Автоматизация подготовки специалистов по транспортной логистике на основе математического моделирования условий перевозок

На правах рукописи

Казанский Алексей Георгиевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКЕ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ ПЕРЕВОЗОК

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва – 2007

Работа выполнена в Институте информатизации образования Российской академии образования в лаборатории проблем информатизации профессионального образования

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент ВАЛЬВАКОВ Александр Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор ДАНИЛЮК  Сергей  Григорьевич

кандидат технических наук, доцент АНДРУХ Олег Николаевич

Ведущая организация: Серпуховской военный институт ракетных войск стратегического назначения

Защита состоится «20» июля 2007 г. в 14 ч. на заседании диссертационного совета К 008.004.01 в Институте информатизации образования Российской академии образования по адресу: 119121, г. Москва, ул. Погодинская, д. 8.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института информатизации образования Российской академии образования и на сайте http://www.iiorao.ru

Автореферат разослан «19» июня 2007 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук,

старший научный сотрудник

В.С.ЛЫСОГОРСКИЙ

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Снижение удельных затрат на доставку продукции предприятий оборонно-промышленного комплекса (продукции специального назначения) определяется степенью автоматизации процессов управления ее доставкой и уровнем квалификации специалистов по транспортной логистике. На настоящем этапе влияние «человеческого фактора» на конечную эффективность планов доставки продукции специального назначения (ПСН) достаточно высоко. Необходимость учета широкого спектра факторов, оказывающих влияние на решение задач транспортной логистики, лимит времени на формирование планов доставки требуют от специалистов понимания сути задач и методов их решения. Поэтому наряду с направлением по автоматизации рутинных процессов подготовки планов обеспечения ПСН важным является направление по совершенствованию технологии подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН. Современные цели и задачи внутрифирменной подготовки специалистов требуют, чтобы система управления доставкой ПСН обладала функциями автоматизированного обучения. Поэтому весьма актуальным является проблема внедрения информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) при автоматизации подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

В многочисленных работах (Бешенков С.А., Козлов О.А., Роберт И.В., Кузнецов А.А. и др.) рассмотрены методические аспекты реализации ИКТ для повышения качества обучения. Вопросы формализации компонентов методической системы обучения рассматривались в исследованиях Кузнецова Э.И., Кувалдиной Т.А., Рудинского И.Д, Латышева В.Л. и др. Разработке и использованию автоматизированных обучающих систем посвящены работы Данилюка С.Г., Зайцевой Л.В., Новицкого Л.П., Павлова А.А., Романенко Ю.А., Сердюкова В.И.

Основой для формирования информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН является аналитическое моделирование условий задач, с которыми он сталкивается в своей служебной, профессиональной деятельности. Методологический базис решения задач указанного типа был заложен в теории массового обслуживания, значительный вклад в которую внесли Хинчин А. Я., Пальма К., Эрланг А.К., Поллачек Ф., Гнеденко Б.В., Саати Т. Л., Коваленко И.Н., Розенберг В. Я., Вентцель Е.С., Прохоров А. И., Боровков А. А., Волков И.К., Загоруйко Е.А. и мн. др.

Многочисленные теоретические наработки представляют собой основу для формирования научно-практического подхода к созданию автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН. При этом актуальность темы работы обусловлена необходимостью разработки научно-методических основ функционирования автоматизированной системы образовательного назначения, предназначенной для подготовки специалистов по автотранспортной логистике ПСН, и поддержки их деятельности при решении профессиональных задач.

Проблемная ситуация определяется противоречием между необходимостью организации автоматизированной подготовки специалистов по оперативному управлению автотранспортными перевозками ПСН и отсутствием специализированного комплекса моделирования системы «дорожные условия – транспортные потоки» как информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

Цель исследования – формирование информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН на основе математического моделирования условий автотранспортных перевозок.

