Диссертация (792540), страница 31
Текст из файла (страница 31)
Видно, что дефект увеличивается с ростом k идостигает при k = 30-40 порядка 20-30% от общих затрат. Это даетвозможность рассчитать возможное уменьшение затрат при создании новойинфраструктуры, располагающейся в геометрически оптимальных центрахкластеризации.Приведенные примеры не исчерпывают все возможные другиепрактическиепостановкизадачоптимизациисетитерминально-логистических объектов с использованием разработанных алгоритмов ипрограммных средств.2305.11 Выводы по главе1.Разработан метод кластеризации с проекцией k-means pro, заоснову взят метод k-means Мак-Куина (k-средних).
Новый метод реализуеткластеризацию с «проекцией на функцию», что позволяет применять его длярешения задач размещения терминально-логистических объектов, учитываясуществующую топологию железных дорог.2.Разработаны математические модели определения количества КТи мест их размещения на основе методов кластеризации, позволяющие решатьпоставленные задачи при наличии инвестиционных ограничений, и когдачасть множества КТ уже задана.3.Разработана математическая модель определения количества имест размещения КНРЦ на основе методов кластеризации, позволяющаявзаимноувязыватьразличныеисходныепараметрыпроизводствижелезнодорожной сети с разнообразными целевыми характеристиками.4.Предложенмногокритериальныйподходдлярасчетаоптимального варианта сети КНРЦ с учетом дополнительных характеристикжелезнодорожныхстанций-кандидатов,позволяющийсприменениемметодов векторной оптимизации, практически определить оптимальные местасоздания КНРЦ при известных инвестиционных затратах (количество КНРЦзадано), а также количественно оценить оптимальное количество создаваемыхКНРЦ (количество КНРЦ не задано).5.Разработана экономико-математическая модель комплекснойоптимизациидвухуровневойКТС,учитывающаянеобходимостьминимизации общих затрат на создание терминалов и затрат, связанных сорганизацией перевозки по создаваемой искомой структуре КТС.6.Разработанпрограммныйпродуктдляпрактическогоиспользования, позволяющий реализовывать режимы с заданным илипроизвольным количеством кластеров k.
В первом случае реализация231заключается в применении выбранного метода и задания числа кластеров k.Во втором – количество кластеров определяется согласно выбранномукритерию (минимум суммарных затрат на перевозку; минимум суммарныхзатрат на перевозку и инвестиционных затрат на создание сети - КТ илииндексу Дэвиса-Болдина) с помощью перебора вариантов для каждого k.Стоит отметить, что такое разнообразие режимов работы позволяетэкспериментальным образом достигнуть наилучшего результата разбиения.7.В результате многочисленных экспериментальных расчетовопределены зависимости:nа) при увеличении числа k суммарное расстояние D Di сокращается,i 1т.е.
общие затраты на перевозку сокращаются при увеличении k – числа КТ. Сэтой точки зрения, чем больше КТ, тем меньше затраты на перевозкупродукцииотгрузоотправителей/грузополучателейдотерминально-логистических центров;б) «дефект проекции», как разница величины критерия качества«свободной» кластеризации и кластеризации «с проекцией» Δ = Е1пр – Е1, приизучении показал, что при значительном увеличении числа КТ он растет.Отсюда следует, что, когда разница Δ значительна (в проведенныхэкспериментах она достигала 30-40%), возможно, выгоднее создавать новыеобъекты терминально-логистической инфраструктуры, а не размещать КТ илиКНРЦ на уже существующих;в) зависимости, отражающие целевое предназначение кластеризации сучётом оптимизации суммы общих затрат на перевозку: Е(k) - для структурыпервого уровня и Е(К) - для структуры второго уровня, показаличувствительность к сумме инвестиционных затрат на создание КТ - с и КНРЦ– С.
Анализ показал, что оптимизация числа КТ и КНРЦ должна проходитьпри тщательной оценке суммы инвестиционных затрат.2326 ОРГАНИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОНТЕЙНЕРНОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННЫХМЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ6.1 Методика эскизного проектирования двухуровневой терминальнологистической инфраструктуры контейнерно-транспортной системыНаоснованииразработаннойметодологииопределенияместоположения сети КТ и КНРЦ можно сформулировать практическуюметодику эскизного (предварительного) проектирования двухуровневойтерминально-логистическойинфраструктурыКТС.Нарисунке6.1представлен алгоритм моделирования двухуровневой структуры КТС.На первом этапе необходимо определить предприятия, добывающие илипроизводящие продукцию, т.е. потенциальных грузовладельцев, произвестиоценку уровня контейнеропригодности добываемой и/или производимойпродукции и её объём, согласно методике, приведенной в главе 3.
