About some approaches to real-time railway freight management

The methodology of constructing macroscopic models describing the process of organizing railway freight transportation in real time is presented. One of the key aspects of this methodology is the management of the intensity of freight traffic depending on the workload of stations. This functionality allows the freight transportation system to adjust the speed of trains, optimizing the intensity of freight traffic in accordance with the current situation. Dynamic traffic management helps reduce congestion, optimizes train movement processes and increases the overall efficiency of rail transportation.

Keywords

railway planning, microscopic approach, macroscopic approach, station interaction, freight flow modeling

Received

12.08.2024

Publication date

13.08.2024

Number of characters

21732

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Khachatryan N. About some approaches to real-time railway freight management // Vestnik CEMI – 2024. – V. 7. – Issue 2 [Electronic resource]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870031789-0-1 (circulation date: 01.11.2024). DOI: 10.33276/S265838870031789-0
MLA	Khachatryan, Nerses "About some approaches to real-time railway freight management." Vestnik CEMI 7.2 (2024) DOI: 10.33276/S265838870031789-0
APA	Khachatryan N. (2024). About some approaches to real-time railway freight management. Vestnik CEMI 7(2) DOI: 10.33276/S265838870031789-0

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	Введение
2	Железнодорожное движение включает в себя три важных аспекта планирования: тактическое планирование, оперативное планирование и перепланирование. Каждый из этих этапов имеет свои специфические задачи и цели, которые способствуют эффективному и безопасному движению поездов в железнодорожной сети. Тактическое планирование в железнодорожной отрасли охватывает долгосрочную перспективу. Это включает создание расписания и маршрутов поездов на длительный период, часто на несколько месяцев или даже год вперед. В фокусе тактического планирования – оптимизация использования инфраструктуры, определение временных окон для поездов и выделение ресурсов, таких как платформы и пути. Оперативное планирование, напротив, связано с планированием в краткосрочной перспективе, ближе к моменту отправления поездов. На этом уровне формируются окончательные детали маршрутов, включая точное время отправления и прибытия, управление платформами и другими ресурсами. Оперативное планирование может содержать такие элементы, как учет текущего состояния сети, возможные задержки и дополнительные требования к ресурсам. Перепланирование нацелено на реакцию на изменения и отклонения от первоначального расписания. Это процесс в реальном времени, который включает в себя перераспределение ресурсов, учет возможных задержек, а также решение конфликтов между поездами. Перепланирование может быть вызвано различными факторами, такими как технические сбои, аварии, изменения в спросе или другие непредвиденные обстоятельства. Вместе эти три уровня обеспечивают эффективное и гибкое управление железнодорожным движением, позволяя адаптироваться к различным сценариям и обеспечивать безопасность и эффективность перевозок [22; 34].
3	Существуют два различных подхода к железнодорожному планированию: микроскопический и макроскопический. Микроскопический подход формирует последовательность поездов на сегментах железнодорожной сети. При этом сами поезда описываются бинарными переменными, а время входа и выхода каждого поезда на каждом сегменте – непрерывными. Железнодорожная сеть в этом случае явно состоит из сегментов, а узлы между сегментами (перекрестки, точки пересечения, станции и т. д.) моделируются неявно. Макроскопический подход моделирует станции в явном виде, а сегменты между ними неявно. Бинарные переменные определяют в каком порядке поезда входят и выходят со станций, и в соответствии с этим непрерывные переменные указывают, когда поезд прибывает на соответствующие станции и пути и покидает их.
4	Микроскопический подход применяется для анализа конкретных сценариев, где важны детали движения поездов и характеристики каждого сегмента. Он эффективен при моделировании ситуаций с высокой степенью разветвленности и сложности, хорошо подходит для железнодорожных сетей с множеством перекрестков, разветвлений и сложных структур. Этот подход как правило применяется при тактическом планировании.

Readers community rating: votes 0

1. Давыдов, Б. И. Оптимальное регулирование движения грузовых поездов в условиях возникновения отказов / Б. И. Давыдов // Экономика железных дорог. – 2004. – № 2. – С. 62–67.

2. Тулупов, Л. П. Многофакторное оперативное нормирование времени выполнения технологических процессов / Л. П. Тулупов, Ян Юйлиан // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. – 1997. – № 5. – С. 20–24.

3. Хачатрян, Н. К. Динамические модели организации грузопотока на железнодорожном транспорте / Н. К. Хачатрян, Л. А. Бекларян // Экономика и математические методы. – 2019. – Т. 55, № 3. – С. 62–73.

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

5. 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. – Т. 13, № 1. – С. 59–70.

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

7. Хачатрян, Н. К. Моделирование процесса организации железнодорожных грузоперевозок: монография / Н. К. Хачатрян. – Москва: МАКС Пресс, 2023. – 168 с.

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

9. Хачатрян, Н. К. Основные проблемы железнодорожного транспорта России и пути их решения. / Н. К. Хачатрян // Вестник ЦЭМИ – 2024. – Т.7, вып. 1. – URL : https://cemi.jes.su/s265838870030610-4-1/ (дата обращения: 10.06.2024).

10. Юсипов, Р. А. Оперативное нормирование технологических операций / Р. А. Юсипов // Железнодорожный транспорт. – 2001. – № 8. – С. 61– 63.

