Розробка мультимодального (залізнично-водного) ланцюга постачання зернових методом агентної симуляції

Автор(и)

  • Anatolii Mazaraki Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156, Україна https://orcid.org/0000-0001-5283-8444
  • Viacheslav Matsiuk Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0003-2355-2564
  • Nataliia Ilchenko Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156, Україна https://orcid.org/0000-0003-4052-571X
  • Olha Kavun-Moshkovska Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156, Україна https://orcid.org/0000-0002-4282-5663
  • Tetyana Grygorenko Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156, Україна https://orcid.org/0000-0002-1941-6765

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.220214

Ключові слова:

мультимодальна логістика, ланцюг постачання зернових, агентна імітація, залізнично-водний маршрут

Анотація

Представлені результати імітаційного моделювання багатоелементного ланцюга постачання зернових залізнично-водним мультимодальним маршрутом. Представлено математичне обґрунтування оптимізаційної задачі. За критерій оптимізації обрано мінімальний час доставки вантажів. Обмеженнями оптимізації обрано межі припустимого використання (завантаження) парків транспортних одиниць залізничного і водного транспортів. Оптимізаційна модель представляє собою багатопараметричну задачу стохастичного програмування. Цільова функція моделі представлена у неявному виразі. Пошук рішення оптимізаційної моделі здійснено за допомогою експериментів із розробленою імітаційною моделлю.

Імітаційна модель базується на дискретно-подієвому та агентному принципах, імітує взаємодію двох залізничних та однієї морської транспортно-технологічних ліній, а також термінальних пунктів накопичення, зберігання та перевантаження партій вантажу. У якості вантажного модуля виступає одна тона зерна пшениці.

Імітаційна модель розроблена у середовищі AnyLogic RE (США) та Java SE (США). Алгоритм імітаційної моделі передбачає взаємодію: популяцій агентів пунктів стикування транспорту; агентів транспортно-технологічних ліній; популяцій агентів парків транспортних одиниць; агентів інформаційних заявок на транспортування. Модель реалізовано на прикладі реального процесу постачання зернових з України до Єгипту.

Дослідження моделі проводились методом цілочисельної оптимізації. У результаті експериментів встановлено оптимальні значення: потрібного парку вагонів, локомотивів, морських суден. Крім того, встановлено потрібну місткість зерносховищ на станціях відправлення та терміналах морських портів, а також необхідну ємність колійного розвитку залізничних станцій. Середній час доставки отримано в межах 185 годин

Біографії авторів

Anatolii Mazaraki, Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156

Доктор економічних наук, професор, ректор

Кафедра торговельного підприємництва та логістики

Viacheslav Matsiuk, Державний університет інфраструктури та технологій вул. Кирилівська, 9, м. Київ, Україна, 04071

Доктор технічних наук, професор

Кафедра технологій транспорту та управління процесами перевезень

Nataliia Ilchenko, Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156

Доктор економічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра торговельного підприємництва та логістики

Olha Kavun-Moshkovska, Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра торговельного підприємництва та логістики

Tetyana Grygorenko, Київський національний торговельно-економічний університет вул. Кіото, 19, м. Київ, Україна, 02156

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра торговельного підприємництва та логістики

