Optimization of locomotive allocation in railway transport flows using mixedinteger linear programming

Authors

DOI:

https://doi.org/10.58922/transportes.v33.e3073

Keywords:

Railway operations planning, Railways, Locomotives, Overall effectiveness, Energy efficiency, Mixedinteger linear programming.

Abstract

Traditional methods for planning the sizing and allocation of railway locomotives are, at best, based on heuristics that lack reproducibility and standardization, often resulting in inefficient use of company resources. This study aims to develop a decision support system for locomotive operation planning using mixedinteger linear programming, incorporating the metrics of Overall Rolling Stock Effectiveness (ORSE) and Energy Efficiency (EE). Applied to MRS Logística S/A, the research relied on 24 months of historical and operational data (Jan/2017–Dec/2018), performance indicator analysis, and the development of a mathematical model implemented in LINGO® for planning operations in 2020. The results demonstrated improvements in fleet utilization, availability, and energy efficiency, as well as a reduction in the number of locomotives required to meet transport demand. The model reduced fuel consumption by 0.6% and increased overall asset effectiveness by up to 1.8% compared to heuristics, while also ensuring greater reliability, flexibility, and efficiency in the operational planning process itself.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abreu, B. & P. Lopes (2017). Modelos de regressão linear múltipla para previsão e explicação da eficiência energética e consumo de uma ferrovia brasileira. Rio de Janeiro.

Ahuja, R., T. Magnanti, & J. Orlin (1993). Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Englewood Cliffs: Prentice Hall.

Albuquerque, M. (2006). Indicadores de desempenho no transporte ferroviário de carga. MSc. thesis, Pontifícia Universidade Católica, Rio de Janeiro. DOI:10.17771/PUCRio.acad.10094.

Bacelar, A. (2005). Uma abordagem de otimização para a maximização da produtividade de locomotivas em ferrovias brasileiras. MSc. thesis, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.

Barra, C. (2008). Otimização do processo de distribuição de locomotivas. (Capstone project), Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora.

Beck, A., H. Bente, & M. Schilling (2013). Railway efficiency: an overview and a look at opportunities for improvement (discussion papers 12). Tech. rep., International Transport Forum, OECD, Paris. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/97105/1/747109370.pdf.

Camargo, P. (2010). Análise de um sistema de transporte ferroviário de granéis agrícolas através de uma abordagem integrada simulaçãootimização. MSc. thesis, Universidade de São Paulo, São Paulo. DOI:10.11606/D.3.2010. tde-19012011-155335.

Cassemiro, S. & F. Costa (2015). Distribuição otimizada de locomotivas para ganho de eficiência energética. In XXIX Congresso Nacional de Pesquisa em Transporte da ANPET, Ouro Preto.

CNT (2013). O sistema ferroviário brasileiro, transporte e economia. Tech. rep., Confederação Nacional do Transporte, Brasília. URL: https://repositorio.itl.org.br/jspui/bitstream/123456789/188/1/Transporte%20%26%20Economia%20-%20O%20Sistema%20Ferrovi%C3%A1rio%20Brasileiro.pdf.

Cormen, T. H., C. E. Leiserson, R. L. Rivest, & C. Stein (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press.

Domiciano, L. (2020). Otimização de alocação de locomotivas em fluxos de transporte ferroviário para maximização da efetividade global e eficiência energética com programação linear inteira mista. MSc. thesis, Universidade Federal Fluminense, Niterói.

Hansen, R. (2002). Overall Equipment Effectiveness: a Powerful Production/Maintenance Tool for Increased Profits. New York: Industrial Press Inc.

Hillier, F. & G. Lieberman (2021). Introduction to Operations Research (11th ed.). McGrawHill Education.

Leal Jr., I., P. Garcia, P. Teodoro, R. R. Silva, & A. L. Leite (2010). Avaliação do desempenho das ferrovias brasileiras com o uso da análise relacional Grey. In XLII SBPO, Bento Gonçalves.

Martello, S. & P. Toth (1990). Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations. Wiley.

Muñoz Villamizar, A., J. Santos, J. R. MontoyaTorres, & C. Jaca (2018). Using OEE to evaluate the effectiveness of urban freight transportation systems: A case study. International Journal of Production Economics 197, 232–242. DOI: 10.1016/j.ijpe.2018.01.011.

Oliveira, L. & C. Alves (2014). Proposta de modelo de alocação de locomotivas minimizando o consumo de combustível: um estudo exploratório na Ferrovia CentroAtlântica. Revista ANTT 6(2), 86–95.

Rodrigues, K. (2018). Análise de modelos de gestão da eficiência energética no transporte ferroviário heavy haul. MSc. thesis, Universidade Federal do Maranhão. URL: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/2403.

Silva, R. & I. Leal Jr. (2015). Indicadores de eficiência operacional de uma empresa do setor ferroviário. In Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia (SEGeT). Resende. URL: https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos09/545_SegetFerroviarev01.pdf.

Slack, N. & M. Lewis (2009). Estratégia de Operações (2nd ed.). Bookman.

Vasconcelos, I. (2016). Um modelo de otimização linear inteira para alocação de locomotivas com restrição de movimentação. MSc. thesis, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais.

Waqas, M., S. M. Tariq, M. Shahzad, Z. Ali, & S. Saqib (2015). Performance measurement of surface mining equipment by using overall equipment effectiveness. Pakistan Journal of Science 67(2), 212–216.

Downloads

Published

2026-01-31

How to Cite

Domiciano, L. C., Sato, R. C. and Rangel, L. A. D. (2026) “Optimization of locomotive allocation in railway transport flows using mixedinteger linear programming”, Transportes, 33, p. e3073. doi: 10.58922/transportes.v33.e3073.

Issue

Section

Decision Analysis in Transportation 2025