Научная статья на тему 'Дискретно-событийная модель железнодорожного узла в среде anylogic'

Дискретно-событийная модель железнодорожного узла в среде anylogic Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
517
64
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ УЗЕЛ / МОДЕЛЬ / СЕМО / ANYLOGIC

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Любченко А. А., Бартош С. В., Смирнов В. А., Castillo P. Á.

В настоящее время повышение конкурентоспособности и эффективности железнодорожной транспортной сети Российской Федерации является актуальной задачей, решение которой требует модернизации элементов сети, таких как железнодорожные транспортные узлы. Современные компьютерные технологии сегодня позволяют помочь в принятии правильного проектного решения, однако требуется разработка соответствующих программных средств анализа. В работе представлена математическая модель Екатеринбургского ж.-д. узла, реализованная с помощью отечественного инструмента имитационного моделирования AnyLogic. Модель построена с применением дискретно-событийного подхода и аппарата сетей массового обслуживания и позволяет давать оценку показателей эксплуатационной работы и выявлять «узкие места» в структуре узла. На основе результатов имитационных экспериментов с моделью был выполнен расчет оценки её выходных параметров, анализ которой позволил сделать вывод об адекватности предложенной модели.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Любченко А. А., Бартош С. В., Смирнов В. А., Castillo P. Á.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Дискретно-событийная модель железнодорожного узла в среде anylogic»

УДК 625.1:004.94

ДИ(.К1'Ь I НО <_ОЬЫ I ИЙНАЯ МОДЬЛЬ ЖЬЛЬ^НСДОРУЖНО! О УЗЛА В и'ЬДЬ ANYLÜGIC

А. А. Любченко1. С. В. Баргош1. В. А. Смирнов1, Р. Á. Castillo1

1 Омский государстве» а нлй университет путей сообщения, г. Омск, Россия ' Университет Гранады, Испания

Аннотацня - В на стоящ«* время повышение конкурентоспособности н эффективности железнодорожной транспортной сети Российской Федерации является актуальней задачей. решение которой треоу-*ч ми 1Ц1ни {.ищи :<.iciiicHiiiK гнш, i.ikhx как *-hjii>:<hiv(iiii<ivknmh ip;iHcnupi ими у .им. Сокрнмннныр компьютерные технологии сегодня позволяют помочь в принятии правильного проектного решения, однако требуется разработка соответствующих программных срсзств анализа. В работе представлена матсматп ческая модель Екатеринбургского ж.-х узла, реализованная с помощью отечественного инструмента и vi и i и 1|Ш1н huí и мид и. 1мр»к;1ним Aii) í.ngic. \Гп le.ib iiihi|iiii>h;i г нримрнннинм дискро ни-га'мгийишо шц-хода и аппарата сетей массового обслуживания и позволяет давать оценку показателей эксплуатационной работы и выявлять «узкие места» в структуре узла. На основе результатов имитационных эксперимент* с моделью был ьыиилнен расчел ииенкн её вылодкыл. luipa.MeipuB, ¡шали* кихирий нозьо.шл сделать вывод об азекватности предложенной модели.

Ключевые слове: железнодорожный узел, модель. СеЛЮ. AnyLogic.

I. Введение

Железные дороги, будучи оспооси транспортной системы Poccinicicon Федерации, имеют чрезвычайно вале нос государственное, экономическое, социальное н оборонное значение. В 2008 гсду Правительством РФ оылг

уГКР|1ЖДГНИ f ipmri ИИ ¡КГЧКЩИХ МГЛГ-ЧНГДП^ЖЖМ I! ||1ИН(110]1П СфИНМ H¡1 rjlWVUl» 2ÍW0 m/M, ll[^ll(UMimillVni

модернизацию участков сети железных дорог с целью повышения эффективности функционирования и развития пропускных способностей железнодорожных литпш. Очевидно, tío достижение дашюн цели затрудинтель но без соответствую шей модернизации таких звеньев транспортной сеш. как железнодорожные узлы с входяЩИМИ К ИХ CIM'IHK СГИНЦИНМИ Л 1ЧЧ*ДИН1К)11|.ИМИ #.Г.1ГЧНО,1К)|И1ЖНММИ путями

