Об общей постановке задачи формирования расписания грузоперевозок и способах ее решения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Формулируется новая математическая модель движения по транспортной сети, представляемой неориентированным мультиграфом. Движение между вершинами мультиграфа предполагается возможным в заранее определенные промежутки времени. Предлагается критерий оптимальности расписания грузоперевозок, содержащий в себе помимо временн´ых характеристик перевозок их стоимость, также используется количество недоставленных грузов. Задача поиска оптимального расписания формулируется в виде задачи смешанного целочисленного линейного программирования. Предлагаются различные варианты алгоритма поиска приближенного решения в поставленной задаче. Рассматриваются наглядные примеры.

Об авторах

А. Н Игнатов

Московский авиационный институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexei.ignatov1@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. Mor A., Speranza M.G. Vehicle routing problems over time: a survey // Quart. J. Oper. Res. 2020. V. 18. No. 2. P. 129-149.
  2. Vidal T., Crainic T.G., et. al. A unified solution framework for multi-attribute vehicle routing problems // Eur. J. Oper. Res. 2014. V. 234. No. 3. P. 658-673.
  3. Boctor F.F., Laporte G., Renaud J. Heuristics for the traveling purchaser problem // Comput. Oper. Res. 2003. V. 30. No. 4. P. 491-504.
  4. Cacchiani V., Caprara A., Toth P. A column generation approach to train timetabling on a corridor // 4OR. 2008. V. 6. No. 2. P. 125-142.
  5. Gao Yu., Kroon L., et. al. Three-stage optimization method for the problem of scheduling additional trains on a high-speed rail corridor // Omega. 2018. V. 80. P. 175-191.
  6. Mu S., Dessouky M. Scheduling freight trains traveling on complex networks // Transport. Res. Part B: Methodologic. 2011. V. 45. No. 7. P. 1103-1123.
  7. Forsgren M., Aronsson M., Gestrelius S. Maintaining tracks and traffic flow at the same time // J. Rail Transport Planning Management. 2013. V. 3. No. 3. P. 111-123.
  8. Sama M., D'Ariano A., et. al. A variable neighbourhood search for fast train scheduling and routing during disturbed railway traffic situations // Comput. Oper. Res. 2017. V. 78. P. 480-499.
  9. Meng L., Zhou X. Simultaneous train rerouting and rescheduling on an N-track network: A model reformulation with network-based cumulative flow variables // Transport. Res. Part B: Methodologic. 2014. V. 67. P. 208-234.
  10. Lazarev A.A., Musatova E.G. The problem of trains formation and scheduling: Integer statements // Autom. Remote Control. 2013. V. 74. No. 12. P. 2064-2068.
  11. Архипов Д.И., Лазарев А.А. Минимизация максимального взвешенного временного смещения доставки заказов между двумя железнодорожными станциями // АиТ. 2016. № 12. С. 3-25.
  12. Буянов М.В., Иванов С.В. и др. Развитие математической модели управления грузоперевозками на участке железнодорожной сети с учетом случайных факторов // Информатика и ее применения. 2017. Т. 11. № 4. С. 85-93.
  13. Буянов М.В., Наумов А.В. Оптимизация функционирования подвижного состава при организации грузовых перевозок на участке железнодорожной сети // АиТ. 2018. № 9. С. 143-158.
  14. Гайнанов Д.Н., Игнатов А.Н. и др. О задаче назначения "технологического окна" на участках железнодорожной сети // АиТ. 2020. № 6. С. 3-16.
  15. Ignatov A.N. On the scheduling problem of cargo transportation on a railway network segment and algorithms for its solution // Bull. South Ural State Univer. Ser. Mat. Model. Progr. 2021. V. 14. No. 3. P. 61-76.
  16. Босов А.В., Игнатов А.Н., Наумов А.В. Алгоритмы приближенного решения задачи назначения "технологического окна" на участках железнодорожной сети // Информатика и ее применения. 2021. Т. 15. № 4. С. 3-11.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».