Диссертация (792540), страница 18

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 18)

Высокая сложностьпути от вершин до своих центров быларешения задач большой размерности.минимальной.5. Задано n точек, найти центры,Решение в виде задачи нелинейногорасполагающиеся в любой точке области,программирования большойчтобы суммарное расстояние от точек до своих размерности.

Высокая сложностьцентров было минимально.вычислений даже при небольших n и k.6. Найти n произвольных точек, находящихся влюбых точках области и центры,Решение в виде задачи нелинейногорасполагающиеся в любой точке области,программирования сверх большойчтобы суммарное расстояние от точек до своих размерности.центров было минимально.Резюмируя все вышеприведенные подходы к моделированию ирешению задачи оптимизации местоположения терминально-логистическихобъектов, следует отметить, что при размещении контейнерных терминаловнеобходим подход, который бы увязывал данные о местоположенииотдельныхгрузоотправителейигрузополучателей,объёмыихконтейнеропригодной продукции с конкретной сетью железных дорог наоснове критериев минимизации затрат при перевозках в тонно-километрах110[136], [151].

Но при этом, основным требованием к такому подходу являетсявозможность решать оптимизационные задачи очень большой размерности,поскольку речь идет о создании инфраструктуры КТС всей страны.Так, в настоящем исследовании предлагается создание двухуровневойтерминальной инфраструктуры КТС.На первом уровне целесообразно целью оптимизации выбратьсокращениезатратнаперевозкувинтересахгрузоотправителей(грузополучателей) - клиентов.

Для этого необходимо решить задачуразбиения всего множества клиентов на подмножества с центрами,обладающими оптимальными свойствами [151].На втором уровне полученные «центры» должны разбиваться наподмножества с центрами на сети железных дорог, оптимизируя критерийминимальных затрат на подвоз-развоз. Интегральные критерии оптимизациине должны ограничиваться только учетом расстояний и объёмов перевозимыхгрузов. Целесообразно в модели учесть универсальную возможностьрасширения пространства критериев [136].2.5 Постановка задачи размещения терминально-логистических объектов наоснове метода кластерного анализаКак ранее отмечалось, в исследовании рассматривается задача,основанная на долгосрочном планировании развития КТС, как частитранспортногокомплекса,терминально-логистическойпромышленногосвязаннаясрациональныминфраструктурыпроизводстваиразмещениемотносительнопотребленияцентровконтейнеропригоднойпродукции, что, в свою очередь, создаст условия для массового примененияконтейнерных поездов на сети железных дорог РФ [135], [136].111Для постановки и решения задачи необходимо формализоватьследующие понятия и определения [135].Клиент – это узлы сети (i –номер клиента), соответствующиеисточникамзарожденияипогашенияконтейнеропотоков(заводы,промышленные предприятия, базы и т.п.).

Местоположения всех клиентовизвестны.Контейнерный терминал (КТ) – это узлы сети (j – номер КТ), которыесоответствуют первичным пунктам приема контейнеров, загрузки вконтейнеры контейнеропригодных грузов потенциальных клиентов, крометого, на них происходит формирование челночных контейнерных поездов(ЧКП) назначением на контейнерные накопительно-распределительныецентры (КНРЦ) своего региона без подборки по КТ назначения.Местоположение КТ частично известно, часть КТ необходимо дополнить иуточнитьихперерабатывающуюспособность.Ониобразуютвспомогательную сеть и гарантируют выполнение основной задачи посозданию контейнерной транспортной сети.Челночный контейнерный поезд (ЧКП) – поезд, сформированный на КТjназначением на КНРЦ своего региона без учета конечной станции назначенияконкретного контейнера (имеет формат передаточного поезда), и отправляетсястрого по расписанию вне зависимости от заполнения.Контейнерный накопительно-распределительный центр (КНРЦ) – этоузлы сети (k – номер КНРЦ), которые обеспечивают ускоренную переработку,распределениеиконсолидациюконтейнеропотоковвускоренныеконтейнерные поезда (УКП) назначением на КНРЦ других регионов (из k-го вl-й КНРЦ).