Одним из крупнейших железнодорожных (ж д.) узлов России является Екатеринбургский транспортный ж д. узел, расположенный на основном ходе 1ранссиоа. Модернизация данного узла является стратегической задачей ТТ[)ИМГНГНИГ ПЖ)1ГМ!*ННКХ 1^1ГДГП« М«1ДГЛИ|Ч1КННИН 11МЧК11ЛЯГ1 Hhll 1(1.IHM" I К <1НИЛ№ ИПКЛН/ПГЛГИ :н<илунг<1-

цненней работы узла, способствует выявлению «узких меет>. в структуре узла с целью поддержки принятия проектных решений по его модершхзащш. При этом имитационное моделирование обладает рядом пренму шестз, а именно ««позволяет оперативно учитывать все изменения в проекте, а также получать более точные 'н;1нгнин ошнмильимх ииримпрпн [1]» ГТсмтму к ннгтнщге кргым «к о4>лж~ги ригчгт жглгмно/юрпмнмх станции, участков и транепоргоых узлов методом имитационного моделирования в отечественной науке и практике существует мпожеетво разработок fil». Даппыи вид моделирования находит применение при оценке цропускнон способности ж.-д линии [2. 3]. определении наиболее эффективных вариантов обслуживания -финишргнмх irtiiikok [4 ог.енкг ибьгмок пгргмтж [fi], лнппи-м мингкрокых п^пигп^нии ни сглнция* [7] и определения интервалов гокшоеого техшпесксго обслуживания [8]. В работе [51 проведен акали; аналиппе сеих н имитационных моделей для оптимизации пропускной способности н повышение качества расписания

ДКИКГНИИ Оишяниг МШ)ДОК МО,ИГЛ Ир<)К-1НИЧ и ШГЦИИДИ-ОфОНИННМХ 1.р<)1|)ИММНЫХ 1"рГДГ1К для анилн«1 покгдг-

ния железнодорожных систем и сетей представлены в [10] «Следовательно, значимость методов имитационного моделирования для изучеппя етапов программы модернизации по прежнему высока fSl:>.

Среди отечественных инструментов имитационного моделирования все большую популярность приобретает

ергди AliyT.CIJf.TC" (>0М*ДИНМКШ .ИЯ «WÏ Ц1И Г1Ш]КГМГ!ННЫГ 1Ы:&1ДМ1 МЫ ПППрОП-ИН ИМ4ГИЦИОННМХ ЛЩДГЛСЙ» [7] Зй-

рубежкые исследователи в области транспорта также отмечают преимущества данного продукта при нсследо-Dainïii широкого спектра реальных задач fill. AnyLogic используется для моделирования расписания движения транспортных средств [12]. анализа эксплуатационной работы сортировочных станций [13] н оценки эффективности интермодальных грузовых перевозок на короткие дистанции [14]

Исходя из природы процеесов фушащошфовашш ж. д. узла,, дискретно событийный подход к его опнеа юпо. на наш взгляд, является наиболее удобным. Более тоге, данная методика хорошо изучена, и как показано в

[1^5] 1К(-И]К-ЖНГМу МКЛИГГГ.Я ИПуИЛЬНОИ И К<Х1ргГ|()№1ННПЙ при J*-| 1ГНИН 1Ч1К1ГМГЬН-.1Х :ИДг1Н МОДГ.НИрОКЯНИН

П. Постановка задачи

D работе Была поставлена задача разработки имитационной модели Екатеринбургского ж.-д. узла в среде AnvLogjc с применением дискрета о событийного подхода для оценки размеров переработки па станциях и De личины поездопотоков на перегонах, а также выполнение экспериментов с целью проверки адекватности модели

Ш. Теория

1. Общая характеристика Екатеринбургского узла

Но характеру эксплуатационной работы Екатеринбургский железподорожпый узел относится ic ninjr трап знтных с большим объемом сортировочной н местной грузовой работы. В узле осуществляется движение бппыттпгг количества пассажирских и пригородных ппеядов [1 б]

Грянинимн ул. I* ЯКЛННЛГ.И ПИНИИ И К KOICJIhlX iqXIHr.X(VtH'l ¡ШКГ1КЛГНИГ I'ilHHHhlX liyiPH 1ЮДХ(1;,(1К к учлу [Л

Хрустальная, ст. Решеты. ст. Косулнно. ст. Арамкль. сг Шувахиш. сг Аппаратная и ст. Сысерть.