Посилання

  1. De Bok, M., Tavasszy, L., Thoen, S. (2020). Application of an empirical multi-agent model for urban goods transport to analyze impacts of zero emission zones in The Netherlands. Transport Policy. doi: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2020.07.010
  2. Ziemke, D., Kaddoura, I., Nagel, K. (2019). The MATSim Open Berlin Scenario: A multimodal agent-based transport simulation scenario based on synthetic demand modeling and open data. Procedia Computer Science, 151, 870–877. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.120
  3. Llorca, C., Kuehnel, N., Moeckel, R. (2020). Agent-based integrated land use/transport models: a study on scale factors and transport model simulation intervals. Procedia Computer Science, 170, 733–738. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.163
  4. Leng, N., Corman, F. (2020). How the issue time of information affects passengers in public transport disruptions: an agent-based simulation approach. Procedia Computer Science, 170, 382–389. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.068
  5. Müller, S. A., Leich, G., Nagel, K. (2020). The effect of unexpected disruptions and information times on public transport passengers: a simulation study. Procedia Computer Science, 170, 745–750. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.161
  6. Calabrò, G., Inturri, G., Pira, M. L., Pluchino, A., Ignaccolo, M. (2020). Bridging the gap between weak-demand areas and public transport using an ant-colony simulation-based optimization. Transportation Research Procedia, 45, 234–241. doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.012
  7. Lee, E., Zaman Patwary, A. U., Huang, W., Lo, H. K. (2020). Transit interchange discount optimization using an agent-based simulation model. Procedia Computer Science, 170, 702–707. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.168
  8. Hebenstreit, C., Fellendorf, M. (2018). A dynamic bike sharing module for agent-based transport simulation, within multimodal context. Procedia Computer Science, 130, 65–72. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.013
  9. Sommerfeld, D., Teucke, M., Freitag, M. (2018). Identification of Sensor Requirements for a Quality Data-based Risk Management in Multimodal Supply Chains. Procedia CIRP, 72, 563–568. doi: https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.193
  10. Kagho, G. O., Balac, M., Axhausen, K. W. (2020). Agent-Based Models in Transport Planning: Current State, Issues, and Expectations. Procedia Computer Science, 170, 726–732. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.164
  11. Anda, C., Ordonez Medina, S. A., Fourie, P. (2018). Multi-agent urban transport simulations using OD matrices from mobile phone data. Procedia Computer Science, 130, 803–809. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.139
  12. Thunig, T., Kühnel, N., Nagel, K. (2019). Adaptive traffic signal control for real-world scenarios in agent-based transport simulations. Transportation Research Procedia, 37, 481–488. doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.215
  13. Shen, Y., Guo, Y., Chen, W. (2019). Safety analysis of China’s marine energy channel based on Multi - Agent simulation. Energy Procedia, 158, 3259–3264. doi: https://doi.org/10.1016/j.egypro.2019.01.988
  14. Rogeberg, O. (2019). A meta-analysis of the crash risk of cannabis-positive drivers in culpability studies – Avoiding interpretational bias. Accident Analysis & Prevention, 123, 69–78. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.11.011
  15. Samsonkin, V., Goretskyi, O., Matsiuk, V., Myronenko, V., Boynik, A., Merkulov, V. (2019). Development of an approach for operative control over railway transport technological safety based on the identification of risks in the indicators of its operation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (102)), 6–14. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.184162
  16. Mazaraki, A. A., Boiko, M. H., Bosovska, M. V., Kulyk, M. V. (2020). Multi-agent information service system of managing integration processes of enterprises. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 3, 103–108. doi: https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-3/103
  17. Ilchenko, N., Kulik, A., Magda, R. (2018). Trends in development of wholesale trade in Ukraine. Economic Annals-ХХI, 170 (3-4), 38–42. doi: https://doi.org/10.21003/ea.v170-07
  18. Bučková, M., Krajčovič, M., Edl, M. (2017). Computer Simulation and Optimization of Transport Distances of Order Picking Processes. Procedia Engineering, 192, 69–74. doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.06.012
  19. Prokhorchenko, А., Parkhomenko, L., Kyman, A., Matsiuk, V., Stepanova, J. (2019). Improvement of the technology of accelerated passage of low-capacity car traffic on the basis of scheduling of grouped trains of operational purpose. Procedia Computer Science, 149, 86–94. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.111
  20. Matsiuk, V., Myronenko, V., Horoshko, V., Prokhorchenko, A., Hrushevska, T., Shcherbyna, R. et. al. (2019). Improvement of efficiency in the organization of transfer trains at developed railway nodes by implementing a “flexible model.” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (98)), 32–39. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.162143
  21. Shramenko, V., Muzylyov, D., Shramenko, N. (2020). Methodology of costs assessment for customer transportation service of small perishable cargoes. International Journal of Business Performance Management, 21 (1/2), 132. doi: https://doi.org/10.1504/ijbpm.2020.10027632
  22. De Bok, M., de Jong, G., Tavasszy, L., van Meijeren, J., Davydenko, I., Benjamins, M. et. al. (2018). A multimodal transport chain choice model for container transport. Transportation Research Procedia, 31, 99–107. doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.09.049
  23. Karimi, B., Bashiri, M. (2018). Designing a Multi-commodity multimodal splittable supply chain network by logistic hubs for intelligent manufacturing. Procedia Manufacturing, 17, 1058–1064. doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.080
  24. Zhang, X., Zhang, W., Lee, P. T.-W. (2020). Importance rankings of nodes in the China Railway Express network under the Belt and Road Initiative. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 139, 134–147. doi: https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.07.003
  25. Shramenko, V., Muzylyov, D., Shramenko, N. (2020). Integrated business-criterion to choose a rational supply chain for perishable agricultural goods at automobile transportations. International Journal of Business Performance Management, 21 (1/2), 166. doi: https://doi.org/10.1504/ijbpm.2020.10027634
  26. Shramenko, N. Y., Shramenko, V. O. (2019). Optimization of technological specifications and methodology of estimating the efficiency of the bulk cargoes delivery process. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 3, 146–151. doi: https://doi.org/10.29202/nvngu/2019-3/15

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-31

Як цитувати

Mazaraki, A., Matsiuk, V., Ilchenko, N., Kavun-Moshkovska, O., & Grygorenko, T. (2020). Розробка мультимодального (залізнично-водного) ланцюга постачання зернових методом агентної симуляції. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3 (108), 14–22. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.220214

Номер

Том 6 № 3 (108) (2020): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Anatolii Mazaraki, Viacheslav Matsiuk, Nataliia Ilchenko, Olha Kavun-Moshkovska, Tetyana Grygorenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.