Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Optymalne przemieszczanie ładunków

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Funkcjonowanie rejonów przeładunkowych na styku sieci kolejowych o rozstawie torów 1435 i 1520 mm w Europie

100%

Bocheński T.

nr nr 3 Rozwój wybranych działów sektora usług = The Development of Selected Branches of the Services Sector

80-94

Przedmiotem badań była infrastruktura przeładunkowa na styku sieci kolejowych o rozstawie torów 1435 mm i 1520 mm. Celem pracy było zbadanie potencjału rejonów przeładunkowych. Zakres przestrzenny pracy objął kraje europejskie, gdzie stykały się badane systemy kolejowe. Szczegółowo przeanalizowano infrastrukturę na terenie krajów należących do Unii Europejskiej. Dokonano inwentaryzacji na podstawie informacji publikowanych przez operatorów terminali przeładunkowych, materiałów kartograficznych i badań terenowych. Zidentyfikowano łącznie 40 rejonów przeładunkowych (w tym 23 w krajach UE), w których funkcjonowały różnego rodzaju terminale. Najlepiej rozwinięte były rejony: Małaszewicze, Przemyśl i LHS w Polsce, Czerna na Słowacji i Zahony na Węgrzech. W obrębie części rejonów przeładunkowych znajdowały się duże miasta, takie jak Jassy i Galati w Rumunii, Koszyce na Słowacji, Kowno na Litwie oraz konurbacja górnośląska w Polsce - do której dochodziła linia LHS. Wykorzystanie badanej infrastruktury uzależnione było od wielkości wymiany handlowej oraz uwarunkowań geopolitycznych. Pomimo funkcjonowania systemów zmiany wózków i rozstawu kół wagonów większość ładunków była przeładowywana. (abstrakt oryginalny)

The subject of research was the reloading infrastructure at the interface railway gauge 1435 mm and 1520 mm. The aim of the study was to investigate the potential of transhipment areas. The spatial scope of work included European countries, where the studied rail systems meet. The infrastructure in the EU countries was analysed in detail. Inventory was made based on information published by the operators of terminals, cartographic materials and field studies. This allowed for the identification of a total of 40 handling districts (including 23 in the EU), in which different types of terminals function. The most developed regions were: Małaszewicze, Przemyśl and LHS in Poland, Cierna in Slovakia and Zahony in Hungary. Some parts of the handling areas included large cities such as Iasi and Galati in Romania, Kosice in Slovakia, Kaunas in Lithuania, and the conurbation of Upper Silesia in Poland, which was reached by the LHS line. The use of studied infrastructure was dependent on the size of trade and on geopolitical factors. Despite the need for changing wagons and track of wheels, most of the cargo was reloaded. (original abstract)

Mixed-Integer Programming Formulations for the Truck Scheduling Problem With Fixed Outbound Departures

100%

Wolff P. , Huo J. , Pfohl H.-C.

nr nr 2

243-251

Wstęp: Harmonogramowanie przewozów oraz cross-dockingu leży w zasięgu zainteresowania uczonych już od ponad 30 lat. W tym okresie zaproponowało wiele różnych modeli programistycznych tablic awizacyjnych. Jednak zaledwie kilka modeli bierze pod uwagę stałe załadunki, które często są stosowane w przewozach niepełno samochodowych oraz kurierskich. Według naszego rozeznania, żaden z dostępnych modeli nie stosuje modelowania czasem w sposób dyskretny lub ciągły dla uzyskania lepszego wyniku. Celem pracy jest uzupełnienie tej luki w badaniach. Dlatego też rozważono wariant problemu harmonogramowania przewozów ze stałymi załadunkami z celem nadrzędnym znalezienia takiego sposobu harmonogramowania aby minimalizował on liczbę opóźnionych przewozów. Metody: Zaproponowano dwa modele, opisujące harmonogramowanie przewozów ze stałymi załadunkami. Problem ten został sformułowany poprzez model programistyczny ze zmienną czasu w ujęciu dyskretnym i ciągłym. Wyniki: Przeprowadzono symulację komputerową w celu określenie działania opracowanych modeli. Porównano wyniki pod względem jakości uzyskanego wyniku oraz niezbędnego czasu dla obliczeń. Wnioski: Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że proponowany model dyskretny może rozwiązywać problem średniej wielkości w czasie niższej niż minuta. Model oparty na czasie ciągłym uzyskał z kolei optymalizację przy małych przypadkach. Wymagało to jednak dłuższego czasu obliczeniowego. Dodatkowo nie uzyskano dla rozwiązań średniej wielkości czasu niższego od 5 minut. Dlatego też wysunięto wniosek, że model dyskretny jest lepszym w porównaniu z modelem ciągłym.(abstrakt oryginalny)

Background: Truck scheduling at cross-docking terminals has received much academic attention over the last three decades. A vast number of mixed-integer programming models have been proposed to assign trucks to dock-doors and time slots. Surprisingly, only a few models assume fixed outbound truck departures that are often applied in the less-than-truckload or small parcel and express delivery industry. To the best of our knowledge, none of these papers explore whether a discrete-time or continuous-time model formulation has a better computational performance. This paper attempts to close this research gap and tries to shed light on which type of formulation is advantageous. Therefore, a variant of the truck scheduling problem with fixed outbound departures is considered. This problem's objective is to find a feasible truck schedule that minimizes the number of delayed freight units. Methods: We propose two model formulations for the described variant of the truck scheduling problem with fixed outbound departures. Specifically, the problem is formulated as a discrete-time and a continuous-time mixed-integer programming model. Results: A computational experiment is conducted in order to assess the computational performance of the presented model formulations. We compare the discrete-time and continuous-time formulation in terms of both the solution quality and computational time. Conclusions: The computational results show that the proposed discrete-time model formulation can solve problem instances of medium size to proven optimality within less than one minute. The continuous-time model formulation, on the other hand, can solve small instances to optimality. However, it requires longer solution times than the discrete-time formulation. Furthermore, it is unable to solve medium-sized instances within a 5-minute time limit. Thus, it can be summarized that the proposed discrete-time model formulation is clearly superior to the continuous-time model formulation.(original abstract)