UDC 656.073

A GAME‑THEORETIC MODEL OF STAKEHOLDERS IN THE TRANSPORTATION PROCESS A Game‑Theoretic Model of Stakeholders in the Transportation Process

Published in Proceedings of Petersburg Transport University · Volume 23, Issue 3, 2026 · Pages 668–680 · Rubric: PROBLEMATIC OF TRANSPORT SYSTEM
DOI: https://doi.org/10.20295/1815-588X-2026-3-668-680
Received: 14.05.2026 Accepted: 20.07.2026 Published: 06.10.2026 Language of publication: RUS
Objective: to optimize the operation of operator companies, stakeholders, and infrastructure owners. Methods: the study is based on methods of active systems theory (“center-active elements”), game theory (Nash equilibrium), microeconomics, and multi-criteria optimization. Results: the types of operator companies have been examined, their characteristics have been presented, an analysis has been carried out of the works of predecessors who conducted research into the development of methods for organizing wagon flows in railway transport, the regulatory documents that govern the operation of operator companies and their interaction with participants in the transportation process have been reviewed, and illustrations in the form of an algorithm for organizing the work of operator companies have been presented. The shortcomings of the existing organization of operator company operations have been identified. Using game‑theoretic models, the shortcomings of the traditional wagon distribution system have been demonstrated. A three-criterion optimization model has been constructed, and it has been established that the introduction of a digital twin expands the Pareto frontier, making it possible to improve the criteria. Practical significance: the model serves as a methodological basis for decision‑making by infrastructure owners. The proposed approach makes it possible to balance the interests of market participants under conditions of limited throughput and other resource constraints. In the future, it is necessary to continue researching the possibility of implementing a digital twin on a separate test site. Develop a concept for a digital twin to ensure the availability of rolling stock, with the aim of increasing throughput and optimizing the organization of work for process participants, including stakeholders, operator companies, and infrastructure owners. Examine in detail the operation of the digital twin system, its structure, technical characteristics, and technological capabilities. Analyze how it is possible to implement a digital twin in automated systems for operating railway stations and test tracks.
operator company, railway hub, game‑theoretic model, transportation process management, optimization problem
Text References
Text (PDF)
Read Download

Введение

дочерние компании, так и с 2001 года опера- торские компании [1]. До 2009 года большая часть вагонов числилась в инвентарном парке ОАО «РЖД» и управлялась напрямую владель- цем инфраструктуры, после проведения рефор- мы управления вагонным парком почти весь

рис. 2 а и 2 б . На сети железных дорог подвижной состав предоставляют многочисленные операторские компании. Они конкурируют друг с другом, стремясь максимально увеличить собственную прибыль от организации перевозок и одновре- менно сократить затраты на перевозку, ремонт, пользование инфраструктурой. Грузоотправители выбирают оператор- скую компанию, ориентируясь на снижение расходов: они стараются минимизировать затраты как на услуги операторов, так и на пользование инфраструктурой. Владелец ин- фраструктуры — ОАО «РЖД» — заинтересован в том, чтобы обеспечить ее загрузку и при этом получить максимальную прибыль от сборов за использование инфраструктуры. Чтобы проанализировать влияние каждого участника Операторские компании Операторы, работающие с определенными клиентами Ограничение своей деятельности с определенными заказчиками Не менее 5 тыс. единиц подвижного состава

рис. 2. а и 2 б . На сети железных дорог подвижной состав предоставляют многочисленные операторские компании. Они конкурируют друг с другом, стремясь максимально увеличить собственную прибыль от организации перевозок и одновре- менно сократить затраты на перевозку, ремонт, пользование инфраструктурой. Грузоотправители выбирают оператор- скую компанию, ориентируясь на снижение расходов: они стараются минимизировать затраты как на услуги операторов, так и на пользование инфраструктурой. Владелец ин- фраструктуры — ОАО «РЖД» — заинтересован в том, чтобы обеспечить ее загрузку и при этом получить максимальную прибыль от сборов за использование инфраструктуры. Чтобы проанализировать влияние каждого участника Операторские компании Операторы, работающие сопределенными клиентами Ограничение своей деятельности сопределенными заказчиками Не менее 5 тыс. единиц подвижного состава

