Математичне моделювання процесу контейнерних перевезень з метою їх оптимізації
| dc.contributor.author | Папахов, Олександр Юрійович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Компанієць, Ростислав Миколайович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Сергієнко, Максим Іванович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-03-30T10:17:42Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | О. Папахов: ORCID 0000-0003-2357-8158; Р. Компанієць: ORCID 0009-0001-7036-4227; М. Сергієнко: ORCID 0009-0001-7983-1119. | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Контейнерні перевезення становлять ключовий елемент сучасних інтермодальних транспортних схем у глобальній торгівлі. Задачі, пов’язані з моделюванням контейнерних перевезень, стають дедалі актуальнішими. Метою проведеного моделювання є дослідження змін ключових показників логістики контейнерних перевезень: часу перебування вантажів у дорозі; тривалості очікування навантаження та розвантаження; а також інших пов’язаних параметри, задіяних при переході від швидкості традиційних перевезень до прискорених. Таким чином, вибір оптимального варіанту перевезення залежить від пріоритетного критерію, який встановлюється виходячи з конкретних задач логістики чи економіки підприємства. Залежно від мети та конкретних умов розв’язання оптимізаційної задачі, склад елементів витрат, які враховуються в цих показниках, а також характер їх використання можуть суттєво відрізнятися між собою. Запропонована методика базується на системі масового обслуговування, яка моделює процеси, в яких виникає випадковий потік заявок на обслуговування, а час їх обробки також має випадковий характер. Головна мета застосування такої моделі полягає в оцінці та прогнозуванні пропускної спроможності системи, визначенні оптимальних способів організації процесу обслуговування, підвищенні його якості та розрахунку економічних витрат на основі відомостей про інтенсивність і характер вхідного потоку заявок. У якості наукової новизни у статті представлено новий підхід до визначення розподілення швидкостей руху контейнерних поїздів між собою при інтермодальних перевезеннях. Результати. У ході дослідження вирішені наступні основні задачі: проведено порівняльний аналіз змін основних показників обслуговування вантажних перевезень при переході від традиційних до прискорених вантажних перевезень; досліджено залежність кількості вантажних поїздів та відсотка простою засобів обслуговування від швидкості руху поїздів, а також визначено необхідну кількість вантажних поїздів для забезпечення заданого середнього часу доставки вантажів; проаналізовано, яка швидкість руху поїздів потрібна для досягнення наперед встановленого допустимого рівня простою вантажних поїздів. Практична значимість. У межах запропонованої математичної моделі з’являється можливість формулювати й розв’язувати значно ширші класи задач. Йдеться не лише про аналіз того, як змінюються ключові характеристики системи зі зростанням швидкості руху контейнерних поїздів, а й про зворотні питання: на скільки саме потрібно підвищити швидкість, щоб досягти заздалегідь визначених цільових значень цих характеристик. Зокрема, є можливість розраховувати, до якого рівня слід збільшити швидкість руху, щоб середній час очікування навантаження знизився до необхідного значення або щоб стала можливою оптимізація кількості задіяних складів. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG Container transportation is a key element of modern intermodal transport schemes in global trade. The tasks associated with the modeling of container transportation are becoming increasingly relevant. The purpose of the modeling is to study changes in key indicators of container transportation logistics: cargo transit time; loading and unloading waiting times; as well as other related parameters involved in the transition from the speed of traditional transportation to accelerated ones. Thus, the choice of the optimal transportation option depends on the priority criterion, which is established based on specific logistics or economic problems of the enterprise. Depending on the purpose and specific conditions for solving the optimization problem, the composition of cost elements taken into account in these indicators, as well as the nature of their use, may differ significantly from each other. The proposed methodology is based on a mass service system that models processes in which a random flow of service requests occurs, and the time for their processing is also random. The main purpose of using such a model is to assess and predict the system's throughput, determine the optimal ways to organize the service process, improve its quality, and calculate economic costs based on information on the intensity and nature of the incoming flow of applications. As a scientific novelty, the article presents a new approach to determining the distribution of container train speeds among themselves during intermodal transportation. Results. The following main tasks were solved during the study: a comparative analysis of changes in the main indicators of freight service during the transition from traditional to accelerated freight transportation was carried out; the dependence of the number of freight trains and the percentage of downtime of service facilities on the speed of trains was studied, and the required number of freight trains was determined to ensure a given average cargo delivery time; the speed of trains required to achieve a predetermined permissible level of freight train downtime was analyzed. Practical significance. Within the framework of the proposed mathematical model, it becomes possible to formulate and solve much wider classes of problems. This concerns not only the analysis of how the key characteristics of the system change with the increase in the speed of container trains, but also the inverse questions: how much exactly the speed needs to be increased in order to achieve the predetermined target values of these characteristics. In particular, it is possible to calculate to what level the speed should be increased so that the average waiting time for the load decreases to the required value or so that the optimization of the number of warehouses involved becomes possible. | en |
| dc.identifier.citation | Папахов О. Ю., Компанієць Р. М., Сергієнко М. І. Математичне моделювання процесу контейнерних перевезень з метою їх оптимізації. Транспортні системи та технології перевезень. 2026. No. 31. С. 49–59. DOI: https://doi.org/10.15802/tstt2026/352132. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.15802/tstt2026/352132 | uk_UA |
| dc.identifier.issn | 2222-419Х (Print) | en |
| dc.identifier.issn | 2313-8688( Online) | en |
| dc.identifier.uri | https://tstt.ust.edu.ua/article/view/352132 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21958 | en |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій | uk_UA |
| dc.rights | Creative Commons Attribution 4.0 International License | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| dc.subject | інтермодальні перевезення | uk_UA |
| dc.subject | контейнерні перевезення | uk_UA |
| dc.subject | система масового обслуговування | uk_UA |
| dc.subject | швидкість руху | uk_UA |
| dc.subject | транспортно-експедиційне обслуговування | uk_UA |
| dc.subject | intermodal transportation | en |
| dc.subject | container transportation | en |
| dc.subject | mass service system | en |
| dc.subject | speed of movement | en |
| dc.subject | freight forwarding service | en |
| dc.subject | КТСЛ | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY:: Other technology | en |
| dc.title | Математичне моделювання процесу контейнерних перевезень з метою їх оптимізації | uk_UA |
| dc.title.alternative | Mathematical Modeling of the Container Transportation Process for the Purpose of its Optimization | en |
| dc.type | Article | en |