авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Расчет и оптимизация транспортных систем с использованием моделей (теоретические основы, методология)

-- [ Страница 3 ] --

 Области применения оптимизационных-112

Рис.6. Области применения оптимизационных моделей.

Требования к свойствам моделей определяются в этом случае принципами оптимального управления.

Оптимальное управление предполагает нахождение некоторой наилучшей схемы потоков. Следует особо отметить только важную особенность – оптимумом будет динамический процесс – то есть оптимальная динамическая схема потоков.

Принципы оптимального управления потоками:

  1. оптимальная привязка поставщиков к потребителям в динамике;
  2. оптимальная динамическая схема потоков;
  3. возможность расчета оптимальной схемы, когда часть потоков в пути;
  4. учет наличия остатков вагонов у потребителей;
  5. учет прогноза зарождения груженых и порожних вагонопотоков;
  6. возможность согласования прибытия различных потоков к одному и тому же потребителю;
  7. учет многоструйной сети при расчете схемы потоков;
  8. учет ограничений по пропускной способности для каждой струи и для всего потока;
  9. учет реального времени движения потоков по участкам в конкретной обстановке («окна» для ремонта, обеспеченность локомотивами, загруженность линий и др.);
  10. управление потоками должно максимизировать динамические резервы транспортной системы.

Ранее было показано, что гибкое управление потоками приводит к появлению так называемых динамических резервов – резервов управления. Это позволяет транспортной системе устойчиво функционировать в меняющейся обстановке без больших резервов вагонов.

Оптимизация управления транспортными потоками с необходимостью предполагает использование динамических моделей. Дело в том, что существует значительный разрыв по времени между принятием решения по выбору структуры потоков и результатом – прибытием их в пункты назначения. Причем время это разное, так что когда принимается следующее решение, часть потоков еще в пути. Значит, возникает динамический переходной процесс. И его надо отображать. Кроме того из-за сильной структурной и функциональной связности в транспортных системах трудно предвидеть будущее их состояние, не моделируя процесса.

Оптимизацию управления можно осуществлять по двум классам критериев – минимуму транспортных или минимуму производственно-транспортных расходов. Соответственно, будет отличаться содержательная сущность управления. К первому классу относятся: динамическая транспортная задача с задержками (ДТЗЗ), ДТЗЗ с управляемыми задержками и ДТЗЗ в многопродуктовой постановке.

Динамическая транспортная задача с задержками (ДТЗЗ) содержательно формулируется следующим образом. Имеется ряд поставщиков различного груза и ряд его потребителей, которые связаны между собой транспортной сетью. Известно время хода маршрутов (или допустимые пределы колебаний) и стоимость доставки. На период планирования известны ритмы работы поставщиков и потребителей. Ритмы могут быть переменными. На начало периода известно число вагонов для потребителей, а также расположение на сети груженых маршрутов и пункты их назначения. Необходимо так организовать подвод маршрутов при известном режиме их погрузки, чтобы обеспечить потребности потребителей в необходимом сырье (грузов), стремясь при этом сократить простой вагонов в ожидании выгрузки и затраты на перевозку.

Теперь перейдем к математической постановке ДТЗЗ.

Пусть транспортная сеть состоит из пунктов, соединенных направленными путями .

Пусть - интервал оптимизации функционирования транспортной системы.

Для каждого момента времени на множестве пунктов сети определена функция производства и потребления (или для -го вида груза).

Если , то пункт производства называется источником (пунктом производства), если , то пункт потребления называется стоком (пунктом потребления) и если , то пункт является транзитным. Каждый путь характеризуется пропускной способностью и транспортным запаздыванием . При означает величину емкости склада пункта .

Обозначим через объем поставок на пути , выходящий в момент из пункта и приходящий в момент в пункт . Если путь отсутствует или то полагаем . Ясно, что все . Поставка означает запас пункта в момент времени . Поэтому . Пусть - расходы на перевозку единицы объема поставок из в . Тогда - расходы на хранение единицы запаса. Для каждого пункта потребления период, в течение которого отсутствуют поставки, равен , где . Будем предполагать, что в момент времени существует запас , который обеспечит потребление в период, когда невозможны поставки, т.е. справедливо:

.

Задача оптимизации функционирования транспортной системы ставится как задача минимизации суммарных транспортных расходов и расходов на хранение:

при ограничениях:

,

,

,

.

Очевиден содержательный смысл ограничений. Балансовое соотношение получается следующим образом:

а) для отправителя:

;

б) для получателя:

;

в) для транзитного пункта:

.

Для этого пункта .

Задача решается сведением к статической методом размножения во времени.

