Уточнення моделі розрахунку плану формування поїздів за рахунок урахування ефекту навантаженості сортувальних станцій
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.48.2024.310712Ключові слова:
план формування поїздів, залізничний транспорт, математична модель, генетичні алгоритми, перевантаженість станцій, епістемічна невизначеністьАнотація
Стаття присвячена вдосконаленню математичної моделі розрахунку плану формування поїздів (ПФП) на мережі залізниць АТ «Укрзалізниця». Система організації вагонопотоків на залізничному транспорті базується на стратегічному плануванні на основі ПФП, що дозволяє підвищити ефективність використання вагонів та інфраструктури, зменшити затримки при формуванні поїздів та скоротити тривалість перевезення. Існуючі моделі не відображають певні нюанси процесу формування поїздів на сортувальних станціях в першу чергу тому, що існуючі методи розрахунку ПФП не передбачають використання таких ускладнених моделей. Таке становище фактично створює підґрунтя для наявності високого рівня епістемічної невизначеності в системі управління експлуатаційною роботою підсистеми вантажних залізничних перевезень і гальмує прогрес в цьому напрямку. Запропоноване уточнення моделі у вигляді функції змінного коефіцієнта завантаженості технічних станцій відображає реальний ефект уповільнення переробки вагонопотоків і відповідно додаткових витрат вагоно-годин у випадках, коли технічні станції працюють у навантажених режимах роботи. Для здійснення розрахунків використано автоматизований метод розрахунку ПФП, раніше розроблений одним з авторів даного дослідження, що ґрунтується на застосуванні математичного апарату генетичних алгоритмів. Порівняльний аналіз результатів розрахунків за типовою та вдосконаленою моделями показав, що врахування впливу перевантаженості станцій дозволило скоротити витрати на 405,7 вагоно-годин, або 3,5% від загальних витрат на накопичення та переформування составів. Реалізація даного підходу щодо уточнення моделі, який базується на використанні сучасного методу розрахунку ПФП, може слугувати основою для подальшого вдосконалення методів стратегічного планування перевізного процесу та мінімізації впливу факторів невизначеності. Запропоноване уточнення моделі розрахунку ПФП також представляє теоретичний інтерес як приклад застосування підходу, спрямованого на зменшення рівня невизначеності епістемічного типу в системі управління експлуатаційною роботою залізничного транспорту
Посилання
Управління вантажними перевезеннями в умовах ризиків конкурентного середовища / Бех П. В., Нестеренко Г. І., Стрелко О. Г., Музикін М. І. Системи та технології. 2021. № 1 (61). С. 85-97. DOI: https://doi.org/10.32836/2521-6643-2021-1-61.7.
Handling uncertainty in train timetable rescheduling: A review of the literature and future research directions / S. Zhan et al. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2024. Vol. 183. Pp. 1-24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103429.
Govindan K., Fattahi M., Keyvanshokooh E. Supply chain network design under uncertainty: a comprehensive review and future research directions. European Journal of Operational Research. 2017. Vol. 263(1). Pp. 108-141. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.04.009.
Aghezzaf E. Capacity planning and warehouse location in supply chains with uncertain demands. Journal of the Operational Research Society. 2005. Vol. 56(4). Pp. 453-462. DOI: https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601834.
Akbari A. A., Karimi B. A new robust optimization approach for integrated multiechelon, multi-product, multi-period supply chain network design under process uncertainty. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2015. Vol. 79(1). Pp. 229-244. DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-015-6796-9.
Bidhandi H. M., Yusuff R. M. Integrated supply chain planning under uncertainty using an improved stochastic approach. Applied Mathematical Modelling. 2011. Vol. 35(6). Pp. 2618-2630. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2010.11.042.
Eco-driving in railway lines considering the uncertainty associated with climatological conditions / Blanco-Castillo M., Fernández A., Fernández A., Cucala A. P. Sustainability. 2022. Vol. 14(14). Pp. 1-26. DOI: https://doi.org/10.3390/su14148645.
Gao Y., Yang L., Li S. Uncertain Models on Railway Transportation Planning Problem. Applied Mathematical Modelling. 2015. Vol. 40. Iss. 7-8. Pp. 4921-4934. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2015.12.016.
Haehn R., Ábrahám E., Nießen N. Probabilistic Simulation of a Railway Timetable. 20th Symposium on Algorithmic Approaches for Transportation Modelling, Optimization, and Systems ATMOS 2020 : Pisa, Italy, September 7-8, 2020. Vol. 85. Pp. 1-14. DOI: https://doi.org/10.4230/OASIcs.ATMOS.2020.16.
Corman F., Kecman P. Stochastic prediction of train delays in real-time using Bayesian networks. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018. Vol. 95. Pp. 599-615. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.07.013.
Гайсинський О. Є. Математична модель дослідження динаміки руху вагонів на сортувальній станції. Наукові праці Державного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. 2015. Вип. 165. С. 73-78.
Li H., Jin M., He S. Sequencing and Scheduling in Railway Classification Yards. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2015. № 2475. С. 72-80. DOI: https://doi.org/10.3141/2475-09.
Козаченко Д. М., Вернигора Р. В., Горбова О. В. Методи збору даних про функціонування залізничних станцій. Транспортні системи та технології перевезень : зб. наук. пр. Дніпро-петр. нац. ун-ту залізн. трансп. ім. акад. В. Лазаряна. Дніпропетровськ. 2014. Вип. 8. С. 58-64. DOI: https://doi.org/10.15802/tstt2014/38087.
Музикіна С. І., Музикін М. І., Нестеренко Г. І. Дослідження пропускної спроможності сортувальної станції. Наука та прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. 2016. Вип. 2. С. 47–60. DOI: https://doi.org/10.15802/stp2016/67289.
Музикіна Г. І., Болвановська Т. В., Жорова Є. М. Вплив параметрів накопичення вагонів на їх простій на сортувальній станції. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту ім. академіка В. Лазаряна. 2008. Вип. 20. С. 198-201.
Butko T., Prokhorov V., Chekhunov D. Devising a method for the automated calculation of train formation plan by employing genetic algorithms. Eastern-European journal of enterprise technologies. 2017. Vol. 85. No. 3. Pt. 1. Pp. 55-61. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.93276.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