В состав узла входят 23 станции: две внеклассные станции Екатеринбург Сортировочный и Екатершгбург Пассажирский, участковая станция С'едельннково, .3 грузовых станций и S промежуточных станций. 7. Диая1&гпмп-сл6ытиЯнн.й принцип моделирования

Для разработки модели яг -л угла был вятбран отечественный программный пролутт для имитят-ионного моделирования AnyLogic с применением дис кретно -с о бытийного подхода, реализуемого с помощью встроенной библиотеки Enterprise Library. Библиотека Enterprise Library представляет высокоуровневый интерфейс для быстрого создания дискретно-собыганных моделей с помощью блок-схем. Следовательно, модель построена с использованием аппарата сетей массового обслуживания (СеМО). Данный аппарат представляет собой совокупность конечною числа обслуживающих узлов. в коюрий циркулируют заявки, иерелодяшде в соотаспльин с маршруткой матрицей из одного узла з другой. Узел всегда является разомкнутой системой массового обслуживания (СМО) При этом отдельные СМО отображают функционально самостоятельные части реальной системы. связи между СМО - структуру системы, а требования, циркулирующие по СеМО, - составляющие материальных потоков.

Построенная мидель цредегавлжи собой линейную сеть. гаи как в ней заявки не 1гряюпл и не размножаются Также модель являею* разомкнутой сетью, а каюрую заявки носгунают из внешней среды и укодях после обслуживания из сети во внешнюю срсду. Особенностью разомкнутой СеМО является наличие одного или нескольких независимых внешних источников, которые генерируют заявки, поступающие в сеть, независимо от того, сколько заявок уже находится в сети. В любой момент времени в такой сети может находиться произвольное число чаяно*

В соответствии с выбранным нришлшом моделирования были реализованы слелуюиие кишюнешы модели: поезда, подходы к узлу, станции, перегоны Затем указанные компоненты были использованы для построения структуры модели в соответствии с 1 еперальпон схемой развития Екатеринбургского яс. д. узла [16J. Структурная схема модели представлена на рнс. 1.

Рис. 1. Структурная схема модели Екатеринбургского ж.-д. узла

Для :Ц1ГДПнклгнмя полки.* жм I? тплна, курсирующего мгжлу пянциями, были иг пол к« та им иГгкгюы <<Соо6шеннс». передаваемые между моделями станций. В соответствии с видами подвижного состава, участвующего в движения, были предусмотрены четыре группы ссоЬщсннй: сквозные н участковые поезда; сЬорныс, передаточные и вывозпые поезда; пассажирские поезда: пригородные поезда.

Подходы к узлу реализованы в виде четырех генераторов сообщении в соответствии с видами поездопото-ков. Сообщения моделируют поток заявок, поступающих в СеМО Заявки, имитирующие поезда в модели, по-схуххакл в железнодорожный узел с временными интервалами, подчиненными распределению Пуассона.

Моле ли железнодорожных, сханхши представлены активными ебьектами среды АнуЬорс. что шиншш задавать индивидуальную логику работы каждой модели и тем самым обсспсчнть гибкость разработки. Каждой станции моделируемого узла был пазпачен отдельный активный объект (модель), учитывающий особенности станции по выполнению операций с прибывающим подвижным составом. Разные типы поездов проходят через станцию за разное время. В зависимости от вида поездопотока учтены следующие виды работ: прием, отправление и иГнцитг мпечдл. ф:ц мирошние и рж *ф«») и« и| к щи н иг пополнение. отцепки шинник, Пгяскп-анмкоч-ное проследование поезда; обработка поезда со сменой брпгады/локсмотива Модели всех станций предусматривают выполнение операдкн обгон поездов на станциях При сбгоне поезд, прибывший на стандию. обгоняется другим попутным, более срочным. Как правило, обгоняемый поезд - грузовой, обгоняющий - пассажирский.

