Формування моделі автоматизованого оперативного планування місцевої роботи залізничних технічних станцій

Автор(и)

  • Артем Олексійович Прокопов Український державний університет залізничного транспорту , Україна https://orcid.org/0000-0001-7324-4047
  • Віктор Миколайович Прохоров Український державний університет залізничного транспорту , Україна https://orcid.org/0000-0001-8963-6467
  • Тетяна Юріївна Калашнікова Український державний університет залізничного транспорту , Україна https://orcid.org/0000-0001-6563-5945
  • Тетяна Владиславна Головко Український державний університет залізничного транспорту , Україна https://orcid.org/0000-0002-7977-9664
  • Ганна Євгенівна Богомазова Український державний університет залізничного транспорту , Україна https://orcid.org/0000-0002-8042-0624

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.233673

Ключові слова:

оптимізація місцевої роботи, технічна станція, під’їзні колії, маневровий напіврейс, комбінаторна векторна оптимізація

Анотація

Досліджено технологію обробки місцевих вагонів на залізничних технічних станціях та встановлено необхідність її удосконалення з причини перепростою місцевих вагонів. Основна проблема полягає у значній комбінаторній складності задач оперативного планування. Іншою проблемою є те, що у рамках традиційного підходу планування роботи станції і планування місцевої роботи на ній розглядаються окремо. Ще однією проблемою планування є відсутність якісних моделей підготовки вихідних даних, зокрема даних про тривалість технологічних операцій, таких як, наприклад, маневрові переміщення при обробці місцевих вагонів. Для вирішення цих проблем було запропоновано новий підхід, в рамках якого задачі оперативного планування роботи технічної станції і її підсистеми місцевої роботи вирішуються одночасно на основі єдиної моделі. З цією метою було розроблено математичну модель векторної комбінаторної оптимізації, яка використовує критерії сумарних експлуатаційних витрат та вагоно-години, що витрачаються на станції в процесі обробки місцевих вагонопотоків, у вигляді окремих цільових функцій. В рамках цієї моделі було розроблено прогнозну модель у вигляді системи нечіткого виводу. Дана модель призначена для визначення тривалості маневрових напіврейсів при здійсненні операцій подавання-прибирання місцевих вагонів на вантажні фронти підприємств. Модель забезпечує достатній для здійснення планування рівень точності, на відміну від класичних методів. Розроблено процедуру оптимізації моделі планування, яка використовує сучасний генетичний алгоритм векторної оптимізації NSGA-III. Дана процедура реалізована у вигляді програмного продукту, який дозволяє побудувати раціональний оперативний план роботи технічної станції, включаючи підсистему місцевої роботи, у графічному вигляді, знижуючи експлуатаційні витрати на 5 % та тривалість обслуговування місцевого вагона на 8 %. Отриманий ефект дозволить зменшити час обігу вантажного вагона в цілому на залізничній мережі, пришвидшити доставку вантажів і зменшити собівартість перевезень

Біографії авторів

Артем Олексійович Прокопов, Український державний університет залізничного транспорту

Аспірант

Кафедра управління вантажною і комерційною роботою

Тетяна Юріївна Калашнікова, Український державний університет залізничного транспорту

Кандидатка технічних наук, доцентка

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Тетяна Владиславна Головко, Український державний університет залізничного транспорту

Кандидатка технічних наук, доцентка

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Ганна Євгенівна Богомазова, Український державний університет залізничного транспорту

