicator assessment of the reliability of mine ventilation and degassing systems functioning // Journal of Mining Institute. 2021. Vol. 250. p. 553-561. DOI: 10.31897/PMI.2021.4.8.

7. Dömény I., Dolinayová A., Čarný Š. Methodology Proposal of Monitoring Economic Indicators in a Railway Passenger Transport Company Using Controlling Tools // Transp. Res. Procedia. 2021. Vol. 55. P. 141–151. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.06.015.

8. Балгабеков Т.К., Каиржан Б.Б. Повышение Эффективности Использования Транспортных Средств При Транспортировке Грузов // Наука И Мир. 2018. № № 10-2(62). P. 10–13.

9. Grube T. et al. Passenger car cost development through 2050 // Transp. Res. Part Transp. Environ. 2021. Vol. 101. P. 103110. https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.103110.

10. Kim K., Matsuhashi K., Ishikawa M. Analysis of primary-party traffic accident rates per driver in Japan from 1995 to 2015: Do older drivers cause more accidents? // IATSS Res. 2023. Vol. 47, № 4. P. 447–454. https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2023.09.001.

11. Li X. et al. Comprehensive evaluation model of the urban low-carbon passenger transportation structure based on DPSIR // Ecol. Indic. 2023. Vol. 146. P. 109849. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109849.

12. Rojas C. et al. Short run “rebound effect” of COVID on the transport carbon footprint // Cities. 2022. Vol. 131. P. 104039. https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104039.

13. Maksimov A.L et al. Physico-chemical aspects and carbon footprint of hydrogen production from water and hydrocarbons // Journal of Mining Institute. 2024. Vol. 265. p. 87-94. EDN HWCPDC.

14. Shojaee Barjoee S., Rodionov V., Vaziri Sereshk A.M. Noise climate assessment in ceramic industries (Iran) using acoustic indices and its control solutions // Adv. Environ. Technol. 2025. Vol. 11, № 1. P. 91–115. https://doi.org/10.22104/aet.2024.6922.1899.

15. Meethom W., Koohathongsumrit N. A decision support system for road freight transportation route selection with new fuzzy numbers // foresight. Emerald Publishing Limited, 2020. Vol. 22, № 4. P. 505–527. https://doi.org/10.1108/FS10-2019-0090.

16. Shen, L., et al. Transportation routes evaluation: A delphi and CFPR approach. J. Intell. Fuzzy Syst. 41 (4), 4841–4854. https://doi.org/10.3233/jifs189969. 2021. https://doi.org/10.3233/jifs-189969.

17. Lu W., Choi S.-B., Yeo G.-T. Resilient route selection of oversized cargo transport: the case of South Korea–Kazakhstan // Int. J. Logist. Manag. Emerald Publishing Limited, 2022. Vol. 33, № 2. P. 410–430. https://doi.org/10.1108/IJLM-11-2020-0445.

18. Wang N., Chen M., Wang N. An Improved CBBA Generation Method Based on Triangular Fuzzy Numbers // Int. J. Comput. Intell. Syst. 2024. Vol. 17, № 1. P. 22. https://doi.org/10.1007/s44196-023-00398-0.

19. Koohathongsumrit N., Chankham W., Meethom W. Multimodal transport route selection: An integrated fuzzy hierarchy risk assessment and multiple criteria decision-making approach // Transp. Res. Interdiscip. Perspect. 2024. Vol. 28. P. 101252. https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101252.

20. Safiullin R. N.,, Parra A. Z. Comprehensive Assessment of the Effectiveness of Passenger Transportation Processes using Intelligent Technologies // Open Transp. J. 2024. Vol. 18. https://doi.org/10.2174/0126671212320514240611100437.

21. Ohia N.P. et al. Artificial intelligence-driven fuzzy logic approach for optimal well selection in gas lift design: A brown field case study // Results Eng. 2025. Vol. 25. P. 103927. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.103927.