Объектом исследований является автоматизированная система подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН, а предметом – модели, методики моделирования и рациональной организации автотранспортных перевозок, предназначенные для реализации в виде автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

Научная задача состоит в разработке научно-методического аппарата моделирования системы «дорожные условия – транспортные потоки» и формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН как основы создания автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

Основные результаты исследования, представляемые к защите:

1. Математическая модель системы «дорожные условия – транспортные потоки», предназначенная для исследования влияния характеристик условий движения специализированных транспортных колонн на время доставки ПСН.
2. Методика формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН как методическая база принятия решений для автоматизированной системы подготовки специалистов по обеспечению ПСН.

Достоверность результатов, основных научных результатов, выводов и рекомендаций обусловлена обоснованностью исходных данных и принятых ограничений; корректной постановкой научной задачи исследования и выбором апробированных методов ее решения, включающих современные методы кибернетики, системного анализа, теории принятия решений, теории вероятности, математической статистики и систем массового обслуживания, и отвечающих сущности исследуемых процессов.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1) в том, что математическая модель системы «дорожные условия – транспортные потоки» позволяет исследовать зависимости времени доставки ПСН с учетом увеличенного числа существенных характеристик системы «дорожные условия – транспортные потоки» и факторов окружающей среды, определяемых спецификой задачи автотранспортной логистики ПСН; 2) в разработке методики формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН, которая представляет собой методическую и алгоритмическую основу для создания автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН и поддержки их профессиональной деятельности.

Практическая значимость работы обусловлена разработкой алгоритма формирования рационального плана обеспечения ПСН, позволяющего с учетом характеристик системы «дорожные условия – транспортные потоки» и факторов окружающей среды производить сравнительную оценку вариантов доставки ПСН в заданном районе с установленной транспортной сетью.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных систем» (г. Серпухов, 2003 – 2005), Международной научно-методической конференции «Качество инженерного образования» (г. Брянск, 2003 – 2005).

По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них две публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК («Инфокоммуникационные технологии», «Образование и Информатика»).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы в отчетах о НИР «Транспорт-2004, 2005», «Технология – 2004, 2005» и внедрены в ЗАО «Спарта» (г. Санкт-Петербург), ОАО «Ратеп» (г. Серпухов), а также в учебном процессе СВИ РВ (г. Серпухов).

Основное содержание диссертации

Диссертация состоит из введения, трех разделов и заключения, содержит 222 страницы текста, а также 4 таблицы, 36 рисунков и список литературы из 156 наименований.

В первом разделе проведен анализ возможностей ИКТ по автоматизации подготовки специалистов по обеспечению ПСН. При этом на основе анализа многочисленных источников показано, что существенными являются такие возможности ИКТ, как:

1) значительное расширение круга учебных и практических задач, анализ и решение которых могут быть включены в содержание образования за счет использования вычислительных, моделирующих и других возможностей компьютера;

2. увеличение возможностей и состава учебного эксперимента благодаря использованию компьютерных моделей тех процессов и явлений, эксперименты с которыми в условиях учебных лабораторий были бы невозможны;
3. расширение источников получения знаний в процессе обучения путем использования компьютерных телекоммуникаций, баз данных, информационно-справочных систем и других компьютерных средств хранения и систематизации информации.

С целью более полного учета условий движения автотранспорта при решении задачи формирования рационального плана доставки ПСН до заказчиков проведен анализ системы «дорожные условия – транспортные потоки» («ДУ-ТП»), являющейся подсистемой комплекса «водитель – автомобиль – дорога – среда» (В-А-Д-С). При этом под дорожными условиями понимается совокупность геометрических параметров и транспортно-эксплуатационных качеств автомобильной дороги (АД), имеющих непосредственное отношение к движению. Среди них следует выделять постоянные и переменные (временные и кратковременные) параметры и факторы. Под транспортным потоком понимается совокупность отдельных движущихся по дороге автомобилей, управляемых водителями,

ТП = {Аi(Вi) }. (1)

Рис. 1. Структура взаимодействия комплекса В-А-Д-С и системы «ДУ-ТП»

Состояние окружающей среды представляет собой совокупность метеорологических или погодных условий.

