Диссертация (1173085), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Если, если задача носитприкладной характер и можно обоснованно выделить группу критериев иустановитьэффективныхихприоритетплановзначимости,позволяеттоопределениезначительносократитьмножествапереченьконкурентоспособных решений и тем самым существенно облегчает выбороптимального решения.2.
Транспортный процесс в ТЛС будет являться управляемым, если на каждомего этапе можно будет влиять на ход его развития. Под управлением здесьбудем понимать совокупность решений, принимаемых на каждом этапе сцелью влияния на ход процесса. Решение задач данного класса возможно спомощью методов динамического программирования, представляющихсобой математический метод рационализации, позволяющий осуществлять161рациональное планирование многошаговых (многоэтапных) управляемыхпроцессов,зависящихотвремени.Кнедостаткамдинамическогопрограммирования следует отнести отсутствие общего алгоритма решения,пригодного абсолютно для всех задач. Метод дает лишь общее направлениерешения конкретной задачи, и поэтому в каждом случае необходимонаходить наиболее подходящий метод решения поставленных задач.Снять перечисленные выше трудности можно интеграцией методовдинамического программирования и векторной оптимизации (определениямножества эффективных планов по противоречивым критериям ГАП и ТСО), чтопозволит при наличии минимальных сведений о состояниях ТЛС строитьалгоритмы, обеспечивающие получение оптимального решения при реализации еёприкладных задач в её дискретных состояниях (параметры ТСО и ГАП) вдинамическом развитии.Разработаны:1.
МодельуправленияТЛСсприменениемцифровыхтехнологийоснованная на многокритериальном аналоге принципа динамическогопрограммирования, при этом технология синтеза полных совокупностейэффективных оценок обеспечивается определением частных эффективнойоценок «Парето – оптимального» решения. Применяя метод динамическогопрограммированиякакметодрационализациивТЛС,реализуетсяодновременный учёт значений значительного количества переменных(показателей)врешаемойзадаче(экстремальной),заменяяпоследовательным определением каждой из них (по ряду критериев) взависимости от условий среды работы системы на данный момент времени.При этом процедура определения значений переменных трактуется какмногоэтапный процесс управления ТЛС.2.
Комплекстехнико-эксплуатационныхобеспечивающийобщиетребованияпоказателейГАПфункционированияиТЛСТСКнавышеперечисленных принципах, позволяющий решать технические задачи,состоящие в фиксации допустимых значений общих параметров системы,162определяющихнетолькоработоспособностьеёэлементов,ноиэффективность работы системы в целом.3. Аналитический аппарат принятия решений управляющих воздействий вТЛС, на основе интеграции в задачи динамического программированияметодов снятия неопределённости на базе теории «игр с природой».
Главнаязадача управления разработанной системе в условиях неопределенностизаключается в выборе и реализации управляющих воздействий, которые вусловиях многочисленного и разнообразного потока внешних и внутреннихвозмущений,воздействующихнасистему,способныобеспечитьдинамическое равновесие при ее функционировании и развитии.4. Математическая модель методики достижения динамического балансамежду величинами пропускных способностей ТСК и грузопотоков,основанная на интегрировании методов векторной оптимизации и методадинамического многокритериального программирования, позволяющаяформировать конечные ориентированные графы ТЛС и определятьрациональные траектории перевозок партий грузов.В итоге: Формирование рациональной траектории перемещения однойпартии груза в ТЛС позволяет определить общую структуру грузопотоков призаявленных объёмов перевозок в системе (объем грузов перевозимый ипланируемый к перевозкам), а полученные результаты с применением методикидостижения динамического баланса между величинами пропускных способностейТСК и грузопотоков являются значениями входных информационных потоков всистемы грузопереработки отдельных ТСК и являются базой данных в моделиуправления в ТЛС, как подсистемы ИТС.1633.
РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ,ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИКОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМАХ СПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ3.1 Формирование подходов к моделированию процессов планированияорганизации и управления грузопотоками в транспортно-логистическихсистемахОдним из наиболее перспективных направлений реализации методовчисленного моделирования автотранспортных процессов является компьютерноемоделирование. Компьютерное моделирование как нельзя лучше подходит дляизучения сложных динамических систем в силу их возможности эффективнопроводитьвычислительныеэксперименты.Особенноудобноприменятькомпьютерное моделирование в тех случаях, когда реальные экспериментызатруднены из-за физических или финансовых трудностей, как правило этоперспективное проектирование сложных систем, требующих при их реализациизначительных капитальных вложений.Формализованностьилогичностькомпьютерныхмоделейпозволяетэффективно выявлять основные факторы, которые определяют свойстваисследуемой или проектируемой системы, как совокупности объектов и ихсостояний.
В частности, компьютерные модели позволяют исследовать откликмоделируемой физической системы в случае изменения её исходных условийдействующих параметров. Формирование компьютерной модели исследуемойсистемы основывается на абстрагировании от конкретной природы исследуемыхпроцессов оригинала и содержит два основных этапа:1) Формирование качественной модели системы - выбор критериальногоаппарата ГАП и ТСО для ТЛС;2) Формирование количественной модели - выбор методов определенияаналитических связей в системе.164Формально компьютерное моделирование представляет собой проведениеряда численных экспериментов с целью аналитической интерпретации системы исопоставления результатов моделирования с реальными свойствами исследуемыхобъектов, и, в случае необходимости последующее уточнение модели.