Для организации перевозок на железнодо- рожном транспорте значимой составляющей является обеспечение подвижным составом. Предоставлением подвижного состава для пе- ревозок занимаются как сам перевозчик и его

ISSN 1815-588Х. Известия ПГУПС2026/3

Начало

Получение заявки и анализ запроса клиента

Заявка через личный кабинет

Прием заявки от грузоотправителя

Заявка на перевозку

грузов формы ГУ-12

Онлайн-запрос

Сбор данных о параметрах груза

Тип и характеристика

груза

Определение маршрута

Объем и масса

Требования к подвижному

Согласование сроков

перевозки

составу

Проверка соответствия

заявки нормативным

требованиям

Расчет и согласование

условий перевозки

• Расстояние

Расчет стоимости

• Тип и количество вагонов

перевозки

• Тариф на инфраструктуру

• Дополнительные услуги

Согласование условий

договора

Заключение договоров

перевозки

Планирование перевозки и подготовка

груза

А

Рис. 2а. Алгоритм работы операторских компаний

процесса, целесообразно представить ситуа- цию в виде теоретико- игровой модели.

ка) выполняет владелец инфраструктуры — ОАО«РЖД» (далее — центр). Центр обладает правом первого хода и может самостоятельно определять свою стратегию. Активными эле- ментами (далее — АЭ) системы выступают операторские компании и грузоотправитель.

Теоретико- игровая модель базируется на концепции базовой активной системы и пред- ставляет собой иерархическую игру типа Г2 [11]. В этой игре роль центра (метаигро-

А

Выбор типа подвижного состава под конкретный груз

Проверка технического

состояния вагонов,

планирование ТО при необходимости

Подача вагонов на станцию погрузки в согласованное время

Соответствие

размещения и крепления груза

Контроль погрузки

Проверка массы груза

Накладная формы

ГУ-27

Обеспечение сохранности груза

Оформление перевозочных

Вагонный лист

документов

Сопроводительные

ведомости и иные

Отправление поезда

документы

согласно графику

Мониторинг

операций с подвижным составом

Подача вагонов на станцию назначения

в пути следования

Организация выгрузки груза

Выгрузка и завершение

перевозки

Проверка подвижного состава после выгрузки

Конец

Оформление документов о завершении перевозки

Рис. 2б. Алгоритм работы операторских компаний

Центр способен влиять на поведение ак- тивных элементов с помощью механизмов стимулирования и санкций. В рассматриваемом случае такими инструментами служат тарифы на пользование инфраструктурой, система ски- док, надбавки за объемы перевозимого груза, а также штрафы за нарушение устава железно- дорожного транспорта и других нормативных документов.

Активная система (далее — АС) характе- ризуется слабой связанностью активных эле- ментов: операторские компании не взаимодей- ствуют друг с другом и принимают решения об объемах перевозок независимо от остальных участников.

Следует учитывать, что центр не располагает достоверными данными об истинных затратах операторских компаний и платежеспособности

ISSN 1815-588Х. Известия ПГУПС2026/3

грузоотправителя. По этой причине в модели применяется подход открытого управления, который позволяет обеспечить неманипулиру- емость системы.

A0i ⊂ R+ — множество возможных/допусти- мых результатов, где zi ∈ A0i (zi — фактически перевезенный объем).

Плотность распределения вероятностей результата pi (zi | yi), yi ∈ Ai, zi ∈ A0i . При zi < Q грузоотправитель несет издержки (разница между запланированным объемом перевози- мого груза и фактическим) в размере λ (Q – zi), где λ > 0 — удельные потери от недопоставки груза.

Активная система функционирует в ус- ловиях внешней вероятностной неопреде- ленности. В частности, на ее работу влияют колебания спроса на перевозки и возможные форс-мажорные задержки. В связи с этим целесообразно использовать теорию кон- трактов.

Каждый оператор i имеет тип ri ∈ Ωi ⊂ R, определяющий параметры его функции затрат сi (zi, ri), где ri — эффективность оператора.

