Формування моделі ризику в задачі забезпечення дотримання строку доставлення вантажів в умовах невизначеності з використанням теорії нечітких множин і теорії Демпстера-Шафера
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v29i2.307765Ключові слова:
дотримання строку доставлення вантажів, прогнозний строк затримки вагона, теорія Демпстера-Шафера, автоматизація керування технічною станцією, невизначеність, функція щільності ризикуАнотація
Забезпечення своєчасного доставлення вантажів є ключовим моментом у процесі перевезень, значну роль у цьому питанні відіграють залізничні технічні станції, оскільки вони керують процесом обробки вагонопотоків. Складність вирішення цієї проблеми обумовлена наявністю безлічі факторів невизначеності, які можуть впливати на процес прийняття рішень. Традиційні методи керування ускладнюють їх оцінювання та облік при прийнятті управлінських рішень. Стаття присвячена проблемі оцінювання ризиків недотримання строків доставлення вантажів залізничним транспортом і необхідності розроблення сучасних моделей для її вирішення.
У рамках дослідження було запропоновано методологію та модель для оцінювання ризику запізнення вагонів із використанням теорій нечітких чисел і Демпстера-Шафера, що дає змогу враховувати варіабельність і невизначеність у прогнозах. Проаналізовано фактори невизначеності, які можуть ускладнювати процеси обробки та формування поїздів, а також параметри вагонів, які необхідно враховувати для мінімізації ризиків і зниження фінансових втрат залізничних перевізників.
Стаття пропонує методику обчислення очікуваного ризику, що ґрунтується на інтеграції різних значень часу запізнення та пов'язаних із ними наслідків. Також розроблено модель для комбінування інформації про час запізнення з різних джерел, що сприяє підвищенню точності прогнозів та ефективності оперативного планування.
У висновках зазначено про важливість запропонованої моделі для автоматизації процесу керування технічними та сортувальними станціями, що дасть змогу мінімізувати затримки в доставленні вантажів і знизити обсяги виплат штрафів залізничними підприємствами.
Посилання
Zheng Ch., Shen Y., Ma J., Gui L., Zhang Ch. Robust Optimization of Transport Organization for China Railway Express. Applied Sciences. 2024. 14(1). 137.
Licciardello R., Adamko N., Deleplanque S., Hosteins P., Liu R., Peterson A., Wahlborg M., Zat’Ko M., Pellegrini P. Integrating yard, network and optimisation models towards real-time optimisation of rail freight yard operations. Scienza e tecnica. 2020. 6. P. 417–440.
Dimitrov L., Purgic S., Tomov P., Todorova M. Approach for Development of Real-Time Marshalling Yard Management System. 2018 International Conference on High Technology for Sustainable Development (HiTech). 2018.
Trafikverket. Real-Time Yard Management: D2.1 Description of automation optimization requirements and capabilities of decision making process in Marshalling yards and Terminals. Shift2Rail Joint Undertaking. 2017. 73 p.
Tomov P., Purgic S., Dimitrov L., Todorova M. Optimization of the Wagons Sorting Process for Needs of Real-Time Marshalling Yard Management System. II International Conference on High Technology for Sustainable Development (HiTech). 2019.
Пархоменко Л. О., Прохоров В. М., Калашнікова Т. Ю., Овсянніков Д. О. Формування моделі управління пріоритетністю обробки вагонів на технічних станціях в умовах невизначеності. Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 2024. № 1. С. 45–54.
Surathong S., Auephanwiriyakul S., Theera-Umpon N. Incorporating fuzzy sets into dempster-shafer theory for decision fusion. JP Journal of Heat and Mass Transfer. 2018. 15(Special Issue 3). P. 299-309.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.