(untitled) (Транспортні системи і технології, 2023)
У випадку з дослідженням перспективних локомотивів ми маємо справу зі складним заходом – «вибір локомотива для впровадження». Для ефективного вирішення цієї проблеми пропонується розкласти цю подію. Тому метою даної роботи є розробка методології моделювання процесу оцінки за об’єктивними критеріями різних варіантів нового тягового рухомого складу. Метод Saaty був удосконалений шляхом перетворення ієрархії в штучну нейронну мережу. Навчання цієї мережі відбувається автоматично при аналізі матриць попарних порівнянь, а на виході маємо узагальнений критерій – рейтинг локомотива R, значення якого змінюється від 0 (найгірший показник) до 1. Це дозволило, на відміну від існуючого підходу, не порівнювати локомотиви шляхом складання матриці порівнянь на останньому етапі. Натомість складено матрицю порівнянь найважливіших критеріїв, за якими оцінюється тяговий рухомий склад. Розроблений метод має можливість підтримувати різні стратегії функціонування локомотивного парку. Це реалізується на етапі складання матриці порівняння критеріїв другого рівня. Залежно від завдань, які стоять перед залізницею, також можна регулювати ступінь переваги одного критерію над іншим. Це забезпечує ще більшу гнучкість використання запропонованого методу.