Уточнениемодели также может производится при изменении дискретных состояний объектовсистемы или выявления новых закономерностей в её связях. Естественно, что косновным этапам реализации компьютерного моделирования относятся:1) определение объекта моделирования, границ моделирования и постановказадачи;2) выявление (объединение объектов) основных элементов системы иэлементарных связей взаимодействия и разработка концептуальной модели;3) формализация процессов в системе или переход к математической моделисистемы;4) формированиеалгоритмафункционированиясистемыинаписаниепрограммы получения параметров системы;5) планирование серии экспериментов и проведение их в соответствии сзаданными областями исследования процессов;6) анализ результатов и интерпретации численной модели реальные свойствасистемы.Наиболеераспространённымиметодамичисленногомоделирования,реализуемых в компьютерных моделях являются методы аналитического иимитационногомоделирования.Вслучаеаналитическогомоделированияизучается математические абстрактные модели реальных процессов в системе ввиде дифференциальных, алгебраических и др.
уравнений. Важным свойствоманалитическогомоделированияявляетсяосуществлениеоднозначнойвычислительной процедуры, проводящему к точному решению и возможностьприменяя методов оптимизации при поиске решений в исследуемой системе.Представим процесс компьютерного моделирования с численным экспериментом(рисунок 3.1) для ТЛС.165Определение целеймоделированияОпределениесостояния процессовграницмоделированияМодельоптимизациипроцессовИсходныйобъект(процесс)Уточнение моделиАнализрезультатовКонецФормированиематематическоймоделиВыполнениеэкспериментаПланированиеэкспериментаРазработка алгоритмаи программыОтладка итестированиеРисунок 3.1 – Схема процесса компьютерного моделирования с численнымэкспериментомПри имитационном моделировании математические модели исследуются ввиде алгоритма, который воспроизводит функционирование исследуемой системычерез последовательное многократное выполнение элементарных операций. Так,например, имитационное моделирование используется для проведения расчётов поопределению постов погрузки-разгрузки на ТСК в неопределённых условиях166взаимодействия параметров ТСО и ГАП, то есть имитационное моделированиеможно отнести к группе методов, наиболее адаптирующих организацииинтегрированной работы отдельных звеньев ТЛС.Схема формирования имитационной модели, показывает, что результатыимитационного моделирования не вычисляются по готовым формулам, как этоимеет место при применении аналитических моделей, а являются продуктом(статистической)обработкииинтерпретацииданных,наблюдаемыхификсируемых в процессе обработки моделирующей программы на компьютере(рисунок 3.2).При создании имитационной модели работы ТСК во взаимодействии сгрузовым автомобильным транспортом сущность метода состоит в том, что наоснове заданных распределений грузопотоков прибытия и выдачи грузов со складана компьютере многократно имитируются ежедневные процессы прибытия иотправления грузов со склада.
В результате большого числа циклов моделирования(например, в течении года N = 365) величины складских запасов получаютстатистическую устойчивость и их расчетная величина, вычисленная попредыдущемуметоду,можетсчитатьсядостовернойсопределённымдоверительной интервалом вероятностей. Кроме того, определяются все факторы,носящие стохастический характер, закладываемые в модель в качестве параметроввлияния внешней среды:- количество и типы транспортных средств;- частота поступления;- количество и тип грузовых единиц;- время на погрузо-разгрузочные и приемо-сдаточные операции- время на оформление документов;- параметры, определяющие внутренние процессы и характеристики объекта:время на выполнение технологических операций, производственная мощностьоборудования, объемно-планировочные решения здания и др.167Формулировка проблемы и целей имитационногоэкспериментаОпределение релевантных ресурсови законов функционированиямоделируемой системыФормализация моделируемой системыПрограммирование ИМПланирование имитационныхэкспериментов.Определение начальных условийПолучение исходных данныхПроведение имитационныхэкспериментовОбработка результатовэкспериментовИнтепретация полученныхрезультатовРисунок 3.2 – Схема этапов имитационного моделирования168Важным свойством имитационного моделирования является высокаягибкость формируемых моделей, то есть способность к оперативному изменениюпривнесениинекоторыхдинамическихпараметрови,соответственно,возможность получения результатов при внесении изменений.
В таком случаеформируемая модель может стать рабочим инструментом для поддержки принятияуправленческих решений.При это, как и любой другой метод, метод имитационного моделированияимеет недостатки и ограничения, например, необходимость наличия большогообъёма статистического материала по исследуемому объекту. Устраняют этотнедостаток, как правило, исследованием аналогичных по своим свойствам ипараметрам объектов.Анализ таких сложных систем, как ТЛС (глава 2) показал, что возможен ещёодинподходкповышениюэффективностипроцессакомпьютерногомоделирования для решения прикладных задач, возникающих при проектированиии исследовании транспортно-логистических систем. Это сочетание методованалитического и имитационного моделирования, применяя их на различныхуровнях управления функционированием ТЛС с использованием современныхтехнологий фиксации состояний системы, а именно:1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
