МОДЕЛЬ РОЗПОДІЛЕННОЇ ДОСТАВКИ ВАНТАЖІВ В УМОВАХ ВОЄННОГО СТАНУ
Анотація
Стаття присвячена проблемі доставки вантажів за умови ненадійності транспортних сполучень. Проблема, що розглядається у роботі, належить до галузі транспортної логістики. Зокрема, ця проблема часто виникає при плануванні тилового забезпечення військ в умовах воєнних дій. Особливістю доставки вантажів за таких умов є те, що деякі транспортні маршрути можуть стати неможливими і тому необхідно розподіляти вантажопотоки таким чином, щоб мінімізувати втрати під час доставки. Аналогічні завдання виникають і у цивільній сфері, коли надійність транспортних комунікацій не є гарантованою та може досить швидко змінюватись. Математичні формулювання задач даного типу виявляються досить складними, математична модель є багатокритеріальною з великою кількістю обмежень. Але навіть після спрощення та переходу до одного інтегрованого критерію задачі залишаються важкими. У статті розглядається найпростіша математична модель для такого типу задач із критерієм мінімізації ризику втрат при доставці вантажу за наявності мінімальної інформації. Як правило, при розв’язанні транспортних задач методами лінійного програмування обмежуються пошуком базового припустимого плану з мінімально можливим числом маршрутів перевезення. Однак при реалізації таких планів різко знижується надійність доставки вантажів, збільшуються ризики втрат при перевезеннях. За наявності можливих втрат при транспортуванні вантажу набагато розумніше диверсифікувати маршрути доставки. Крім того, навіть за умов мирного часу, диверсифікація дозволяє більш ефективно використовувати існуючі шляхи доставки вантажів. Наприклад, знижується навантаження на покриття доріг, зменшується інтенсивність руху окремими маршрутами, зменшуються ризики дорожньо-транспортних пригод. Усе сказане вище показує актуальність дослідження математичних моделей транспортних задач, у яких поруч із відомими критеріями (витрати на перевезення) присутні й критерії, пов’язані з мінімізацією можливих втрат. Одна з таких математичних моделей є предметом дослідження цієї роботи.
Посилання
2. Oklander, M.A. (2000). Kontury ekonomicheskoj logistiki – [Contours of economic logistics]. Kyiv : Naukova dumka. [in Russian]
3. Banko, V.H. (2007). Lohistyka – [Logistics]. 2nd ed., rev. Kyiv : KNT. [in Ukrainian]
4. Krykavskyi, Ye.V., Pokhylchenko, O.A., Chornopyska, N.V., Kostiuk, O.S., & Savina, N.B. (2014). Ekonomika lohistyky – [Economics of logistics] / Ye.V. Krykavskyi, O.A. Pokhylchenko (Eds.). Lviv : Nats. un-t “Lviv. Politekhnika”. [in Ukrainian]
5. Perebyinis, V.I., & Perebyinis, O.V. (2005). Transportno-lohistychni systemy pidpryiemstv: formuvannia ta funktsionuvannia – [Transport and logistics systems of enterprises: formation and functioning]. Poltava : RVV PUSKU. [in Ukrainian]
6. Achkasova, L.M. (2017). Mistse i rol transportnoi lohistyky v zahalnii lohistychnii systemi – [The place and role of transport logistics in the general logistics system]. Ekonomika transportnoho kompleksu – Economy of the transport complex. No. 30. З. 76–85. [in Ukrainian]
7. Stokolias, V.S. (2014). Efektyvnist transportnoi lohistyky yak skladovoi lohistychnoi systemy – [The effectiveness of transport logistics as a component of the logistics system]. Efektyvna ekonomika – Effective economy. No. 7. Retrieved from http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=3216 [in Ukrainian]
8. Boldyrieva, L., Zelinska, H., Khrapkina, V., & Komelina, A. (2019). Problems and Solutions of Transport Logistics. Proceedings of the 2019 7th International Conference on Modeling, Development and Strategic Management of Economic System (MDSMES2019). Advances in Economics, Business and Management Research. Vol. 99. P. 317–320. Retrieved from DOI: 10.2991/mdsmes‑19.2019.59