Сообщения, поступающие на входы станции, распределяются после выполнения операции между ее выходами. Для задания направлений распределения поездопотоков используются матрицы из N строк и 47/ столбцов, где К— голичеотяп подходов тг гтянтттт Матрица распределения для всех гтянций сформированы на основании данных, схемы поездоиохоков Ектсринбурхсмло ж.-д. узла на 2007 юд [16].

Перегоны между станциями также представлены активными объектами инструмента Апу1_л^1С. Структура перегона позволяет учитывать различное время движения по перегону в зависимости от пша поездопотока. Пример структуры акпшпого объекта для перегона Аппаратная Березнт представлен па рис. 2.

гп:

..•с: >

\

Кп*

Я

\ цклс:

Ч за*

\ ^ -|«о-.с-у»В_ Г" п

"»КГ1 : МО

„й с" о" -1......

>ЧАХР»Ч1ГИ>1

С»»»*й с О

/-0Я^Чч. сш,!

г«4с«<р»Ыв»: / айёг Ч м

I в """■*?,

Т\г>гм1Пт«» |_*и* «»»»* >

г *

1®ч

- -,

сио.6

с'о'

Соло» фспаОЬкЛ*

ввиипу» ♦«я-О^-в*

С» ^ь»-»-О'гил

•■ЭК.»

и'« ••ею *»

МГМ

ГС О

т

Рис. 2. Модель перегона Алпаратная-Березиг

В движсннн поездов различают два направления четное и нечетное. Активные объекты перегонов реализованы таким сбразом. чтобы поддерживать оба направления независимо друг от друга. Каждый активный объект характеризуется гремя параметра: время движения по перегону пассажирских н грузовых состав ос, велнчи на наличной пропускной способности.

т\г Результаты экспериментов

Б работе были выполнены два вида экспериментов:

1) моделирование раооты узла с целью анализа адекватности модели,

2) анализ интервалов прибытия поездов на подходах к станции Екатеринбург-Сортировочный.

Для проведения имитационных экспериментов значения входных параметров модели были заданы в соответствии с Генеральной схемой развития Екатеринбургского железнодорожного узла [16].

Анализ адеквахносш модели выполнялся нухём сравнения результатов оценки поездоиохоков и охде.хьно размеров переработки с реальными опытными данными для перегонов н станций узла. Прн этом опсннвплась относительная погрешность выходных значении модели относительно эмпирических по каждому виду поездопотока: сквозные и участковые поезда (СУП); сборные, передаточные н вывоз!дле поезда (СПВП); пассажир

скне поезда (1111) к пригородные поезда (ПрП). Для наглядности в табл. 1 приведены результаты расчета относительной погрешности опенки размеров переработки на всех гтангиях Екатеринбургского узла

