Оптимизация работы грузового железнодорожного транспорта с использованием смешанно-целочисленной нелинейной модели

Авторы

  • Ольга Анатольевна Лебедева Ангарский государственный технический университет

Ключевые слова:

транспорт, железнодорожные перевозки, пропускная способность, многотоварные потоки, программирование

Аннотация

В статье рассматривается смешанно-целочисленная модель, позволяющая решать задачи маршрутизации относительно железнодорожной сети. В качестве исходных данных используется транспортная железнодорожная сеть с постоянными маршрутами пассажирских и грузовых поездов, в каждом из которых приведена пара станций – отправления и назначения. Цель исследования – поиск всех возможных вариантов составления путей объезда при минимизации времени движения и оптимизации всего транспортного цикла. Ранее исследования в этой области проводились относительно микроскопических железнодорожных маршрутов на больших станциях. Последние разработки направлены на эксперименты с более крупными транспортными коридорами. В нашем исследовании рассмотрим задачу маршрутизации железнодорожной сети в макроскопической транспортной сети. Под такой сетью понимается объединение сложных транспортных структур в более простые сети. Время отправления и прибытия принимается равным заданному интервалу. Можно отнести задачи такого плана к стратегическим, так как решение требует грубой маршрутизации при применении смешанно-целочисленного нелинейного программирования. Модель товарного потока представляется в виде графа с дополнительными ограничениями. Нелинейность модели обусловлена аппроксимацией задержек железнодорожных составов на дугах сети и функциями ограничения пропускной способности. Решение задачи сводится к смешанной целочисленной линейной модели минимизации времени.

Библиографические ссылки

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Моделирование грузовых перевозок в транспортной сети // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2016. № 10. С. 182–184.

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Развитие городских грузовых систем с учетом концепции городского планирования / Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2016. Т. 1. № 1. С. 244–247.

Лебедева О.А. Применение интеллектуальных транспортных систем в области управления грузовыми перевозками// В сборнике: Развитие теории и практики автомобильных перевозок, транспортной логистики. сборник научных трудов кафедры «Организация перевозок и управление на транспорте» в рамках Международной научно-практической конференции. Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ). 2016. С. 102-107.

Лебедева О.А., Полтавская Ю.О., Гаммаева З.Н., Кондратенко Т.В. Транспортная инфраструктура как основополагающий фактор эффективного функционирования экономики страны// Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2018. Т. 1. № 15. С. 125-130.

Полтавская Ю.О. Оптимизация транспортной сети на основе минимума общих затрат на доставку грузов // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2019. № 13. С. 178–183.

Полтавская Ю.О. Методы сбора данных о продолжительности движения на маршруте и требования к объему выборки // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2018. № 12. С. 192–195.

Михайлов А.Ю., Копылова Т.А. Система критериев оценки транспортно-пересадочных узлов // Вестник ИрГТУ. 2015. № 7 (102). С. 168–174.

Гозбенко В.Е. Методы прогнозирования и оптимизации транспортной сети с учетом мощности пассажиро- и грузопотоков / В.Е. Гозбенко, А.Н. Иванков, М.Н. Колесник, А.С. Пашкова. депонированная рукопись № 330-В2008 17.04.2008.

Гозбенко В.Е., Крипак М.Н., Иванков А.Н. Совершенствование транспортно-экспедиционного обслуживания грузовладельцев. Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2011. 176 с.

Lebedeva O.A., Kripak M.N., Gozbenko V.E. Increasing effectiveness of the transportation network through by using the automation of a Voronoi diagram. Transportation Research Procedia. 2018. Vol. 36. Pp. 427–433.

Caimi G. Algorithmic decision support for train scheduling in a large and highly utilised railway network. PhD thesis, ETH Zurich. 2009.

Schlechte T., Borndörfer R., Erol B., Graffagnino T., Swarat E. Micro-macro transformation of railway networks. Journal of Rail Transport Planning & Management. 2011.

Jha K.C., Ahuja R.K., Şahin G. New approaches for solving the block-to-train assignment problem. Networks, 2008. Vol. 51. No. 1. Pp. 48–62.

Barnhart C., Jin H., Vance P. H. Railroad blocking: A network design application. Oper. Res., 2000. Vol. 48. No. 4. Pp. 603–614.

Ahuja R.K., Jha K.C., Liu J. Solving real-life railroad blocking problems. Interfaces, 2007. Vol. 37. No. 5. Pp. 404–419.

Köhler E., Möhring R.H., Skutella M. Traffic networks and flows over time. In Lerner, J., Wagner, D., and Zweig, K. A., editors, Algorithmics of Large and Complex Networks: Design, Analysis, and Simulation, volume 5515 of Lecture Notes in Computer Science, pages 166–196. Springer, 2009.

Irwin N., Cube H.V. Capacity restraint in multi-travel mode assignment programs. Highway Research Board Bulletin, 1962. No. 347. Pp. 258–287.

Wohl M. Notes on transient queuing behavior, capacity restraint functions, and their relationship to travel forecasting. Papers in Regional Science, 1968. Vol. 21. No. 1. Pp. 191–202.

Lieberherr J. Pritscher E. Capacity-restraint railway transport assignment at SBB-Passenger. In Proceedings of the 12th Swiss Transport Research Conference, 2012.

Опубликован

2021-04-29

Как цитировать

Лебедева, О. А. (2021). Оптимизация работы грузового железнодорожного транспорта с использованием смешанно-целочисленной нелинейной модели. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, (1(69), 135-141. извлечено от http://ojs.irgups.ru/index.php/stsam/article/view/116