Tools for Transportation Infrastructure Effectiveness Assessing in Geomarketing Studies

Authors

  • A.N. Kislyakov Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration Автор
  • N.E. Tikhonyuk Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration Автор
  • M.S. Malov Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration Автор

DOI:

https://doi.org/10.22394/1726-1139-2025-2-46-56

Keywords:

geomarketing, graph models, transport infrastructure

Abstract

The paper is devoted to the urgent problem of assessing the effectiveness of infrastructure projects in the transport sphere using graph theory and graph models that allow to form the structure of economic, information and other flows, determines the movement of people, transport and goods.The aim of the work is to study the models of spatial development to assess spatial competition, the effectiveness of infrastructure projects in the transportation sector and to solve geomarketing problems. The paper uses as its main hypothesis the assertion that existing models of spatial development can be complexified through the tools of graph theory.The main task is to assess the effectiveness of infrastructure projects in the transportation sphere using graph theory, which allows to identify promising areas of strategic planning for the location of business projects.It is shown that for further in-depth analysis of transport infrastructure sustainability it is necessary to analyze the connectivity of clusters within the graph with the allocation of bridges.The variants of building a graph model of location and solving analytical problems on its basis rationally using the tools of network and osmnx libraries of python language are shown. An approach to assessing the efficiency of infrastructure projects in the transportation sphere using graph theory is proposed.The analysis of road graphs allows to determine the optimal routes, intersection points, nodes and highways affecting the efficiency of the entire transport system of the city, which allows to forecast demand in different directions, to determine the most loaded and congested areas, as well as to identify weak links in the transport network.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • A.N. Kislyakov, Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

    Alexey N. Kislyakov, Doctor of Economics, Candidate of Technical Sciences, Professor of the Department of Information Technologies

    Vladimir

  • N.E. Tikhonyuk, Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

    Natalia E. Tikhonyuk, Candidate of Economic Sciences, Head of the Department of Economics

    Vladimir

  • M.S. Malov, Vladimir branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

    Mikhail S. Malov, postgraduate student

    Vladimir

References

Абрамов А. Л., Пугач П. А. Графовые модели городов. М.: Управление по издательской деятельности Саратовского университета, 2021.

Бухаров Д. М. Моделирование фрактального развития городской структуры // Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Пространственное развитие территорий в условиях цифровизации: социо-эколого-экономические системы». Грозный: Спектр, 2020. С. 66–72.

Грекусис Д. Методы и практика пространственного анализа. Описание, исследование и объяснение с использованием ГИС / Пер. с англ. А. Н. Киселева. М.: ДМК Пресс, 2021.

Кисляков А. Н. Графовые методы описания торгового профиля региона // Управленческое консультирование. 2022. № 2. С. 70–80.

Кисляков А. Н. Совершенствование методов анализа пространственных данных для задач исследования региональных рынков // Проблемы и перспективы развития социальноэкономических и гуманитарных наук: педагогика, психология, экономика, юриспруденция : Сборник научных статей, Москва, 19 декабря 2023 г. Саратов: Центр вынужденных переселенцев «Саратовский источник», 2024. С. 209–214.

Манаева И. В., Канищева А. В. Закон Ципфа: межстрановый анализ // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17, № 7 (478). С. 1337–1351.

Окунев И. Ю. Основы пространственного анализа: монография. М.: Аспект Пресс, 2020.

Павлов Ю. В. Фракталы как инструмент территориального планирования агломерационных систем // Фундаментальные исследования. 2013. № 10. С. 2242–2248.

Романова А. И., Миронова М. Д. Математические модели комплексного развития городов : учебно-методическое пособие. Казань: Изд-во Казанск. гос. архитект.-строит. ун-та, 2018.

Сидоров А. В. Городские издержки и их роль в теории центральных мест a lá КристаллерЛеш // Журнал НЭА. 2018. № 4 (40). С. 12–31.

Ханнанова Е. А., Овечкина Е. К. Хронологический обзор и анализ моделей городского развития, разработанных в США и Европе в XVIII–XX вв. // Инновации и инвестиции. 2023. № 10. С. 439–445.

Garlaschelli D., Ruzzenenti F., Basosi R. Complex Networks and Symmetry I: A Review // Symmetry. 2010. N 2. P. 1–27.

Kuk G., Marijn J. The Business Models and Information Architectures of Smart Cities // Journal of Urban Technology. 2011. N 18 (2). P. 39–52.

Tannier C., Pumain D. Fractals in urban geography: a theoretical outline and an empirical example // Cybergeo: European Journal of Geography. 2005. 10.4000/cybergeo.3275.

Downloads

Published

2025-03-15

Issue

Section

Articles

How to Cite

Kislyakov A., Tikhonyuk N., Malov M. Tools for Transportation Infrastructure Effectiveness Assessing in Geomarketing Studies // Administrative Consulting. 2025. no. 2. P. 46–56. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2025-2-46-56

Коды статьи

  • EDN IVYLZN
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)