Розробка моделей для оптимізації часу простою транспортних засобів при мультимодальних перевезеннях

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.283172

Ключові слова:

мультимодальні перевезення, вантажні автомобільні перевезення, прийняття рішень, нечітка логіка, ланцюг постачання, транспортна логістика, взаємодія залізничного та автомобільного транспорту, вибір маршруту, логістичні процеси

Анотація

Сталий розвиток став основним напрямком транспортної політики та планування у всьому світі. Однією з практичних цілей під час виконання мультимодальних перевезень є оптимізація логістичних витрат. Тобто об’єктом дослідження являється процес мультимодальних перевезень. Емпіричне дослідження показує, що проблема оптимізації витрат з перевезення може бути розв'язана різними методами. Але результат буде схожий. У наведеному підході оптимізації підлягає лише одна складова перевізного процесу, це час перевантаження. Вирішення базуються на основі методу теорії масового обслуговування та методу, заснованого на нечіткій логіці. За допомогою цих методів, ґрунтуючись на практичних даних, були розраховані часові параметри, які характеризують перевантаження із залізничного транспорту на автомобільний. Розглянуто застосування, відносно транспортної логістики, методу слабо формалізованого процесу з урахуванням не тільки кількісних оцінок, а й якісних, нечітко заданих, які не піддаються формалізації, критеріїв та зв'язків між ними. Модель розробляється на подальше дослідження цього процесу, прогнозування його поведінки, оптимізації функціонування. Вона базується на технології нечітких множин. Отримані результати з використанням агентської моделі на основі мережі масового обслуговування та моделі з нечіткої логіки розрізняються в допустимих заданих межах не більше 5–7%. Застосування нечіткої логіки в логістиці мультимодальних перевезень є актуальне і дає найкращі результати, порівняно з традиційними методами теорії систем масового обслуговування. До статті включені порівняння, що відображають переваги запропонованого підходу. Отримані результати мають практичний характер та можуть використатися для прийняття рішення з вибору маршруту та/або при перевантаженні з одного виду транспорту на другий

Біографії авторів

Сергій Адамович Разгонов, Університет митної справи та фінансів

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних технологій та міжнародної логістики

Ірина Юріївна Леснікова, Університет митної справи та фінансів

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних технологій та міжнародної логістики

Віталій Миколайович Кузнецов, Український державний університет науки і технологій

Доктор фізико-математичних наук, професор

Кафедра вища математика

Альбіна Ігорівна Кузьменко, Університет митної справи та фінансів

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних технологій та міжнародної логістики

Наталія Володимирівна Халіпова, Університет митної справи та фінансів

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних технологій та міжнародної логістики

Данило Олегович Черніков, CMA CGM SHIPPING AGENCIES UKRAINE LTD

Спеціаліст з механіки/гідроаеродінамики

Ольга Віталіівна Звонарьова, Український державний університет науки і технологій

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра вища математика

Галина Олегівна Прохорченко, Український державний університет залізничного транспорту

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Микола Михайлович Горуля, ТОВ «Флайт Контрол»

Заступник головного конструктора

Петро Вікторович Бех, Український державний університет науки і технологій

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Посилання

  1. Syrotynskyi, O. A., Syrotynska, A. P., Melnyk, L. V. (2021). Logistics activities automation of transport companies. Bulletin National University of Water and Environmental Engineering, 4 (96), 295. doi: https://doi.org/10.31713/ve4202123
  2. Guschin, V. M., Zheleznyak, V. Yu., Guschin, K. O. (2003). Prognozirovanie material'nykh potokov predpriyatiya na osnove metodov nechetkoy logiki. Sbornik dokladov Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii "Neyrosetevye tekhnologii i ikh primenenie". Kramatorsk, 36–48.
  3. Erkayman, B., Gundogar, E., Akkaya, G., Ipek, M. (2011). A Fuzzy Topsis Approach For Logistics Center Location Selection. Journal of Business Case Studies (JBCS), 7 (3), 49–54. doi: https://doi.org/10.19030/jbcs.v7i3.4263
  4. Guba, K. A., Dubanov, G. N. (2013). Optimizing warehouse logistics through fuzzy logic. World of Economics and Management, 13 (3), 14–18.
  5. Fazayeli, S., Eydi, A., Kamalabadi, I. N. (2018). Location-routing problem in multimodal transportation network with time windows and fuzzy demands: Presenting a two-part genetic algorithm. Computers & Industrial Engineering, 119, 233–246. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.03.041
  6. Ghiaus, C., Allard, F. (2001). Fuzzy modeling and controlling of a fan-coil. International Journal of Solar Energy, 21 (2-3), 131–145. doi: https://doi.org/10.1080/01425910108914368
  7. Kalpani Dissanayake, C. (2015). Fuzzy logic applications in supply chain performance measurement. Conference: 36th International Annual Conference of the American Society of Engineering Managers 2015. Indianapolis. Available at: https://www.researchgate.net/publication/301956996_FUZZY_LOGIC_APPLICATIONS_IN_SUPPLY_CHAIN_PERFORMANCE_MEASUREMENT
  8. Kayikci, Y., Karakaya, E. (2017). An Optimal Route Selection Model Using Fuzzy Logic in Multimodal Freight Transport Network. Conference: The 22nd International Symposium on Logistics. Ljubljana. Available at: https://www.researchgate.net/publication/320264673_An_Optimal_Route_Selection_Model_Using_Fuzzy_Logic_in_Multimodal_Freight_Transport_Network
  9. Mahi, F., Moh, A. N. S., Debbat, F., Khelfi, M. F. (2013). Modelling and control of a multimodal transportation system using hybrid Petri nets with fuzzy logic. International Journal of Systems, Control and Communications, 5 (3/4), 255. doi: https://doi.org/10.1504/ijscc.2013.058179
  10. Mashkantseva, S. O. (2019). Methodical aspects of cost optimization in the multimodal transportation system. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu silskoho hospodarstva, 206, 334–342. Available at: https://repo.btu.kharkov.ua/bitstream/123456789/5107/1/33.pdf
  11. Terminal Karpaty. Available at: http://www.tk-ua.com/
  12. Koohathongsumrit, N., Meethom, W. (2022). A Fuzzy Decision-Making Framework for Route Selection in Multimodal Transportation Networks. Engineering Management Journal, 34 (4), 689–704. doi: https://doi.org/10.1080/10429247.2022.2027205
Розробка моделей для оптимізації часу простою транспортних засобів при мультимодальних перевезеннях

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-06-30

Як цитувати

Разгонов, С. А., Леснікова, І. Ю., Кузнецов, В. М., Кузьменко, А. І., Халіпова, Н. В., Черніков, Д. О., Звонарьова, О. В., Прохорченко, Г. О., Горуля, М. М., & Бех, П. В. (2023). Розробка моделей для оптимізації часу простою транспортних засобів при мультимодальних перевезеннях. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (123), 68–76. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.283172

Номер

Розділ

Процеси управління