PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Mathematical model of optimal empty rail car distribution at railway transport nodes

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
RU
Мatematiceskaa model optimalnovo raspredelenia poroznih vagonov v zeleznodoroznih transportnyh uzlah
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
At present there are two trends in the market of rail freight transportation in Russia: freight owners put forward higher demands to the transportation quality (promptness of delivery) in an effort to reduce storage costs by means of reducing the size of freight shipment; the structure of railcar traffic volume of the railways of Russia is getting more complex due to the reduction of the average shipment size and due to the transfer of railcar fleet ownership to a large number of operating companies. These trends significantly complicate operational management supervision of railway stations and transport nodes. Application of typical data from the information system about the railcar location at the transportation node is not enough for the dispatchers to make the best decision concerning the car traffic management. The dispatcher traffic control service needs some software-based models of efficient railcar distribution. The article is concerned with the description and development of the mathematical model of empty railcar distribution for loading at the railway transport node; this model will take into account the requirements of railcar owners in terms of their cars application, the operating work level of railroad stations of the transportation node and the possibility of adding the groups of empty railcars to the transfer trains, clean-up trains and industrial railway trains operating on a tight schedule. The developed model and the software package were implemented in the information system of the industrial railway of the major metallurgical enterprise - OJSC «Magnitogorsk Metallurgical Works», which processes up to two thousand of railcars belonging to different owners. This model made it possible to reduce the labour intensity of dispatcher operation planning the empty railcar distribution for loading and reduce the total time the railcars spend in the enterprise railway system.
RU
Двумя основными тенденциями рынка железнодорожных перевозок в России являются: повышение требований грузовладельцев к качеству (своевременности) перевозок, что, в частности, связано с их стремлением ксокращению складских издержек путем уменьшения размера транспортно-грузовых партий; усложнение структуры вагонопотоков на железных дорогах России, происходящее как по причине уменьшения среднего размера отправок, так и в результате передачи парка железнодорожных вагонов в собственность множеству операторских компаний. Отмеченные тенденции значительно усложняют оперативное руководство работой железнодорожных станций и транспортных узлов. Использование диспетчерами типовых данных информационной системы о местоположении вагонов в транспортном узле является недостаточным для выработки оптимального решения по управлению вагонопотоками. Диспетчерскому аппарату требуется программно реализованные модели оптимального использования вагонов. В статье рассматривается постановка и алгоритм реализации математической модели распределения порожних вагонов под погрузку в железнодорожном транспортном узле, учитывающей требования собственников вагонов на их использование, оперативный уровень загрузки железнодорожных станций узла и возможность включения групп порожних вагонов в состав передаточных, вывозных поездов и поездов, обращающихся по контактному графику. Разработанная модель и компьютерная программа реализованы в рамках информационной системы железнодорожного транспорта крупнейшего в мире металлургического предприятия – ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ежесуточно перерабатывающего до двух тысяч вагонов, принадлежащих различным собственникам. Использование модели позволило значительно сократить трудоемкость оперативного планирования работы диспетчеров по распределению порожних вагонов под погрузку, сократить суммарное время нахождения вагонов на путях предприятия.
Czasopismo
Rocznik
Strony
125--132
Opis fizyczny
Bibliogr. 13 poz.
Twórcy
  • Nosov Magnitogorsk State Technical University Pr. Lenina, 38, 455000, Magnitogorsk, Russia
autor
  • Nosov Magnitogorsk State Technical University Pr. Lenina, 38, 455000, Magnitogorsk, Russia
autor
  • Nosov Magnitogorsk State Technical University Pr. Lenina, 38, 455000, Magnitogorsk, Russia
  • Kazah National Technical University named after K.I. Satpayev, Satpaev 22, 050013, Almaty, Kazakhstan
  • Silesian University of Technology, Faculty of Transport Krasinski 8, 40-019 Katowice, Poland
Bibliografia
  • 1. Корнилов, С.Н. & Антонов, А.Н. Подход к выбору приоритетов при обслуживании производственных подразделений железнодорожным транспортом. Современные проблемы транспортного комплекса России. 2011. № 1. С. 95-99. [In Russian: Kornilov, S.N. & Antonov, A.N. A way of choosing priorities in servicing industrial railway transport departments. Current problems of transport industry in Russia. 2011. No. 1. P. 95-99].
  • 2. Parunakjan, V. & Sizova, E. Designing of logistical chains inside production and transport system of metallurgical enterprise. Transport Problems. 2013. Vol. 8. No. 1. P. 35-45.
  • 3. Багинова, В.В. & Рахмангулов, А.Н. & Осинцев, Н.А. Контроль вагонопотоков на пути необщего пользования. Мир транспорта. 2010. No. 3. С. 108-113. [In Russian: Baginova, V.V. & Rakhmangulov, A.N. & Osintsev, N.A. Car traffic volume control on the nonpublic tracks. World of transport. 2010. No. 3. P.108-113.
  • 4. Осинцев, Н.А. & Рахмангулов, А.Н. Управление вагонопотоками в промышленных транспортных системах. Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2013. No. 1. С.16-20. [In Russian: Osintsev, N.A. & Rakhmangulov, A.N. Car traffic volume control in industrial transport systems. Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2013. No. 1. P. 16-20].
  • 5. Zhang, X. & Zhang, Z. Study on an optimized model and algorithm of railway empty wagon distribution in China. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies. 2003. Vol. 5. P. 277-291.
  • 6. Spieckermann, S. & Vosz, S. A case study in empty railcar distribution. European Journal of Operational Research. 1995. Vol. 87. No. 3. P. 586-598.
  • 7. Crainic, T.G. & Laporte, G. Planning models for freight transportation. European Journal of Operational Research. 1997. Vol. 97. No. 3. P. 409-438.
  • 8. Hasan, S.F. & Siddique, N. & Chakraborty, S. Intelligent Transport Systems: 802.11-based Roadside-to-Vehicle Communications. 2013. Berlin: Springer. P. 157.
  • 9. Козлов, П.А. & Осокин, О.В. & Тушин, Н.А. Построение интеллектуальной информационной среды на железнодорожном транспорте. Инновационный транспорт. 2011. No. 1. С. 6-9. [In Russian: Kozlov, P.A. & Osokin, O.V. & Tushin, N.A. Development of intelligent information environment for railway transport. Innovative transport. 2011. No. 1. P. 6-9].
  • 10. Harris, J. Fuzzy Logic Applications in Engineering Science. Berlin: Springer. 2006. P. 221.
  • 11. Cheng, X.Q. & Lu, Y.X. & Pu, Y. Coordinated optimization of railway empty wagon distribution and routing. International Conference on Transportation Engineering. 2007. P. 247-252.
  • 12. Cheng, X. & Tang, R. & Tang, Z. Probability model and solution of railway empty car distribution. ICLEM 2010. P. 3360-3365.
  • 13. Programming Resources - Linear Programming Library GIPALS32. Available at: http://www.optimalon.com/product_gipals32.htm.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-37d4634e-6bc7-4d08-96ec-cbb5995957fe
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.