Кандидатка технічних наук, доцентка

Кафедра управління вантажною та комерційною роботою

Посилання

  1. Bielli, M., Bielli, A., Rossi, R. (2011). Trends in Models and Algorithms for Fleet Management. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 20, 4–18. doi: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.08.004
  2. Halldórsson, Á., Wehner, J. (2020). Last-mile logistics fulfilment: A framework for energy efficiency. Research in Transportation Business & Management, 37, 100481. doi: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2020.100481
  3. Mira, L., Andrade, A. R., Gomes, M. C. (2020). Maintenance scheduling within rolling stock planning in railway operations under uncertain maintenance durations. Journal of Rail Transport Planning & Management, 14, 100177. doi: https://doi.org/10.1016/j.jrtpm.2020.100177
  4. Butko, T., Prokhorov, V., Kalashnikova, T., Riabushka, Y. (2019). Organization of railway freight short-haul transportation on the basis of logistic approaches. Procedia Computer Science, 149, 102–109. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.113
  5. Lin, B., Zhao, Y., Lin, R., Liu, C. (2021). Integrating traffic routing optimization and train formation plan using simulated annealing algorithm. Applied Mathematical Modelling, 93, 811–830. doi: https://doi.org/10.1016/j.apm.2020.12.031
  6. Bruck, B. P., Cordeau, J.-F., Frejinger, E. (2021). Integrated inbound train split and load planning in an intermodal railway terminal. Transportation Research Part B: Methodological, 145, 270–289. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.01.006
  7. Shi, T., Zhou, X. (2015). A mixed integer programming model for optimizing multi-level operations process in railroad yards. Transportation Research Part B: Methodological, 80, 19–39. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.06.007
  8. Gestrelius, S., Aronsson, M., Joborn, M., Bohlin, M. (2017). Towards a comprehensive model for track allocation and roll-time scheduling at marshalling yards. Journal of Rail Transport Planning & Management, 7 (3), 157–170. doi: https://doi.org/10.1016/j.jrtpm.2017.06.002
  9. Kozachenko, D. M. (2013). Mathematical model for estimating of technical and technological indicators of railway stations operation. Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, 3 (45), 22–28. doi: https://doi.org/10.15802/stp2013/14540
  10. Panchenko, A., Prokhorchenko, A., Panchenko, S., Dekarchuk, O., Gurin, D., Medvediev, I. (2020). Predicting the estimated time of cargo dispatch from a marshaling yard. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (106)), 6–15. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.209912
  11. Borwein, J. M. (1980). The geometry of Pareto efficiency over cones. Mathematische Operationsforschung Und Statistik. Series Optimization, 11 (2), 235–248. doi: https://doi.org/10.1080/02331938008842650
  12. Campos Ciro, G., Dugardin, F., Yalaoui, F., Kelly, R. (2016). A NSGA-II and NSGA-III comparison for solving an open shop scheduling problem with resource constraints. IFAC-PapersOnLine, 49 (12), 1272–1277. doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.690
  13. Ferreira, J. C., Fonseca, C. M., Gaspar-Cunha, A. (2007). Methodology to select solutions from the pareto-optimal set. Proceedings of the 9th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation - GECCO ’07. doi: https://doi.org/10.1145/1276958.1277117
  14. Guo, R., Guo, J., Xie, G. (2016). Optimizing model of a railroad yard’s operations plan based on production scheduling theory. Computers in Railways XV: Railway Engineering Design and Operation. doi: https://doi.org/10.2495/cr160081
  15. Van den Broek, R., Hoogeveen, H., Van den Akker, M. (2018). How to measure the robustness of shunting plans. 18th Workshop on Algorithmic Approaches for Transportation Modelling, Optimization, and Systems (ATMOS 2018), 65, 3:1–3:13. doi: https://doi.org/10.4230/OASIcs.ATMOS.2018.3
  16. Metodychni vkazivky z rozrakhunku norm chasu na manevrovi roboty, yaki vikonuiutsia na zaliznichnomu transporti. Zatv.: Nakaz Ukrzaliznytsi 25.03.03 No. 72-TsZ (2003). Kyiv, 82.
  17. Lashenyh, O., Turpak, S., Gritcay, S., Vasileva, L., Ostroglyad, E. (2016). Development of mathematical models for planning the duration of shunting operations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (3 (83)), 40–46. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.80752
  18. Gruntov, P. S., D'yakov, Yu. V., Makarochkin, A. M. et. al. (1994). Upravlenie ekspluatatsionnoy rabotoy i kachestvom perevozok na zheleznodorozhnom transporte. Moscow: Transport, 543.
  19. McKenzie, J. (2011). Mean absolute percentage error and bias in economic forecasting. Economics Letters, 113 (3), 259–262. doi: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2011.08.010
  20. Mamdani, E. H., Assilian, S. (1975). An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7 (1), 1–13. doi: https://doi.org/10.1016/s0020-7373(75)80002-2
  21. Peresta, H. I., Bolvanovska, T. V. (2011). Analysis of the impact of components on the value of turnover of freight cars. Transport systems and transportation technologies, 1, 75–77. Available at: http://tstt.diit.edu.ua/article/view/17170/14830
  22. Dolecki, S., Malivert, C. (1993). General duality in vector optimization. Optimization, 27 (1-2), 97–119. doi: https://doi.org/10.1080/02331939308843875

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-30

Як цитувати

Прокопов, А. О. ., Прохоров, В. М., Калашнікова, Т. Ю., Головко, Т. В., & Богомазова, Г. Є. (2021). Формування моделі автоматизованого оперативного планування місцевої роботи залізничних технічних станцій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (111), 32–41. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.233673

Номер

Том 3 № 3 (111) (2021): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Артём Алексеевич Прокопов, Виктор Николаевич Прохоров, Татьяна Юрьевна Калашникова, Татьяна Владиславна Головко, Анна Евгеньевна Богомазова

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.