Диссертация (1173085), страница 37
Текст из файла (страница 37)
Множество всех возможных состоянийдинамическойсистемыопределяетсяпространствомсостоянийдинамической системы или фазовым пространством (фаза - состояние).Смена состояний происходит в отдельные дискретные моменты времени(динамической системой с дискретным временем).2469.Алгоритмобеспечиваетполучениерациональногорешенияприреализации прикладных задач автомобильной ТЛС и базируется нааналитическомаппаратепринятияэффективныхрешений(вколичественной оценке) в изменяющихся условиях внешней среды.10. Построение рациональной траектории перемещения партий грузов в ТЛСосновано на принципе Беллмана.11. Выбор управляющих воздействий в ТЛС в условиях многочисленного иразнообразногопотокавнешнихивнутреннихвозмущений,обеспечивающих динамическое равновесие при ее функционировании иразвитии, основывается на использование методов «теории игр сприродой»: метод районирования по принципу доминирования возможныхвариантовиметодрайонированияпопринципусоблюденияиерархического соотношения вероятностей возможных состояний среды.5.2.2 Алгоритм цифровой модели получения оптимальных решенийпланирования, организации и управления транспортно-складскимикомплексами в транспортно-логистической системахРазработанный укрупнённый алгоритм (рисунок 5.5) рассматривает ТЛС, какдинамическую систему, тем самым определяя ТЛС, как объект, развивающийся вовремени, с переходами от исходного или рассматриваемого состояния кпоследующим.
Множество всех возможных состояний ТЛС, как динамическойсистемы определяется пространством её состояний или фазовым пространством(фаза - состояние). Если смена состояний происходит в отдельные дискретныемоменты времени, то динамическая система является динамической системой сдискретным временем. Далее речь пойдет о свойствах такой системы и о методахопределения её параметров, поэтому термин «динамическая система с дискретнымвременем» будем опускать.247Исходные данные: объем перевозки, расположениеГО, ГП и ТСК, провозные возможности АТП,мощность ТСК, характеристики грузаРазработка структуры критериев ТЛС дляотдельных партий грузаБаза данных:информационноеобеспечениесистемы(состояниесистемы исостояниевнешней среды),контрольсостояниесистемыРасчёт результативных показателей ГАП иТСО по отдельным критериямФормирование матриц эффективности дляотдельных циклов ТПНаличие приоритетакритериевданетметод районирования попринципу доминированиявозможных вариантовметод районирования по принципусоблюдения иерархическогосоотношения критериевМоделирование конечного ориентированного графаТЛСБлок-схема 1Процедура расчётаБлок-схема 2Формирование параметров иконтрольных точек обратнойсвязи в системеОпределение оптимальныхтраекторий перевозок партийгрузовОпределениепроизводственной программыГАП и ТСООпределение локальных параметров ТСКДанные для разработки программразвития ТСККонецРисунок 5.5 - Алгоритм управления процессами перемещения грузов в цифровоймодели управления248( ) = 1, нет =1<<<< i-ый параметр→ maxда =1<<<< =∑=1 = 1, нет =1>( = )да = 0 ==1 = Рисунок 5.6 – Процедура расчёта многокритериальной задачи на отдельномпереходе системы в блок схеме №1249( ) = + ∆ ∗ = ( …⬚ + ∆⬚)…⬚с ≥ с+1 , = ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅1, − 1нетда1 =̅1 с → =12 = =̅2 с → 1с = , если ≤ ,0, если > ,{=13 = с ,=1̅3 с → =1с = , с ≥ 0, = ̅̅̅̅̅1, =1() = с → =1() =( +∆ )с → =1() =( +∆ )с < () → =1 = Рисунок 5.7 - Блок-схема 2.