Для постановки задачи оптимизации рабо- ты операторских компаний необходимо опреде- лить состав участников, их стратегии и целевые функции.

3. Активный элемент (грузоотправитель) — потребность в перевозке объема Q > 0. Цель — свести к минимуму затраты на перевозку, а именно затраты на пользование услугами операторских компаний и услуги за пользова- ние инфраструктурой.

Участники

1. Центр (владелец инфраструктуры на сети железных дорог России, принадлежа- щих ОАО «РЖД»). Его цель — максимизиро- вать суммарную прибыль от сборов за поль- зование инфраструктурой при обеспечении максимальной загрузки сети. Центр не знает параметров операторских компаний и грузо- отправителей, которые влияют на их функции затрат и доходов.

Каждый грузоотправитель j имеет тип ri ∈ Ωi ⊂ R, определяющий параметры его функции дохода Rj (zj, Ωi) и издержек dj (zj, Ωi).

Стратегии

1. Центр выбирает механизм стимулирова- ния набора функций τi (zi), определяющий пла- ту за пользование инфраструктурой в зависи- мости от результата zi.

Центру известны множества возможных типов, где i — это множество операторских компаний Ωi, а j — множество стейкхолдеров (грузоотправителей/грузополучателей). В мо- дели используется байесовский подход, где каждый из элементов имеет субъективные представления о распределении.

Множество функций стимулирования τi ∈ B, где B — класс ограничений сверху и снизу измеримых функций, τi (zi) ≤ С.

2. Стратегия операторской компании i — выбор действия yi ∈Ai после того, как центр заявил ri, но до реализации zi, pi ≥ 0 — цена за единицу перевозки.

2. Активный элемент (операторские ком- пании I = {1…n}) предоставляет подвижной состав, и основной целью его является макси- мизация собственной прибыли.

3. Стратегия грузоотправителя — выбор оператора j ∈ I ∪ {0}, где 0 — когда грузо- отправитель решил отказаться от перевозки. Принятие решения происходит после того, как центр предоставил тарифы и операторы сфор- мировали цены.

Для каждой операторской компании i ∈ I определено:

Ai ⊂ R+ — множество допустимых действий, где yi ∈ Ai (yi — объем перевозок оператора i);

Целевые функции с учетом выбора

ci(zi, ri) — затраты оператора на перевоз- ку (зависят от фактического результата и типа ri). Если грузоотправитель отказы- вается от перевозки, прибыль всех опера- торов равна 0. Ожидаемый доход центра:

Ожидаемые полные затраты грузо-

отправителя при выборе оператора i

Грузоотправитель минимизирует ожидае- мую сумму прямых платежей и штрафов:

где CG (i | pi, yi, ti) — ожидаемые издержки опе-

где К — затраты на инфраструктуру (зависят

ратора при заданных pi, yi, ti;

от фактической загрузки).

Порядок функционирования с использова- нием динамической игры будет выглядеть сле- дующим образом:

— математическое ожидание вели-

чины zi, распределение которой задано ус-

ловной плотностью (усреднение издержки

по всем возможным реализациям результа-

та zi при известном yi;

τi(zi) — плата на инфраструктуре (включе-

на в стоимость перевозки для грузоотпра-

вителя);

СG — полная стоимость для грузоотправи-

теля.

Грузоотправитель придерживается мини- мизации расходов:

1.  Центр утверждает тарифную стоимость τi(zi) для всех операторов.

2.  Операторские компании одновременно и независимо выбирают свои стратегии (pi, yi), зная тарифы.

3.  Грузоотправитель, зная (pi, yi), вычисля- ет ожидаемые затраты СG(i) и выбирает опера- тора i, минимизирующего их (если это выгод- нее альтернативной перевозки).

4.  Выбранный оператор i выполняет пере- возку.

5.  Реализуется произвольный случай zi ~ pi(· | yi).

при условии

6.  Производятся все платежи: грузоотпра- витель платит pi · Q + τi(zi) + λ(Q – zi), центр получает τi(zi), операторская компания получа- ет pi · Q – ci – τi.

