сотрудник с 01.01.2017 по настоящее время
Россия
Мультимодальные перевозки широко применяются для товарооборота между различными регионами и странами. Затраты на международную логистику составляют примерно 30-50% от всех производственных расходов предприятий. Снижение транспортных затрат позволяет увеличить прибыль и поддержать конкурентоспособность компаний на мировом рынке. Таким образом, оптимизация маршрутов в мультимодальной транспортной сети является актуальным направлением для исследования. Представлен аналитический обзор задачи планирования маршрутов мультимодальных грузовых перевозок с точки зрения формулировки модели
маршрутизация, грузовые перевозки, мультимодальная транспортная сеть, оптимальное решение
Маршрутизация перевозок — это задача комбинаторной оптимизации, связанная с рациональным использованием ресурсов в системе. Выбирая оптимальные маршруты для распределения грузовых потоков, производительность систем может быть улучшена относительно экономичности, стабильности, своевременности или иных факторов. При проектировании сети грузовых перевозок планирование реализуется в три этапа, включая стратегическое, тактическое и оперативное планирование, где маршрутизация перевозок относится к третьему этапу. При планировании маршрутов перевозки грузов, ориентированных непосредственно на удовлетворение спроса клиентов, и его эффективность определяют конкурентоспособность транспортного предприятия или логистической компании на рынке грузоперевозок [1].
В области мультимодальных перевозок планирование маршрутов сводится к взаимодействию различных видов транспорта. Комбинации таких видов транспорта как «автомобильный – железнодорожный» и «железнодорожный – морской» являются преобладающими в мультимодальных перевозках. При планировании маршрутов учитываются преимущества каждого вида транспорта, что повышает эффективность применения мультимодальных перевозок по сравнению с унимодальными.
В последние десятилетия многие исследования посвящены задачам оптимизации планирования грузовых перевозок, а рост интереса обусловил появление новой прикладной области транспортных исследований. Для математического описания задачи планирования маршрутов грузовых перевозок в мультимодальных транспортных сетях используются модели оптимизации. С помощью точных (метод генерации столбцов, метод ветвей и границ) или приближенных методов (генетический алгоритм, поисковый алгоритм), достигаются оптимальные решения маршрутизации перевозок [2]. Модели оптимизации для планирования маршрутов грузовых перевозок при мультимодальных перевозках основаны на смешанном целочисленном линейном/нелинейном программировании.
В унимодальной транспортной сети один вид перевозимого груза соответствует паре OD (пункт отправления – пункт назначения). Модели, объектом оптимизации которых является однородный вид груза, концентрируются на планировании маршрутов для конкретного потребителя с заданной потребностью в перевозке. В этом случае решение задачи сводится к поиску оптимального маршрута от пункта отправления до пункта назначения. Однако в мультимодальной транспортной сети в пределах определенного географического пространства перемещаются различные виды грузов, которые определяются категорией, объемами, временем на транспортировку и соответствуют разным парам OD. Оптимальное решение перевозки одного вида груза не будет таковым для мультимодальной транспортной сети. В целях обеспечения эффективности функционирования сети модель должна учитывать разные категории перевозимых грузов, то есть задача определяется как планирование маршрутов грузовых перевозок с неоднородным товаром двумя и более видами транспорта, в таком варианте производительность мультимодальной транспортной сети достигнет оптимального уровня.
1. Лебедева О.А., Крипак М.Н. Моделирование грузовых перевозок в транспортной сети // Вестник Ангарского государственного технического уни-верситета. 2016. № 10. С. 182-184.
2. Лебедева О.А., Гозбенко В.Е., Пыхалов А.А., Мухопад Ю.Ф. Сравни-тельный анализ методов решения транспортных задач при оптимальном пла-нировании перевозочного процесса // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2020. № 3 (67). С. 134-139.