Потребительские свойства АД определяются совокупностью ее транспортно-эксплуатационных качеств, которые отражаются следующими транспортно-эксплуатационными показателями: обеспеченная скорость, пропускная способность, безопасность, допустимая осевая нагрузка, грузоподъемность (или общая масса) автомобилей.

По отношению к каждому автомобилю дорожные условия, транспортные потоки и состояния среды составляют условия движения, т.е. реальную обстановку, в которой движется автомобиль. Режим движения характеризуется скоростью одиночных автомобилей, плотностью потока, количеством обгонов, перестроений и их траекториями, режимами разгонов и торможений. Исходя из вышесказанного, система «ДУ-ТП», являясь составной частью В-А-Д-С, характеризует влияние дорожных условий на режим движения транспортных потоков различного состава по видам транспорта. В структуре взаимодействия комплекса В-А-Д-С и системы «ДУ-ТП» (рис. 1) главная роль принадлежит системе «ДУ-ТП», каждый элемент которой отдельно и все они вместе находятся под влиянием окружающей среды. За основную характеристику движения по дорогам принимают общее количество транспортных средств, проходящих через некоторое сечение дороги за единицу времени [интенсивность движения (ИД) N]. Важной характеристикой, влияющей на режим движения транспортного потока является пропускная способность дороги – Р, которая определяется максимальным количеством автомобилей, которое может пропустить заданный участок дороги в единицу времени. Тогда уровень загрузки дороги:

. (2)

В зависимости от уровня загрузки дороги автомобилями, различают режимы транспортных потоков:

1) свободный поток (уровень удобства А);

2) частично связанный поток (уровень удобства Б);

3) связанный поток (уровень удобства В);

4) плотный или насыщенный поток (уровень удобства Г).

Характеристикой транспортного потока, определяемой количеством автомобилей на единицу длины однородного по транспортным качествам участка дороги является плотность транспортного потока

.

Она аналогична интенсивности входного потока заявок системы массового обслуживания (СМО) и отражает режим движения транспортного потока. Как итог анализа системы «ДУ-ТП» определен комплекс показателей качества автомобильных дорог, основные показатели транспортной системы, а также проведен анализ их взаимосвязи.

Анализ обеспечения потребителей ПСН позволил формализовать задачу исследования. Район (регион) перемещения ПСН автомобильным транспортом представляет автомобильно-дорожную сеть (АДС). Условия движения определяются совокупностью факторов различной природы. Факторы, связанные с дорожными условиями: 1) наличие в пределах АДС дорог различного назначения по государственной классификации АД и различных транспортно-эксплуатационных качеств по технической классификации; 2) разветвленность АДС и качество ее инфраструктуры, которая оказывает влияние на выбор рациональных альтернатив (вариантов) перемещения ПСН; 3) наличие дорог с различными потребительскими свойствами, которые отличаются ИД и обеспеченной расчетной скоростью, а также другими основными параметрами АД.

Факторами, связанными с характеристиками транспортного потока, являются следующие:

1) уровень удобства движения;

2) действительная (фактическая) ИД транспортного потока по дорогам различной категории по технической классификации АД;

3) действительные средние и максимальные скорости движения транспортного потока по дорогам различной категории;

4) режим движения транспортного потока по дорогам различной категории и в различных природно-климатических условиях;

5) плотность движения транспортного потока в тех же условиях.

Факторами, определяющими состояние системы «ДУ-ТП», являются:

1) постоянные и переменные параметры дороги (рельеф и ландшафт местности и грунтово-геологические факторы);

2) погодно-климатические факторы.