ТАБЛИЦА 1

ВЕЛИЧИНА ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ПОГРЕЛ ТНОСТИ

Станция От СУП гное нт »льна я спвп погрешность. ГТП % ПрП

Екатерннбург-Пасс. 2.8 -0.4 0 0.1

Путевка 2.2 -12 0 -0.2

Екатеринбург-Сорт. 0 0.3 С 0

Шарташ 2.8 0 0 -0.1

Аппаратная 0 ? 1 -0 6

АраМИЛЬ 0.7 5 -1.1 0

Березит 0 0 -3.3 0

Гшхсооая 0 0 0 0

Хрустальная 0.2 О 0.2 1/1

Исток 2.5 0 0.3 0

Керамик 0 -1.6 1.3 0

Ко.лызсьо 1 7 10 -09 -0 6

Косулино 1.7 0 0.1 0.3

Лечебный 1.7 5.0 -0.9 -0.6

Перегон 0.6 0 0,3 -0.5

Решеты 0 0 0 -0.5

Седельннково Северка -0.5 0.2 0 0 0 0.2 2.0 1.4

Шувакиш 0 -1.3 0 -0.3

Сысерть 0 0 1.3 0

Укгус 0 -2.5 0 0

Восточная 0 3.3 0 0

Звезда 0 2.9 0 0

Наибольший нтсрсс в структуре рассматриваемого ж.-д узла представляет станция Екатеринеург-Ссртиров очный. находящаяся на главном диаметр? узла. Поэтому с помощью модели был проведен анализ законов распределения временных интервалов прибытия поездов на станцию со стороны шести примыкающих путей. Следовательно, было выполнено шесть экспериментов по сбору статистических данных о времени меж-ду прибытиями поездов ня станцию с последующей их с-а-истичегкой обработкой и проверкой вы.лвинуттлх гипотез о законе их распределения с помощью критерия Пирсона. На рис. 3 представлена гистограмма распре деления временных интервалов меж,ту поездами приходящими со стороны станции Ега~еринбург-Пассажнрскин.

Рис. 3. Гистограмма закона распределения временных интервалов между поездами, приходящими на ст. Екатеринбург-Сортировочный со стороны Екатеринбург-Паееажпрсхии

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

V. ОЪС'уждьыин FfcjyJlb'i'AIOB

Результаты расчета относительной погрешности оценки переработки на станциях Екатеринбургского узла, представленные в та о л I свидетельствует о соответствии моделируемых знячений реальным опытным данным. Для всех cidHHHH и всем вилам лоездоиоюков жиуешнос.ь не иревыслла 5% uopoi. что юворш об адек-ватном всспроЕЗЕСдсннн анализируемого показателя эксплуатационной работы. Кроме того, такая же ситуация наблюдалась для оценок поезлопогоков па перегонах узла, следовательно, полученные результаты позволяют сделать в целом вывол об адекватности имитационной модели.

В соответствии с результатами анализа временных ннгерьалов прибытия поездов на станцию Екатерннбург-Сорткровочный было установлено, что распределение интервалов прибытия подчиняется экспоненциальному ■закону с доверительной вероятностью f),91 для четырех из птести подходов учла со стороны станций Ргатернн-Gypj-Пассажирский. Перегон. Сеьерка и Шуваклш. Распределение ншервалов нрибыгия Д.1Я двух оставшихся подходов со стороны cram, ни Гибсоаая и Звезда характеризуемся существенным разбросом полученных значений и невозможностью сделать гипотезу о законе их распределения.

VI. ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, в работе представлена имитационная модель Екатеринбургского ж. д. узла, реализованная в среде AnyLogic с применением дискретно-событнкного подхода и аппарата сетей массового обслуживания. Модель позволяет производить оценку таких показателей эксплуатационной работы, кат: размеры переработки на станциях и величина поездопотоков на перегенах узла

Ни (К'НОКГ ргхулмишн прокгдгнных ИМИ I HI (ИОННЫХ мкгпгримгншк бы.! Я рНГГЧМТИНН ИШрГШНОСГк оцгнки

указанных показателен относительно реальных опытных данных, которая не превысила 5%. что позволяет сделать вывод об адекватно ста модели. Также с ее помощью были лро Анализированы распределение интервалов прибытия поездов па станцию Екатеринбург Сортировочный по шести подходам со стороны прилегающих станций. Для четырех из шести станций: Екатеринбург Пассажирский. Перегон, Северка и Шувакшп. сил дед твержлен экспоненциальный закон распределения временных интервалов.

Имитационная модель позволяет изучать влияние закона распределения входящих в узел потоков на показатели эксплуатационной работы анализировать использование пропускной способности перегонов и тем самым лае! возможность выяи.1х.ь кузкие места» в структуре уз.та. Следоваигльно. модель может быть использована как автоматизированное средство поддержки принятия решении при анализе вариантов модернизации транспортного узла. Кроме того, набор разработанных объектов станций и перегонов может быть с легкостью использовал для моделирования ж. д. узлов с иной топологий, что подчеркивает гибкость предложенной модели.

