An Optimization Method for Wagon Allocation in Long-Distance Trains
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2022-08-23
Department
Major/Subject
Systems and Operations Research
Mcode
SCI3055
Degree programme
Master’s Programme in Mathematics and Operations Research
Language
en
Pages
40
Series
Abstract
This thesis develops a wagon allocation method for passenger trains to maximize the profit of a train operator. This is done by allocating wagons to vehicle compositions that are used to operate the long-distance trains. The problem is related to the variation of demand in public transportation as the vehicle compositions face different demand levels during their operation and the most profitable way might not be to adjust the number of wagons based on peak-demand as it increases the costs. Also the operational aspects of rail traffic must be considered in the model. A mixed-integer linear programming model that considers that part of excess demand could be recaptured by another train is developed based on the expected demands and it is applied on real demand expectation data and vehicle circulation plan of VR. A simulation model where the demands are assumed to follow gamma distributions is built to validate the results. Further development of the model should consider revenue management methods when maximizing the profit.Tässä työssä kehitetäänn vaunujen allokointimenetelmä matkustajajuniin junaliikennöijän voiton maksimoimiseksi. Tämä tehdään allokoimalla vaunuja kokoonpanoihin, joilla operoidaan kaukoliikenteen junia. Ongelma liittyy kysynnän vaihteluun julkisessa liikenteessä, sillä kokoonpanot kohtaavat erilaisia kysynnän tasoja operointinsa aikana ja tuottoisin tapa ei välttämättä ole säätää vaunujen määrää kysyntähuippuun perustuen, sillä se lisää kustannuksia. Lisäksi raideliikenteen operatiiviset puolet täytyy huomioida mallissa. Työssä kehitetään sekalukuoptimointimalli, joka huomioi, että osa kapasiteetin ylittävästä kysynnästä voi siirtyä toisiin juniin perustuen odotettuun kysyntään ja mallia sovelletaan VR:n kysyntäodotusdataan ja runkokiertosuunnitelmaan. Simulointimallin, jossa kysynnän oletetaan noudattavan gammajakaumia, avulla vahvistetaan mallin tulokset. Mallin jatkokehityksessä tulisi huomioida tuottojohtamisen keinot, kun maksimoidaan tuottoja.Description
Supervisor
Punkka, AnttiThesis advisor
Lubitch, RomanKeywords
capacity allocation, integer optimization, rail traffic, public transportation