Управління вагонопотоками на міжнародних залізничних маршрутах і шляхи підвищення ефективності
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v29i4.320428Ключові слова:
управління вагонопотоками, оптимізація залізничної логістики, пропускна спроможність прикордонних станцій, планування графіка руху поїздів, вантажні залізничні перевезення, міжнародні транспортні коридори, інтеграція інформаційних систем у залізничний транспорт, обробка вагонопотоків, оптимізація руху вантажних потягів, моделювання залізничних операційАнотація
Розглянуто проблеми управління вагонопотоками на міжнародних залізничних маршрутах: оптимізацію процесів транспортування з урахуванням технічних, організаційних та інфраструктурних факторів. Запропоновано універсальну математичну модель, яка враховує час простою вагонів, витрати локомотивогодин, митні процедури і витрати на пальне. Проаналізовано ефективність застосування різних математичних методів, таких як лінійне програмування, генетичні алгоритми та методи прогнозування. У статті надано практичні рекомендації з удосконалення управлінських процесів і зменшення затримок за перевезень. Результати сприяють підвищенню ефективності залізничних вантажних перевезень і покращенню міжнародної логістики.
Посилання
Modeling and Optimization of International Rail Freight Transport Flows Using Linear Programming / J. Novak et al. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2020. Vol. 136. P. 101922. URL: https://doi.org/10.1016/j.tre.2020.101922 (date of access: 10.11.2024).
Digital Technologies for Cross-Border Railway Operations Management / M. Bergmann et al. Procedia Computer Science. 2021. Vol. 181. P. 563–570. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.02.154 (date of access: 10.11.2024).
Optimization Approaches for Rail Freight Transport: Addressing Border Delays / T. Rodrigues et al. Journal of Rail Transport Planning & Management. 2019. Vol. 9. No. 2. P. 72–83. URL: https://doi.org/10.1016/j.jrtpm.2018.12.002 (date of access: 10.11.2024).
Impact of Infrastructure Constraints on International Freight Rail Transport / F. Chen et al. Transportation Research Procedia. 2022. Vol. 63. P. 350–359.URL: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.06.042 (date of access: 10.11.2024).
The Role of Machine Learning in Railway Traffic Flow Optimization / K. Müller et al. Expert Systems with Applications. 2023. Vol. 209. P. 118092. URL: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.118092 (date of access: 10.11.2024).
Рибальченко Л. І. Визначення цільової функції оптимізації використання порожнього парку вагонів. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2012. Вип. 6/3 (60). С. 25-27.
Рибальченко Л. І., Франковський Д. В. Оптимізація використання порожніх вагонів в умовах дефіциту рухомого складу. Зб. наук. праць УкрДАЗТ. Харків: УкрДАЗТ, 2014. Вип. 145. С. 69-72.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