Позволяют организовать контейнерное сообщение по принципупоточной обработки контейнеров, а также сочетать быструю перевалку синтермодальными операциями и промежуточным хранением.Ускоренный контейнерный поезд (УКП) – это поезд, сформированныйна КНРЦ с учетом назначения контейнеров на КТ региона и следующий наКНРЦ данного региона (имеет формат отправительского маршрута).112Кроме того, необходимо определить дуги, т.е. пути сообщения [135]:1.Дуга клиент-КТ (i,j).2.Дуга КТ-КНРЦ (j,k).3.Дуга КНРЦ – КНРЦ (k1, k2). Эти дуги существуют, только если изk1 в k2 есть ж/д путь.Схематично данные условия представлены на рисунке 2.6.На рисунке 2.6 точками схематически изображены места производств(клиенты), квадратами изображены КТ, треугольниками изображены КНРЦ, алинии изображают сеть железных дорог.Рисунок 2.6 – Схематичная постановка задачиВ качестве упрощений примем допущения [135]:- основная сеть магистральных железных дорог и станций, открытых попараграфу тарифного руководства для работы с контейнерами, известна;- известно расположение существующих и множество возможныхвариантов расположения КНРЦ – железнодорожные порты, существующиеузловые железнодорожные станции, открытые по параграфу тарифногоруководства для работы с контейнерами;113- между любыми КНРЦ могут курсировать маршрутные контейнерныепоезда;- пропускной способности автомобильных и железнодорожных путей вцелом хватает, чтобы осуществлять допустимые планы перевозок;- пункт назначения для i-го груза (клиента) можно условно считатьодним из адресов КНРЦ, так как доставка из конечного КНРЦ в конечныйпункт решается также, как и доставка из КТ в КНРЦ;- ускоренный контейнерный поезд формируется из контейнеровназначением не до станции назначения, а до КНРЦ соответствующего региона,т.е.

из КНРЦ k1 в КНРЦ k2.Рассмотрим укрупненную модель оптимизации КТС для внедрениятехнологиимассовогопримененияперевозокконтейнеропригоднойпродукции в составе контейнерных поездов.Вся задача оптимизации сети может быть разбита на нескольковзаимосвязанных уровней задач.1-й уровень: разбиение всего множества клиентов на подмножества(кластеры) с центрами кластеров, являющимися КТ. Это задача привязки i-гоклиента к j-му КТ.2-й уровень: разбиение всего множества КТ на подмножества с центрамикластеров, определяющих места расположения КНРЦ с привязкой их ксуществующей топологии железных дорог.Для решения поставленных задач оптимизации КТС в настоящей работепредложена процедура кластеризации объектов - применение универсальнойметодологии разбиения множества объектов на подмножества со своимицентрами, обладающими оптимальными свойствами.

При этом использованиеметрик близости точек, применяемых в кластерном анализе, моделируетминимизацию расстояний при перевозке, а если в качестве «веса» каждойточки принять объём производимой/добываемой контейнеропригоднойпродукции производства, то можно решать задачу минимизации издержек приперевозках как задачу оптимизации кластеров и их центров.114В следующих разделах настоящего исследования будет подробнообоснованакорректностьиправомерностьиспользованияданногоматематического аппарата при решении задач, связанных с выбором местрасположения терминально-логистических объектов.2.5.1 Задача размещения контейнерных терминалов относительно центровпроизводства и потребления контейнеропригодной продукцииСкопления точек-производств на карте региона (страны) крайненеравномерны,поэтомуможноискатьрасположениетерминально-логистических объектов на основе свойств этого множества производств сучетомкартыжелезныхдорог.Таккакгеометрическаяблизостьрассматриваемых объектов от центра гарантирует минимизацию расстоянийпри организации перевозки, а учёт «веса» каждого объекта, выраженного,например,объёмомперерабатываемойпродукции,илинекоторыминтегральным показателем, то это приводит к оптимизации общих затрат наперевозку [150].Итак, пусть задано множество клиентов, определяемое точками сгеографическими координатами xi, yi и объёмом контейнеропригоднойпродукции vi.Необходимособратьгрузы(контейнеропригоднуюпродукцию)клиентов в близлежащие КТ и сформировать из них ЧКП назначением наКНРЦ соответствующего региона без учета конечного пункта назначенияотдельныхгрузов.Задачапривязкидолжнарешатьсянаосновематематической модели по критерию минимума затрат на перевозку,обработку и хранение грузов клиентов.

Этот минимум достигается прирешении математической задачи кластеризации всех точек по алгоритмам,определяющим «центры» кластеров – КТ как центры тяжести точек (с весами115vi), входящими в каждый кластер. То есть задача выбора оптимальногоместоположения КТ и привязки клиентов к КТ может быть решена на основерешения задачи кластеризации – разбиения всего множества клиентов накластеры с «центром».Грузооборот клиента определяется объёмом груза, перевозимого засутки от i-го клиента в j-й КТ для пункта назначения k.

Характеристики

Список файлов диссертации