Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/4484
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБутько, Тетяна Василівна-
dc.contributor.authorПрохоров, Віктор Миколайович-
dc.contributor.authorЧехунов, Денис Миколайович-
dc.contributor.authorButko, Tetiana Vasylivna-
dc.contributor.authorProkhorov, Victor Mykolaiovych-
dc.contributor.authorChekhunov, Denys Mykolaiovych-
dc.date.accessioned2020-11-19T16:00:38Z-
dc.date.available2020-11-19T16:00:38Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationБутько Т. В. Технологія інтелектуального управління сортувальною станцією на основі багатоцільової оптимізації з використанням генетичних алгоритмів / Т. В. Бутько, В. М. Прохоров, Д. М. Чехунов // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 2018. - № 4. - С. 45-55.uk_UA
dc.identifier.issn1681-4886 (рrint); 2413-3833 (online)-
dc.identifier.urihttp://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/4484-
dc.description.abstractUA: Задача оперативного планування роботи сортувальної станції в умовах обробки вагонопотоків із небезпечними вантажами має вирішуватись з одночасним урахуванням двох критеріїв: експлуатаційних витрат і експозиції ризику. Вирішення управлінських задач такої складності можливе лише за умов застосування методів інтелектуального планування, оптимізації та прийняття рішень у складі індивідуально розробленої технології інтелектуального управління. Для вирішення даної задачі таку технологію було створено. Вона зокрема використовує методи байєсових мереж для формалізації ризиків, генетичні алгоритми спеціального типу як метод оптимізації, метод граничної корисності для звуження множини Парето та вироблення кінцевого рішення. Дана технологія є перспективною для вирішення і інших багатокритеріальних задач, що виникають у транспортних системах і які одночасно є важкими для формалізації.uk_UA
dc.description.abstractEN: The task of operational planning of the marshalling yard in the conditions of handling carloads with dangerous goods should be solved with simultaneous consideration of two criteria: operational costs and exposure to risk. The solution to this problem is practically impossible within the framework of the classical control paradigm. The solution of management tasks of such complexity is possible only if intelligent planning methods, optimization and decisionmaking are applied as part of individually developed intelligent management technology. To solve this problem, such a technology was created, in particular it uses Bayesian methods for formalizing risks, genetic algorithms of a special type as an optimization method, a marginal utility method for narrowing the Pareto set and developing a final solution. The developed technology was implemented as a software in Matlab environment and modeling was carried out. As shown by the modeling, this technology is promising for solving multicriteria problems arising in transport systems and at the same time difficult for formalization.-
dc.publisherУкраїнський державний університет залізничного транспортуuk_UA
dc.subjectсортувальна станціяuk_UA
dc.subjectтехнологія інтелектуального управлінняuk_UA
dc.subjectвагони з небезпечними вантажами,uk_UA
dc.subjectбагатокритеріальна оптимізація,uk_UA
dc.subjectгенетичні алгоритмиuk_UA
dc.subjectmarshalling yarduk_UA
dc.subjecttechnology of intelligent controluk_UA
dc.subjectcars with dangerous goodsuk_UA
dc.subjectmulticriteria optimizationuk_UA
dc.subjectgenetic algorithmsuk_UA
dc.titleТехнологія інтелектуального управління сортувальною станцією на основі багатоцільової оптимізації з використанням генетичних алгоритмівuk_UA
dc.title.alternativeThe technology of intelligent control of the switchyard station on the basis of multi-objective optimization using genetic algorithmsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:№ 4

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Butko.pdf826.5 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.