Кроме того,необходимы географические координаты для определения их физическогорасположения.На втором этапе создается база данных железнодорожных станций сгеографическимикоординатамиитаблицейвекторов(z1,…,z9)длямногокритериального анализа групп критериев КНРЦ, приведенных в главе 2настоящего исследования.На следующем этапе приступаем к моделированию и проектированиюрасположения терминальной инфраструктуры КТС на основе разработаннойметодологии, основанной на кластерном анализе и клиентоориентированномподходе. Все расчёты на основе предложенного метода k-means proреализуются с помощью разработанного программного средства.Показанные на блок-схеме, рисунка 6.1, блоки справа являютсядополнительными для основной композиции и описывают возможное233развитие методики за счет использования детализированных расчетов,например, прогнозирования объёмов производств в рамках рассматриваемогорегиона и (или) изменения постановок оптимизационных задач.
В схемеотображены только две главные постановки задач: а) и б), хотя, как отмеченовыше, могут быть постановки задач с уже заданной частью сети КТ или сналичием ограничений на финансирование.Рисунок 6.1 – Алгоритм моделирования и проектирования двухуровневойструктуры КТС234На четвертом этапе после определения оптимального количества КТ имест их размещения, согласно многокритериальному анализу, переходим кмоделированию второго уровня КТС, т.е. созданию сети КНРЦ дляорганизации и продвижения ускоренных контейнерных поездов. Как показанов предыдущих главах, задача оптимального выбора мест расположения КНРЦможет быть решена на основе метода кластеризации с проекцией, гдеисходными точками являются уже полученные точки-КТ, что позволяет дляэтой задачи использовать уже разработанные алгоритмы и программныесредства [150].На пятом этапе производим оптимизацию полученной двухуровневойКТС по критерию стоимости.
Целесообразно такую глобальную задачу решатьна основе отдельных алгоритмов кластеризации каждого уровня: 1-й уровень– «производства - КТ»; 2-й уровень – «КТ - КНРЦ», но с учетом возможногоперебора вариантов с разным количеством k и K.E (k , K ) EКП (k ) EКНРЦ ( K ) min(6.1)Очевидно, что выбор k и K противоречив. При увеличении числа КТ(величины k) уменьшаются затраты на перевозку от предприятий до КТ, затоувеличиваются затраты на перевозку от КТ до КНРЦ.
То есть уменьшениепервого слагаемого в вышеприведенной формуле может увеличить второеслагаемое. С другой стороны, увеличение числа k и K уменьшает затраты наперевозки, но требует увеличения затрат на создание сети КТ и КНРЦ.Нашестомэтапепроизводитсямногокритериальныйвыбороптимального варианта сети КНРЦ, согласно методике, приведенной в п. 5.5,для окончательного решения о месте создания КНРЦ. Как было показано, приокончательномрешенииоместеразмещенияКНРЦнеобходиморуководствоваться дополнительными критериями на основании рассмотрениявекторов параметров станций - кандидатов, учитывающих их показатели.Поэтому производится многокритериальный анализ других подоптимальных235вариантов КНРЦ, дающих близкие к оптимальному значению общие затраты.Здесь отдельно выделена задача формирования векторов параметровжелезнодорожных станций – кандидатов на создание в них КНРЦ.На заключительном этапе выдается таблица данных о местоположениии количестве КТ и КНРЦ, карта сети и достигнутые оптимальные параметрыпроектов, а именно: затраты на перевозку от клиентов до КТ, затраты наперевозку от КТ до КНРЦ, сумма общих затрат на перевозку и затрат насоздание оптимальной сети; среднее расстояние перевозки от клиента до КТ,среднее расстояние между КТ, среднее расстояние от КТ до КНРЦ, среднеерасстояние между КНРЦ [137].6.2 Разработка программного средства расчета оптимальной двухуровневойструктуры контейнерно-транспортной системыКак следует из разработанной методологии расчета оптимальнойдвухуровневой сети КТС, ядром является метод кластеризации.
В последнеевремя появилось множество программных систем, которые включают модуликластеризации(«Clastering»),вкоторых,какопции,задаютсявышеприведённые метрики расстояний, функционалы качества кластеризациии типы алгоритмов. В настоящем исследовании, в 4 главе, изучены наиболеераспространённые программные системы, такие как STATISTIKA, WEKA,DEDUKTOR STUDIO, Orange Data Mining, SPSS-STATISTIKA 17 иперечислены используемые в них алгоритмы.Программы типа STATISTIKA, DEDUKTOR STUDIO, SPSS являютсяготовыми коммерческими продуктами. В процессе проведения экспериментовс этими системами выяснилось, что менять загруженные в них алгоритмы иликорректировать их работу нельзя.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