U0 — ограничение по стоимости альтернатив- ных перевозок, если все варианты дороже U0, грузоотправитель выбирает опцию 0, то есть отказывается от перевозки.

В рассматриваемой модели целесообразно применить концепции равновесия Нэша и рав- новесия Штакельберга, при этом центр высту- пает в роли лидера.

Ожидаемая прибыль оператора i

Оператор получает прибыль только в том случае, если грузоотправитель выбрал именно его. Поэтому целевая функция имеет вид:

В данной модели следует использовать равновесие Нэша и Штакельберга с центром в роли лидера. Так, на нижнем уровне для АЭ при фиксированном τ используется равновесие Нэша в стратегиях (pi, yi), где каждый опера- тор максимизирует свою ожидаемую прибыль

ISSN 1815-588Х. Известия ПГУПС2026/3

с учетом правила выбора грузоотправителя. На верхнем уровне центр предвидит равновесие нижнего уровня и выбирает τ, максимизируя свою функцию Ф при условии, что равновесие нижнего уровня существует и грузоотправитель не отказался от перевозки.

Таким образом, одним из решений данной проблемы является внедрение цифрового двойника вагонов на сети железных дорог для по- вышения пропускной способности и снижения оборота вагона с помощью постановки оптими- зационной задачи Парето.

Для центра следует поставить задачу опти- мального стимулирования так:

Как описывалось ранее, в расчет берутся три игрока: владелец инфраструктуры, опера- торские компании и стейкхолдеры (грузополу- чатели, грузоотправители).

при следующих ограничениях:

Время оборота вагона зависит от загрузки сети, а также от уровня цифровизации. В дан- ном случае рассматривается внедрение цифро- вого двой ника, тогда:

1. Участие грузоотправителя:

где (pi, yi) — равновесные стратегии операто-

ров при данном τ.

2. Равновесие Нэша.

Для каждого оператора i его стратегия должна быть наилучшим ответом на стратегии остальных:

где T0(δ) — минимальное время оборота ваго-

на при минимальной загрузке (определяется технологией и организацией движения;

— отношение текущего объема перевозок

к пропускной способности;

β(δ) — коэффициент чувствительности обо-

рота к росту загрузки (чем выше загрузка,

тем больше задержки);

ν — степень нелинейности (при ν = 1 зави-

симость линейна, каждая дополнительная

единица загрузки увеличивает оборот на

одну и ту же величину, при ν > 1 зависи-

мость выпуклая — чем меньше пропускная

способность, тем больше срок оборота ва-

гона).

Внедрение цифрового двойника снижает как Т0, так и β:

причем i определяется правилом выбора гру- зоотправителя.

3. Допустимость τi ∈ B.

Согласно представленной модели центр напрямую не управляет действиями опера- торов, вместо этого он управляет правилами конкуренции. Центру выгодно не только взи- мать плату за инфраструктуру, но и формиро- вать тарифную политику так, чтобы обострять ценовую конкуренцию между операторами, одновременно смягчая конкуренцию по на- дежности с помощью параметров функции стимулирования τi(zi). Можно сделать вывод, что операторские компании не берут во внима- ние занятость инфраструктуры и не стремятся свести к минимуму оборот вагона, что отри- цательно влияет на распределение вагонопо- токов на сети дорог.

T0(δ) = T0

баз (1 – α δ),

β(δ) = β0

баз (1 – γ δ),

где T0

баз — базовое время оборота и малой загрузки, базовый коэффициент чувстви- тельности оборота к загрузке (δ = 0);

баз, β0

1. Прибыль владельца инфраструктуры:

α, γ ∈ (0, 1) — коэффициенты эффектив-

ности цифрового двойника

То есть при использовании цифрового двойника производительность парка:

П(Q, δ) = (t(Q, δ) – d) Q – F,

где F — постоянные затраты владельца инфра-

структуры.

2. Потребительские излишки — мера вы- годы грузоотправителей (разница между тем, сколько потребители готовы заплатить за то- вары и услуги, и тем, сколько фактически за- платят):

где λ — производительность единицы парка

(λ = 365/Т);

Q — суммарный годовой объем перевозок;

С — пропускная способность сети;

v — показатель нелинейности задержек.

