«Proceedings of Gubkin University»

DEVELOPMENT OF MODELS AND ALGORITHMS OF MULTI-CRITERIA OPTIMIZATION OF CALENDAR PLANNING OF WORK OF BRANCHED SYSTEM OF TRUNK OIL PIPELINES

UDC: 681.5:519.86
DOI: 10.33285/2073-9028-2020-1(298)-111-125

Authors:

¹ Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University), Moscow, Russian Federation

Keywords: branched oil pipelines system, multicriteria optimization, optimal planning, trunk pipeline operation planning

Annotation:

Various options were investigated and a combined scheme of compromise of criteria was proposed for the task of multi-criteria optimization of the operation of technological sections of an extensive system of trunk oil pipelines. An algorithm for searching quasi-optimal solutions was developed. This is based on the greedy search method with heuristics. The developed algorithm was tested on a branched trunk pipeline system, the results of testing were analyzed and conclusions were drawn on the applicability of the algorithm in the framework of monthly planning.

Bibliography:

1. Горинов Р.М., Швечков В.А., Степин Ю.П. Математическая модель многокритериальной оптимизации календарного планирования работы разветвленной системы магистральных нефтепроводов//Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. — 2019. — № 4. — С. 87-99.
2. Степин Ю.П. Компьютерная поддержка формирования многокритериального ранжирования и оптимизации управленческих решений в нефтегазовой отрасли. — М.: Недра, 2016. — 421 с.
3. Нахлесткин А.А., Архиреев А.Г., Буслаев С.В. Оптимизация технологических режимов перекачки нефти и нефтепродуктов//Вестник научных конференций. — 2017. — № 9. — С. 95-97.
4. Велиев М.М. Некоторые задачи оптимизации распределения грузопотоков по сети магистральных нефтепроводов: Дисс. канд. техн. наук. — Уфа, 2001. — 166 с.
5. Лазарев А.А., Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы: Учебное пособие. — М.: МГУ, 2011. — 224 с.
6. Беллман Р.Э. Динамическое программирование. — М.: Издательство иностранной литературы, 1960. — 400 с.
7. Щербина О.А. Метаэвристические алгоритмы для задач комбинаторной оптимизации (обзор)//Таврический вестник информатики и математики. — 2014. — № 1. — С. 56-72.
8. Нестеров Ю.Е. Методы выпуклой оптимизации. — М.: МЦНМО, 2010. — 281 с.