Katedra za operaciona istraživanja u saobraćaju
>
Master radovi
- Ivana Kojadinović
PREGLED TEHNIKA PRIMENjENIH NA PROBLEM PROJEKTOVANjA ROTACIJA POSADA U VAZDUŠNOM SAOBRAĆAJU
Mentor: dr Milica Šelmić, docent. Godina odbrane: 2012. - Nevena Raović
FAZI LOGIČKI SISTEM ZA UPRAVLjANjE BROJEM RADNIKA NA NAPLATNIM RAMPAMA AUTOPUTEVA
Mentor: dr Dušan Teodorović, redovni profesor, dopisni član SANU. Godina odbrane: 2012. - Sanja Stojanović
POVEZIVANjE ZAJEDNIČKIH VOŽNjI NA PUTNOM PRAVCU VRANjE - BUJANOVAC PRIMENOM METODE K-MEANS
Mentor: dr Dušan Teodorović, redovni profesor, dopisni član SANU. Godina odbrane: 2012. - Nikola Bešinović
LOCIRANjE STANICA ZA MERENjE TEŽINE VOZILA U POKRETU NA TRANSPORTNIM MREŽAMA
Mentor: dr Dušan Teodorović, redovni profesor, dopisni član SANU. Godina odbrane: 2011. - Sanja Renovica
LOCIRANjE STANICA ZA MJERENjE TEŽINE KAMIONA U POKRETU PRIMJENOM OPTIMIZACIJE KOLONIJOM PČELA
Mentor: dr Dušan Teodorović, redovni profesor, dopisni član SANU. Godina odbrane: 2011.
1. Ivana Kojadinović
PREGLED TEHNIKA PRIMENjENIH NA PROBLEM PROJEKTOVANjA ROTACIJA POSADA U VAZDUŠNOM SAOBRAĆAJU
Troškovi posada predstavljaju drugi po veličini operativni trošak avio kompanije, nakon troškova goriva. Iz tog razloga pažljivo se vrši projektovanje rotacija posada i raspoređivanje članova posade na radne zadatke. Postoje brojni članci i studije koje se bave ovim problemima.
U ovom radu dati su osnovni pojmovi vezani za proces planiranja avio kompanije, osnovne karakteristike procesa planiranja avio kompanije kao i matematička formulacija i pregled metoda koje su do sada primenjene u relevantnoj literaturi na rešavanju problema projektovanja rotacija posada. Objašnjena je primena različitih metoda matematičkog programiranja, a poseban akcenat je stavljen je na metaheuristike koje su do sada primenjivane na dati problem. Takođe je dat primer problema koji je rešavan primenom optimizacionog jezika OPL.
Na kraju rada data su zaključna razmatranja kao i pravci budućih istraživanja.
Povratak na vrh strane
2. Nevena Raović
FAZI LOGIČKI SISTEM ZA UPRAVLjANjE BROJEM RADNIKA NA NAPLATNIM RAMPAMA AUTOPUTEVA
Varijabilnost saobraćajnog toka je karakteristika mnogih autoputeva u svetu. Sa druge strane, broj angažovanih radnika na naplatnim stanicama je najčešće nepromenljiv u vremenu. Iako većina zemalja teži uvođenju elektronskog sistema naplate putarine, veliki broj naplatnih stanica na autoputevima i danas funkcioniše sa manuelnim sistemom naplate. Nepromenljiv broj radnika kod ovakvih sistema ima za posledicu nedovoljnu iskorišćenost radne snage u uslovima malih vrednosti saobraćajnog toka, odnosno formiranje dugih redova vozila u uslovima vršnih opterećenja. U ovom radu je razvijen model upravljanja brojem aktivnih radnika na naplatnim stanicama na autoputevima. Ovaj model prati promene u uslovima saobraćajnog toka u cilju obezbeđivanja optimalnog broja radnika tokom vremena. Model je zasnovan na fazi logici i teoriji masovnog opsluživanja. Naplatne stanice su posmatrane kao sistem masovnog opsluživanja u kome vozila koja pristižu predstavljaju ulazni potok klijenata. Radnici na naplatnim stanicama predstavljaju kanale ospluživanja. Broj kanala opsluživanja, odnosno broj potrebnih radnika je promenljiva veličina koja se u radu određuje pomoću fazi logike i to na osnovu vrednosti dužine reda vozila. Model je razvijen u Simulinku i testiran na većem broju realnih numeričkih podataka. Za razvoj modela korišćena su istraživanja i podaci prikupljeni na naplatnoj stanici Bubanj Potok. Rezultati simulacije ukazuju na to da je potrebno da broj radnika bude usklađen sa trenutnim zahtevima. Na taj način se postiže znatno smanjenje potrebnog broja radnika u poređenju sa postojećim stanjem na naplatnoj stanici Bubanj Potok. Posledično, ovo dovodi do smanjenja troškova sistema. Sa druge strane, nivo usluge sistema ostaje gotovo isti kao i kod angažovanja nepotrebno velikog broja radnika.
