Academic Journal
Forming a Risk Model for Ensuring Cargo Delivery Deadlines under Uncertainty Using Fuzzy Set Theory and Dempster-Shafer Theory
| Title: | Forming a Risk Model for Ensuring Cargo Delivery Deadlines under Uncertainty Using Fuzzy Set Theory and Dempster-Shafer Theory |
|---|---|
| Source: | Information and control systems at railway transport; Vol. 29 No. 2 (2024): Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; 81-90 Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте; Том 29 № 2 (2024): Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; 81-90 Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; Том 29 № 2 (2024): Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті; 81-90 |
| Publisher Information: | Ukrainian State University of Railway Transport, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | функція щільності ризику, automation of technical station management, risk density function, forecasted train delay time, прогнозний строк затримки вагона, невизначеність, теорія Демпстера-Шафера, автоматизація керування технічною станцією, ensuring cargo delivery deadlines, Dempster-Shafer theory, uncertainty, дотримання строку доставлення вантажів |
| Description: | Забезпечення своєчасного доставлення вантажів є ключовим моментом у процесі перевезень, значну роль у цьому питанні відіграють залізничні технічні станції, оскільки вони керують процесом обробки вагонопотоків. Складність вирішення цієї проблеми обумовлена наявністю безлічі факторів невизначеності, які можуть впливати на процес прийняття рішень. Традиційні методи керування ускладнюють їх оцінювання та облік при прийнятті управлінських рішень. Стаття присвячена проблемі оцінювання ризиків недотримання строків доставлення вантажів залізничним транспортом і необхідності розроблення сучасних моделей для її вирішення.У рамках дослідження було запропоновано методологію та модель для оцінювання ризику запізнення вагонів із використанням теорій нечітких чисел і Демпстера-Шафера, що дає змогу враховувати варіабельність і невизначеність у прогнозах. Проаналізовано фактори невизначеності, які можуть ускладнювати процеси обробки та формування поїздів, а також параметри вагонів, які необхідно враховувати для мінімізації ризиків і зниження фінансових втрат залізничних перевізників.Стаття пропонує методику обчислення очікуваного ризику, що ґрунтується на інтеграції різних значень часу запізнення та пов'язаних із ними наслідків. Також розроблено модель для комбінування інформації про час запізнення з різних джерел, що сприяє підвищенню точності прогнозів та ефективності оперативного планування.У висновках зазначено про важливість запропонованої моделі для автоматизації процесу керування технічними та сортувальними станціями, що дасть змогу мінімізувати затримки в доставленні вантажів і знизити обсяги виплат штрафів залізничними підприємствами. Ensuring timely cargo delivery is a crucial aspect of transportation, and a significant role in this matter is played by railway technical stations as they manage the process of handling freight car flows. The complexity of solving this problem is due to the presence of numerous uncertainty factors that can significantly affect decision-making processes. Traditional management methods complicate their assessment and consideration in managerial decisions. This article addresses the problem of assessing the risks of train delays and the need to develop modern models to solve it.The study proposes a methodology and model for assessing the risk of train delays using the theory of fuzzy numbers and Dempster-Shafer theory, which allows for considering variability and uncertainty in forecasts. An analysis was conducted on uncertainty factors that may complicate the processes of handling and forming trains, as well as on car parameters that need to be considered to minimize risks and reduce financial losses for railway carriers.The article proposes a methodology for calculating the expected risk based on the integration of various delay time values and associated consequences. A model was also developed for combining delay time information from various sources, which contributes to improving the accuracy of forecasts and the efficiency of operational planning.The conclusions of the article emphasize the importance of the proposed model for automating the management process of technical and sorting stations, which will minimize delivery delays and reduce the volume of penalty payments by railway enterprises. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | Ukrainian |
| ISSN: | 1681-4886 2413-3833 |
| Access URL: | http://jiks.kart.edu.ua/article/view/307765 |
| Rights: | CC BY NC ND |
| Accession Number: | edsair.scientific.p..2450fce4b42a14bca0c9bbd67cc394d5 |
| Database: | OpenAIRE |
Be the first to leave a comment!