Формирование параметров и контрольных точекобратной связи в системе250началоAij – численное значение i-го показателядля j-го критерия, xkt – состояние пунктав сети, k – количество переходов, t –количество пунктов сетик = ( , )( ) =( )( ) = min{ −1 + ( )}⬚конецРисунок 5.8 – Блок-схема №1На рисунках 5.6 - 5.8 детализированы алгоритмы основных процедурырасчёта, реализуемых в ЦООМУ ТЛС:1) Рисунок 5.8 – основной алгоритм, реализующий получение оптимальныхтраекторий перемещения партий грузов.2) Рисунок 5.7 – алгоритм реализующий обратную связь в системе иобновление исходных данных при изменении состояния системы3) Рисунок 5.6 – алгоритм, реализующий процедуру расчёта решениямногокритериальной задачи на отдельных переходах в ТЛС (дискретныесостояния системы – ТСК).2515.3 Научные основы построения системы управления транспортнологистической системой как подсистемой интеллектуальной транспортнойсистемыРазработка научных основ функционирования ИТС и исследованием задачоптимизации в данной области занимается теория оптимального управления.Решение задач в ТЛС с помощью методов динамического программированияпредставляетсобойматематическийосуществлятьоптимальноеметодпланированиеоптимизации,многошаговыхпозволяющий(многоэтапных)управляемых процессов, зависящих от времени.
Поэтому транспортный процесс вТЛС будет являться управляемым и на каждом его этапе можно будет влиять наход его развития, то есть под управлением здесь понимается совокупностьрешений, принимаемых на каждом этапе с целью влияния на ход процесса.Разработанная аналитическая модель, реализуемая через алгоритм управленияфункционированием ТЛС, способна автоматически вырабатывать рациональныерешения по неограниченному количеству критериев производительности и понеограниченному количеству вариантов возможных действий, поэтому её можнорассматривать как подсистему ИТС. Рассмотрим подробно разработанную модельуправления функционированием ТЛС, как подсистемы ИТС.Аналитическиемодели,решаемыеметодомдинамическогопрограммирования, могут иметь линейную и нелинейную трактовку.
Задачи,решаемыеметодомдинамическогопрограммирования,формулируютсяследующим образом: имеется управляемый процесс, задано его начальное иконечное состояние, требуется определить значения факторов его состояния,обеспечивающих получение оптимума функции процесса в целом. ЗадачидинамическогопрограммированияПеречислим основные из них.имеютсвоиотличительныесвойства.2521. Процесс принятия решений распадается на несколько этапов, на каждом изкоторых принимается решение с таким условием, чтобы обеспечиваласьоптимальность всего процесса в целом.2.
Независимость оптимального плана от предыдущей истории. Оптимальныйплан зависит только от состояния изучаемого процесса в исходный моментвремени, а не от того, как было достигнуто исходное состояние.3. Значение функции цели процесса должно складываться из элементарныхзначений функции, рассчитываемой для каждого этапа. Это требованиединамического программирования относительно критерия оптимальностиназывается аддитивностью.Таким образом в задачах динамического программирования управление поэтапам выбираться с учетом всех его последствий в будущем. На каждом этапеопределяется такое управление, которое обеспечивает оптимальное продолжениепроцесса относительно достигнутого в данный момент состояния.
Этот принципназывается принципом оптимальности. Другими словами, при планированиимногоэтапного процесса управления функционированием ТЛС разработаннаямодель реализует заложенные свойства исходя из интересов процесса в целом, т.е.при принятии решения на каждом этапе учитывает в виду конечную цель.
Именно,на основе общего принципа оптимальности, можно уверенно отбрасыватьнекоторые решения на последующих этапах, даже не зная тех решений, которыебыли приняты на предыдущих. В противном случае приходилось бы перебиратьвсе возможные варианты (комбинации) последовательностей, что значительнозатруднило бы решение задач динамического программирования.Из принципа оптимальности есть исключение - если система замкнута, то напоследнем этапе предстоит действовать без оценки будущего этапа, поскольку егонет. На этом этапе управление следует выбирать так, чтобы оно дало наибольшийэффект и было на этом этапе наилучшим.
