Overview of dynamic models of cargo transportation organization based on the interaction of neighboring stations

This article provides an overview of dynamic models of the organization of railway freight transportation, in which the cargo flow is formed on the basis of the interaction of neighboring stations. Several configurations of a section of the railway network are considered and two approaches to the organization of the cargo transportation process are proposed, depending on the demand for them.

Keywords

organization of cargo transportation, control system, differential equations, nonlocal constraints, flow intensity

Received

24.12.2021

Publication date

31.12.2021

Number of characters

15635

Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Khachatryan N. Overview of dynamic models of cargo transportation organization based on the interaction of neighboring stations // Vestnik CEMI – 2021. – Issue 3-4 [Electronic resource]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870017987-8- (circulation date: 16.04.2024).
MLA	Khachatryan, Nerses "Overview of dynamic models of cargo transportation organization based on the interaction of neighboring stations." Vestnik CEMI 3-4 (2021) DOI: 10.33276/S265838870017987-8
APA	Khachatryan N. (2021). Overview of dynamic models of cargo transportation organization based on the interaction of neighboring stations. Vestnik CEMI (3-4) DOI: 10.33276/S265838870017987-8

100 rub.

When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.


1	Одной из главных отраслей народного хозяйства является транспорт, который выполняет связующую, коммуникационную и обеспечивающую функции. Транспорт играет важную роль в экономике страны. Он обеспечивает скоординированную работу всех отраслей экономики. Развитие транспорта является важнейшим условием модернизации экономики и предполагает оптимальное планирование сетей, улучшение организации движения и решение ряда других задач с использованием математических моделей.
2	Математические модели, применяемые для анализа транспортных сетей, разнообразны по решаемым задачам, математическому аппарату, используемым данным и степени детализации описания движения. Основываясь на функциональной роли моделей, т.е. на тех задачах, для решения которых они применяются, можно условно выделить три основных класса: прогнозные, имитационные и оптимизационные модели [1].
3	Прогнозные модели позволяют определить, какими будут транспортные потоки в сети при известных геометрии и свойств транспортной сети. Прогноз загрузки транспортной сети включает в себя расчет усредненных характеристик движения, таких как объемы межрайонных передвижений, интенсивность потока, распределение транспортных средств по путям движения и др. При помощи таких моделей можно прогнозировать последствия изменений в транспортной сети или в размещении объектов.
4	Имитационное моделирование ставит своей целью воспроизведение всех деталей движения, при этом усредненные значение потоков и распределение по путям считаются известными и служат исходными данными для этих моделей. Таким образом, прогноз потоков и имитационное моделирование являются дополняющими друг друга направлениями [2].
5	Существует множество моделей для оптимизации функционирования транспортных сетей. С их помощью решаются задачи оптимизации маршрутов перевозок, выработки оптимальной конфигурации сети и др. [3-6].
6	По способу описания транспортных потоков все модели транспортных сетей можно разбить на классы: 1) аналоги, 2) следование за лидером, 3) вероятностные.
7	В моделях-аналогах движение транспортного средства уподобляется какому-либо физическому потоку (гидро- и газодинамические модели) [2, 7, 8].
8	В моделях следования за лидером существенно предположения о наличие связи между перемещением ведомого и головного транспортного средства [9].
9	В вероятностных моделях транспортный поток рассматривается как результат взаимодействия транспортных средств на элементах транспортной сети. В связи с жестким характером ограничений сети и массовым характером движения в транспортном потоке складываются отчетливые закономерности формирования очередей, интервалов, загрузок по полосам дороги и т.п. Эти закономерности носят существенно стохастический характер [10].
10	Одним из наиболее востребованных для грузоперевозок видов транспорта в России является железнодорожный. Публикации, посвященные железнодорожной логистике, по типу исследуемых задач можно разбить на следующие группы [11]: стратегические задачи проектирования инфраструктуры железнодорожной сети (проектирование сети, расположения обгонных линий, средств эксплуатации железнодорожных объектов); задачи планирования расписаний и маршрутов грузоперевозок; стратегические задачи управления парком локомотивов и вагонов.

1. Швецов, В. И. Математическое моделирование транспортных потоков / В. И. Швецов // Автоматика и телемеханика. – 2003. – № 11. – С. 3–46.