То есть внедрение цифрового двойника оп- тимизирует распределение вагонов и позволя- ет сокращать простои, а также снижает T0, спо- собствует снижению β, а именно делает сеть менее чувствительной к загрузке.

где a, b — параметры линейного спроса

Q = a – bp (p — рыночная цена перевозки

для грузоотправителя).

С ростом объема перевозок цена, которую готовы заплатить потребители, убывает линей- но, то есть равномерно. Потребительский изли- шек растет квадратично с объемом: чем больше перевозок, тем больше выгода потребителей, и рост ускоряется. Параметр b (чувствитель- ность спроса к цене) влияет на величину из- лишка: чем «круче» падает готовность платить, тем больше излишек при том же объеме.

При поставленных ограничениях объем не может превышать пропускную способность Q ≤ C.

Тариф должен покрывать переменные за- траты владельца инфраструктуры:

t (Q, δ) ≥ d,

3. Производительность парка отражает скорость оборота и эффективность использо- вания подвижного состава (рассматривается за год):

где d — переменные издержки владельца ин-

фраструктуры на единицу перевозки.

Тогда множество всех допустимых реше- ний:

D = {(Q, δ) | Q ≤ C, δ ≤ 1, t(Q, δ) ≥ d},

где D — это все реализуемые варианты Q, δ

Так, следует найти множество P ⊆ D таких точек (Q*, δ*), для которых не существует до- пустимой точки (Q’, δ’) ∈ D, такой, что

которые подходят по физическим, техноло-

гическим и экономическим параметрам.

Внутри данного множества подбираются Парето-эффективные точки, которые позволят максимизировать три критерия: прибыль вла- дельца инфраструктуры, потребительский из- лишек и производительность парка.

П(Q’, δ’) ≥ П(Q*, δ*), СS(Q’) ≥ СS(Q*),

Λ(Q’, δ’) ≥ Λ(Q*, δ*)

и хотя бы одно неравенство строгое.

При постановке задачи рассматриваются три критерия:

Задача Парето-оптимизации будет выгля- деть следующим образом:

ISSN 1815-588Х. Известия ПГУПС2026/3

d — переменные затраты владельца инфра-

структуры на единицу перевозки.

На рис. 3 изображены Парето-фронты, то есть множества всех таких комбинаций (Q, δ), для которых нельзя улучшить ни один из трех критериев, не ухудшив хотя бы один. В зависи- мости от уровня цифровизации в данном слу- чае прибыль владельца инфраструктуры и по- требительский излишек повышаются за счет внедрения системы цифрового двойника.

при ограничениях:

На рис. 4 показана зависимость времени оборота от загрузки инфраструктуры.

,

Заключение

В настоящее время ситуация на железно- дорожном транспорте характеризуется высо- ким оборотом вагона. Традиционные подходы к тарифному регулированию, ориентированные преимущественно на максимизацию прибыли владельца инфраструктуры, не учитывают вы- годы операторов и стейкхолдеров, что приводит к снижению эффективности. Для рассмотрения

где соп — переменные затраты оператора;

сК — годовые затраты на содержание еди- ницы парка; α — коэффициент снижения Т0 от цифро- вого двойника; γ — коэффициент снижения β от цифрово- го двойника;

детальной работы участников перевозочного процесса была предложена теоретико-и гровая модель, которая поспособствовала выявлению недостатков в текущей работе. На следующем этапе была предложена оптимизационная за- дача Парето, где в качестве одного из вари- антов решения проблемы было предложено внедрение цифрового двойн ика для работы с операторскими компаниями. За счет мате- матического обоснования было доказано, что цифровой двой ник положительно влияет как на технологический срок оборота вагона, так и на пропускную способность сети.