Принципиальным отличием модификации ДТЗЗ с управляемыми задержками является то, что по одной и той же линии для одних и тех же поездов допускается различное время хода. Предполагается, что поезд можно провести по разному, при этом либо время в пути нормативное, либо поезд идет как срочный и тогда время уменьшается, либо при большой загрузке направления продолжительность хода может увеличиться (допустимы и другие варианты). В тех случаях, когда динамическая транспортная задача с постоянными задержками не имеет решения, задача с управляемыми задержками позволяет определить «узкие места», вызывающие срывы поставок. «Узкими местами» будут направления, по которым происходит наибольшее уменьшение задержки. Тем самым определяются первоочередные вопросы совершенствования взаимодействия транспорта, поставщиков и потребителей.

Многопродуктовая ДТЗЗ позволяет оптимизировать перевозки разных видов груза, вагонов разной формы собственности, порожних вагонов разного типа и т.д. Многопродуктовая динамическая транспортная задача с задержками аналогично как и однопродуктовая динамическая задача с задержками сводится к статической многопродуктовой транспортной задаче на сети, для которой имеются методы решения. В свою очередь, статическая многопродуктовая транспортная задача на сети сводится к матричной форме, для которой также разработаны эффективные алгоритмы.

Моделям оптимизации по минимуму производственно-транспортных расходов посвящена глава 6. Эти модели более содержательны функционально и осуществляют оптимизацию в системе поставщик – транспорт – потребитель. Существует целый класс реальных задач, которые соответствуют этим моделям (Рис. 7).

Рис. 7. Области применения производственно-транспортных моделей оптимизации.

Дополнительные потери на стыке транспорт – производство возникают, в основном, из-за несовпадения ритмов прибытия потоков и режимов потребления. Отражаться в моделях этот эффект может по-разному:

  • добавлением в критерий стоимости ущерба от недопоставки;
  • учетом ущерба от случайного разброса во времени хода и ритме потребления;
  • учетом затрат на корректировку ритмов отправления.

В связи с ограниченным объемом автореферата приведем здесь только последний случай.

Анализ практики и исследование предыдущих моделей позволяет обнаружить такое распространенное явление, как несогласованность в динамике программ поставщиков и потребителей. Транспорт, используя все возможности перераспределения потоков, ускорения и замедления перевозок, все же не может увязать несогласованные ритмы производственных агрегатов. В этом случае ДТЗЗ не имеет решения.

Возникает принципиально новая задача – согласовать ритмы поставщиков и потребителей таким образом, чтобы это соответствовало возможностям транспорта (транспорт выступает уже в качестве своеобразного ограничения). Для решения этой задачи на базе ДТЗЗ сформулирован метод динамического согласования производства и транспорта (МДС).

Введем корректирующие переменные в пунктах производства , означающие уменьшение объема производства и соответственно увеличение на величину с производственными расходами .

В качестве критерия оптимальности примем экономический критерий минимума транспортных расходов, расходов на хранение и затрат на перестройку производственных программ поставщиков:

,

где:

- транспортные расходы

- затраты на хранение запасов

- затраты на корректировку программ производства при ограничениях, задаваемых:

а) уравнениями динамики изменения запасов у поставщика и динамики размещения производства:

;

б) уравнениями динамики изменения запасов у потребителей:

;

в) начальными и конечными условиями:

;

г) условиями неотрицательности переменных запасов, поставок и корректирующих переменных:

.

Отметим, что МДС позволяет менять структуру сети внутри периода , стоимостные параметры и параметры сети также могут изменяться. Можно согласовывать подвод разных грузов, и меняя стоимости при , можно регулировать степень несовпадения ритмов отправления у разных отправителей.

Данная задача относится к задаче оперативного планирования. В предлагаемом методе с корректировкой программ необходимые и достаточные условия разрешимости совпадают и поэтому сбалансированность по объемам, как это принято, выступает в качестве перспективного, планового показателя, а совокупность корректирующих переменных в оптимальном решении – программа перестройки производства – выступает в качестве оперативного показателя уже в рамках транспортной системы. Укажем, что предлагаемая модель может быть принята за одну из возможных основ согласования различных уровней планирования – перспективного и оперативного.

Метод решения основан на сведении динамической транспортной задачи с задержками к статической транспортной задаче в сетевой постановке при помощи разложения динамического потока в статический и укрупненно состоит из трех частей:

  • разложение динамического потока в статический;
  • решение статической транспортной задачи;
  • преобразование решения статической транспортной задачи в решение задачи МДС.

В главе 7 определены задачи и области применения двухуровневых систем оптимизации, описаны двухуровневые модели оптимизации технологии и структуры железнодорожных транспортных систем.

Двухуровневые системы оптимизации требуются там, где возникают противоречивые требования к моделям, такие как преодоление огромной многовариантности и достаточно подробное отображение сложной структуры (рис.8). Двухуровневая система состоит из оптимизационной (одной или нескольких) и имитационной модели, каждая из которых выполняет свою функцию. Оптимальный вариант рассчитан при условии укрупненного отображения структуры и технологии, ибо только в таком виде их можно формализовать (структуру в виде сети каналов и бункеров со своими параметрами и технологии в виде пропуска и переработки транспортных потоков).