Многофакторность условий движения определяет многозначность принятия решений на перемещение ПСН из некоторого начального пункта (от поставщика) в некоторый конечный (к заказчику). Для обоснования выбора рациональной альтернативы в пределах определенного района целесообразно пользоваться определенным критерием эффективности. В работе выбраны следующие показатели эффективности: время перемещения из любого i- го начального пункта в любой j-й конечный пункт АДС, включая и k-е промежуточные между ними; стоимость транспортировки продукции. Критерии определяются соотношениями:

; (3, а)

(3, б)

Рациональной стратегией перемещения ПСН на множестве вариантов перемещения является такая, которая обеспечивает минимум времени (стоимости ) перемещения между любыми пунктами i и j АДС при соблюдении требований, ограничивающих стоимостные (временные ) характеристики перемещения ПСН.

При оптимизации доставки ПСН по показателям и одновременно требуется найти некоторое подмножество таких стратегий (вариантов) движения (на плоскости – точек , декартовой системы координат), которые удовлетворяли бы условиям рациональности и по показателю , и по показателю :

, (4)

при , , где п – количество стратегий (вариантов) перемещения.

Во втором разделе проведено моделирование процесса поставок ПСН на основе методов решения транспортной задачи и разработанной модели оценки влияния характеристик условий движения на время доставки ПСН из любого начального в любой конечный пункт АДС выбранного района.

Задача рационального распределения ПСН между организациями сводится к решению транспортной задачи с промежуточными пунктами. При этом АДС моделируется направленным графом, узлами которого являются пункты-истоки, пункты-стоки и промежуточные пункты, а дугами – маршруты движения между ними. Любая вершина графа может выступать в качестве конечного или промежуточного пункта, в котором минимизируется целевая функция:

; (5, а)

; (5, б)

, , , ; (5, в)

, . (5, г)

где – количество ПСН, перевозимое из пункта i в пункт j; – стоимость перевозок из i в j; k – номер промежуточного пункта; – величина запаса ПСН на k-м промежуточном пункте; и тоже, только на 1-м и п-м пунктах. Поиск решения указанной задачи основан на построении транспортной таблицы и применении симплекс-метода или метода потенциалов.

Одна из особенностей задачи состоит в избыточности системы ограничений, определяющих множество допустимых решений:

; (6) ; (7) ; (8)

где – количество ПСН, поставляемого т организациями; – количество ПСН, получаемого п организациями.

При оптимизации перевозок ПСН по времени в (5) вместо используется . Определение базисного решения осуществлено с использованием транспортной таблицы правилом северо-западного угла.

В основе разработки математической модели системы «ДУ-ТП», позволяющей исследовать влияние характеристик условий движения на время доставки ПСН лежат следующие положения.

Время преодоления участка маршрута движения (МД) (перемещение ПСН) складывается из суммарных времен движения и вынужденных остановок: . Участок МД представляется в виде прямой «АБ» такой же длины в масштабе (рис. 2).

Рис. 2. Геометрическая модель участка дороги (вариант)

Вычисляется суммарная длина отрезков МД I категории и откладывается от начала прямой А, затем – II категории и т.д. до четвертой Затем на отложенные суммарные отрезки МД одной категории наносятся объекты АД, которые имеются на отдельных «разбросанных» по всему МД отрезках одной категории. Относительные расстояния между объектами переносятся в масштабе на суммарный отрезок, например ЖДП – железнодорожный переезд; СПЧ – сужение проезжей части, ПК – перекресток. Особенность этих объектов заключается в том, что они препятствуют непрерывному, безостановочному движению АТ, либо замедляют его. Из этих соображений получаем:

, , (9) , . (10)

где i – номер категории дорог по технической классификации.

