Abstract
Purpose. The study aims to establish a rational variant for running of specialized train traffic volumes by managing risks and determining the dependence of the train motion interval on locomotive fleet and locomotive crews. It is possible to achieve this purpose by establishing the sequence of stages of the genetic algorithm for implementing a mathematical model for determining the movement intensity of specialized train traffic volumes. Methodology. The study examined the process of passing specialized train traffic volumes along railway corridors as part of a single logistics chain. We approached this process from the perspective of risk management when it is necessary to determine the train arrival time from different directions with the existing technological restrictions. The choice of rational interval between the trains running along the railway corridors is extremely important, since it allows the passage of specialized freight traffic volumes more efficiently in terms of delivery costs to the destination and the speed of this delivery. In order to implement an optimization mathematical model for determining the motion intensity of specialized train traffic volumes in railway directions, a real-coded genetic algorithm (RGA) was used. Findings. The analysis proved the search efficiency of the rational option for establishing the motion intensity of specialized train traffic volumes, taking into account the railway costs for traction and the costs of consignees. A graph of the best and mean values of fitness function on the number of RGA iterations in the process of finding a solution is presented. Originality. As a result of the study, a software implementation of the mathematical model for determining the intensity of specialized train traffic volumes in the railway directions was developed taking into account the balance of rail costs for traction resources and the costs of consignee. This program allows you to simulate the choice of time of trains’ arrival to the final station of from different directions in the uncertainty conditions. An expert analysis of the obtained simulation results proved the adequacy of the solution. Practical value. This study allows us to establish the dependence of train motion interval on the locomotive fleet and locomotive crews. The search for the optimal interval of train traffic volumes using the developed mathematical model makes it possible to manage the associated risks and minimize operating costs on the specialized train traffic volumes.
Highlights
Процес пропуску спеціалізованих поїздопотоків по залізничних коридорах є складовою єдиного логістичного ланцюга
Ця програма дозволяє моделювати вибір часу прибуття поїздів на кінцеву станцію маршрутів із різних напрямків в умовах невизначеності
The analysis proved the search efficiency of the rational option for establishing the motion intensity of specialized train traffic volumes, taking into account the railway costs for traction and the costs of consignees
Summary
Дослідження спрямовано на встановлення раціонального варіанта прямування спеціалізованих поїздопотоків на залізничних напрямках шляхом управління ризиками та визначення залежності інтервалу руху поїздів від парку локомотивів і локомотивних бригад. Основною метою статті є встановлення раціонального варіанта прямування спеціалізованих поїздопотоків на залізничних напрямках шляхом управління ризиками та визначення залежності інтервалу руху поїздів від парку локомотивів і локомотивних бригад. 1. Із метою створення цільової функції математичної моделі визначення раціональних інтервалів прямування спеціалізованих поїздів, а отже, й інтервалів прибуття цих поїздів із різних залізничних коридорів, необхідно провести оцінку ризиків, що враховують різні ситуації здійснення вказаних подій. Вибір раціонального інтервалу прямування між поїздами на залізничних коридорах є вкрай важливим, тому що дозволяє здійснювати пропуск спеціалізованих вантажопотоків більш ефективно з позиції витрат на здійснення доставки в кінцевий (опорний) пункт та швидкості цієї доставки. На рисунку 6 представлено графік залежності кращих і середніх значень фітнес-функції від кількості ітерацій RGA у процесі знаходження рішення
Published Version (Free)
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.