Предложена вероятностная модель транспортного потока, базирующаяся на гипотезе о распределении интервалов по времени между подряд идущими автомобилями по закону Эрланга, который позволяет описывать потоки высокой плотности. Разработано граф-представление модели, а также приведена структура матриц, хранящих всю необходимую информацию о потоках на сети для аналитической реализации модели. Приведена классификация узловых точек сети. Предложены критерии оптимизации распределения потоков в узлах сети. Разработан алгоритм численного решения задачи определения оптимальных параметров регулирования для узловой точки II типа. С учетом граф-представления модели предложен методы определения оптимальной (из числа заданных) схемы распределения потоков по сети. Предлагаемая модель, ее граф-представление и методы решения оптимизационных задач могут быть применены не только к автотранспортной сети, но и к любой сетевой структуре при надлежащем выборе способа определения параметров распределения Эрланга.

The purpose of this article is to provide a stochastic model of network flows based on the Erlang time distribution for vehicles moving in succession, which allows us to describe the flows of high density. We used a graph representation and introduced a structure of matrices и  to store all necessary information about the network flows for analytical modelling. In this paper, the classification of network nodes is given as well as the criteria of optimization of flows distribution in the network nodes. We provide an algorithm of numerical method to find out the optimal parameters of control for the type 2 node. Using the graph representation of the model, we developed methods of determination of the optimal scheme of flows distribution within the network. The model provided – its graph representation and methods of optimization problems solutions – could be applied not only to a motor transport network but to any other network if we use a proper method of determining parameters based on the Erlang distribution.