Список лиш»ату 1»Ы

1. Тимченко В С. Перспективы применения отечественного опыта расчёта железнодорожных станций, участков н транспортных узлов методом имитационного моделирования при развитии железнодорожной инфраструктуры Крымского полуострова Н Мнр пауки: Интернет журнал 2011. № 4. С. 1-9.

2. Кокурнн И., Кудрявцев В. Оценка пропускной способности железнодорожных линий на основе имитационного моделирования процессов перевозок 0 Известия Петербургского университета путей сообщения. 701?. X« ? С 18-??.

3. Алексеев С. И.. Береженой В. В.. Сорока Р. И. Имиюционно-пннмацииньос моделирование основных технологических процессов мурманского транспортного узла /! Евразнпсксс пространство: приоритеты социально-экономического развития 2011. С. 28-36.

4. Максимск II В., Сукач Е. IL. Гнруц П. В.. Ерооеева Е. А. Имитационное моделнреванне зсроятностных характернстшс функцношхрования железнодорожной сети П Математические машины и системы. 201$. № '1. С. 147-153.

5. Сукач Е. И. Автоматизацня процесса исследования вариштов организации перемещения транспортных потоков в железнодорожной сета U Математические машины и системы. 2009. № 4. С. 161-168.

6 Икиинк С В , Ниумок A R К и о чу н А И Днуху]хкиеюп :<а,|(мчи 11игиии:ии(ии дп'1глм»кп и жглгчи(?до-рожного транспортногс узла Ч Управление большими системами 2012. N« 38. С 140-159.

7. Рахмпнгулов А. Н.. Г/ншкурев П Н. Особенности иострссння имитационной модели технологии работы железнодорожной сталцнн в системе AnyLogic Ч Соэремешше проблемы и путл их решения в пауке, транедор те. пронзводсгве н образовании. 2012. N° 4, г. 2. С. 7-13.

8. Kokurin I. I/., Kattsyn D. V., Timchenko V. S. Determining parameteres of scheduled maintenance work-intervals within the asxesnient of fimire transportation capacity U World of Transport and Transportation. 2015. VoL 13. no ?. P14?-H3

9. Нашей L A. Slale-of-lLe-ail of l ail way opeialious lebtraiLL H Tiuielable planning and mfoiujaliou qualily. Doston WIT Press. 2010. P. 35-47.

10. Marinov M.. §ahin I, Ricci S., Vasic-Frankliji G. Railway operations, time-Tabling and control // Research in Transportation Economics. 2013. №41 P. 59-75. (IX)I 10 1016j.retrec.2012.10.003).

11. Moller D. P.. Simulation Tools m Transportation // Introduction to Transportation Analysis. Modeling and Simulation. 2014. P 195-228. (DOI: 10.1007/978-1^471-5637-6_5).

12. Merkurveva G., Bolshakovs V. Vehicle schedule simulation with AnyLogic H 12th International Conference on Computer Modelling and Simulation. 2010. IEEE. P 169-174. (DOI: 10 1109/UKSIM.2010.38).

13. Baugher R W. Simulation of Yard and Terminal Operations // Handbook of Operations Research Applications at Railroads ¿015. Vol. 222. P. 219-242 (DOI: 10.100 7/9 78-1-4899-75 71-3_9)

14. Reis V. Analysis of modi choice variables in short-distance mtermodal freight transport using an agent-based model // Transportation Research Part A: Policy and Practice 2014 Vol. 61 P. 100-120. (DOI: 10.1016/j .ira 2014.01.002).

15. Brailsford S. Discrete-event simulation is alive and kicking! // Journal of Simulation. 2014. Vol. 8. P. 1-8. (DOI: 10.1057/jos.2013 13).

16. Развитие- Екатеринбургского железнодорожного узла. Генеральная схема. Пояснительная записка. ОАО "Уралгипротрапс". Екатеринбург, 2010. 252 с.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.