11. Acuna-Agost, R. A MIP-based local search method for the railway rescheduling problem / R. Acuna-Agost, P. Michelon, D. Feillet, S. Gueye // Networks. – 2011. – Vol. 57, № 1. – P. 69–86.

12. Benders, J. Partitioning procedures for solving mixed-variables programming problems / J. Benders // Numerische Mathematik. – 1962. – Vol. 4. – P. 238–252.

13. Caimi, G. A model predictive control approach for discrete-time rescheduling in complex central railway station approach / G. Caimi, M. Fuchsberger, M. Laumanns, M. Lüthi // Computers & Operations Research. – 2012. – Vol. 39, № 11. – P. 2578–2593.

14. Caimi, G. R. A new resource-constrained multicommodity flow model for conflict-free train routing and scheduling / G. Caimi, F. Chudak, M. Fuchsberger, M. Laumanns, R. Zenklusen // Transportation Science. – 2011. –Vol. 45, № 2. – P. 212–227.

15. Corman, F. A tabu search algorithm for rerouting trains during rail operations / F. Corman, A. D’Ariano, D. Pacciarelli, M. Pranzo // Transportation Research. Part B. – 2010 – Vol. 44, № 1. – P. 175–192.

16. Corman, F. Dispatching and coordination in multi-area railway traffic management / F. Corman, A. D’Ariano, D. Pacciarelli, M. Pranzo// Computers & Operations Research. – 2014. – Vol. 44. – P. 146–160.

17. Corman, F. Optimal inter-area coordination of train rescheduling decisions / F. Corman, A. D’Ariano, D. Pacciarelli, M. Pranzo // Transportation Research. Part E: Logistics and Transportation Review – 2012. – Vol. 48, № 1. – P. 71–88.

18. D’Ariano, A. An advanced real-time train dispatching system for minimizing the propagation of delays in a dispatching area under severe disturbances / A. D’Ariano, M. Pranzo // Networks and Spatial Economics. – 2009. – Vol. 9. – P. 63–84.

19. D’Ariano, A. Reordering and local rerouting strategies to manage train traffic in real-time / A. D’Ariano, F. Corman, D. Pacciarelli, M. Pranzo // Transportation Science. – 2008. – Vol. 42, № 4. – P. 405–419.

20. Dessouky, M. An exact solution procedure to determine the optimal dispatching times for complex rail networks / M. Dessouky, Q. Lu, J. Zhao, R. Leachman // IIE Transactions. – 2006. – Vol. 38, № 2. – P. 141–152.

21. Higgins, A. Optimal scheduling of trains on a single line track / A. Higgins, E. Kozan, L. Ferreira // Transportation Research. Part B: Methodological. – 1996. – Vol. 30, № 2. – P. 147–161.

22. Keita, Kaba. A Benders’ decomposition for the real-time Railway Traffic Management Problem / K. Keita, P. Pellegrini, J. Rodriguez // 7th International Conference on Railway Operations Modelling and Analysis (RailLille 2017). – Lille, 2017. – 19 p.

23. 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.

24. Khachatryan, N. K. Bifurcation in the model of cargo transportation organization / N. K. Khachatryan // Advances in Systems Science and Applications. – 2022. – Vol. 22, № 4. – P. 79–91.

25. Khachatryan, N. K. Modeling the process of cargo transportation between node stations / N. K. Khachatryan // International Journal of Applied Mathematics. – 2021. – Vol. 34, № 6. – P. 1223–1235.

26. Khachatryan, N. K. Model for organization cargo transportation at resource restrictions / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan., A. S. Akopov // International Journal of Applied Mathematics. – 2019. – Vol. 32, № 4. – 627–640.

27. 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. – №1. – P. 25–35.

28. Khachatryan, N. K. Study of flow dynamics in the model of cargo transportation organization between node stations / N. K. Khachatryan // International Journal of Applied Mathematics. – 2020. – Vol. 33, № 5. – P. 937–949.

29. Khachatryan, N. K. Synchronization of Inbound and Outbound Flows at Stations in the Model of Freight Transportation Organization / N. K. Khachatryan // Advances in Systems Science and Applications. – 2024. – Vol. 24. – № 1. – P. 82–94.

30. Khachatryan, N. K. Traveling wave type solutions in dynamic transport models / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan // Functional Differential Equations. – 2006. – Vol. 13, № 2. – P. 125–155.

31. Lusby, R. A set packing inspired method for real-time junction train routing / R. Lusby, J. Larsen, M. Ehrgott, D. Ryan // Computers & Operations Research. – 2012. – Vol. 40, № 3. – P. 713–724.

32. Pellegrini, P. Recife-milp: An effectivemilp-based heuristic for the real-time railway traffic management problem / P. Pellegrini, G. Marli`ere, R. Pesenti, J. Rodriguez // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2015. – Vol. 16, № 5. – P. 2609–2619.

33. Sahin, I. Railway traffic control and train scheduling based on intertrain conflict management / I. Sahin // Transportation Research. Part B: Methodological. – 1999. – Vol. 33, № 7. – P. 511–534.

34. Törnquist, J. Computer based decision support for railway traffic scheduling and dispatching: A review of models and algorithms / J. Törnquist // In 5th Workshop on Algorithmic Methods and Models for Optimization of Railways (ATMOS 2005). Open Access Series in Informatics (OASIcs). – 2005. – Vol. 2. – P. 1–23.