PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Factor analysis method application for constructing objective functions of optimization in multimodal transport problems

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowanie metody analizy czynnikowej do konstruowania funkcji celu optymalizacji w problemach transportu multimodalnego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper regards a specific class of optimization criteria that possess features of probability. Therefore,constructing objective functionof optimization problem,the importance is attached to probability indices that show the probability of some criterial event or events to occur. Factor analysis has been taken for the main method of constructing objective function. Algorithm for constructing objective function of optimization is donefor criterion of minimization risk level in multimodaltransportations that demanded demonstration data. The application of factor analysis in classical problem solution was shown to givethe problem a more distinct analytical interpretation in solving it.
PL
Artykuł dotyczy szczególnej klasy kryteriów optymalizacyjnych, które posiadają cechy prawdopodobieństwa. W związku z tym, przy konstruowaniu funkcji celu problemu optymalizacyjnego pierwszorzędne znaczenie mają wskaźniki prawdopodobieństwa wystąpienia określonego zdarzenia lub zbioru zdarzeń. Jako główną metodę konstruowania takiej funkcji celu wybrano analizę czynnikową. Algorytm konstrukcji funkcji celu optymalizacji wykonano dla kryterium minimalizacji poziomu ryzyka w przewozach multimodalnych –w tym celu wykorzystano dane demonstracyjne. Wykazano, że zastosowanie analizy czynnikowej w klasycznym sformułowaniu problemu badawczego pozwala nadać mu bardziej wyrazistą interpretację analityczną w jego rozwiązywaniu.
Rocznik
Strony
28--31
Opis fizyczny
Bibliogr. 23 poz., tab.
Twórcy
  • Cherkasy State Business-College, Cherkasy, Ukraine,
  • Cherkasy State TechnologicalUniversity, Cherkasy, Ukraine
  • Rauf Ablyazov East European University, Cherkasy, Ukraine
Bibliografia
  • [1 ] Ayed H., Galvez-Fernandez C., Habbas Z., Khadraoui D.: Solving time-dependent multimodal transport problems using a transfer graph model. Computers and Industrial Engineering 61, 2011, 391–401 [http://doi.org/10.1016/j.cie.2010.05.018].
  • [2] Ayed H., Habbas Z., Khadraoui D., Galvez-Fernandez C.: A parallel algorithm for solving time dependent multimodal transport problem. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, 2011, 722–727 [http://doi.org/10.1109/ITSC.2011.6082973].
  • [3] Boyd K. C.: Factor analysis. The Routledge Handbook of Research Methods in the Study of Religion 2013, 204–216 [http://doi.org/10.4324/9780203154281-22].
  • [4] Chandrakantha L.: Using excel solver in optimization problems. John Jay College of Criminal Justice of CUNY, 2014, 42–49.
  • [5] Elias D., Nadler B., Nadler F., Hauger G.: OPTIHUBS –Multimodal Hub Process Optimization by Means of Micro Simulation. Transportation Research Procedia 14, 2016, 457–466[http://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.098].
  • [6] Ezeokwelume O.: Solving linear programming problems and transportation problems using excel solver. International Journal of Scientific & Engineering Research 7(9), 2016, 134–142.
  • [7] Flórez J. E., Torralba A., García J., Linares López C., García-Olaya A., BorrajoD.: TIMIPLAN: An Application to Solve Multimodal Transportation Problems. Scheduling and Planning Applications Workshop 2010.
  • [8] García J., Florez J. E., Torralba A., Borrajo D., López C. L., García-Olaya A., Sáenz J.: Combining linear programming andautomated planning to solve intermodal transportation problems. European Journal of Operational Research 227, 2013, 216–226.
  • [9] Honcharov A., Mogilei S.: Solving multimodal transportation problems by different program means. Bulletin of Cherkasy State Technological University 3, 2020, 67–74.
  • [10] Jennrich R. I., Bentler P. M.: Exploratory Bi-Factor Analysis. Psychometrika 76(4), 2011, 537–549 [http://doi.org/10.1007/s11336-011-9218-4].
  • [11] Journal I., Factor I.: Computational and Mathematical Methods in Medicine. BioMed Research International 1, 2015, 2–4.
  • [12] Klami A., Virtanen S., Leppaaho E., Kaski S.: Group Factor Analysis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 26(9), 2015, 2136–2147 [http://doi.org/10.1109/TNNLS.2014.2376974].
  • [13] Lin C. C., Lin S.W.: Two-stage approach to the intermodal terminal location problem. Computers and Operations Research 67, 2016, 113–119 [http://doi.org/10.1016/j.cor.2015.09.009].
  • [14] Ovcharuk V., Vovkodav N., Kryvets T., Ovcharuk I.: Linear programming inMathcad on the example of solving the transportation problem. Scientific Works of NUFT 21(4), 2015, 110–117.
  • [15] Sengamalaselvi J.: Solving transportation problem by using Matlab. International Journal of Engineering Sciences & Research Technology 6(1), 2017, 374–381 [http://doi.org/10.5281/zenodo.259588]
  • [16] Slavova-Nocheva M.: Competitiveness of the transport market in Bulgaria. Economic Studies21(3), 2012, 15–24.
  • [17] Vats B., Kumar Singh A.: Solving transportation problem using excel solver for an optimal solution. MIT International Journal of Mechanical Engineering 6(1), 2016, 18–20.
  • [18] Verga J., Silva R. C., Yamakami A.: Multimodal transport networkproblem: Classical and innovative approaches. Studies in Fuzzinessand Soft Computing, Springer Verlag 358, 2018, 299–332 [http://doi.org/doi:10.1007/978-3-319-62359-7_14].
  • [19] Virtanen S., Klami A., Khan S.A., Kaski S.: Bayesian group factor analysis. The Journal of Machine Learning Research 22, 2012, 1269–1277.
  • [20] Zabolotnii S., Mogilei S., The methods for determining the parameters of the objective function of multimodal transportation risk. Proceedings of V International Scientific-Practical Conference “ITEST-2020”, 2020, 114–115.
  • [21] Zabolotnii S., Mogilei S.: Optimization of the method of constructing reference plans of multimodal transport problem. Technological audit and production reserves 2(45), 2019, 15–20 [http://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.154561].
  • [22] Zelenika R., Sever D., Zebec S., Pirš B.: Logistic operator: Fundamental factor in rational production of services in multimodal transport. Promet -Traffic&Transportation 17(1), 2005, 43–53.
  • [23] Zhao S., Gao C., Mukherjee S., Engelhardt B. E.: Bayesian group factor analysis with structured sparsity. Journal of Machine Learning Research 17, 2016, 1–4.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-9aa60ead-a47a-49bf-9538-9ae30a8327bd
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.