Андрей Федорович Бородин, д-р техн. наук, профессор, начальник отдела технологического обеспечения автоматизированных систем и имитационного моделирования; заведующий кафедрой «Управление эксплуатационной работой и безопасностью на транспорте»
105066, Москва, ул. Новорязанская, 24
127994, Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
Andrey F. Borodin, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of Technological Support of Automated Systems and Simulation Modelling Department; Head of the Department of Management of Operational Work and Safety in Transport
105066, Moscow, 24, Novoryazanskaya St.
127994, Moscow, bldg. 9, 9, Obraztsova St.
Владимир Вигенович Прозоров, инженер 1 категории; аспирант
105066, Москва, ул. Новорязанская, 24
127994, Москва, ул. Образцова, 9, стр. 9
Vladimir V. Prozorov, 1st Category Engineer; Postgraduate
105066, Moscow, 24, Novoryazanskaya St.
127994, Moscow, bldg. 9, 9, Obraztsova St.
Введение. Задачи организации вагонопотоков в условиях возможных изменений эксплуатационной обстановки имеют три режима решения (нормативный план формирования поездов, его периодические изменения и оперативные приказы), каждому из которых присущи своя структура целевых функций, настроечные характеристики управляемых переменных и ограничений, что является предметом данной статьи.
Целью статьи является формализованная постановка задачи и поиск принципиальных методов ее решения в указанных режимах.
Материалы и методы. Использованы методы и положения теории организации вагонопотоков, теории взаимодействия станционных процессов, теории множеств, теории графов, нелинейного математического программирования. Исходные данные для решения задач организации вагонопотоков представлены в виде структурированного набора взаимосвязанных сетевых моделей среднесуточных вагонопотоков и динамических данных о дислокации вагонов. Управляемыми переменными являются множества назначений грузовых поездов и путей следования, а также признаки прикрепления вагонопотоков к назначениям поездов и назначений к путям следования. На целевую функцию налагаются инфраструктурные, логистические и ресурсные ограничения, обладающие взаимозависимостью. Целевая функция расчета плана формирования, предусматривающая минимизацию среднесуточных затрат на продвижение вагонопотока, в парадигме жизненного цикла плана формирования дополнена компонентой, учитывающей затраты на переходы между периодами действия и режимами работы системы организации вагонопотоков.
Результаты. Необходимость корректировок плана формирования оценивается на основе сопоставления балансового и нормативного наличия вагонов рабочего парка на подразделении железнодорожной сети. В зависимости от этого соотношения, с учетом возможных структуры вагонопотока и ресурсного обеспечения, принципиально определен набор стратегий поиска решений по приведению системы организации вагонопотоков к нормативному состоянию.
Обсуждение и заключение. Представленные в работе положения являются основой для дальнейшей содержательной настройки используемой экономико-математической модели расчета плана формирования методом пошагового распределения вагонопотоков по сети допустимых назначений поездов для эффективного решения рассматриваемых задач.
Introduction. The tasks of car traffic volumes operation in terms of possible changes of service conditions have three solution modes (normative train make-up plan, its periodic changes and operative orders), each of which has its own structure of objective functions, tuning characteristics of controlled variables and constraints, which is the subject of the article. The objective of the article is a formalised statement of the problem and the principal methods of its solution in these modes.
Materials and methods. The methods and provisions of the theory of car traffic volumes organisation, the theory of interaction of station processes, set theory, graph theory, and nonlinear mathematical programming are used. The initial data for solving the problems of the car traffic volumes organisation are presented in the form of a structured set of interdependent network models of average daily car traffic volumes and dynamic data on the location of cars. The controlled variables are the sets of goods train destinations and routes, as well as signs of attachment of car traffic volumes to train destinations and train destinations to routes. The objective function is subject to infrastructural, logistical and resource constraints that are interdependent. The objective function of the train make-up plan calculating provides for minimising the average daily cost of promoting car traffic. In the paradigm of the lifecycle of the car traffic volumes operation it is supplemented by a component that considers the cost of transitions between the periods of operation and operating modes of the car traffic volumes organisation system.
Results. The need for adjustments to the make-up plan is caused by a change in the flow structure or the availability of resources and is assessed based on a comparison of the working car fleet balance and normative on the railway network division. Depending on this ratio, the authors fundamentally define a set of strategies for finding solutions to normalisation the car traffic volumes organisation system.
Discussion and conclusion. The provisions presented in the article are the basis for further structural adjustment of the used economic and mathematical tools for calculating the train make-up plan by the method of step-by-step distribution of car traffic across a network of acceptable train assignments to effectively solve the defined tasks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.