Перераспределение транспортных потоков между железнодорожными линиями различных категорий: постановка задачи и генетические алгоритмы
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Цель: повысить эффективность функционирования железнодорожной транспортной сети с использованием провозной способности транзитных малоинтенсивных железнодорожных линий. Методы: применены методы теории управления, теория транспортных процессов, системного анализа, синтеза и генетических алгоритмов. Результаты: усовершенствован инструментарий перераспределения транспортных потоков между малоинтенсивными линиями и линиями других категорий с использованием генетических алгоритмов. Практическая значимость: предлагаемый инструментарий позволяет определить приоритет пропуска грузовых поездов между железнодорожными линиями различных категорий, включая малоинтенсивные, для снижения задержек в продвижении грузопотоков.

Ключевые слова:
малоинтенсивные железнодорожные линии, генетические алгоритмы, транспортная сеть, логистика, перераспределение транспортных потоков
Список литературы

1. Эффективность эксплуатации и обслуживания малоинтенсивных железнодорожных линий: монография / С. П. Вакуленко [и др.]; под ред. С. П. Вакуленко. М.: ВИНИТИ РАН, 2018. 218 с.

2. Шарапов С. Н., Лялько М. В. Классификация и специализация железнодорожных линий — основа оптимизации эксплуатационных расходов // Железнодорожный транспорт. 2016. № 7. С. 50–60.

3. Ковалев К. Е., Новичихин А. В., Медведь О. А. Разработка механизмов повышения эффективности функционирования малоинтенсивных железнодорожных линий // Автоматика на транспорте. 2022. Т. 8. № 2. С. 150–161. DOI:https://doi.org/10.20295/2412-9186- 2022-8-2-150-161

4. Ковалев К. Е., Новичихин А. В. Комплексный синергетико-индикаторный подход к управлению процессами перевозок на интенсивных и малодеятельных линиях // Автоматика на транспорте. 2021. Т. 7. № 2. С. 252–267. DOI:https://doi.org/10.20295/2412-9186- 2021-7-2-252-267

5. Kovalev K., Novichikhin A. Interaction of intensive and low-density lines: management approach and models // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Т. 402 LNNS. С. 701–709. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030- 96380-4_76

6. Kovalev K. E., Novichikhin A. V. Ford-Fulkerson algorithm refinement for the cooperation effectiveness increase of intensive and low-density lines // Intelligent Information Technology and Mathematical Modeling 2021 (IITMM 2021) Journal of Physics: Conference Series 2131. 2021. P. 032008. DOI:https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2131/3/032008

7. Evolutionary Computation: The Fossil Record / ed. D. B. Fogel. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1998.

8. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с.

9. Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации: утв. приказом Минтранса России от 23.06.2022 № 250. М.: ИНФРА-М, 2022. 561 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?