Удосконалення технології управління місцевою роботою дільниці в умовах невизначеності на основі робастної оптимізації

Анотація

У статті розглянуто удосконалення технології управління місцевою роботою залізничних дільниць в умовах невизначеності, що важливо для підвищення ефективності вантажних перевезень. Сучасні методи планування часто базовані на середньодобових даних і не враховують коливань, отже, ефективність управління місцевою роботою може суттєво знижуватися через недостатнє врахування динаміки перевезень. Метою статті є розроблення нової методики планування роботи збірних поїздів з урахуванням невизначеностей, що дасть змогу підвищити точність і надійність планування. Для цього пропонують використовувати робастну оптимізацію, яка забезпечує стійкість рішень до змінюваних умов шляхом застосування принципу мінімаксу. Цей підхід дає змогу створювати надійні плани, які ефективно функціонують навіть у разі значних відхилень від очікуваних умов. У статті проаналізовано результати моделювання, що було проведено за допомогою розробленої процедури оптимізації з застосуванням математичного апарата генетичних алгоритмів, реалізовану в середовищі MATLAB. Моделювання підтвердило ефективність запропонованого підходу. Водночас результати дослідження показують, що для досягнення ще більших результатів доцільно враховувати статистичні дані про коливання обсягів місцевої роботи на станціях. Для цього пропонують інтегрувати стохастичну складову в модель робастної оптимізації, яка дає змогу краще враховувати варіації в обсягах перевезень і забезпечує більш точні рішення. Це може суттєво покращити ефективність планування, зменшити витрати і підвищити загальну ефективність управління залізничними перевезеннями. Отже, запропоновані методи відкривають нові можливості для вдосконалення технологій управління місцевою роботою на залізниці, забезпечуючи більш надійні та економічні рішення в умовах невизначеності.