Ob obshchey postanovke zadachi formirovaniya raspisaniya gruzoperevozok i sposobakh ee resheniya

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

A new mathematical model of transportation along the transport network represented by an undirected multigraph is formulated. A new criterion for the optimality of cargo carriages schedule is proposed. The criterion in addition to the time characteristics of transportation includes their cost, the number of undelivered cargoes. The problem to find the optimal schedule is formulated as a problem of mixed integer linear programming. Various variants of the algorithm for searching for an approximate solution to the problem are proposed. Informative examples are considered.

作者简介

A. Ignatov

Moscow Aviation Institute

编辑信件的主要联系方式.
Email: alexei.ignatov1@gmail.com
Moscow, Russia

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 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».