С учетом длины суммарного i-го участка МД определяется средняя скорость, приведенную к грузовому автомобилю типа «УРАЛ» или «КАМАЗ» на АД i-й категории . Для этого предварительно определяют следующие показатели движения АТ:

1) эксплуатационный коэффициент обеспеченности расчетной скорости – , где – фактическая максимальная скорость одиночного автомобиля на каждом i – м участке дороги; – расчетная скорость;

2) базовая расчетная скорость, единая (усредненная) для всех категорий дорог – ;

3) коэффициент обеспеченности базовой расчетной, или просто коэффициент обеспеченности расчетной скорости (РС) , который позволяет оценивать и сравнивать качество всех АД по единому показателю;

4) коэффициент РС эксплуатационной: или ;

5) пропускная способность АД – Р;

6) интенсивность движения – N;

7) уровень загрузки ;

8) показатели безопасности движения – коэффициент происшествий: , где А – число происшествий в год; L – длина участка, [км]; N – среднегодовая суточная интенсивность, [авт/сут]; п – количество лет, за которые произошло А происшествий; коэффициент аварийности , где – коэффициенты влияния отдельных элементов плана дороги, ее профиля, характеристик покрытия, интенсивности движения и т.д.; – коэффициент безопасности: или , где – фактическая максимальная скорость на участке дороги; – фактическая максимальная скорость на въезде (входе) в участок дороги;

9) показатель прочности дорожной одежды – коэффициент запаса прочности: , где – фактический модуль упругости дорожной одежды; – требуемый модуль упругости по интенсивности и составу движения на период оценки;

10) коэффициент ровности дорожных покрытий: , где – предельно допустимая ровность для дороги данной категории, типа покрытия и интенсивности движения; – фактическая ровность;

11) ширина и тип укрепления обочин Ш;

12) продольный уклон i и состояние покрытия;

13) расстояние видимости поверхности дороги S и состояние покрытия: , где – начальная скорость автомобиля [км/ч]; – коэффициент эксплуатационного состояния тормозов; t – время реакции водителя; – расстояние безопасности перед препятствием; коэффициент сцепления; f – сопротивление качанию; i – условия движения на спуск (подъем);

14) состав движения транспортного потока: , где – коэффициент, учитывающий движение по встречной (соседней) полосе; – коэффициент, учитывающий влияние интенсивности; – коэффициент, учитывающий состав транспортного потока;

15) снижение средней скорости: ;

16) скорость ветра: , где – коэффициент, учитывающий положение дороги на местности, – коэффициент перехода от показаний флюгера к высоте центра боковой поверхности автомобиля, – коэффициент, учитывающий порывистость ветра, – скорость ветра по флюгеру на высоте 10 м.

Рассмотренные показатели позволяют определить фактическую скорость на дороге. Основываясь на свойстве скорости как главном обобщающем показателе, разработана методика комплексной оценки технического уровня и эксплуатационного состояния АД по коэффициенту обеспечения расчетной скорости . Для определения этого коэффициента необходимо получить значение максимально возможной или максимально допустимой по условиям безопасности скорости одиночного автомобиля. Интегрированный характер коэффициента и его многофакторная зависимость позволяют судить о возможности и необходимости построения совокупности номограмм, которые облегчили бы его определение для различных векторов значений рассмотренных факторов. Порядок пользования ими в работе приводится.

Привлечение ИКТ для построения и использования совокупности соответствующих номограмм обеспечивает принятие обоснованных решений по управлению доставкой ПСН с высокой степенью эффективности и оперативности.

Для оценки транспортно-эксплуатационных показателей АД определяют среднюю скорость свободного движения и среднюю скорость транспортного потока:

, (11)

где n – число автомобилей, для которых измерены скорости; – мгновенная скорость i-го автомобиля на данном участке [км/ч].

Как показывают исследования, значения скорости связаны зависимостью (рис. 3). Так средняя скорость свободного движения

, (12)

где – максимально возможная или безопасно обеспеченная скорость одиночного автомобиля; t – функция доверительной вероятности, или гарантийный коэффициент; – среднее квадратичное отклонение скорости свободного транспортного потока.

Средняя скорость транспортного потока

, (13)

где – снижение скорости автомобилей под воздействием интенсивности и состава транспортного потока.

, (14)

где – коэффициент, учитывающий влияние ИД; – характеризует состав транспортного потока по типам автомобильного транспорта.

Тогда соотношение, связывающее различные значения скоростей автомобилей на дороге

, (15)

или

(16).

Среднее квадратичное отклонение при n  30

; (17)

при n < 30

, (18)

1. 3. Связь между максимальной и средней скоростями

где х – измеренное значение скорости, км/ч; – среднеарифметическая скорость из всех измеренных значений, км/ч; n – число измерений.

Время вынужденных остановок определяется наличием на АД объектов, препятствующих безостановочному, свободному движению как отдельных автомобилей, так, тем более, и колонн автотранспорта. Количество таких препятствий (объектов АД (ОД)), характер их функционирования оказывает влияние на продолжительность отдельных остановок и, соответственно, на общее время остановок при движении на всем участке АД (всего МД), а в конечном счете – на режим движения транспортного потока.

В качестве основных ОД можно назвать следующие: перекрестки, отрезки дорог с пониженной пропускной способностью, мосты, железнодорожные переезды; отрезки дороги, подвергшиеся воздействию последствий аварий радиационно-, химически- и биологически опасных объектов, затоплений; места дорожно-транспортных происшествий и т.д. Все они способствуют образованию «заторов» («пробок») на дороге. Очевидно, если за обозначить время вынужденной остановки перед j-м ОД, то

(19).

Для формализации методического подхода к определению времени условно разделим транспортные потоки различного типа на однородные. Тогда последние можно с некоторой степенью приближения представить как простейшие или Пуассоновские случайные потоки событий и применить к моделированию их движения методический подход, основывающийся на методах теории массового обслуживания. Выбор типа СМО зависит от режима движения транспортного потока, в соответствие которому должна быть поставлена СМО с дисциплиной работы, наиболее адекватно его отражающей. Исследования показали, что к наиболее адекватным режимам движения транспортного потока относятся следующие типы СМО:

1) классическая СМО с отказами (система Эрланга);

2) классическая СМО с ожиданием;

3) СМО с ожиданием и приоритетом в обслуживании;

4) СМО с ограниченным временем нахождения заявки в очереди и неограниченным временем нахождения заявки на обслуживании;

5) СМО с ограниченным временем нахождения заявки на обслуживании и неограниченным временем нахождения заявки в очереди.

В работе приведены математические выражения основных показателей (параметров) указанных СМО, например, таких как: вероятность того, что занято каналов обслуживания; среднее количество занятых каналов обслуживания; вероятность обслуживания заявки (относительная пропускная способность); плотность потока обслуженных заявок (абсолютная пропускная способность); вероятность того, что канал занят; вероятность того, что СМО полностью загружена; среднее время занятости канала; среднее время простоя канала; среднее время полной загрузки СМО; среднее время неполной загрузки СМО; среднее время простоя СМО; среднее время пребывания заявки в СМО (в очереди и на обслуживании); вероятность того, что все каналы заняты, и в очереди имеется r заявок; среднее время нахождения заявки в очереди.

Имея в виду, что в отношении транспортного потока под обслуживанием понимается процесс преодоления им ОД; под очередью – совокупность транспортных средств, находящихся друг за другом (в неорганизованной колонне) в неподвижном положении перед ОД; под каналом обслуживания – полоса движения, становится очевидным, что отмеченные выше показатели СМО адекватно применимы для оценивания процесса движения транспортного потока в различных ДУ, а их конкретный выбор зависит от целей исследования (от того, оценку какой характеристики движения транспортного потока необходимо получить). В работе приведен физический смысл каждого показателя СМО в отношении транспортного потока и соответствия дисциплины работы СМО его режиму движения.

