СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ К ПЛАНИРОВАНИЮ ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЕТЕЙ СВЯЗИ

Развитие инфокоммуникационных систем и внедрение стандартов 5G требует обслуживания колоссального количества территориально распределенных объектов. Затраты на техническое обслуживание сетей, насчитывающих тысячи узлов, составляют значительную часть операционных расходов (OPEX). Компании-лидеры отрасли, такие как Ericsson и Huawei, активно внедряют концепции цифровых двойников для оптимизации полевых операций [4, с. 12]. Традиционные методы планирования часто не учитывают динамику процессов и географическую специфику, что обуславливает необходимость поиска более гибких инструментов, основанных на имитационном моделировании.

Классическим решением задач маршрутизации является математическое программирование, где планирование сводится к нахождению глобального оптимума в рамках детерминированных моделей, таких как задача коммивояжера или задача маршрутизации транспорта (VRP) [3]. Целочисленное линейное программирование гарантирует минимальный пробег, однако при масштабировании сети до 1000 узлов данные методы сталкиваются с проблемой экспоненциального роста времени вычислений. Кроме того, аналитические модели крайне сложно адаптировать к переменным агентным ограничениям, таким как динамический поиск пунктов ночлега при достижении лимита рабочего времени или синхронизация с графиками работы складов [2, с. 45].

Альтернативой выступают метаэвристические алгоритмы, включая генетические алгоритмы и муравьиные колонии. Они позволяют находить эффективные решения за приемлемое время, что критично для оперативного управления. Перспективным направлением являются гибридные подходы: использование метаэвристик для предварительной оптимизации глобальных маршрутов в сочетании с мультиагентным моделированием (ABM) для динамической корректировки планов при возникновении непредвиденных событий, таких как поломки техники или погодные условия.

Практическая реализация мультиагентной модели в среде AnyLogic строится на взаимодействии трех типов агентов. Агент «Site» (Объект) хранит статус обслуживания и ГИС-координаты. Агент «Warehouse» (Склад) координирует запасы оборудования. Активный агент «Brigade» (Бригада) управляется иерархическим стейтчартом, описывающим состояния движения, работы и отдыха. Правила поведения агента включают проверку вместимости транспортного средства (16 блоков), соблюдение 12-часового рабочего окна и поиск ближайших доступных сервисных точек в ГИС-пространстве [1, с. 112].

Переход к мультиагентному планированию позволяет достичь существенных улучшений KPI: снижение общего пробега до 15%, сокращение времени простоев бригад до 20% и повышение коэффициента использования рабочего времени. Детализация критериев сравнения различных подходов представлена в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительная оценка методов планирования

Несмотря на преимущества, мультиагентный подход имеет ряд ограничений. Метод требует значительных вычислительных ресурсов при моделировании больших популяций агентов. Создание адекватной логики поведения требует глубоких экспертных знаний в области программирования на Java. Также точность модели напрямую зависит от качества входных данных для настройки вероятностных распределений.

Проведенный сравнительный анализ подтверждает, что мультиагентное моделирование является наиболее гибким инструментом для исследования логистической устойчивости распределенных сетей. Внедрение подобных систем позволяет телекоммуникационным операторам оптимизировать накладные расходы за счет учета динамики процесса и внешних рисков, что недоступно классическим аналитическим методам.

Список литературы:

1. Боев В.И. Имитационное моделирование систем. Работа с ГИС-картами в AnyLogic : учеб. пособие для вузов. — СПб. : БХВ-Петербург, 2017. — 352 с.
2. Мещерякова Я.В. Имитационное моделирование в логистике : учеб. пособие. — Оренбург : Оренбургский государственный университет, 2018. — 102 с.
3. Оптимальное планирование маршрутов грузоперевозок [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://infostart.ru/1c/articles/443585/ (дата обращения: 23.12.2025)
4. Официальные периодические издания : электронный путеводитель / AnyLogic Help. URL: https://anylogic.help/ru/index.html (дата обращения: 23.12.2025)