Статті КБЖД
Permanent URI for this collection
RU: Статьи
EN: Articles
EN: Articles
Browse
Browsing Статті КБЖД by Author "Butko, Tetiana V."
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Determining the Rational Motion Intensity of Train Traffic Flows on the Railway Corridors with Account for Balance of Expenses on Traction Resources and Cargo Owners(Sciendo, 2019) Butko, Tetiana V.; Muzykin, Mykhailo I.; Prokhorchenko, Andrii V.; Nesterenko, Halyna I.; Prokhorchenko, HalynaENG: The article proposes a method for determining the rational motion intensity of specific train traffic flows on railway transport corridors with account for balance of expenses on traction resources and cargo owners. A mathematical model based on stochastic optimization is developed, which allows to optimize, in the conditions of risks, the interval between trailing trains on the railway lines taking into account the limited resources of the traction rolling stock, the capacity of the stations and freight fronts at the cargo destination point. Solving this mathematical model allows to find a balance between the expenses for movement of train traffic flows from different railway lines to their terminal reference station and the expenses of a consignee, subject to the limitations of the technological logistics chain in cargo transportation. For the solution of this mathematical model, a Real-coded Genetic Algorithm (RGA) was used.Item An Improved Method of Determining the Schemes of Locomotive Circulation with Regard to the Technological Peculiarities of Railcar Traffic(НВП ПП «Технологічний Центр», Харків, 2016) Butko, Tetiana V.; Prokhorchenko, Andrii V.; Muzykin, Mykhailo I.UKR: Запропоновано удосконалення методів визначення схем обігу локомотивів з урахуванням технологічних особливостей вагонопотоків. Розроблено математичну модель, яка дозволяє знайти масу поїздів на маршрутах їх слідування, схеми обігу локомотивів та роботи бригад з врахуванням дислокації парку з різними серіями на полігоні мережі. Для рішення даної математичної моделі застосовано цілочисельний генетичний алгоритм з власною схемою кодування рішення.