2.  Никифоров В. В., Никифорова Г. И. Цифро-

визация железнодорожного транспорта с участием

операторских компаний // Известия Петербургско-

го университета путей сообщения. СПб.: ПГУПС,

2022. Т. 19, вып. 4. С. 736–742. DOI: 10.20295/1815-

588Х-2022-4-736-742

3.  Псеровская Е. Д., Жаркова А. А., Дружини-

на М. Г. Показатели взаимодействия ОАО «РЖД»,

грузоотправителей и операторских компаний //

Вестник Сибирского государственного университе-

та путей сообщения. 2022. № 2 (61). С. 5–15. DOI

4.  Положение об основах правового регулиро-

вания деятельности операторов железнодорожного

Рис. 1. Типы операторских компаний

Рис. 1. Типы операторских компаний

Рис. 3. Парето-фронты для разных уровней цифровизации

Рис. 3. Парето-фронты для разных уровней цифровизации

Рис. 4. График зависимости времени оборота вагона от загрузки инфраструктуры

Рис. 4. График зависимости времени оборота вагона от загрузки инфраструктуры 

1. Nikiforova G. I. Issledovanie ekspluatacii vagonnogo parka operatorskih kompaniy // Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobscheniya. SPb.: PGUPS, 2020. T. 17, vyp. 3. S. 282–287. DOI:https://doi.org/10.20295/1815-588H-2020-3-282-287

2. Nikiforov V. V., Nikiforova G. I. Cifro- vizaciya zheleznodorozhnogo transporta s uchastiem operatorskih kompaniy // Izvestiya Peterburgsko- go universiteta putey soobscheniya. SPb.: PGUPS, 2022. T. 19, vyp. 4. S. 736–742. DOI:https://doi.org/10.20295/1815- 588H-2022-4-736-742

3. Pserovskaya E. D., Zharkova A. A., Druzhini- na M. G. Pokazateli vzaimodeystviya OAO «RZhD», gruzootpraviteley i operatorskih kompaniy // Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universite- ta putey soobscheniya. 2022. № 2 (61). S. 5–15. DOIhttps://doi.org/10.52170/1815-9265_2022_61_5

4. Polozhenie ob osnovah pravovogo reguliro- vaniya deyatel'nosti operatorov zheleznodorozhnogo podvizhnogo sostava i ih vzaimodeystviya s pere- vozchikami ot 25.07.2013 № 626. URL: https://reestr. digital.gov.ru/reestr/3050507/ (data obrascheniya: 12.07.2026)

5. Valentinov K. O. Analiz metodov upravleniya vagonopotokami na zheleznodorozhnom transporte // Ris. 4. Grafik zavisimosti vremeni oborota vagona ot zagruzki infrastruktury Nauka, tehnika i obrazovanie. 2017. № 9 (39).

6. Zubkov V. N., Chernyaev A. G., Chebotareva E. A. Sovershenstvovanie organizacii i upravleniya pe- revozkami na priportovyh zheleznyh dorogah // Tru- dy Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta pu- tey soobscheniya. 2011. № 2. S. 33–39. EDN XCVYYF

7. Os'minina I. I. Avtomatizirovannaya siste- ma rascheta plana formirovaniya poezdov // Aktual'- nye problemy upravleniya perevozochnym proces- som: sbornik nauchnyh trudov. SPb.: PGUPS, 2002

8. Organizaciya vagonopotokov. Razvitie teo- rii rascheta, tehnicheskie resheniya / A.T. Os'minin [i dr.]. Samara, 1998. 216 s.

9. Kucenko N. N., Eliseev S. Yu., Borodin A. F. Sovershenstvovanie organizacii vagonopotokov // Zh.-d. transport. Seriya «Organizaciya dvizheniya i passazhirskie perevozki». EI CNIITEI, 1998. Vyp. 3. S. 1–33.

10. Rybin P. K., Maksimov K. I. Problemy i perspektivy vzaimodeystviya zheleznodorozhnogo i morskogo transporta v sovremennyh usloviyah // Aktual'nye problemy upravleniya perevozochnym processom: sbornik nauchnyh trudov. SPb.: PGUPS, 2007. S. 30–40. EDN TDSYCD

11. Burkov V. N., Novikov D. A. Teoriya aktiv- nyh sistem: sostoyanie i perspektivy. M.: Sinteg, 1999. 128 s.