Удосконалення місцевої роботи вантажної станції

Abstract

UA: Метою дослідження є розроблення та обгрунтування напрямів підвищення ефективності місцевої роботи вантажної станції шляхом аналізу чинної технології обробки місцевого вагонопотоку, використання економікоматематичних методів і побудови стохастичної моделі оптимізації подачі вагонів на під'їзні колії, що забезпечує раціональне використання станційних ресурсів, зменшення непродуктивних простоїв вантажних вагонів та мінімізацію сукупних експлуатаційних витрат за несприятливих умов функціонування станції. У кваліфікаційній роботі запропоновано економіко-математичну модель оптимізації місцевої роботи вантажної станції, що враховує стохастичний характер технологічних параметрів. Модель базується на застосуванні критерію Conditional Value-at-Risk (CVaR), який забезпечує мінімізацію як середніх експлуатаційних витрат, так і очікуваних втрат у найгірших сценаріях роботи станції. Ризик-орієнтований підхід дозволяє підвищити стійкість організаційних рішень щодо подачі вагонів на під'їзні колії, скоротити непродуктивний простій вантажних вагонів і покращити використання станційних ресурсів у пікових умовах. Отримані у роботі результати мають прикладний характер і можуть бути використані для вдосконалення технологічних процесів місцевої роботи вантажних станцій, а також під час створення автоматизованих систем підтримки прийняття рішень за умов невизначеності.

EN: The aim of the study is to develop and justify ways to improve the efficiency of local freight station operations by analyzing the current technology for handling local railcar traffic, using economic and mathematical methods, and constructing a stochastic model for optimizing the delivery of railcars to access tracks, which ensures the rational use of station resources, reducing unproductive downtime of freight cars, and minimizing total operating costs under unfavorable station operating conditions. The thesis proposes an economic and mathematical model for optimizing the local operation of a freight station, taking into account the stochastic nature of technological parameters. The model is based on the application of the Conditional Value-at-Risk (CVaR) criterion, which minimizes both average operating costs and expected losses in the worst-case scenarios of station operation. The risk-oriented approach allows for increasing the stability of organizational decisions regarding the delivery of cars to access tracks, reducing unproductive downtime of freight cars, and improving the use of station resources during peak conditions. The results obtained in this work are practical in nature and can be used to improve the technological processes of local freight stations, as well as in the creation of automated decision support systems under conditions of uncertainty.