مدلسازی و حل مسئله تعیین تعداد واگن های باری با در نظر گرفتن اهداف چندگانه و ناوگان ریلی ناهمگون توسط الگوریتم های فراابتکاری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه تربیت مدرس

چکیده

مسئله تعیین تعداد ناوگان، هدف مشخص کردن تعداد بهینه هر نوع ناوگان در سیستم حمل و نقلی است، به نحوی که اهداف سیستم بهینه شوند. تاکنون این مسئله در زمینه حمل و نقل ریلی، با وجود اهداف مختلف در سیست مهای واقعی، به صورت تک هدفه همچنین با فرض همگونی در ناوگان بررسی شده است. بنابراین در این مقاله پس از بررس یهای صورت گرفته، تابع هدف دیگری در نظر گرفته شد. با توجأه به نظر کارشناسان راه آهن جمهوری اسلامی ایران، کاهش تعداد تأخیرات در پاسخگویی به تقاضاها در طول دوره برنامه ریزی، به عنوان تابع هدف دوم، از اهمیت بسیاری برخوردار است. مسئله حل شده پویا است و تقاضای واگن و زمان سیر به صورت قطعی است. در این مقاله پس از تعریف مسئله به صورت مدل ریاضی، نحوه محاسبه ضریب اهمیت هر تابع هدف با استفاده از نظر تعدادی از کارشناسان مرکز تحقیقات را هآهن جمهوری اسلامی ایران و روش وزنی ارایه شده است. جهت حل مدل و یافتن جواب های پارتو، سه روش حل مبتنی بر الگوریت مهای ژنتیک، شبیه سازی تبرید، و ترکیب آنها طراحی شده و پس از تنظیم پارامترهای آنها، مسئله برای سیستم حمل و نقل ریلی جمهوری اسلامی ایران به سه روش حل شده و نتایج مورد بحث و تحلیل قرار گرفته اند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modeling and Solving the Rail Fleet Sizing Problem with Multiple Objectives and Heterogeneous Fleet Using Metaheuristic Algorithms

نویسندگان [English]

  • Elips Masehian
  • Zahra Mafakheri
چکیده [English]

In the rail fleet Sizing problem, it is aimed to determine the optimal number of each vehicle type in transportation fleet, while optimizing system objectives. This issue has been investigated as a single-objective problem in the context of rail transportation with the assumption of homogeneity in the fleet, despite the existence of different goals in real systems. In this paper, a dual objective function is adopted after studying real-world consideration. According to the experts at the Islamic Republic of Iran Railway Company (IRIR), reduction of the number of delays in response to requests during the course of planning is an important additional objective function, which is included in our model. The solved problem is dynamic and demands for wagons and the transportation times are assumed to be deterministic. In this paper, after presenting the mathematical model, the importance factor of each objective function is calculated taking into account the prescriptions of the experts at the IRIR Research Center and based on aggregate weighting method. In order to solve the model and find the solutions on the Pareto front, three methods based on Genetic Algorithms, Simulated Annealing, and a hybrid of those are designed and their parameters tuned, by which the rail transportation system of the IRIR is solved and the results are discussed.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Rail-Car Fleet sizing
  • Heterogeneous Fleet
  • Multi-Objective Optimization
  • Simulated Annealing
  • Genetic algorithm
- Beaujon, G. J. and Turnquist, M. A. (1991) "A model
for fleet sizing and vehicle allocation", Transportation
Science, Vol. 25, No. 1, pp. 19-45.
- Bojovic, N. (2002) "A general system theory approach
to rail freight car fleet sizing", European Journal
of Operational Research, Vol. 136, No. 1, pp. 136-
172.
- Dong, J. X. and Song, D. P. (2009) "Effectiveness of
an empty container repositioning policy with flexible
destination ports", IFSPA, Vol. 45, No. 6, pp. 860-
877.
- Godwin, T., Gopalan, R. and Narendran, T. T. (2008)
"Tactical locomotive fleet sizing for freight train operations",
Transportation Research, Part E: Logistics
and Transportation, Vol. 10, No. 3, pp. 440-454.
- Imai, A. and Rivera, F. (2001) "Strategic fleet size
planning for maritime refrigerated containers", Maritime
Policy and Management, Vol. 28, No. 4, pp. 361-
374.
- Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D. and Vecchi, M. P.
(1983) "Optimization by simulated annealing", Science,
No. 220, pp. 671–680.
- Kochel, P., Kunze, S. and Nielander, U. (2003)
"Optimal control of a distributed service system with
moving resources: Application to the fleet sizing and
allocation problem", Int. J. Production Economics,
Vol. 81-82, pp. 443-459.
- Li, Z. and Tao, F. (2010) "On determining optimal
fleet size and vehicle transfer policy for a car rental
company", Computers & Operations Research, Vol.
37, No. 2, pp. 341-350.
- List, G. F., Wood, B., Nozick, L. K., Turnquist,
M.A., Jones, D.A., Kjeldgaard, E.A. and Lawton,
C. R. (2003) "Robust optimization for fleet planning
under uncertainty", Research Transportation, Part E,
Vol. 39, No. 3, pp. 209-227.
- Sayarshad, H. R. and Ghoseiri, K. (2009) "A simulated
annealing approach for multi-periodic rail-car fleet sizing problem", Computers and Operations Research,
Vol. 36, No. 6, pp. 1789-1799.
- Sayarshad, H. R. and Tavakkoli-Moghaddam, R.
(2010) "Solving a multi periodic stochastic model
of the rail–car fleet sizing by two-stage optimization
formulation", Applied Mathematical Modeling, Vol.
34, No. 5, pp. 1164-1174.
- Song, D. P. and Earl, C. F. (2008) "Optimal empty
vehicle repositioning and fleet-sizing for two-depot
service systems", European Journal of Operational
Research, Vol. 185, No. 2, pp. 760-777.
- Yaghini, M. and Khandaghabadi, Z. (2013) "A hybrid
metaheuristic algorithm for dynamic rail car fleet
sizing problem", Applied Mathematical Modelling,
Vol. 37, pp. 4127-4138.