Розробка імітаційної моделі перевезення швидкопсувних вантажів варіативними маршрутами
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277948Ключові слова:
швидкопсувні вантажі, мінімальна партія, дрібні відправки, імітаційне моделювання, discrete-event modeling, agent-based modelingАнотація
Об’єктом дослідження є система організації перевезень швидкопсувних вантажів. Предмет дослідження: технологічний процес перевезень швидкопсувних вантажів дрібними відправками. Проблема, що вирішувалася, – багатокритеріальна оптимізація технологічного процесу доставки швидкопсувних вантажів дрібними відправками. Отримані результати ‒ розроблена імітаційна модель розвезення дрібних партій швидкопсувних вантажів та проведено оптимізацію за критерієм мінімізації часу доставки при обмеженнях раціонального використання наявних транспортних засобів. Для побудови імітаційної моделі використовували дискретно-подієвий та агентний принципи.
Розроблена модель поєднує вирішення транспортної задачі та задачі комівояжера одночасно із врахуванням стохастичної тривалості технологічних операцій. При формуванні маршруту розвезення алгоритм моделі враховує мінімально-припустимий розмір партії до і-го пункту призначення, що дозволяє кожного разу вибудовувати новий унікальний маршрут прямування транспортного засобу.
На відміну від існуючих, розроблена модель дозволяє враховувати особливості мережі розвезення, мінімальну партію вантажу та динамічно змінювати маршрут прямування відповідно до наявного вантажу. При кожному надходженні вантажної маси до логістичного терміналу перевіряється умова достатньої кількості товару, призначеного для доставки по пунктах реалізації. Якщо кількість вантажу достатня для відправки дорівнює місткості кузова, здійснюється формування нового інформаційного повідомлення про наявність готового до відправлення товару.
Сфера та умови практичного використання отриманих результатів: транспортні компанії, торгівельні мережі, дистрибутивна логістика
Посилання
- Moskvichenko, I., Stadnik, V., Krysyuk, L. (2022). On determining the optimal schemes for importing frozen fish to Ukraine. Economy and Society, 37. doi: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-37-31
- Mazaraki, A., Matsiuk, V., Ilchenko, N., Kavun-Moshkovska, O., Grygorenko, T. (2020). Development of a multimodal (railroad-water) chain of grain supply by the agent-based simulation method. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (108)), 14–22. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.220214
- Matsiuk, V., Galan, O., Prokhorchenko, A., Tverdomed, V. (2021). An Agent-Based Simulation for Optimizing the Parameters of a Railway Transport System. ICTERI. Kherson, 121–128.
- Matsiuk, V., Ilchenko, N., Pryimuk, O., Kochubei, D., Prokhorchenko, A. (2022). Risk assessment of transport processes by agent-based simulation. AIP Conference Proceedings. doi: https://doi.org/10.1063/5.0105913
- Katsman, M. D., Myronenko, V. K., Matsiuk, V. I., Lapin, P. V. (2021). Approach to determining the parameters of physical security units for a critical infrastructure facility. Reliability: Theory & Applications, 16 (1), 71–80. doi: https://doi.org/10.24412/1932-2321-2021-161-71-80
- Panchenko, S., Prokhorchenko, A., Dekarchuk, O., Gurin, D., Mkrtychian, D., Matsiuk, V. (2020). Development of a method for studying the impact of the time reserve value on the reliability of the train schedule based on the epidemiological SIR model. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1002 (1), 012016. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899x/1002/1/012016
- Abbas, H., Zhao, L., Gong, X., Faiz, N. (2023). The perishable products case to achieve sustainable food quality and safety goals implementing on-field sustainable supply chain model. Socio-Economic Planning Sciences, 101562. doi: https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101562
- Alvarez, A., Cordeau, J.-F., Jans, R., Munari, P., Morabito, R. (2020). Formulations, branch-and-cut and a hybrid heuristic algorithm for an inventory routing problem with perishable products. European Journal of Operational Research, 283 (2), 511–529. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.11.015
- Deng, X., Yang, X., Zhang, Y., Li, Y., Lu, Z. (2019). Risk propagation mechanisms and risk management strategies for a sustainable perishable products supply chain. Computers & Industrial Engineering, 135, 1175–1187. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.01.014
- Koszorek, M., Huk, K. (2020). Selected logistics processes in the flow of perishable products. Acta Logistica, 7 (3), 209–215. doi: https://doi.org/10.22306/al.v7i3.181
- Lejarza, F., Baldea, M. (2020). Closed-loop real-time supply chain management for perishable products. IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 11458–11463. doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.584
- Liu, A., Zhu, Q., Xu, L., Lu, Q., Fan, Y. (2021). Sustainable supply chain management for perishable products in emerging markets: An integrated location-inventory-routing model. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 150, 102319. doi: https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102319
- Mousavi, R., Bashiri, M., Nikzad, E. (2022). Stochastic production routing problem for perishable products: Modeling and a solution algorithm. Computers & Operations Research, 142, 105725. doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2022.105725
- Melkonyan, A., Gruchmann, T., Lohmar, F., Kamath, V., Spinler, S. (2020). Sustainability assessment of last-mile logistics and distribution strategies: The case of local food networks. International Journal of Production Economics, 228, 107746. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107746
- Vieira, A. A. C., Dias, L. M. S., Santos, M. Y., Pereira, G. A. B., Oliveira, J. A. (2019). Supply chain hybrid simulation: From Big Data to distributions and approaches comparison. Simulation Modelling Practice and Theory, 97, 101956. doi: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2019.101956
- Orozonova, A., Gapurbaeva, S., Kydykov, A., Prokopenko, O., Prause, G., Lytvynenko, S. (2022). Application of smart logistics technologies in the organization of multimodal cargo delivery. Transportation Research Procedia, 63, 1192–1198. doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.06.124
- Shramenko, N., Muzylyov, D., Shramenko, V. (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.2020.106113
- 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
- Saiensus, M. A. (2018). Analysis of cold logistics market in Ukraine: problem and prospects of development. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho natsionalnoho universytetu. Seriya: Mizhnarodni ekonomichni vidnosyny ta svitove hospodarstvo, 20 (3), 18–22. Available at: http://www.visnyk-econom.uzhnu.uz.ua/archive/20_3_2018ua/6.pdf
- Tiwari, K. V., Sharma, S. K. (2023). An optimization model for vehicle routing problem in last-mile delivery. Expert Systems with Applications, 222, 119789. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119789
- Naumenko, M., Valiavska, N., Saiensus, M., Ptashchenko, O., Nikitiuk, V., Saliuk, A. (2020). Optimization Model of the Enterprise Logistics System Using Information Technologies. International Journal of Management, 11 (5), 54–64. Available at: https://ssrn.com/abstract=3628982
- Matskul, V., Kovalyov, A., Saiensus, M. (2021). Optimization of the cold supply chain logistics network with an environmental dimension. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 628 (1), 012018. doi: https://doi.org/10.1088/1755-1315/628/1/012018
- Ushakova, I. (2020). Application of computer agent modeling for optimization of the assembly process. Information Processing Systems, 1 (160), 18–25. doi: https://doi.org/10.30748/soi.2020.160.02
- Ptytsia, N. (2019). City Retail Network Influence on Transportation Expenses. SHS Web of Conferences, 67, 03011. doi: https://doi.org/10.1051/shsconf/20196703011
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Tetyana Anufriyeva, Viacheslav Matsiuk, Natalya Shramenko, Nataliia Ilchenko, Olga Pryimuk, Viktoriia Lebid
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.
