Optimization of the operation of freight rail transport using a mixed-integer nonlinear model
Keywords:
transport, rail transportation, throughput capacity, multi-commodity flows, programmingAbstract
The article discusses a mixed-integer model that allows solving routing problems relative to the railway network. As the initial data, a transport railway network with permanent routes of passenger and freight trains is used, each of which contains a pair of stations: those of departure and destination. The purpose of the study is to search for all possible options for drawing up bypass routes, while minimizing travel time and optimizing the entire transport cycle. Previously, research in this area was carried out with reference to microscopic rail routes at large stations. Recent developments are aimed at experimenting with larger transport corridors. In our study, we will consider the problem of routing a railroad network in a macroscopic transport network. Such a network is understood as the integration of complex transport structures into simpler networks. Departure and arrival times are assumed to be equal to the specified interval. It is possible to classify problems of this kind as strategic, since their solution requires rough routing when using mixed-integer nonlinear programming. The product flow model is presented as a graph with additional restrictions. The nonlinearity of the model is conditioned by the approximation of train delays on the arcs of the network and through capacity limiting functions. The solution to the problem is reduced to a mixed integer linear time minimization model.
References
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.
