3 июля 2025 г.

Государственный музей-заповедник «Петергоф» совместно с платформой Yandex Cloud внедрил интерактивное приложение моделирования маршрутов для оптимизации экскурсионного потока, которое может повысить пропускную способность музея и сократить очереди на вход во дворец. Решение разработано GlowByte и основано на современных технологиях моделирования и анализа, а также учитывает экспертные знания сотрудников музея.

Система развернута в облачной среде Yandex Cloud и использует платформу Yandex DataSphere для запуска сложных расчетов и проведения имитационного моделирования. Решение позволяет с учетом заданных ограничений и приоритетов генерировать десятки тысяч возможных маршрутов и вариантов размещения ключевых зон: рамок досмотра, бахильных, гардеробов и других инфраструктурных точек.

Роман Ковриков, генеральный директор музея-заповедника «Петергоф», поделился: «Сегодня музею важно не только опираться на собственный опыт и экспертизу, но и внедрять цифровые технологии, в том числе основанные на сложных научных исследованиях. При подготовке „Подвига возрождения“ в Большом петергофском дворце мы искали современное и гибкое решение, которое помогло бы нам продумать маршруты движения наших гостей и сделать посещение музея комфортнее. Благодаря разработанной системе мы смогли смоделировать разные сценарии посещения, учитывая десятки параметров и ограничений, и выбрать наиболее подходящий вариант. Сейчас вместе с коллегами из Yandex Cloud и проектной командой мы готовим масштабирование технологии и на основной маршрут дворца».

Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам Yandex Cloud, рассказывает: «Мы реализовали сервис, который позволяет сотрудникам музея самостоятельно задавать параметры и получать оптимальные маршруты, опираясь как на математическое моделирование, так и на профессиональную экспертизу. Такое объединение данных и знаний дает наилучшие результаты для сложных объектов с разветвленной инфраструктурой. Таких решений на российском рынке пока мало, поэтому мы с коллегами пошли в эксперимент, основанный на науке и сложной исследовательской работе, чтобы также продемонстрировать сильный сценарий индустрии».

Александр Ефимов, исполнительный директор практики продвинутой аналитики GlowByte, поясняет: «При решении задачи генерации допустимых размещений объектов и маршрутов посетителей мы применили оригинальный подход, заключающийся в использовании комбинаторного алгебраического солвера CP-SAT, позволяющего удобно формулировать приоритеты и ограничения на возможности размещения и последовательности посещения маршрутов — при соблюдении требований безопасности. Для оценки полученных генеративной моделью маршрутов используется метод имитационного моделирования: сначала дискретно-событийная модель позволяет быстро оценивать KPI — качество с точки зрения наличия заторов, длительности прохождения маршрутов и пересечения „чистых“ и „грязных“ потоков, затем агентная модель визуализирует потоки, проводит what-if анализ, тестируя различные сценарии и пути».

Проект реализован при поддержке Центра технологий для общества Yandex Cloud.

Источник: Пресс-служба компании GlowByte