Blockchain-Enabled Mathematical Modelling of Urban Passenger Transport

Abstract

У цій статті запропоновано математично обґрунтовану структуру організації міського пасажирського транспорту, яка поєднує класичне моделювання транспортних систем (розподіл потоків, регулювання інтервалів руху та аналіз пропускної спроможності) з приватним (permissioned) блокчейном для надійного, аудитованого обміну даними між органами влади, операторами та користувачами. Проблему формалізовано як мінімізацію узагальненого часу пасажира та експлуатаційних витрат за обмежень щодо парку, місткості й обслуговування, водночас цілісність продажу квитків, телеметрії транспортних засобів і керувальних дій забезпечується за допомогою смарт-контрактів. Внесок є трикомпонентним: (i) шар моделювання попиту та пропозиції на основі розподілу потоків пасажирів і регулювання затримками на зупинках; (ii) шар даних і управління з використанням консорціумного блокчейну з консенсусом на основі ролей; (iii) набір вимірюваних показників ефективності та настанов щодо розгортання для міст із кількома операторами. Підхід спрямований на зменшення мінливості інтервалів руху та надлишкового очікування, підвищення цілісності оплати проїзду та прозору взаємну звірку між операторами за дотримання вимог до пропускної здатності й затримок великих мереж.This paper proposes a mathematically grounded framework for organising urban passenger transport that couples classic transit modelling (assignment, headway control and capacity analysis) with a permissioned blockchain for trusted, auditable data exchange among agencies, operators and users. We formalise the problem as minimising generalised passenger time and operational cost subject to fleet, capacity and service constraints, while enforcing the integrity of ticketing, vehicle telemetry and control actions via smart contracts. The contribution is threefold: (i) a demand–supply modelling layer based on transit assignment and holding control; (ii) a data and governance layer using a consortium blockchain with role-based consensus; and (iii) a set of measurable performance indicators and deployment guidelines for multi-operator cities. The approach targets reductions in headway variability and excess waiting, improved fare integrity and transparent inter-operator reconciliation, while meeting throughput and latency requirements of large networks.