Диссертация (Методология планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах), страница 10

Таким образом подтверждается актуальностьпоиска оптимальных способов управления функционированием транспортныхсистем изменяющихся условиях работы предприятий (внешней среды). Далее вработе производится процесс нахождения «в динамике» оптимального решенияуправления пропускной способностью производственно-транспортной системы у вусловиях неравномерного вогонопотока с целью своевременного его пропуска ипри критерии минимум затрат.∑=0 ∑=1 ∑,=1 () () + ∑=0 ∑,.,=1 ℎ () ( ) → , (1.10)где () – поток, входящий из бункера, в момент времени t (i, j=1, …, n);m – вид потока в сети; () – стоимость транспортирования вагоно-потока;() – стоимость единицы переброски пропускной способности;ℎ() – поток пропускной способности.при заданных ограничениях: уравнением- динамики запасов в бункерах;- уравнением динамики пропускной способности;- условием неотрицательности вагонопотоков;- условием непревышения величины потоков пропускной способностиканалов.55Можно сказать, что в целом данная модель формирует структурутранспортной системы задачей которой является определение таких параметров,которые бы при заданных входных и выходных потоках обеспечивали быминимальные затраты на развитие и функционирование транспортных мощностейпри установленном качестве транспортного обслуживания производства.Вработе[144],посвящённойразработкеметодологическихосноворганизации функционирования железнодорожных промышленных транспортнотехнологических систем указывается, что при выборе для реализации процессоворганизации функционирования транспортно-технологических систем (ТТС)транспортно-логистических методов необходимо применять комбинированнуюаналитико-имитационную модель системы ресурсных и транспортных потоков,которая состоит из комплекса оптимизационных математических моделей икомбинации:нанизшихуровняхорганизациидискретно-событийныхимитационных моделей, а на высших уровнях системной-динамическихимитационных моделей.

Также в рассматриваемой диссертации приведён методоценки перспективности региона при выборе расположения объектов ТТС,который включает четыре этапа:1) оценка региона по каждому из выбранных факторов, с последующимопределением весовых коэффициентов факторов (показателей) с помощьюметода МАИ;2) расчет весовых коэффициентов по группам факторов;3) определение «консолидированных коэффициентов» по отдельным группамфакторов(показателитранспортнойработы,инфраструктурно-географические и социально-экономические показатели региона);4) определениеинтегральнойоценкипривлекательностирегионапоразработанной методике.При применении разработанной в работе [144] совокупности методов долженобеспечиваться баланс мощностей ресурсных и транспортных потоков сперерабатывающей и пропускной способностью элементов инфраструктуры ТТС.56Пожалуй, недостатком данной работы является применение метода МАИ,который характеризуется тем, что при его использовании экспертам нужноконкретно дать ответ на вопрос: на сколько один показатель значимее другогочтобы построить исходную матрицу парных сравнений? То есть остаётся элементсубъективизма в анализе исследуемого процесса.В работе [65] делается справедливый вывод, что сегодня не существуетцеленаправленного и основанного на научно-методологической базе подхода кразвитию региональных ТЛС.

Отсутствуют достаточно обоснованные методикиструктурирования и синтеза ТЛСдля целей эффективной переработкигрузопотоков, учитывающих наличие имеющихся ТСК в регионах.В исследовании отмечается, что, как правило, при поиске методовповышения эффективности ТЛС основное внимание уделяется решениюотдельных (локальных) задач для оптимизации складских, распределительных илитранспортныхпроцессов,ноформированиеэффективнойТЛСтребуеткомплексного подхода для рассмотрения указанных аспектов.

В работе говорится,что такой подход необходим на уровне региона. С этим можно не согласиться:комплексный подход необходим при решении задач оптимизации совместнойработы транспортных и складских объектов на различных уровнях организацииТЛС. Тем не менее в данной работе проводится исследование, приводящие кполучению методики, позволяющей определять узлы ТЛК региона с максимальнойконцентрацией грузопотоков, а также реализуется задача формированиямногокритериальной целевой функции при эксплуатации базового элемента ТЛС –мультимодального контейнерного терминала.В основу предложенного метода, позволяющего идентифицировать исегментировать зоны логистического обслуживания положена теория нечёткихмножеств, при этом введено следующее допущение (одно из нескольких), что однаточка сгущения грузопотоков может предпочитаться другой, если признаки постепени важности оценены потребителем.

