Формування моделі управління пріоритетністю обробки вагонів на технічних станціях в умовах невизначеності
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v29i1.300904Ключові слова:
дотримання терміну доставки вантажів, пріоритетність обробки вагонів, автоматизація управління технічною станцією, невизначеність, нейромережева модельАнотація
Забезпечення своєчасної доставки вантажів є ключовим моментом перевізного процесу і вирішальну роль в цьому питанні повинні грати залізничні технічні станції, так як саме вони керують процесом обробки вагонопотоків. Складність вирішення цієї проблеми полягає в наявності низки факторів невизначеностей, які мають потенційний вплив на процес прийняття рішень, але згідно до традиційних технологій управління їх взагалі дуже важко оцінити, а тим паче врахувати при прийнятті управлінських рішень. Стаття присвячена проблемі ідентифікації факторів, які необхідно першочергово враховувати при прийнятті рішень, з цією метою було запропоновано модель визначення пріоритетності обробки вагонів на залізничних технічних станціях з метою подальшої автоматизації процесу управління. Були проаналізовані як фактори невизначеності, що можуть ускладнювати процеси обробки та формування поїздів та їх просування залізничною мережею, так і параметри вагонів, за якими доцільно визначати пріоритетність обробки вагонів з метою забезпечення своєчасної доставки вантажів та зменшення збитків залізничних перевізників. Стаття пропонує рішення у вигляді нейромережевої моделі, спеціально розробленої для визначення пріоритетності обробки вагонів. Основні функціональні блоки моделі включають в себе вхідний шар, що враховує різні фактори, такі як затримка, залишковий час, величина штрафу тощо. Приховані шари обчислюють взаємодію цих факторів, а вихідний шар генерує оцінки пріоритету для кожного вагона. Модель класифікує вагони за чотирма класами пріоритетності: звичайний, середній, високий та винятковий і визначає величину абсолютного пріоритету. Такий підхід дозволяє максимально точно прогнозувати чутливість процесу обробки вагонів до керуючих дій з метою забезпечення для максимальної кількості вагонів можливості "наздогнати" графік та уникнути штрафних санкцій. Висновок статті вказує на важливість розробленої моделі для подальшої автоматизації процесу управління технічними станціями з метою уникнення затримок у доставці вантажів та штрафних санкцій.
Посилання
Shuib A., Alwadood Z. A Railway Rescheduling Мodel with Priority Setting. Pertanika Journal of Science & Technology. 2017. 25(2). P. 649–660.
McCartney S., Stittle J.‘Failing to deliver’-the privatized British rail freight industry. Public Money & Management. 2013. 33(5). P. 321–328.
https://doi.org/10.1080/09540962.2013.817115
Guo C., Li S. Optimizing operation of delivering and fetching wagons at a railway station with mixedshaped goods operation sites. PLoS ONE. 2022. 17(1):e0263029. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263029
Guo CJ. Multi-objective optimization model and algorithm for scheme of placing-in and taking-out of wagons in branch-shaped freight operation sites. China Railway Science. 2017. 38(1). P. 138–143.
Guo CJ. Research on optimization of formulation for shunting operation plan of placing-in and taking out wagons based on phase plan. Journal of the China Railway Society. 2019. 41(10). P. 10–16.
Wolpert D.H. Stacked generalization. Neural Networks. 1992. 5(2). P.241–259.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.