-
شماره ركورد
23174
-
پديد آورنده
عبدالله زارع اندريان
-
عنوان
تعيين اندازه بهينه ناوگان باري ريلي با درنظرگرفتن تهيه ناوگان جديد در شرايط غيرقطعي
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي حمل و نقل ريلي
-
سال تحصيل
96-99
-
تاريخ دفاع
1399/10/6
-
استاد راهنما
دكتر مسعود يقيني
-
استاد مشاور
دكتر سامان پيشوايي
-
دانشكده
راه آهن
-
چكيده
يكي از نيازهاي اساسي شركتهاي حمل و نقل ريلي به منظور پاسخگويي به تقاضاي مشتريان، ناوگان ريلي ميباشد. ناوگان ريلي يكي از منابع بزرگ سرمايه در راهآهن به شمار ميرود. به دليل هزينهي سرمايه گذاري زياد جهت تهيهي ناوگان، عدم برقراري توازن بين اندازهي ناوگان موردنياز براي برآورده كردن تقاضاي بازار و هزينههاي سرمايه گذاري ميتواند منجر به اثرات جبران ناپذيري براي شركتهاي حمل و نقل ريلي شود و آنها را از صحنهي رقابت براي هميشه حذف كند. از آنجا كه ناوگان ريلي عمر مفيد بالايي دارد، در نظر گرفتن شرايط بازار و تقاضاها در طول زمان براي بهرهوري سيستم حمل و نقل ريلي بسيار مهم است. به دليل عدم اطلاع از آينده و ماهيت غير قطعي رخ دادهاي دنياي واقعي، در نظر گرفتن شرايط غير قطعي آينده از اهميت ويژهاي برخوردار است. لذا جهت تصميم گيريهاي بهتر و دقيقتر، اين ماهيت غير قطعي بايد لحاظ گردد.
در اين پژوهش، يك مدل رياضي قطعي و يك مدل رياضي استوار جديد براي مسالهي تعيين اندازهي ناوگان حمل و نقل ريلي ناهمگن با در نظر گرفتن شرايط غير قطعي ارائه شده است. مدلهاي ارئه شده، مدل رياضي پويا و چند دورهاي هستند كه در مدل استوار تقاضا غير قطعي در نظر گرفته شده است. راه حل اين مدلها علاوه بر مشخصكردن استراتژي بهينهي تهيه ناوگان، نحوهي توزيع واگنها در سطح شبكه را نيز تعيين ميكند. به منظور ارزيابي عملكرد مدل قطعي، دادههاي يك شركت ريلي خصوصي مورد استفاده قرار گرفته است. نتايج حاصله نشان دهندهي عملكرد خوب مدل ارائه شده در كاهش تقاضاهاي از دست رفته و هزينه هاي عملياتي است. همچنين براي ارزيابي مدل غير قطعي يك آزمون شبيه سازي براساس دادههاي شركت مذكور طراحي شده كه نتيجهي آزمون نشان ميدهد كه راه حل ارائه شده توسط مدل غير قطعي عملكرد بهتري نسبت به مدل قطعي داشته و به طور ميانگين هزينهي تمام شدهي كمتري براي سيستم حمل و نقل مطالعهي موردي ايجاد ميكند.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1399/10/21
-
عنوان به انگليسي
Determining the optimal size of rail freight fleet by observing the display of new fleet preparation in uncertain conditions
-
تاريخ بهره برداري
12/27/2021 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
عبداله زارع اندريان
-
چكيده به لاتين
One of the basic needs of rail transportation companies to meet customer demands is a rail fleet. Because rail cars are expensive, fleet procurement has always been a major challenge, and the rail fleet is one of the major sources of rail capital due to its high cost. Due to the high investment cost to provide the fleet, insufficient fleet size can lead to irreversible effects on rail companies and eliminate them from the competition forever. On the other hand, an excessive number of cars requires a large amount of money, which could be spent to develop the company otherwise. Because the rail fleet is operated for over ten years, it is important to consider market and demand conditions overtime for the efficiency of rail transportation. Due to the lack of knowledge about the future and the uncertain nature of real-world events, it is important to consider the future's uncertain conditions. Therefore, for better and more accurate decisions, this uncertain nature must be taken into account. In this research, a new mathematical model for determining the size of a heterogeneous rail transport fleet under demand uncertainty is presented. The proposed model is a dynamic and multi-period mathematical model. In addition to specifying the optimal fleet procurement strategy, this model determines how the wagons are distributed across the network. To evaluate the performance of the model, the data of a private railway company have been used. The results show the good performance of the proposed model in reducing lost demand and operating costs. Also, to evaluate the solution provided by the non-deterministic model, a simulation test, based on the data of the mentioned company, is designed.
-
كليدواژه هاي فارسي
حمل و نقل ريلي , اندازه بهينه ناوگان , توزيع واگن , بهينهسازي , برنامهريزي تصادفي
-
كليدواژه هاي لاتين
Rail transport , Optimal fleet number , Wagon distribution , Modeling , Robust optimization
-
لينک به اين مدرک :