Building Models to Optimize Vehicle Downtime in Multimodal Transportation
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
PC TECHNOLOGY CENTER
Abstract
ENG: Sustainable development has become the main focus of transport policy and planning around the world. One of the practical goals when performing multimodal transportation is the optimization of logistics costs. That is, the object of research is the process of multimodal transportation. Empirical research shows that the problem of optimization of transportation costs can be solved by different methods. But the result will be similar. In the given approach, only one component of the transportation process is subject to optimization, which is the overload time. The solutions are based on the method of mass service theory and the method based on fuzzy logic. With the help of these methods, based on practical data, time parameters were calculated that characterize overloading from railway transport to road transport. The application of the method of a weakly formalized process in relation to transport logistics was considered, taking into account not only quantitative estimates but also qualitative, vaguely defined criteria that do not lend themselves to formalization, and the relationships between them. The model was developed for further research of this process, prediction of its behavior, optimization of functioning. It is based on the technology of fuzzy sets. The results obtained using the agent model based on the mass service network and the model based on fuzzy logic differ within the permissible specified limits of no more than 5–7 %. The application of fuzzy logic in the logistics of multimodal transportation is relevant and gives the best results compared to traditional methods of the theory of mass service systems. The article includes comparisons that reflect the advantages of the proposed approach. The obtained results are of a practical nature and can be used to make a decision on choosing a route and/or when transferring from one mode of transport to another.
UKR: Сталий розвиток став основним напрямком транспортної політики та планування у всьому світі. Однією з практичних цілей під час виконання мультимодальних перевезень є оптимізація логістичних витрат. Тобто об’єктом дослідження являється процес мультимодальних перевезень. Емпіричне дослідження показує, що проблема оптимізації витрат з перевезення може бути розв'язана різними методами. Але результат буде схожий. У наведеному підході оптимізації підлягає лише одна складова перевізного процесу, це час перевантаження. Вирішення базуються на основі методу теорії масового обслуговування та методу, заснованого на нечіткій логіці. За допомогою цих методів, ґрунтуючись на практичних даних, були розраховані часові параметри, які характеризують перевантаження із залізничного транспорту на автомобільний. Розглянуто застосування, відносно транспортної логістики, методу слабо формалізованого процесу з урахуванням не тільки кількісних оцінок, а й якісних, нечітко заданих, які не піддаються формалізації, критеріїв та зв'язків між ними. Модель розробляється на подальше дослідження цього процесу, прогнозування його поведінки, оптимізації функціонування. Вона базується на технології нечітких множин. Отримані результати з використанням агентської моделі на основі мережі масового обслуговування та моделі з нечіткої логіки розрізняються в допустимих заданих межах не більше 5–7%. Застосування нечіткої логіки в логістиці мультимодальних перевезень є актуальне і дає найкращі результати, порівняно з традиційними методами теорії систем масового обслуговування. До статті включені порівняння, що відображають переваги запропонованого підходу. Отримані результати мають практичний характер та можуть використатися для прийняття рішення з вибору маршруту та/або при перевантаженні з одного виду транспорту на другий.
UKR: Сталий розвиток став основним напрямком транспортної політики та планування у всьому світі. Однією з практичних цілей під час виконання мультимодальних перевезень є оптимізація логістичних витрат. Тобто об’єктом дослідження являється процес мультимодальних перевезень. Емпіричне дослідження показує, що проблема оптимізації витрат з перевезення може бути розв'язана різними методами. Але результат буде схожий. У наведеному підході оптимізації підлягає лише одна складова перевізного процесу, це час перевантаження. Вирішення базуються на основі методу теорії масового обслуговування та методу, заснованого на нечіткій логіці. За допомогою цих методів, ґрунтуючись на практичних даних, були розраховані часові параметри, які характеризують перевантаження із залізничного транспорту на автомобільний. Розглянуто застосування, відносно транспортної логістики, методу слабо формалізованого процесу з урахуванням не тільки кількісних оцінок, а й якісних, нечітко заданих, які не піддаються формалізації, критеріїв та зв'язків між ними. Модель розробляється на подальше дослідження цього процесу, прогнозування його поведінки, оптимізації функціонування. Вона базується на технології нечітких множин. Отримані результати з використанням агентської моделі на основі мережі масового обслуговування та моделі з нечіткої логіки розрізняються в допустимих заданих межах не більше 5–7%. Застосування нечіткої логіки в логістиці мультимодальних перевезень є актуальне і дає найкращі результати, порівняно з традиційними методами теорії систем масового обслуговування. До статті включені порівняння, що відображають переваги запропонованого підходу. Отримані результати мають практичний характер та можуть використатися для прийняття рішення з вибору маршруту та/або при перевантаженні з одного виду транспорту на другий.
Description
S. Razghonov: ORCID 0000-0002-1244-2047; I. Lesnikova: ORCID 0000-0002-2750-6031; V. Kuznetsov: ORCID 0000-0003-2253-8103; A. Kuzmenko: ORCID 0000-0001-7278-3647; N. Khalipova: ORCID 0000-0001-5605-6781; D. Chernikov: ORCID 0009-0005-0349-9745; O. Zvonarova: ORCID 0009-0001-9545-6996; H. Prokhorchenko: ORCID 0000-0003-1158-3953; M. Horulia: ORCID 0009-0009-8747-8093; P. Bekh: ORCID 0000-0002-1782-9224
Keywords
multimodal transportation, freight road transportation, decision-making, fuzzy logic, supply chain, transport logistics, interaction of rail and road transport, route selection, logistics processes, мультимодальні перевезення, вантажні автомобільні перевезення, прийняття рішень, нечітка логіка, ланцюг постачання, транспортна логістика, взаємодія залізничного та автомобільного транспорту, вибір маршруту, логістичні процеси, КВМ, КУЕР
Citation
Razghonov S., Lesnikova I., Kuznetsov V., Kuzmenko A., Khalipova N., Chernikov D., Zvonarova O., Prokhorchenko H., Horulia M., Bekh P. Building Models to Optimize Vehicle Downtime in Multimodal Transportation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2023. Vol. 3, No. 3(123). P. 68–76. DOI: 10.15587/1729-4061.2023.283172.