В качестве признаков точек сгущениягрузопотоков устанавливаются:1) наличие транспортной доступности;572) мощность точек сгущения грузопотоков;3) факторблизостирасположенияпотребителейкточкесгущениягрузопотоков.Степень важности признака равна степени нечёткого множества, котороеуказывает число важнейших признаков, которые потребители используют дляоценки точек сгущения грузопотоков, полученная функция предпочтенияудовлетворяет определению выпуклого нечёткого множества. Данный подходреализуем для решения задачи формирования ТЛС, но не при оптимизациипараметров существующей сети. Здесь в роли точек сгущения грузопотоковвыступают ТСК, задействованнные в ТЛС, а задачей оптимизации являетсяраспределение грузопотоков таким образом, чтобы расход материальных ресурсовв системе был минимальным.

Кроме этого, выше уже упоминалось просубъективизм методов экспертных оценок. Положительным качеством даннойработы является то, что для решения задачи проектирования и эксплуатациибазового элемента ТЛС (ТСК) формируется многокритериальная целевая функциядля получения оптимальных технико-экономических значений параметров ТСК.Модель представлена в следующем виде:кт = (кт1 , … , кт ) ∈ кт , кт = {кт1 , кт2 , … , кт },(1.11)где кт – вектор оптимизируемых параметров объекта;кт – i-й критерий оптимизации;k – число критериев оптимизации.В качестве оптимизируемых технологических параметров принимаются:количество ПРМ; количество подач подвижного состава на грузовой фронт; времяхранения контейнеров по прибытию и отправлению; количество ярусовскладирования контейнеров.58Кнеоптимизируемымпоказателямбылиотнесены:техническиехарактеристики ПРМ, и подвижного состава, стоимостные показатели и т.д.В качестве критериев оптимизации были приняты:1.

Критерий,отражающийприведённыезатраты,определяемыефункционированием контейнерного терминала.2. Критерий, отражающий эксплуатационную надёжность контейнерноготерминала, то есть вероятность переработки суточного грузопотока,учитывая его неравномерность.Критерий,отражающийприведённыезатраты,определяемыефункционированием контейнерного терминала, определяется как:кт1 = (, , хр , , рез ) = ∑61 ,(1.12)где 1 () – удельные затраты на ПРМ, руб/год;2 (хр , , рез ) – удельные затраты на содержание строительных объектов,руб./год;3 (, хр , , рез ) – удельные затраты на расход электроэнергии, руб./год;4 (, , , рез ) – удельные затраты на использование вагонов, руб./год;5 (хр , , рез ) – затраты на эксплуатацию автомобилей, руб./год;1 () – затраты на подачу и уборку вагонов, руб./год.Критерий, отражающий эксплуатационную надёжность контейнерноготерминала, определяется, эмпирическая функция распределения коэффициентарезервирования:рез = 1 + ()(),(1.13)59где () – математическое ожидание величины потока контейнеров;() – среднеквадратичное отклонение значения Х;–значение,определяющееинтервалотклоненияотзначенияматематического ожидания (для нормального распределения = 3, то естьэксплуатационная надёжность близка к 100%);Постановка задачи для определения оптимальных значений параметровпредставляется в следующем виде:кт1 = ∑61 → , кт2 = (рез ) → ,(1.14)кткт (кт ) ≥ сут,(1.15)кт ≤ кт ≤ кт ,(1.16)где кт (кт ) – перерабатывающая возможность контейнерного терминала;ктсут– контейнерный поток терминала за сутки;кт и кт – минимальное и максимальное значение из множествазначений допустимых параметров кт = {, , хр , , рез }.Для решения поставленной многокритериальной задачи принимается методопределениярациональныхзначенийтехнико-экономическихпоказателей,основанный системном просмотре многомерных областей в параметрическомпространстве с применением равномерно распределённых последовательностей.Использование данного метода приводит к получению множества Паретооптимальных решений.

Далее ЛПР должно выбрать решение, удовлетворяющее взависимости от имеющихся технологических или ресурсных ограничений.Получение множества Парето-оптимальных решений является достаточно60достоверным методом решения этой задачи, но метод определения рациональныхзначений технико-экономических показателей, основанный системном просмотремногомерных областей в параметрическом пространстве с применениемравномерно распределённых последовательностей, не является единственновозможным и наиболее эффективным в данном случае.Многокритериальный подход для решения задач рационализирующихпараметры ТСК и ТЛС в целом является необходимым, так как в сложныхтехнических системам организация эффективного функционирования с учётомтолько одного критерия неизбежно приводить ухудшению показателей работы подругим.

Нахождение сбалансированного решения, удовлетворяющего рядуосновныхпараметровсистемы,должнобытьосновныммероприятием,направленным на повышение её эффективности функционирования.Выработка количественных рекомендаций в многокритериальных ситуацияхсвязана со значительными трудностями, которые носят объективный характер.Существует определенный предел, переступить который математически сложно.Однако приходится принимать решение в условиях многокритериальной. Болеетого, однокритериальные ситуации в большинстве случаев искусственно получаютиз многокритериальных.