2. Гасников, А. В. Введение в математическое моделирование транспортных потоков / А. В. Гасников, С. Л. Кленов, Е. А. Нурминский Н.Б. [и др.] ; под. редакцией А.В. Гасникова. – 2-е изд. – Москва: МЦНМО, 2013. – 427 с.

3. Галабурда, В. Г. Оптимальное планирование грузопотоков / В. Г Галабурда. – М.: Транспорт, 1985. – 256 с.

4. Стенбринк, П. А. Оптимизация транспортных сетей / П. А. Стенбринк; Пер. с англ. Е. М. Васильевой, В. В. Космина. – Москва: Транспорт, 1981. – 320 с.

5. Оптимизация планирования и управления транспортными системами / [В. Н. Лившиц, Е. М. Васильева, Г. А. Бородянский и др.]; Под ред. В. Н. Лившица. - М. : Транспорт, 1987. – 207 с.

6. Leventhal, T. A Column Generation Algorithm for Optimal Traffic Assignment / T. Leventhal, G. L. Nemhauser, L. Jr. Trotter // Transportation Science. – 1973. – No. 7. – P. 168–176.

7. Daganzo, C. F. The cell transmission model: A dynamic representation of highway traffic consistent with the hydrodynamic theory/ C. F. Daganzo // Transportation Research. B. – 1994. – 28. – p. 269–287.

8. Daganzo, C. F. The cell transmission model. Part II: Network traffic / C. F. Daganzo // Transportation Research. B – 1995. – 29B, no. 2. – p. 79–93.

9. Brackstone, M. Car following: A historical review / M. Brackstone, M. McDonald // Transportation Research. F. – 1999. – 2, 181–196.

10. Solomon, H. Nonhomogeneous Poisson fields of Random Lines with Applications to Traffic Flow / H. Solomon, P. Wang // Proceedings of the Sixth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. – 1972. – Vol. 3. – P. 383–400.

11. Лазарев, А. А. Теория расписаний. Задачи железнодорожного планирования / А. А. Лазарев, Е. Г. Мусатова, Е. Р. Гафаров, А . Г. Кварацхелия. — Москва: ИПУ РАН, 2012. — 92 с.

12. Beklaryan, L. A. Traveling Wave Type Solutions in Dynamic Transport Models / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan // Functional Differential Equations. – 2006. – V. 13, no. 2. – p. 125–155.

13. Бекларян, Л. А. Об одном классе динамических моделей грузоперевозок / Л. А. Бекларян, Н. К. Хачатрян // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2013. – Том 53, №10. – с. 1649-1667.

14. Хачатрян, Н. К. Динамическая модель организации грузоперевозок при ограниченности емкостей перегонных путей / Н. К. Хачатрян // Бизнес Информатика. – 2013. – №4. – с.62-68.

15. Khachatryan, N. K. Model for Organizing Cargo Transportation with an Initial Station of Departure and a Final Station of Cargo Distribution / N. K. Khachatryan, A. S. Akopov // Business Informatics. – 2017. – No. 1. – P. 25–35.

16. Khachatryan, N. K. About Quasi-Solutions of Traveling Wave Type in Models for Organizing Cargo Transportation / N. K. Khachatryan, A. S. Akopov, F. A. Belousov // Business Informatics. – 2018. – 1 (43). – p. 61–70.

17. Хачатрян, Н. К. Исследование динамики емкостей перегонов в модели организации грузоперевозок между двумя узловыми станциями / Н. К. Хачатрян, Г. Л. Бекларян, С. В. Борисова, Ф. А. Белоусов // Бизнес-информатика. – 2019. – Том 13, № 1. – с. 59-70.

18. Beklaryan, Levon A. Model for organization cargo transportation at resource restrictions / Levon A. Beklaryan, Nerses K. Khachatryan, Andranik S. Akopov.// International Journal of Applied Mathematics. – 2019. – Vol.32, N4. – p.627-640.

19. Хачатрян Н. К. Исследование динамики потока в модели организации грузоперевозок по круговой цепочке станций / Н. К. Хачатрян, Л. А. Бекларян // Экономика и математические методы. – 2021. - Т. 57. - №1. - С. 83-91.

20. Khachatryan, Nerses K. Modeling the process of cargo transportation between node stations / Nerses K. Khachatryan // International Journal of Applied Mathematics. – 2021. – Vol.34, N6.