Запропоновано моделі процесу роботи оперативного персоналу під час планування та просування порожніх вагонопотоків на залізничних полігонах: математичну модель прогнозування обсягів навантаження, яка заснована на використанні методу нейронних мереж, що дозволить одержувати достовірні результати щодо реальної кількості порожніх вагонів, необхідних клієнтам залізниць; оптимізаційну модель розвезення порожніх вагонів між станціями на основі методу генетичного алгоритму, яка дозволить виконувати розподіл з оптимальною кількістю витрат для залізниць; нечітку оптимізаційну модель з елементами штучного інтелекту, яка дозволить надавати диспетчеру поїзда обгрунтовані рішення щодо вибору категорії поїздів, у складі яких повинні прямувати вагони до станції навантаження, з урахуванням всіх факторів впливу на прийняття рішення та з уникненням суб’єктивізму. Це забезпечує можливість вивільнення в межах 10 % робочого парку порожніх вантажних вагонів, а також скорочення простою вагонів на станціях у середньому на 26 %, зниження порожнього пробігу вагонів близько 38 %, збільшення дільничної швидкості на 25 %, скорочення обігу порожнього вантажного вагону не перевищує 5 %. Зазначено, що економічна ефективність від впровадження розроблених моделей дозволить одержати на Південній залізниці економію витрат у розмірі 1 088 948,47 грн на рік.

• Рибальченко Лілія Ігорівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"