Одновременная оптимизация перемещения ПСН по определенной АДС сразу по двум показателям и может привести к некоторому подмножеству альтернатив (вариантов МД), принадлежащему всему множеству возможных альтернатив, которые одновременно по двум этим показателям принципиально несравнимы. Это подмножество называют подмножеством Парето недоминируемых альтернатив и . Для выбора предпочтительного варианта в работе использован принцип Парето, который предполагает оптимизацию по критерию превосходства:

(20)

При этом выражение означает, что

(21)

и хотя бы одно из неравенств (21) является строгим.

В третьем разделе на основе ранее разработанной модели предложена методика формирования рационального плана обеспечением организаций ПСН.

В качестве исходных для разработанной методики приняты следующие данные:

• количество исходных (п) и конечных (т) пунктов перемещения ПСН с номерами i и j соответственно,
• количество промежуточных между ними пунктов с номером k;
• количество типов дорог по технической классификации (ТК) и количество объектов дороги (од);
• количество участков дороги с покрытием ТК-го типа и протяженностью ;
• количество объектов дороги -го типа с номерами ;
• средняя скорость движения () по дороге с ТК-м покрытием;
• средние времена () передвижения между объектами дороги и ;
• стоимости перевозок ();
• количество перевозимой продукций () соответственно ().

Методика представляет собой последовательность следующих основных этапов:

1) определение длин суммарных отрезков с покрытием ТК-го типа;

2) определение среднего времени движения транспортного средства по дороге с ТК-го типа;

3) определение среднего суммарного времени движения транспортного средства меду заданными населенными пунктами;

4) определение среднего количества занятых каналов перемещения ПСН;

5) определение среднего количества заявок на перемещение ПСН;

6) определение средних времен пребывания заявок на перемещение ПСН в очереди;

7) определение среднего суммарного времени задержки движения транспортного потока;

8) определение среднего суммарного времени преодоления маршрута движения;

9) определение стоимости транспортных перевозок;

10) подготовка рациональных вариантов транспортирования ПСН и предложения их с соответствующими технико-экономическими обоснованиями лицу принимающему решение.

Детализация перечисленных этапов иллюстрируется алгоритмом представленным на рис. 4, который является алгоритмической основой принятия решений для автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

Решение частных подзадач, определяемых этапами предложенной методики в соответствии с аналитическими соотношениями разработанной в предыдущем разделе работы математической модели, позволяет обосновать выбор варианта перемещения ПСН между любым i-м начальным и j-м конечным пунктами транспортной сети для заданных условий перевозки.

В заключении приведены основные результаты и сформулированы выводы по результатам диссертационных исследований. Также здесь определены пути дальнейших исследований по созданию автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

2. 4. Алгоритм формирования рационального плана обеспечения ПСН

Основные результаты исследования

Исходя из противоречия и цели диссертационных исследований в работе решена научная задача разработки научно-методического аппарата моделирования системы «ДУ-ТП» как информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН. При этом получены следующие основные результаты:

1. Обоснована необходимость автоматизации подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН на основе ИКТ как необходимого условия обеспечения требуемого уровня их квалификации в системе внутрифирменной подготовки.

2. Проведен анализ системы «ДУ-ТП» как составной части комплекса В-А-Д-С, в результате чего выявлены условия движения автотранспорта, оказывающие существенное влияние на формирование плана доставки ПСН до заказчиков.

3. Обоснован состав показателей и критериев рационального перемещения ПСН из произвольного начального пункта в произвольный конечный пункт АДС.

4. На основе сопоставления характеристик режимов движения транспортного потока дисциплине СМО обоснованы условия использования методов теории массового обслуживания для определения времени задержки движения транспортного потока.

5. Проведено моделирование процесса поставок ПСН с учетом известных методов решения транспортной задачи на основе разработанной модели оценки влияния характеристик условий движения на время доставки ПСН из любого начального в любой конечный пункт АДС выбранного района.