9. Ofitsiinyi sait Derzhavnoi sluzhby statystyky – [Official website of the State Statistics Service]. www.ukrstat.gov.ua. Retrieved from http: www.ukrstat.gov.ua [in Ukrainian]
10. Transport and information server International freight transportation online Lardi-Trans. lardi-trans. com/en/. Retrieved from https://lardi-trans.com/en/
11. Yashkin, D.S. (2016). Metody optymizatsii v upravlinni lohistychnymy ryzykamy promyslovykh pidpryiemstv – [Optimization methods in the management of logistics risks of industrial enterprises]. Ekonomika: realii chasu – Economics: time realities. No. 5(27). P. 52–58. Retrieved from https://economics.net.ua/527–2 [in Ukrainian]
12. Maksyshko, N.K., & Nehrei, M.V. (2015). Optymizatsiini metody ta modeli – [Optimization methods and models]. Kyiv : KOMPRYNT. [in Ukrainian]
13. Mihalevich, V.S., Trubin, V.A., & Shor, N.Z. (1986). Optimizacionnye zadachi proizvodstvenno-transportnogo planirovaniya: Modeli, metody, algoritmy – [Optimization problems of production and transport planning: Models, methods, algorithms]. Moskva : Nauka. [in Russian]
14. Cordeau, J.F., Pasin, F., & Solomon, M.M. (2006). An integrated model for logistics network design. Annals of Operations Research. No. 144. P. 59–82. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s10479-006-0001-3
15. Bokor, Z. (2012). Cost Calculation Model for Logistics Service Providers. Promet – Traffic&Transportation. No. 24(6). P. 515–524. Retrieved from https://doi.org/10.7307/ptt.v24i6.1198
16. Shramenko, N.Y., & Shramenko, V.O. ( 2018). Mathematical model of the logistics chain for the delivery of bulk cargo by rail transport. Naukovyi Visnyk NHU. No. 5. P. 136–141. Retrieved from https://doi.org/10.29202/nvngu/2018–5/15
17. Facchini, F, Oleśków-Szłapka, J, Ranieri, L, & Urbinati, A. (2020). Maturity Model for Logistics 4.0: An Empirical Analysis and a Roadmap for Future Research. Sustainability. No. 12(1). P. 86. Retrieved from https://doi.org/10.3390/su12010086
18. Fernandez Pernett, S., Amaya, J., Arellana, J., & Cantillo, V. (2022). Questioning the implication of the utility-maximization assumption for the estimation of deprivation cost functions after disasters. International Journal of Production Economic. No. 247. May. P. 108435. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108435
19. Kundu, T., Sheu, J.-B., & Kuo, H.-T. (2022). Emergency logistics management – Review and propositions for future research. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. No. 164. P. 102789, August. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102789
20. Finger, G.S.W., & Lima-Junior, F.R. (2022). A hesitant fuzzy linguistic QFD approach for formulating sustainable supplier development programs. International Journal of Production Economics. No. 247. P. 108428. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108428
21. Gharbi, A., Kenné, J.-P., & Kaddachi, R. (2022). Dynamic optimal control and simulation for unreliable manufacturing systems under perishable product and shelf life variability. International Journal of Production Economics. No. 247. May. P. 108417. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108417
22. Takeyasu, K., & Kainosho, M. (2014). Optimization technique by genetic algorithms for international logistics. J. Intell Manuf. No. 25. P. 1043–1049. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s10845-013-0823-1
23. Podvalna, H.V. (2012). Optymizatsiia perevezen: problemy vykorystannia «transportnoi zadachi» – [Optimization of transportations: problems of the use «transport task»]. Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika» – Bulletin of the National University «Lviv Polytechnic». No. 735. P. 176–180. [in Ukrainian].
