ОПТИМІЗАЦІЙНІ ТЯГОВІ ЗАДАЧІ НА ЗАЛІЗНИЧНІЙ МЕРЕЖІ
Creators
- 1. Центр математичного моделювання НАНУ, Ukraine
- 2. Державне підприємство «Проектно-конструкторське технологічне бюро з автоматизації систем управління на залізничному транспорті України», Ukraine
Description
Мета. Робота передбачає розроблення інформаційного й алгоритмічного забезпечення для проведення оптимізаційних тягово-енергетичних розрахунків на залізничній мережі з метою їх подальшого використання в системах ефективного управління перевізним процесом. Методика. В основі дослідження – графоаналітична система, модель руху поїзда з різними типами тяги, методи оптимального управління поїздом і фундаментальні алгоритми на зважених графах із можливими паралельними ребрами (дугами). У комплексі ці складові системи забезпечують знаходження на граф-схемі шляхів за заданими критеріями, проведення оптимізаційних тягово-енергетичних розрахунків, а також порівняльного аналізу отриманих результатів. Достовірність результатів неодноразово перевірено наявними способами для різної складності перегонів за планом і профілем траси. Для цього використано дані, отримані в результаті проведення контрольних поїздок із застосуванням динамометричних вагонів, а також проведено порівняльний аналіз режимів роботи поїздів, розрахованих та отриманих кваліфікованими машиністами на різних перегонах. Результати. Розглянуто проблему ефективної експлуатації різних типів і модифікацій локомотивів, задіяних у реалізації графіків руху поїздів різного призначення й навантаження. Наведено постановку прямих та обернених оптимізаційних, за різними критеріями, режимних задач на залізничній мережі й варіанти їх ефективного розв’язування. Подано аналіз результатів розробленого математичного забезпечення й ідеї реалізованих алгоритмів. Наукова новизна. У роботі запропоновано постановку мережних оптимізаційних задач, які виникають на етапах розроблення плану формування поїздів, побудови графіків руху, оцінки пропускної здатності й розрахунку оптимальних параметрів складових графіків руху тощо. Важливим є системний підхід, що забезпечив поєднання розробленої моделі мережі в універсальних термінах теорії графів із системою актуалізації їх параметрів. Тягово-енергетичні розрахунки проведено методами комбінаторної оптимізації, що забезпечило максимальний рівень автоматизації процесу розв’язування великого набору прямих та обернених режимних задач із різними критеріями оптимальності. Практична значимість. Розроблено інформаційне й алгоритмічне забезпечення для автоматизації процесу розв’язування прямих та обернених режимних тягово-енергетичних задач на залізничній мережі, яке пройшло апробацію в процесі розрахунку основних складових для формування графіків руху, аналізу режимів ведення поїздів, оцінки вибору оптимальних параметрів реконструкції колійного полотна для швидкісних і нових типів поїздів (локомотивів).
Files
171774-Article Text-381655-1-10-20190705.pdf
Files
(2.3 MB)
Name | Size | Download all |
---|---|---|
md5:28c33a3a5ee21a98e7f86f21310f9167
|
2.3 MB | Preview Download |
Additional details
Related works
- Is identical to
- Journal article: http://stp.diit.edu.ua/article/view/171774 (URL)
References
- Kormen, T. K., Leyzerson, C. I., Rivest, R. L., & Shtayn, K. (2011). Algoritmy: Postroenie i analiz. Moskow: Williams. (in Russian)
- Kristofides, N. (1978). Teoriya grafov. Algoritmicheskiy podkhod. Moskow: Mir. (in Russian)
- Muginsheyn, L. A., Ilyutovich, A. U., & Yabko, I. A. (2012). Energooptimalnye metody upravleniya dvizheniem poezdov. Moskow: Intext. (in Russian)
- Prytula, M. H., & Shpakovych, R. R. (2008). Alhorytm pobudovy hrafika rukhu poizdiv. Bulletin of the National University «Lviv Polytechnic». Series: Computer Science and Information Technologies, 629, 146-152. (in Ukrainian)
- Prytula, M. H., & Shpakovych, R. R. (2007). Modeliuvannia ta rozrakhunok optymalnykh parametriv rukhu poizdiv. Physical-mathematical modeling and information technologies, 5, 139-145. (in Ukrainian)
- Prytula, M. H., & Shpakovych, R. R. (2008). Identyfikatsiia parametriv modeli rukhu poizda. Bulletin of the National University «Lviv Polytechnic». Series: Computer Science and Information Technologies, 629, 105-110. (in Ukrainian)
- Prytula, M. G., & Pasechnyk, O. A. (2019). Development of the algorithms formation of energy-optimized trains traffic modes. Science and Transport Progress, 6(78), 82-100. doi: https://doi.org/10.15802/stp2018/154641 (in Ukrainian)
- Kapіtsa, M. І., Kalіvoda, J., Neduzha, L. O., Ochkasov, O. B., & Chernyayev, D. V. (2018). Komp'yuterne modelyuvannya zalіznichnikh transportnikh zasobіv: metodychni vkazivky do vykonannia praktychnykh robit, kursovoho ta dyplomnoho proektuvannia. Dnipro. (in Ukranian)
- Sedzhvik, R. (2002). Fundamentalnye algoritmy na S++: Algoritmy na grafakh. St. Petersburg: Diasoft. (in Russian)
- Troelsen, E. (2008). S# i platforma. NET 3.0. St. Petersburg: Piter. (in Russian)
- Cacchiani, V., Huisman, D., Kidd, M., Kroon, L., Toth, P., Veelenturf, L., & Wagenaar, J. (2014). An overview of recovery models and algorithms for real-time railway rescheduling. Transportation Research. Part B: Methodological, 63, 15-37. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2014.01.009 (in English)
- Dollevoet, T., Huisman, D., Kroon, L. G., Veelenturf, L. P., & Wagenaar, J. C. (2017). Application of an iterative framework for real-time railway rescheduling. Computers & Operations Research, 78, 203-217. doi: doi.org/10.1016/j.cor.2016.08.011 (in English)
- Corman, F., & Meng, L. (2015). Review of Online Dynamic Models and Algorithms for Railway Traffic Management. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 16(3), 1274-1284. doi: https://doi.org/10.1109/tits.2014.2358392 (in English)
- Gholamian, S. A. (2017). A discrete-event optimization framework for mixed-speed train timetabling problem. Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 4(2), 64-84. (in English)
- Haahr, J., Pisinger, D., & Sabbaghian, M. (2017). A dynamic programming approach for optimizing train speed profiles with speed restrictions and passage points. Transportation Research Part B: Methodological, 99, 167-182. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2016.12.016 (in English)
- Zhou, L., Tong, Lu (Carol), Chen, J., Tang, J., & Zhou, X. (2017). Joint optimization of high-speed train timetables and speed profiles: A unified modeling approach using space-time-speed grid networks. Transportation Research. Part B: Methodological, 97, 157-181. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2017.01.002 (in English)
- Klimenko, І, Kalivoda, J., & Neduzha, L. (2018). Parameter Optimization of the Locomotive Running Gear, Transport Means 2018: Proceedings of 22nd International Scientific Conference. Trakai, Klaipėda. (in English)
- Scheepmaker, G. M., Goverde, R. M. P., & Kroon, L. G. (2017). Review of energy-efficient train control and timetabling. European Journal of Operational Research, 257(2), 355-376. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.09.044 (in English)
- Skiena, S. S. (2008). The Algorithm Design Manual. London: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-84800-070-4 (in English)
- Albrecht, A., Howlett, P., Pudney, P., Vu, X., & Zhou, P. (2016). The key principles of optimal train control. Part 1: Formulation of the model, strategies of optimal type, evolutionary lines, location of optimal switching points. Transportation Research. Part B: Methodological, 94, 482-508. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.07.023" target="_blank">https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.07.023 (in English)
- Albrecht, A., Howlett, P., Pudney, P., Vu, X. & Zhou P. (2016). The key principles of optimal train control. Part 2: Existence of an optimal strategy, the local energy minimization principle, uniqueness, computational techniques. Transportation Research. Part B: Methodological, 94, 509-538. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.07.024 (in English)
- Wang, P. (2017). Train Trajectory Optimization Methods for Energy-Efficient Railway Operations. (Doctoral thesis). Delft University of Technology, Delft. Retrieved from https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid%3Ace04a07d-89fc-470a-9d1a-b6fae9182dae (in English)
- Warg, J., & Bohlin, M. (2016). The use of railway simulation as an input to economic assessment of timetables. Journal of Rail Transport Planning & Management, 6(3), 255-270. doi: https://doi.org/10.1016/j.jrtpm.2016.08.001 (in English)
- Ye, H., & Liu, R. (2017). Nonlinear programming methods based on closed-form expressions for optimal train control. Transportation Research. Part C: Emerging Technologies, 82, 102-123. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.06.011" target="_blank">https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.06.011 (in English)