Inteligentny model sterowania niezawodnością i bezpieczeństwem w systemach transportu miejskiego

W artykule zaproponowano inteligentny model sterowania niezawodnością i bezpieczeństwem systemów transportu miejskiego, oparty na integracji rozmytych map poznawczych (RMP) z zasadą podejmowania decyzji Bellmana-Zadeha. Przedstawione podejście umożliwia uwzględnienie złożonych interakcji pomiędzy kryteriami oceny a zmiennymi sterowalnymi, które są typowe dla współczesnych środowisk miejskich. W celu ujednolicenia wyników modelowania wprowadzono funkcję przynależności do rozwiązania idealnego, co pozwala na agregację wektora kryteriów poprzez przecięcie odpowiadających mu zbiorów rozmytych. Opracowano uogólniony algorytm prognozowania parametrów niezawodności i bezpieczeństwa pod wpływem wielu czynników, wspierający wielokryterialny wybór alternatyw w warunkach dynamicznych i niepewnych. Szczególną uwagę poświęcono zastosowaniu modelu w audytach bezpieczeństwa ruchu drogowego, gdzie uwzględniane są zarówno czynniki techniczne, jak i behawioralne. Zaproponowane rozwiązanie wspiera analizę scenariuszową, umożliwiając symulację różnych przebiegów zdarzeń, ocenę ich wpływu na bezpieczeństwo transportu oraz opracowanie adaptacyjnych strategii reagowania. Integracja RMP z zasadą Bellmana-Zadeha formalizuje ocenę scenariuszy bezpieczeństwa, umożliwia rangowanie czynników krytycznych oraz wspiera proces decyzyjny w zakresie optymalizacji infrastruktury transportowej. Proponowane podejście może być dostosowane do różnych typów systemów transportowych i wykorzystane w celu usprawnienia zarządzania ryzykiem, bezpieczeństwa środowiskowego oraz planowania strategicznego w kontekście miejskim.