<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="JATS-archive-oasis-article1-4.xsd" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>Журнал Современные наукоемкие технологии</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>1812-7320</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Общество с ограниченной ответственностью &amp;quot;Издательский Дом &amp;quot;Академия Естествознания&amp;quot;</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.17513/snt.37387</article-id>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">ART-37387</article-id>
      <title-group>
        <article-title>ПЛАНИРОВАНИЕ РЕМОНТА УЧАСТКА ДОРОГИ КАК ЗАДАЧА РАЗБИЕНИЯ МНОЖЕСТВА</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Печников</surname>
              <given-names>А.А.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Pechnikov</surname>
              <given-names>A.A.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>pechnikov@krc.karelia.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Абрамов</surname>
              <given-names>Е.В.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Abramov</surname>
              <given-names>E.V.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>lapucher@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff id="aff1">
        <institution xml:lang="ru">Институт прикладных математических исследований – обособленное подразделение ФГБУН Федерального исследовательского центра «Карельский научный центр Российской академии наук»</institution>
        <institution xml:lang="en">Institute of Applied Mathematical Research of the Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences</institution>
      </aff>
      <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2019-01-14">
        <day>14</day>
        <month>01</month>
        <year>2019</year>
      </pub-date>
      <issue>1</issue>
      <fpage>104</fpage>
      <lpage>108</lpage>
      <permissions>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri content-type="url" hreflang="ru">https://top-technologies.ru/article/view?id=37387</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru" lang-variant="original" lang-source="author">
        <p>В любой стране состояние автомобильных дорог всегда было и остается важным показателем экономики. Считается, что экономическая отдача средств, вложенных в ремонт и содержание дорог, в два-три раза превышает экономический эффект от каждого рубля, вложенного в строительство новых дорог, поэтому оценка состояния дорожно-транспортных сетей и планирование ремонтных работ является важной проблемой, имеющей большое экономическое значение в масштабах района, региона, страны. В данной статье мы считаем, что задача оценки состояния дороги решена, и мы имеем некоторую карту дефектов дороги, содержащую достаточное количество информации для постановки оптимизационной задачи. Более точно, рассматривается задача ямочного ремонта выбоин, позволяющая по заданной карте дефектов сформировать план ремонтных работ, ведущий к наименьшим затратам ресурсов. В качестве математической модели используется модель комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске оптимального объекта в конечном множестве объектов. Описаны содержательная и формальная постановки задачи, сформулированной как задача нахождения оптимального разбиения множества на непересекающиеся подмножества при заданных ограничениях на допустимые разбиения. Подробно рассматривается пример, демонстрирующий возможности модели. Оценивается сложность задачи, определяются дальнейшие направления исследований.</p>
      </abstract>
      <abstract xml:lang="en" lang-variant="translation" lang-source="translator">
        <p>In every country, the state of the road infrastructure has always been and will remain an important economic indicator. Return of investments into road repair and maintenance is believed to be two to three times higher than the economic effect of each ruble invested in the construction of new roads. That is why assessing the state of road and transport networks, as well as planning repair works are important issues that have a major economic impact on a district, region or country. In this paper, it is assumed that the task of assessing road conditions has already been completed, and a road defect map containing enough information to formulate an optimization problem already exists. In particular, the article focuses on the problem of pothole patching using the given defect map to design a repair plan ensuring the lowest cost of resources. A combinatorial optimization model aimed at finding an optimal object from a finite set of objects is used as the mathematical model. The informal and formal statements of the problem, formulated as the problem of finding the optimal partition of a set into disjoint subsets under given partition constraints, are described. The author gives a detailed description of an example demonstrating the model capabilities, evaluates the task complexity and outlines directions for further research.</p>
      </abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>ямочный ремонт дороги</kwd>
        <kwd>маска дорожного покрытия</kwd>
        <kwd>карта ремонта</kwd>
        <kwd>комбинаторная оптимизация</kwd>
        <kwd>разбиение множества</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>road patching</kwd>
        <kwd>road surfacing mask</kwd>
        <kwd>repair map</kwd>
        <kwd>combinatorial optimization</kwd>
        <kwd>partition of a set</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref>
        <note>
          <p>1. Справочная энциклопедия дорожника. Т. 2. Ремонт и содержание автомобильных дорог / Под ред. А.П. Васильева. М., 2004. 897 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>2. Oliveira H., Correia P.L. Automatic road crack segmentation using entropy and image dynamic thresholding // Proc. European Signal Processing Conf. (EUSIPCO’09). 2009. P. 622–626.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>3. Sudakov S. et al. Semantic segmentation of road images based on cascade classifiers // Proc. of the ISPRS XXI Congr. 2008. P. 601–604.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>4. Sidorov D., Wong S.W., Vasilyev I., Salerno S. Automatic defects classification with p-median clustering technique // Proc. of 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, 2008 (ICARCV). P. 775–780.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>5. Лемперт А.А., Сидоров Д.Н., Жуков А.В., Нгуен Г.Л. Комбинированная технология оптимизации работ при ресурсных ограничениях с приложением к ремонту автодорог // Автоматика и телемеханика. 2016. № 11. С. 4–17.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>6. Лемперт А.А., Сидоров Д.Н., Жуков А.В. Об одном подходе к оптимизации ремонта автомобильных дорого в условиях ограниченного финансирования // Сб. трудов VII Международного симпозиума «Обобщенные постановки и решения задач управления» (GSSCP-2014). Геленджик; Дивноморское, 26–30 сентября 2014 г. С. 114–118.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7. Ватутин Э.И., Титов В.С., Емельянов С.Г. Основы дискретной комбинаторной оптимизации. М.: Аргамак-Медиа, 2016. 270 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>8. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. М.: Высшая школа, 2006. 392 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>9. Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / Под ред.: В.А. Садовничего, Г.И. Савина, Вл.В. Воеводина. М.: Изд-во Московского университета, 2009. 232 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>10. Ivashko E. Enterprise Desktop Grids // BOINC-based High Performance Computing: Fundamental Research and Development. Proceedings of the Second International Conference BOINC:FAST 2015 (Petrozavodsk, Russia, September 14–18). 2015. P. 16–21.</p>
        </note>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