Povratak na vrh strane
U današnje vreme mnogi gradovi se suočavaju sa ozbiljnim izazovima u pogledu odvijanja drumskog transporta. Povećanje broja saobraćajnih zagušenja dovodi do brojnih negativnih posledica po prirodno okruženje, ali i različitih socijalno i ekonomski štetnih implikacija. Proširenje kapaciteta saobraćajnih mreža građenjem novih puteva je veoma skupo kao i ekološki štetno. Istraživači, planeri i transportni profesionalci su razvili Travel Demand Management odnosno Menadžment Upravljanja Potražnjom Putovanja (dalje: „TDM"), kao što je, na primer, Strateško povećanje izbora putovanja za korisnike. „Deljenje vožnje" ("ride sharing", eng.) je jedna od najčešće korišćenih TDM tehnika koja pretpostavlja učešće dve ili više osoba koje zajedno koriste (dele) vozilo kada putuju sa nekoliko polazišta (polaznih tačaka) do nekoliko odredišta (destinacija). U sistemu „povezivanja zajedničkih vožnji" („ride matching", eng.) putnici koji žele da učestvuju u „ride sharing"-u se raspoređuju po mestu življenja i rada, kao i po planu rada. Posledica primene ovakvog rešenje nije samo u manjem broju vozila na saobraćajnicama, već i u optimalnom upravljanju troškovima, što je posebno značajno za korisnike sistema. Dobijeni numerički rezultati potvrđuju korisnost primenjenog modela.
Povratak na vrh strane
4. Nikola Bešinović
LOCIRANjE STANICA ZA MERENjE TEŽINE VOZILA U POKRETU NA TRANSPORTNIM MREŽAMA
Godišnje se transportuje više biliona tona robe u svetu. U stanicama za proveru kamiona saobraćajni organi proveravaju masu vozila, vozačke sate i servisne propise, sigurnosnu opremu vozila i naplaćuju drumarinu. Na primer, u pojedinim državama, jednostavne mobilne vage omogućavaju da se merne stanice postave, praktično, u svakom čvoru autoputa.
Pored navedenih mera, postoje i posebni senzori koji se ugrađuju u saobraćajnice i kojima se očitava tezina vozila koja preko njih predju. Ovakvo rešenje se naziva Weigh-In-Motion (WIM) i do sada se pokazalo kao jako dobra tehnika za merenje mase vozila, ali takođe i za prikupljanje podataka. Pitanje koje je u ovom radu razmatrano je: Gde optimalno locirati WIM kontrolne stanice na transportnim mrežama?
Cilj ovog master rada je razvoj modela za lociranje WIM stanica na transportnoj mreži. Definisana su dva problema optimalnog lociranja WIM stanica. U prvom, funkcija cilja predstavlja najveću moguću redukciju rizika, i istovremeno, najveći mogući uhvaćeni tok na transportnoj mreži. Broj WIM stanica je dat unapred i tretiran je kao ulazna veličina u formulaciji problema. Postavljeni problem je proširen još jednom kriterijumskom funkcijom koja ima za cilj minimizaciju potrebnog broja WIM stanica. Time je predstavljen višekriterijumski model lociranja WIM stanica. Problemi lokacije WIM stanica je rešavani korišćenjem genetskih algoritama. Predloženim modelima su testirani na brojnim numeričkim primerima.
Povratak na vrh strane
Dobro očuvane i održavane saobraćajnice su preduslov za bezbjedan saobraćaj, a samim tim i bezbjednost učesnika u saobraćaju. Pod oštećenjima saobraćajnica podrazumjevaju se deformacije i kvarovi koji onemogućavaju normalnu eksploataciju puta, uz smanjenje bezbjednosti ili udobnosti vožnje. Jedan od načina da se minimizira oštećenje usled natovarenih kamiona preko dozvoljene nosivosti na nacionalnim autoputevima je intenzivna kontrola mase vozila. Izbor tipa održavanja zavisi i od vrste i tipa oštećenja. Jedno od savremenih rješenje koje se primjenjuje kao preventivna mjera zaštite saobraćajne infrastrukture je postavljenje stanica za mjerenje težine kamiona u pokretu ((Weigh-In-Motion (WIM)) i do sada se pokazalo kao jako dobra tehnika za mjerenje mase vozila, ali takođe i za prikupljanje raznorodnih podataka.
Problem lokacije WIM stanica spada u klasu "flow-capturing" problema. WIM sistemi umanjuju vjerovatnoću nelegalnog preopterećenja kamiona na nacionalnim autoputevima, koji dovode do ubrzanog trošenja puteva. Ekonomske beneficije od WIM sistema daleko prevazilaze troškove implementcije i korišćenja. WIM sistem je bio dragocjen u prošlosti, nastavlja da bude koristan u sadašnjosti, i postaje vrlo značajan alat u budućnosti, sa kratkoročnim i dugoročnim poboljšanjima za industriju, državu i stanovništvo.
Problem lociranja WIM sistema u radu je rješavan primjenom metaheuristike Optimizacije kolonijom pčela. Ova metaheuristika pripada klasi stohastičkih algoritama inteligencije grupe. Predstavljeni algoritam je inspirisan ponašanjem pčela prilikom traganja za hranom.
Povratak na vrh strane