Поэтому процесс динамическогопланирования проводится в обратном во времени направлении, т.е. сначалапланируется последний этап. При этом необходимо сделать разные предположенияо том, чем закончился предпоследний этап, и для каждого из этих направлений253выбрать управление на последнем этапе. Естественно, это будет условнооптимальное управление, поскольку оно основано на предположении, чтопредыдущий этап окончился так-то. На I-ом этапе не надо делать никаких гипотезо состоянии системы, так как начальное состояние задано условиями задачи(исходная база данных ТЛС).
Поэтому с учетом найденных условно оптимальныхуправлений на последующих этапах мы можем найти, безусловно, оптимальноеуправление на I-ом этапе, которое и является оптимальным управлением для всегопроцесса. Следовательно, задача динамического программирования решается в дваэтапа:1) на I-ом этапе, который выполняется от конца процесса к началу, находятусловные оптимальные решения2) на II-ом этапе, который выполняется от начала процесса к концу, находят,безусловно, оптимальное решение.Процесс решения задачи динамического программирования включаетследующие операции.1. Исследуемый процесс, разбивается на составные элементы – этапы.Некоторые операции расчленяются на этапы естественно: например, припланировании производства на предприятии естественным этапом является год.Для других операций разделение на этапы приходится вводить искусственно.2.
Для каждого этапа вводятся функциональные характеристики (параметрыили переменные) процесса и их числовые значения. Затем выделяютсяуправляющие факторы, с помощью которых можно влиять на развитие процесса.3. На каждом этапе решения задачи динамического программированияимеется зависимость между рассматриваемыми переменными и функцией цели.Зависимость выражается с помощью уравнений, неравенств и не обязательнодолжна быть линейной.
Методом динамического программирования для каждогоэтапаустанавливаюттакойуровеньуправления,которыйобеспечиваетоптимальность функции цели процесса в целом.Динамическое программирование приспособлено к решению значительногочисла практических задач и позволяет проводить анализ структуры полученного254решения по этапам.
Этот метод позволят также значительно расширить кругрешаемых вариационных задач за счет включения нелинейных и плохоформализуемых задач. К основному недостатку динамического программированияследует можно отнести отсутствие общего алгоритма решения, пригодногоабсолютно для всех задач. Данный метод дает лишь общее направление решенияконкретной задачи, и поэтому в каждом случае необходимо находить наиболееподходящий метод оптимизации. Значительна также трудоемкость решения задачоптимизации большой размерности, что требует применения совершеннойвычислительной техники. Вместе с тем в сравнении с обычными комбинаторнымиметодами, когда ведется перебор возможных вариантов решений, динамическийметодзначительноэффективнее.Поэтомуметодыдинамическогопрограммирования закладываются в основу нового поколение информационноприкладных систем — интеллектуальных систем (ИС), которые могут применятсяпри формировании систем управления в ТЛС и будут трансформироваться по мересовершенствования применяемого аппарата принятия решений в подсистемы ИТС.Естественно, что новые подходы диктуют необходимость разработки иныхпринципов организации компонентов систем, введения новых понятий, терминов,блоков, которые раннее не встречались в разработках, а, следовательно, в научнойлитературе.
ИС должны способствовать синтезированию целей, приниматьрешение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозироватьзначения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуяобратную связь, корректировать цель или управление. Постоянное изменениесостояний среды эксплуатации ИС и собственного состояния приводят кмотивации активного поиска решений, направленных на эффективность всегопроцесса в целом.Сегодня ИС, по ряду причин (технологических, организационных)рассматриваются как динамические экспертные системы (ДЭС) [181,182,184]. ДЭСна основании текущих сведений об внешней среде и собственном состоянии ИСпри наличии целей и информации осуществляет экспертную оценку, вырабатываетуправляющие решения, осуществляет прогнозирование результатов действий.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
