ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК В ПРИПОРТОВЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ

Аннотация

В условиях множественности операторов и собственников подвижного состава на сети железных дорог России имеют место следующие проблемы: излишняя загрузка про-пускных и провозных способностей участков, встречный перепробег порожних вагонов одного типа, излишний пробег порожних вагонов, снижение участковой скорости и др. Для решения указанных проблем необходимо более эффективное взаимодействие участников перевозочного процесса на принципах логистики, моделирования рынка грузовых перевозок, формирования математических моделей с использованием методов цифровизации и интеллектуализации управления. Данная работа посвящена исследованию вопросов актуализации принципов моделирования мультиагентного взаимодействия в припортовых транспортных системах. Методической основой исследования являются методы статистического, морфологического, регрессионного и системного анализа, математического и аналитического моделирования. Исследование и моделирование параметров распределения грузо- и вагонопотоков в условиях мультиагентности транспортного комплекса, при котором применяется разработанный авторами экономико-географический метод разграничения «областей влияния» станций позволяет создавать аналитические модели процесса перевозок на основе комплексной оценки транспортно-технологической инфраструктуры железнодо-рожного полигона и стоимости транспортных услуг. Особенностью является построение компьютерной географической модели распределения подвижного состава по видам пере-возок для припортовых станций аналитическими кривыми высших порядков. «Области влияния» станций погрузки, получаемые методом экономико-географического разграниче-ния, позволяют сформулировать ряд предпочтительных направлений при распределении вагонопотоков. Полученная территориальная картина распределения вагонопотоков является основой для решения многокритериальной задачи оптимизации регулирования направлений вагонов с учетом многооператорского рынка подвижного состава, цифровизации и интеллектуализации отрасли. Помимо решения задач регулирования рынка транспортных услуг в форме распределения подвижного состава, вопросы технологического, экономического, финансового и цифрового взаимодействия на принципах логистики в мультиагентных системах остаются ключевыми. Формируемые в этой связи модельные и методологические предложения должны обеспечить снижение транспортно-логистических издержек с параллельным улучшением количественных, качественных и временных показателей реализации интегрированных логистических цепей поставок.

Авторы

  • О. Н. Числов Ростовский государственный университет путей сообщения
  • Э.А. Мамаев Ростовский государственный университет путей сообщения
  • М.В. Колесников Ростовский государственный университет путей сообщения
  • М.В. Бакалов Ростовский государственный университет путей сообщения
  • В.М. Задорожний Ростовский государственный университет путей сообщения

Список литературы

1. Mogale D.G., Cheikhrouhou N., Tiwari M.K. Modelling of sustainable food grain supply chain distribution system: a bi-objective approach, International Journal of Production Research, 2020, Vol. 58, Issue 18, pp. 5521-5544.

2. Maiyar L.M., Thakkar J.J. Robust optimisation of sustainable food grain transportation with uncertain supply and intentional disruptions, International Journal of Production Research, 2020, Vol. 58, Issue 18, pp. 5651-5675.

3. Knoop V., Hoogendoorn S. An Area-Aggregated Dynamic Traffic Simulation Mode, European Journal of Transport and Infrastructure Research, 2015, No. 15 (2), pp. 226-242.

4. Wang X., Meng Q., Miao L. Delimiting port hinterlands based on intermodal network flows: Model and algorithm, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2016, Vol. 88, pp. 32-51.

5. Levin B.A., TSvetkov V.Ya. Tsifrovaya zheleznaya doroga: printsipy i tekhnologii [Digital rail-way: principles and technologies], Mir transporta [The world of transport], 2018, Vol. 16, No. 3 (76), pp. 50-61.

6. Erofeev A.A., Borodin A.F. Kontseptsiya intellektual'nogo upravleniya perevozochnym protsessom i etapnost' ee realizatsii [The concept of intelligent control of the transportation process and the stages of its implementation], Problemy bezopasnosti na transporte: Mater. X Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. [Problems of safety in transport: materials of the X Interna-tional Scientific and Practical Conference]: In 5 part. Part 3, under the general ed. Yu.I. Kulazhenko. Gomel': BelGUT, 2020, pp. 16-20.

7. Kupriyanovskiy V.P. i dr. Razvitie transportno-logisticheskikh otrasley Evropeyskogo Soyuza: otkrytyy BIM, Internet Veshchey i kiber-fizicheskie sistemy [The development of transport and logistics sectors of the European Union: an open BIM, Internet of Things and cyber-physical sys-tems], International Journal of Open Information Technologies, 2018, Vol. 6, No. 2, pp. 54-100.

8. Rozenberg E.N., Ozerov A.V., Lysikov M.G., Ol'shanskiy A.M. O perekhode k prediktivnomu upravleniyu transportnymi sistemami s ispol'zovaniem Big Data [On the transition to predic-tive management of transport systems using Big Data], Tekhnika zheleznykh dorog [Railway Engineering], 2018, No. 1 (41), pp. 32-37.

