Исследование динамики потока в модели организации грузоперевозок по круговой цепочке станций

 
Код статьиS042473880013024-5-1
DOI10.31857/S042473880013024-5
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: Заместитель директора по научной работе, ЦЭМИ РАН
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт РАН
Адрес: Москва, РФ
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 57 Номер 1
Страницы83-91
Аннотация

Статья посвящена построению и исследованию модели организации железнодорожных грузоперевозок по круговой цепочке станций. Каждая станция характеризуется определенным числом путей, каждый из которых в произвольный момент времени может быть задействован, а также эффективностью их использования.  Движение грузопотока осуществляется с помощью двух технологий. Первая технология основана на взаимодействии соседних станций и задает интенсивность потока между ними в зависимости от соотношения свободных путей на них и нормативного коэффициента, характеризующего пропускную способность перегонов (участков железнодорожной линии между станциями) и технические характеристики железнодорожного подвижного состава, осуществляющего перевозки.  Ее дополняет вторая технология, задача которой заключается в том, чтобы в полной мере использовать пропускную способность станций, которая выражается количеством перевозимого груза за единицу времени в зависимости от загруженности станций и эффективности использования путей. Такая модель описывается системой дифференциальных уравнений с разрывными правыми частями. Аналитическое решение такой системы крайне затруднительно, поэтому, она была исследована численно. Приведены результаты численного исследования указанной системы, основная цель которых является определение динамики грузопотока, а также изучение ее зависимости от параметров модели, характеризующих пропускную способность станций и перегонов, а также от загруженности станций в начальный момент времени.

Ключевые словаорганизация железнодорожных грузоперевозок, интенсивность грузопотока, дифференциальные уравнения, численное решение, стационарный поток.
Источник финансированияРабота выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках проектов №19-01-00147 и №19-010-00958.
Получено25.03.2021
Дата публикации29.03.2021
Кол-во символов24824
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 513

Оценка читателей: голосов 0

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

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

3. Гасников А.В., Кленов С.Л., Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б. (2013). Введение в математическое моделирование транспортных потоков. Под ред. Гасникова А.В. М.: МЦНМО.

4. Иносэ Х., Хамада Т. (1983). Управление дорожным движением. М.: Транспорт.

5. Сухинова А.Б., Трапезникова М.А., Четверушкин Б.Н., Чубарова Н.Г. (2009). Двумерная макроскопическая модель транспортных потоков // Математическое моделирование. Т. 21. № 2. С. 118–126.

6. Швецов В.И. (2003). Математическое моделирование транспортных потоков // Автоматика и телемеханика. № 11. С. 3–46.

7. Bando M., Hasebe K., Nakayama A., Shibata A., Sugiyama Y. (1995). Dynamical model of tra?c congestion and numerical simulation // Physical Review. E. Vol. 51. P. 1035–1042.

8. Bar-Gera H. (2002). Origin-based algorithm for the traffic assignment problem// Transportation Science. Vol. 36. No. 4. P. 398–417.

9. Beklaryan L.A., Khachatryan N.K. (2006). Traveling Wave Type Solutions in Dynamic Transport Models // Functional Differential Equations. Vol. 13. No. 12. P. 125–155.

10. Beklaryan Levon A., Khachatryan Nerses K., Akopov Andranik S. (2019). Model for organization cargo transportation at resource restrictions// International Journal of Applied Mathematics. Vol. 32. No. 4. P. 627-640.

11. Brackstone M., McDonald M. (2000). Car following: A historical review // Transportation Research. F. Vol. 2. P. 181–196.

12. Carrothers G. A. P. (1956). An historical review of the gravity and potential concepts of human interaction // J. American Instit. Planners. Vol. 22. P. 94–102.

13. Chowdhury D., Santen L., Schadschneider A. (2000). Statistical physics of vehicular tra?c and some related systems // Physics Reports. Vol. 329. P. 199–329.

14. Cremer M., Ludwig J. (1986). A fast simulation model for tra?c ?ow on the basis of Boolean operations // Mathematics and Computers in Simulation. Vol. 28. P. 297–303.

15. Daganzo C. F. (1994). The cell transmission model: A dynamic representation of highway tra?c consistent with the hydrodynamic theory // Transportation Research. B. Vol. 28. P. 269–287.

16. Daganzo C. F. (1995). The cell transmission model, Part II: Network tra?c // Transportation Research. B. Vol. 29. P. 79–93.

17. Fotheringham A. S. (1983). A new set of spacial-interaction models: the theory of competing destinations // Environment and Planning. A. Vol. 15. P. 15–36.

18. Fotheringham A. S. (1986). Modelling hierarchical destination choice // Environment and Planning. A. Vol. 18. P. 401–418.

19. Harris B., Wilson A. G. (1978). Equilibrium values and dynamics of attractiveness terms in production-constrained spatial-interaction models // Environment and Planning. A. Vol. 10. P. 371–388.

20. Helbing D., Treiber M. (1998). Gas-kinetic-based tra?c model explaining observed hysteretic phase transition // Physical Review Letters. Vol. 81. P. 3042–3045.

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

22. Khachatryan N.K., Akopov A.S., Belousov F.A. (2018). About Quasi-Solutions of Traveling Wave Type in Models for Organizing Cargo Transportation // Business Informatics. No. 1 (43). P. 61–70.

23. Leventhal T., Nemhauser G.L., Trotter L. (1973) A column generation algorithm for optimal traffic assignment // Transportation Science. No 7. P. 168–176.

24. Lo H.K., Chen A. (2000) Traffic equlibrium problem with route-specific costs: formulation and algorithms// Transportation Research. B. Vol. 34. No 6. P. 493–513.

25. Nelson P. (1995). A kinetic model of vehicular tra?c and its associated bimodal equilibrium solutions // Transport Theory and Statistical Physics. Vol. 24. P. 383–409.

26. Popkov Yu. S. (1995). Macrosystems theory and its applications. Berlin: Springer Verlag.

27. Prigogine I., Herman R. (1971). Kinetic Theory of Vehicular Tra?c. N.Y.: Elsevier.

28. Shvetsov V.I. (2009) Algorithms for distributing traffic flows// Automation and Remote Control. Vol. 70. No 10, P. 1728–1736.

29. Spiess H., Florian M. (1989). Optimal strategies: a new assignment model for transit networks // Transportation Research. B. Vol. 23. P. 83–102.

30. Treiber M., Hennecke A., Helbing D. (2000). Congested tra?c states in empirical observations and microscopic simulations // Physical Review. E. Vol. 62. P. 1805–1824.

31. Wilson A. G. (1971). A family of spatial interaction models and associated developments // Environment and Planning. A. Vol. 3. P. 255–282.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх