Удосконалення процесу залізничних перевезень зернових вантажів на основі принципів райдшерингу

Abstract

UA: Дисертацію присвячено питанню підвищення ефективності залізничних перевезень зернових вантажів на основі райдшерингового сервісу об’єднання вантажовідправників для організації ступеневих маршрутів на залізничній мережі України. Це дозволить прискорити просування вагонних відправок з зерновими вантажами та скоротити простій вагонів на технічних станціях. Наукова новизна дисертаційної роботи полягає у вирішенні наукового завдання щодо теоретичного обґрунтування ефективності застосування моделі перевезень зернових вантажів на основі райдшерингового сервісу погодженої організації ступеневих маршрутів для залізничних систем за діючими умовами руху – без дотримання розкладу відправлення вантажних поїздів та в умовах дотримання розкладу руху поїздів. Вперше для формалізації процесу перевезень зернових вантажів на основі погодженої організації ступеневих маршрутів за принципами райдшерингу в залізничних системах розроблено метод пошуку плану перевезень на основі математичної моделі у вигляді коаліцій в іграх з перевантаженням з функцією вартості та розподілу потоків на мережі. Постановку гри перетворено на задачу нелінійної оптимізації, яку розв’язано за допомогою генетичного алгоритму, в межах фітнес функції якого використано штучну нейронну мережу як математичну модель нелінійної регресії, що ґрунтується на макроаналізі мережевого ефекту та дозволяє змоделювати взаємозалежність руху поїздопотоків на маршрутах перевантаженого полігону. Це дозволило вперше з достатньою точністю та швидкістю розв’язку змоделювати поведінкові механізми, що відбуваються в залізничній системі в умовах реалізації райдшерингового сервісу перевезень зернових вантажів.

EN: The dissertation is dedicated to the issue of improving the efficiency of railway transportation of grain cargo based on the ridesharing service that consolidates freight shippers for the organisation of Stagedroute trains on the railway network of Ukraine. This will accelerate the movement of wagon shipments with grain cargo and reduce the downtime of wagons at technical stations. The scientific novelty of the dissertation work lies in solving the scientific task related to the theoretical substantiation of the effectiveness of applying the model of grain cargo transportation based on the ridesharing service for the coordinated organization of Stagedroute trains for railway systems under current traffic conditions without adhering to the freight train departure schedule and under conditions of adhering to the train schedule. For the first time to formalize the process of transporting grain cargoes with an emphasis on the coordinated organization of Stagedroute trains in accordance with the principles of ridesharing within railway systems, a method for searching a transportation plan has been devised. This plan is founded on a mathematical model resembling coalitions in congestion games with a cost function and the distribution of flows across the network. The game's formulation was converted into a nonlinear optimization problem, which was solved through a genetic algorithm. Within the fitness function of this algorithm, an artificial neural network has been utilized as a mathematical model for nonlinear regression, based on the macroanalysis of network effects. This approach allows modeling the interdependence of train traffic movements on routes within an overloaded polygon. For the first time, this approach has allowed the modeling of the railway system's behavioral mechanisms under the implementation of a ridesharing service for grain cargo transportation with sufficient accuracy and solution speed.