9. Larin O.N., Kupriyanovskiy V.P. Voprosy transformatsii rynka transportno-logisticheskikh uslug v usloviyakh tsifrovizatsii ekonomiki [Issues of transformation of the transport and lo-gistics services market in the conditions of digitalization of the economy], International Jour-nal of Open Information Technologies, 2018, Vol. 6, No. 3.

10. Alibekov B.I., Mamaev E.A. Mul'tiagentnye sistemy v logistike: informatsionno-analiticheskie aspekty [Multi-agent systems in logistics: information and analytical aspects], Vestnik Dagestanskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. 1. Estestvennye nauki [Bulletin of Dage-stan State University. Ser. 1. Natural Sciences], 2017, Vol. 32, Issue 4, pp. 56-62.

11. Bakalov M.V. Sistemnyy podkhod k voprosu vzaimodeystviya i konkurentsii v regional'noy transportnoy sisteme [A systematic approach to the issue of cooperation and competition in the regional transport system], Transport i logistika: strategicheskie prioritety, tekhno-logicheskie platformy i resheniya v globalizovannoy tsifrovoy ekonomike: Sb. nauchnykh trudov III mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Transport and logistics: strategic priori-ties, technology platforms and solutions in the globalized digital economy: Collection of scien-tific papers of the III international scientific-practical conference], 2019, pp. 36-39.

12. Os'minin A.T. O razrabotke intellektual'noy sistemy upravleniya perevozochnym protsessom [On the development of an intelligent control system for the transportation process], Zheleznodorozhnyy transport [Railway transport], 2021, No. 3, pp. 17-27.

13. Lyabakh N.N. Matematicheskiy instrumentariy issledovaniya zadach transporta i logistiki cherez prizmu idey tsifrovoy ekonomiki [Mathematical tools for the study of transport and lo-gistics problems through the prism of the ideas of the digital economy], Transport i logistika: strategicheskie prioritety, tekhnologicheskie platformy i resheniya v globalizovannoy tsifrovoy ekonomike: Sb. nauch. trudov III mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Transport and logistics: strategic priorities, technological platforms and solutions in the glob-alized digital economy: A collection of scientific papers of the III International Scientific and Practical Conference]. Rostov-on-Don: FGBOU VO RGUPS, 2019, pp. 217-221.

14. Chislov O.N., Zadorozhniy V.M., Bogachev V.A., Kravets A.S., Bogachev T.V., Bakalov M.V. Mathematical modeling of cargo flow distribution in a regional multimodal transportation sys-tem, Transport Problems, 2021, Vol. 16, No. 2, pp. 153-165.

15. Chislov O.N., Lyabakh N.N., Kolesnikov M.V., Bakalov M.V., Zadorozhniy V.M. Neyrosetevoe issledovanie transportnykh sistem [Neural network research of transport systems], Nauchno-informatsionnyy sbornik «Transport: nauka, tekhnika, upravlenie» [Scientific and informational collection "Transport: science, technology, management"]. VINITI RAN, 2021, No. 10, pp. 9-14.

16. Borodin A.F. Problemy kompleksnogo razvitiya zheleznodorozhnoy infrastruktury v priportovykh transportnykh uzlakh [Problems of complex development of railway infrastruc-ture in port transport hubs], Transport Rossiyskoy Federatsii [Transport of the Russian Federa-tion], 2017, No. 4 (71), pp. 45-50.

17. Rakhmangulov A., Muravev D., Hu H., Mishkurov P. Multi-agent optimization of the inter-modal terminal main parameters by using AnyLogic simulation platform: Case study on the Ningbo-Zhoushan Port, International Journal of Information Management, 2021, Vol. 57, pp. 102-133. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102133.

18. Tian W., Cao C. A generalized interval fuzzy mixed integer programming model for a multimod-al transportation problem under uncertainty, Engineering Optimization, 2017, Vol. 49, Issue 3, pp. 481-498.

19. Sun Y., Liang X., Li X., Zhang C. A Fuzzy Programming Method for Modeling De-mand Uncertain-ty in the Capacitated Road–Rail Multimodal Routing Problem with Time Windows, Journals Sym-metry, 2019, Vol. 11, Issue 1, 91. Available at: https://doi.org/10.3390/sym11010091.

20. Aulin V., Lyashuk O., Pavlenko O., Velykodnyi D., Hrynkiv A., Lysenko S., Holub D., Vovk Y., Dzyura V., Sokol M. Realization of the Logistic Approach in the International Cargo Delivery System, Communications - Scientific letters of the University of Zilina, 2020, Vol. 21 (No. 2), pp. 3-12.

Скачивания

Опубликовано:

2021-10-05

Номер:

Раздел:

РАЗДЕЛ II. УПРАВЛЕНИЕ В АВИАЦИОННЫХ, РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ И ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ

Ключевые слова:

Мультиагентное взаимодействие, оператор, интеллектуализация, транспортный полигон, области влияния, территориальная картина, аналитические кривые

Для цитирования:

О. Н. Числов , Э.А. Мамаев , М.В. Колесников , М.В. Бакалов , В.М. Задорожний ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК В ПРИПОРТОВЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ. Известия ЮФУ. Технические науки. – 2021. - № 7. – С. 119-129.