Purpose. The scientific paper involves formalizing the process of building a plan for the operational work of the marshalling yard in the conditions of processing carloads with dangerous goods. The developed mathematical model is implemented in the form of an intelligent planning system that will minimize both operational costs and technological risks during the work of the marshalling yard. Methodology. Based on the analysis of modern approaches to the management of transport systems under risk conditions, a mathematical model has been formed that includes the objective function of technological costs associated with all the main technological operations that are performed at the marshalling yard: reception, disbanding, form and departure of trains, accumulation of cars, processing of trains containing cars with dangerous goods, operations with local cars. In addition, the model also contains an objective function of the risk exposure, which also requires minimization in order to minimize the risk of accidents and their consequences when operating cars with dangerous goods. The model should be optimized under certain conditions that correspond to the technological features of the marshalling yard and which were formalized as a system of constraints. Optimization of the model is proposed to be carried out using methods of multiobjective optimization based on a genetic algorithm of a special type. Findings. A mathematical model is created that allows in an automated mode to build an operational plan for a marshalling yard operation with simultaneous consideration of two criteria: operational costs and risk exposure. The model was implemented as part of the created software product with the use of which the simulation was carried out. Originality. An intelligent planning technology has been developed that uses multiobjective optimization methods and allows finding a compromise solution while taking into account both the criterion of operational expenses and the risk exposure one in the conditions of handling carloads with dangerous goods. Practical value. During the simulation it was revealed that the effectiveness of the proposed technology of intelligent planning based on the developed model in comparison with the traditional planning technology is about 6.5% by the criterion of operating costs and about 8% by the criterion of the risk exposure.
Цель. В научной работе предполагается формализовать процесс построения плана оперативной работы сортировочной станции в условиях обработки вагонопотоков с опасными грузами. Разработанную математическую модель необходимо реализовать в виде системы интеллектуального планирования, которая позволит минимизировать как эксплуатационные затраты, так и технологические риски в процессе работы сортировочной станции. Методика. Проведен анализ современных подходов в моделировании процессов управления транспортными системами в условиях риска. Сформирована математическую модель, которая в своем составе содержит целевую функцию технологических расходов, связанных со всеми основными технологическими операциями, которые выполняются на сортировочной станции: прием, расформирование, формирование и отправление поездов, накопления вагонов, обработка поездов, содержащих вагоны с опасными грузами, операции с местными вагонами. Кроме того, модель также содержит целевую функцию экспозиции риска, которая также требует минимизации с целью максимального уменьшения рисков возникновения аварий и их последствий при оперировании вагонами с опасными грузами. Для оптимизации модели необходимы определенные условия, которые соответствуют технологическим особенностям работы сортировочной станции и которые были формализованы в виде системы ограничений. Оптимизацию модели предложено осуществлять с использованием методов многоцелевой оптимизации на основе генетического алгоритма специального типа. Результаты. Сформирована математическая модель, которая позволяет в автоматизированном режиме создать оперативный план работы сортировочной станции с одновременным учетом двух критериев: эксплуатационные расходы и экспозиция риска. Модель была реализована в составе созданного программного продукта, с использованием которого было проведено моделирование. Научная новизна. Разработана технология интеллектуального планирования, которая использует методы многоцелевой оптимизации и позволяет находить компромиссное решение, одновременно учитывая как эксплуатационные расходы, так и экспозиции риска в условиях обработки вагонопотоков с опасными грузами. Практическая значимость. В ходе моделирования было выявлено, что эффективность предложенной технологии интеллектуального планирования на основе разработанной модели по сравнению с традиционной технологией планирования составляет около 6,5 % по критерию эксплуатационных расходов и около 8 % по критерию экспозиции риска.
Мета. У науковій роботі передбачається формалізувати процес побудови плану оперативної роботи сортувальної станції в умовах обробки вагонопотоків із небезпечними вантажами. Розроблену математичну модель необхідно реалізувати у вигляді системи інтелектуального планування, яка дозволить мінімізувати як експлуатаційні витрати, так і технологічні ризики в процесі роботи сортувальної станції. Методика. Проведено аналіз сучасних підходів у моделюванні процесів управління транспортними системами в умовах ризику. Сформовано математичну модель, яка у своєму складі містить цільову функцію технологічних витрат, пов’язаних зі всіма основними технологічними операціями, які виконуються на сортувальній станції: приймання, розформування, формування й відправлення поїздів, накопичення вагонів, обробка поїздів, що містять вагони з небезпечними вантажами, операції з місцевими вагонами. Крім того, модель також містить цільову функцію експозиції ризику, яка також потребує мінімізації з метою максимального зменшення ризиків виникнення аварій та їх наслідків під час оперування вагонами з небезпечними вантажами. Для оптимізації моделі необхідні певні умови, які відповідають технологічним особливостям роботи сортувальної станції та які були формалізовані у вигляді системи обмежень. Оптимізацію моделі запропоновано здійснювати з використанням методів багатоцільової оптимізації на основі генетичного алгоритму спеціального типу. Результати. Сформовано математичну модель, яка дозволяє в автоматизованому режимі будувати оперативний план роботи сортувальної станції з одночасним урахуванням двох критеріїв: експлуатаційні витрати й експозиція ризику. Модель було реалізовано у складі створеного програмного продукту, з використанням якого було проведено моделювання. Наукова новизна. Розроблена технологія інтелектуального планування, яка використовує методи багатоцільової оптимізації й дозволяє знаходити компромісне рішення, одночасно враховуючи як експлуатаційні витрати, так і експозиції ризику в умовах обробки вагонопотоків із небезпечними вантажами. Практична значимість. У ході моделювання було виявлено, що ефективність запропонованої технології інтелектуального планування на основі розробленої моделі порівняно з традиційною технологією планування становить близько 6,5 % за критерієм експлуатаційних витрат і близько 8 % за критерієм експозиції ризику.
INTELLIGENT CONTROL OF MARSHALLING YARDS AT TRANSPORTATION OF DANGEROUS GOODS BASED ON MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СОРТИРОВОЧНЫМИ СТАНЦИЯМИ ПРИ ПЕРЕВОЗКАХ ОПАСНЫХ ГРУЗОВ НА ОСНОВЕ МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ УПРАВЛІННЯ СОРТУВАЛЬНИМИ СТАНЦІЯМИ ПРИ ПЕРЕВЕЗЕННЯХ НЕБЕЗПЕЧНИХ ВАНТАЖІВ НА ОСНОВІ БАГАТОЦІЛЬОВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ
2018-10-24
Science and Transport Progress ; No. 5(77) (2018); 41-52
Article (Journal)
Electronic Resource
Ukrainian
marshalling yards intelligent control , processing of cars flows with dangerous goods , multiobjective optimization интеллектуальное управление сортировочными станциями , многоцелевая оптимизация , інтелектуальне управління сортувальними станціями , багатоцільова оптимізація , обработка вагонопотоков с опасными грузами , обробка вагонопотоків із небезпечними вантажами
Metadata by SPU is licensed under CC BY 3.0
Scientific Periodicals of Ukraine | 2013
|Scientific Periodicals of Ukraine | 2018
|Engineering Index Backfile | 1930
|