Взаимодействие моделей (рис. 9) представляет собой следующее. Оптимизационная модель рассчитывает наилучший вариант. При этом необходимо было задать пропускную способность каналов и емкость бункеров. Однако эти параметры зависят от конкретного состояния системы и реализованной структуры потоков. Параметры оптимального варианта преобразуются в исходную информацию для имитационной модели. В основном, это моменты отправления и назначение тех или иных потоков.

 Области применения двухуровневых-184

Рис. 8. Области применения двухуровневых систем оптимизации.

Рис. 9. Взаимодействие моделей в двухуровневой системе оптимизации.

Теперь потоки преобразуются в поезда и маневровые составы со всеми необходимыми параметрами. Имитируется работа транспортной системы в рассчитанном оптимальном варианте.

Результат может отличаться, так как оказалось, что параметры исходной расчетной сети для модели оптимизации были заданы для данных конкретных условий неправильно. Реальные параметры, полученные в имитационной модели, переносятся в расчетную сеть и цикл повторяется. Корректировка параметров оптимизационной модели может состоять в следующем:

  • корректировка структуры сети;
  • изменение пропускной способности дуг;
  • изменение времени хода по дуге;
  • изменение стоимости задержки потока в узлах;
  • изменение стоимости пропуска потоков;
  • изменение емкости узлов.

Взаимодействие моделей заключается, во-первых, в преобразовании параметров оптимального варианта в исходные данные для имитации, во-вторых, в корректировке параметров расчетной сети оптимизационной модели по результатам расчета на имитационной. Обычно требуется несколько итераций для согласования параметров моделей. Для оптимизации технологии для верхнего уровня хорошо подходят модели ДТЗЗ и МДС, в качестве нижнего – модели ИСТРА. Для оптимизации структуры предлагается специальная модель.

В главе 8 формулируются принципы автоматизации построения моделей. Автоматизированное построение моделей включает в себя:

  • автоматизированное, удобное для пользователя, построение схемы путевого развития и отображение структурных параметров моделируемой системы;
  • автоматическое преобразование структуры в элементы модели;
  • автоматизированное отображение технологии с заданием технологических параметров;
  • автоматическое преобразование технологии в операции модели и их взаимосвязи;
  • автоматическое получение параметров структуры и технологии из оперативных баз данных информационного хранилища или из электронных справочников;
  • удобный диалоговый интерфейс для исследователя.

Электронный справочник должен быть достаточно обширным, с тем, чтобы сделать систему автоматизированного построения весьма технологически «грамотной», и должен в себя включать:

  • перечень возможных технологических и информационных операций в различных транспортных системах;
  • характер выполнения этих операций в соответствии с нормативной технологией;
  • возможные варианты последовательности операций;
  • возможные условия, при которых после окончания одних начинаются те или иные операции;
  • нормативные параметры выполнения тех или иных операций;
  • параметры случайного разброса в параметрах выполнения операций для основных видов транспортных систем;
  • нормативы для показателей работы основных транспортных систем.

Из баз данных берется состояние системы (расположение вагонов, локомотивов и др.) и планируемые ритмы работы, из информационного хранилища – параметры структуры и технологии.

Автоматизация построения потоковых оптимизационных моделей предполагает создание алгоритмов описания структуры и технологии. Эти алгоритмы должны обеспечить автоматизированный ввод данных о пространственно-временной конфигурации сети, правильный выбор периода расчета, отражение в модели начальных запасов, динамику изменения пропускной способности дуг и т.д. Некоторые из этих алгоритмов приближают по степени отображения свойств реального объекта оптимизационную модель к имитационной. Приведем пример алгоритма задания начальных запасов. Особенностью постановки оптимизационной задачи является то, что она позволяет решать так называемые «несбалансированные» задачи линейного программирования – например, по объемам производства – потребления, времени, пропускной способности и т.п. На этапе решение задачи в балансные уравнения всех узлов «размноженной» во времени сети автоматически вводятся дополнительные «фиктивные» переменные. В зависимости от производства или потребления в узле, такая переменная в балансном уравнении может быть положительной или отрицательной. При такой постановке значение «фиктивной» переменной, полученное при решении задачи, фактически будет отображать объем нераспределенного производства или неудовлетворенного потребления по любому роду продукта в конкретный момент времени у поставщика или потребителя. А суммарная величина «фиктивных» переменных и будет моделировать минимально необходимый начальный запас груза. Подобная ситуация представлена на Рис. 10 – поскольку к заявкам потребителей перевозки не успевают, то потребление в объемах

- и - удовлетворяется с помощью «фиктивных» перевозок.



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.