6. Разработана методика формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН как методическая и алгоритмическая база принятия решений для автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

7. Разработан алгоритм, детализирующий этапы методики формирования рационального плана обеспечения ПСН, который позволяет с учетом характеристик системы «дорожные условия – транспортные потоки» и факторов окружающей среды производить сравнительную оценку вариантов доставки ПСН в заданном районе с установленной транспортной сетью.

На основании полученных результатов целесообразно продолжить исследование по определению структуры, а также способов программной реализации разработанной информационно-аналитической и методической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.

Публикации по теме исследования

В рецензируемых научных журналах и изданиях

1. Казанский А.Г. Аналитико-имитационный подход к моделированию сложных процессов / Методы и средства обеспечения безопасности в инфо-коммуникациях // Приложение к журналу «Инфокоммуникационные технологии». Вып. 6. – Самара, 2006. С.228 – 233.
2. Казанский А.Г. Автоматизация подготовки специалистов на основе математического моделирования условий транспортных перевозок // «Информатика и образование». – Москва: Издательство «Образование и Информатика». – 2007. – № 4. – С. 125 – 127.

Статьи:

3. Казанский А.Г. Методический подход к определению кратчайшего пути движения специального автотранспорта. XXIV Межведомственная научно-техническая конференция. Сборник трудов. – Серпухов, 2005 – с. 299 – 304.
4. Казанский А.Г. Моделирование транспортных сетей и потоков. XXIV Межведомственная научно-техническая конференция для автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике продукции специального назначения. Сборник трудов. – Серпухов, 2005. – с. 305 – 309.
5. Казанский А.Г., Царьков А.Н. Планирование перемещения ПСН по разветвленной автодорожной сети методом коммивояжера. НТСб СВИ РВ. – Серпухов, 2005. – С. 188 – 189.
6. Казанский А.Г. Использование классической СМО с отказами (система Эрланга) при моделировании условий транспортных перевозок для автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике продукции специального назначения. НТСб СВИ РВ. – Серпухов, 2005. – С. 190 – 194.
7. Казанский А.Г. Применение классической СМО с ожиданием при решении задачи выбора кратчайшего пути. НТЦ ОАО «РАТЕП». – Серпухов, 2005. – С. 195 – 196.
8. Казанский А.Г. Применение СМО с ожиданием и приоритетом в обслуживании при решении задачи выбора кратчайшего пути. НТСб СВИ РВ. – Серпухов, 2003. – С. 116 – 120.
9. Казанский А.Г. Применение СМО с ограниченным временем нахождения заявки в очереди и неограниченным временем нахождения заявки на обслуживании при решении задачи выбора кратчайшего пути. НТСб СВИ РВ. – Серпухов, 2003. – С. 98 – 102.
10. Казанский А.Г. Метод построения цифровых моделей местности на основе обобщенных данных входной информации. НТС РВИ. Ростов, 2003. – С.126 – 130.
11. Казанский А.Г. Метод построения цифровых моделей местности на основе агрегации. ООО НТП «Вираж- Центр». Москва, 2004. – С. 77 – 82.
12. Казанский А.Г. Определение основных подходов к построению информационной модели для автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике продукции специального назначения. НТСб СВИ РВ. – Серпухов, 2005. – С. 205 – 209.
13. Казанский А.Г., Нагорнов А.В. Обеспечение достоверности и скрытности информации в АСУ на основе псевдослучайных функций. – МО РФ, 2006. – Деп. в ЦСИФ, 20.04.2006, № В5267.
14. Казанский А.Г., Гончаров В.В. Определение показателей резерва времени при изготовлении носимого образца автоматизированного рабочего места. – МО РФ, 2006. – Деп. в ЦСИФ, 20.04.2006, № В6259.
15. Казанский А.Г., Гончаров В.В., Мурзин А.П. Методология, научные основы и формализованные методы построения АСУ технологическими процессами. – МО РФ, 2006. – Деп. в ЦСИФ, 20.04.2006, № В6260.