Совершенствование аналитического метода расчёта наличной пропускной способности с применением инструментов имитационного моделирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Состояние вопроса. Проблематика данной работы заключается в оптимизации используемых в настоящее время способов расчёта наличной пропускной способности на основе аналитических расчётов путём построения имитационной модели в программном комплексе AnyLogic. Большинство ученых работают над вопросами прокладки графика движения без учета комплекса вопросов, связанных с предиктивным моделированием и повышением точности расчета наличной пропускной способности.

Материалы и/или методы исследования: имитационное моделирование, экономико-математическое моделирование, программный комплекс AnyLogic, методы общей теории систем, логистики.

Результаты. В ходе выполнения работы была разработана и построена абстрактная модель железнодорожной линии которая имитирует движение поездов по заданным параметрам движения. Результаты исследования могут быть использованы в диспетчерских центрах управления перевозками ОАО «РЖД» с целью оптимизации анализа предмет выполненной работы железнодорожного полигона дороги.

Заключение. В работе рассмотрен и предложен способ расчёта наличной пропускной способности на железнодорожной линии на основе существующих аналитических формул и применения инструментов имитационного моделирования с целью их корректировки и расчёта значения предложенного в работе коэффициента имитационного моделирования.

Об авторах

О. Д. Покровская

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Автор, ответственный за переписку.
Email: insight1986@inbox.ru

доктор технических наук, и.о. заведующего кафедрой «Управление эксплуатационной работой»

 

Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация

М. А. Марченко

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Email: adelinakorob@mail.ru

аспирант кафедры «Управление эксплуатационной работой»

 

Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация

Я. В. Кукушкина

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Email: adelinakorob@mail.ru

 кандидат технических наук, доцент кафедры «Управление эксплуатационной работой»

 

Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация

Список литературы

  1. Vlatko Čerić. Visual interactive modeling and simulation as a decision support in railway transport logistic operations. - Roma, Italy: Mathematics and Computers in Simulation, Volume 44, Issue 3, 1997 - Pages 251-261.
  2. Бобрик П.П. Интеллектуализация управления движением при транзите на транспорте. – СПБ.: Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Технологии построения когнитивных транспортных систем», 2021.
  3. Ж. Я. Абдуллаев. Особенностей определения пропускной способности двухпутных участков / Ж. Я. Абдуллаев // Изв. Петерб. ун-та путей сообщения. – СПб. : ПГУПС, 2019. – вып. 3.
  4. Покровская О.Д. Логистические накопительно-распределительные центры как основа терминальной сети региона. –Монография / Новосибирск, 2012. – 184 с.
  5. Покровская О.Д. Состояние транспортно-логистической инфраструктуры для угольных перевозок в России // Инновационный транспорт. – 2015. – № 1 (15). – С. 13-23.
  6. Покровская О.Д. О терминологии объектов терминально-складской инфраструктуры // Мир транспорта. – 2018. – Т. 16. – № 1 (74). – С. 152-163.
  7. Покровская О.Д. Логистическая классность железнодорожных станций // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. – 2018. – № 2 (38). – С. 68-76.
  8. Покровская О.Д. Логистические транспортные системы России в условиях новых санкций// Бюллетень результатов научных исследований. – 2022. – № 1. – С. 80-94.
  9. Estelle Altazin, Stéphane Dauzère-Pérès, François Ramond, Sabine Tréfond. A multi-objective optimization-simulation approach for real time rescheduling in dense railway systems. – Leeds, UK: European Journal of Operational Research, Volume 286, Issue 2, 2020 – Pages 662-672.
  10. Atieh Kianinejadoshah, Stefano Ricci. Comparative Application of Analytical and Simulation Methods for the Combined Railway Nodes-Lines Capacity Assessment. – Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 55, 2021, Pages 103-109.
  11. Ivica Ljubaj, Matea Mikulčić, Tomislav Josip Mlinarić. Possibility of Increasing the Railway Capacity of the R106 Regional Line by Using a Simulation Tool. - Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 44, 2020, Pages 137-144.
  12. Xin Zhang, Lei Nie. Integrating capacity analysis with high-speed railway timetabling: A minimum cycle time calculation model with flexible overtaking constraints and intelligent enumeration. – Pekin, China: Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 68, 2016 - Pages 509-531.
  13. C.H. Cheng, C.L. Chow, W.K. Chow. A simulation study of tenability for passengers in a railway tunnel with arson fire. - Hong Kong, China: Tunnelling and Underground Space Technology, Volume 108, 2021.
  14. Josef Bulíčeka, Pavel Drdla, Jaroslav Matuška. Operational Reliability of a Periodic Railway Line. - Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 53, 2021, Pages 106-113.
  15. Johan Högdahl, Markus Bohlin, Oskar Fröidh. A combined simulation-optimization approach for minimizing travel time and delays in railway timetables. - Stockholm, Sweden: Transportation Research Part B: Methodological, Volume 126, 2019 - Pages 192-212.
  16. Инструкция по расчёту наличной пропускной способности. – Утв. Распоряжением ОАО «РЖД» от 16.11.2010 г. № 128. – М. : ОАО «РЖД», 2011. – 305 с.
  17. Дроздова М.А. Международные санкции как средства регулирования мировой экономики // В сборнике: Инновационные подходы развития экономики и управления в XXI веке. Сборник трудов III Национальной научно-практической конференции. Федеральное агентство железнодорожного транспорта, ФГБОУ ВО ПГУПС, 2020. С. 113-116.
  18. Дроздова М.А., Кравченко Л.А. Антиглобализм в контексте современного международного экономико-правового дискурса // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2020. Т. 1. № 3 (96). С. 247-253.
  19. Дроздова М.А., Кравченко Л.А., Панков Д.А. Цифровая экономика и инфляция в период пандемии // В сборнике: Инновационные подходы развития экономики и управления в XXI веке. Сборник трудов III Национальной научно-практической конференции. ФГБОУ ВО ПГУПС, 2020. С. 11-14.
  20. Дроздова М.А., Фурсова Е.А. Цифровизация отрасли железнодорожных перевозок: проблемы и успехи // В сборнике: III Бетанкуровский международный инженерный форум. Сборник трудов. 2021. С. 119-121.
  21. Мохонько В.П., Исаков В.С., Куренков П.В. Ситуационное управление перевозочным процессом // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2004. – № 11. – С. 14.
  22. Мохонько В.П., Исаков В.С., Куренков П.В. Проблемы создания ситуационно-аналитической системы управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте// Бюллетень транспортной информации. – 2004. – № 9. – С. 22.
  23. Формирование системы финансового менеджмента: теория, опыт, проблемы, перспективы/ Коллективная монография: Сафронова А.А., Рудакова Е.Н., Куренков П.В. и др. Москва, 2018. – 228 с.
  24. Куренков П.В., Вакуленко С.П. Финансово-экономическое решение проблемы пригородных перевозок//Экономика железных дорог. – 2012. – № 12. – С. 96.
  25. Баритко А.Л., Куренков П.В. Организация и технология внешнеторговых перевозок// Железнодорожный транспорт. – 1998. – № 8.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Покровская О.Д., Марченко М.А., Кукушкина Я.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».