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 || 3 | 4 |

Системная интеграция в транспортных процессах (теоретические основы, организационные формы, методы оптимизации)

-- [ Страница 2 ] --

В третьей главе представлена разработка автоматизированного интеллектуального анализа, необходимого интегратору для определения реальных возможностей перевозчиков и сервисных фирм. При заявленном сроке доставки груза необходимо знать возможный случайный разброс (рисунок 5).

Рисунок 5 – Время хода поездов от ММК до станции Новороссийск

Автоматизированные аналитические системы должны открывать новые перспективы для процессов анализа в транспортных системах. Этому способствует появление автоматического и автоматизированного мониторинга технологических и экономических процессов на транспорте, а также появлению информационных хранилищ данных со встроенными аналитическими подпрограммами. Наибольшее распространение среди предметно-ориентированных аналитических методов в области исследования данных получили методы технического анализа. Они представляют собой совокупность нескольких десятков методов прогноза динамики показателей, основанных на различных эмпирических моделях динамики предметной области. Автоматизированные аналитические системы призваны максимально ускорить процессы интеллектуальной переработки (анализа) информации, прогнозирования результатов возможных управляющих воздействий на систему и подготовки основы для принятия решений (рисунок 6).

Рисунок 6 – Задачи автоматизированного анализа

Автоматизированная обработка данных позволяет избежать многих человеческих ошибок, так как информация считывается непосредственно с устройств автоматики и обрабатывается она компьютером.

Основной задачей анализа следует считать надежный прогноз параметров работы каждого перевозчика и сервисной фирмы в виртуальной системе. Дело в том, что в условиях конкуренции участники транспортного рынка зачастую завышают свои возможности. Поэтому точный самостоятельный прогноз продвижения потока необходим.

В четвертой главе рассматриваются проблемы и методы оптимизации в системе «отправитель-транспорт-получатель». Важнейшей задачей системного интегратора является согласование ритмов входных и выходных потоков в пункте стыка перевозчиков, чтобы сохранить простои подвижного состава и время задержки груза. Интегратор может использовать различные механизмы:

– перераспределение однородных потоков между перевозчиками (если это возможно по контракту);

– ускорение и замедление пропуска потоков, то есть изменение режима работы перевозчика;

– заблаговременный подвод груза в пункт стыка при наличии случайного разброса во времени хода и во времени начала погрузки;

– корректировка ритма отправления груза при изменении ситуации.

Возможности управления ритмами должны быть предусмотрены в контрактах.

Согласование ритмов за счет перераспределения однородных потоков возможно с помощью динамической транспортной задачи с задержками (ДТЗЗ). Ускорение одних струй потока за счёт замедления других при той же средней скорости пропуска позволяет изменить ритмы прибытия при неизменных ритмах отправления. Для оптимизации следует использовать ДТЗЗ с управляемыми задержками. Принципиальным отличием этой модификации ДТЗЗ является то, что по одной и той же линии для одних и тех же поездов допускается различное время хода.

Потоки вагонов разных собственников могут требовать различных режимов пропуска. Поэтому поток следует рассматривать как многоструйный. По каждой струе могут быть заданы разные скорости и различные стоимости пропуска. Оптимизировать управление многоструйными потоками можно с помощью многопродуктовой ДТЗЗ. Под продуктом понимается выделенная струя потока. Здесь требуется управление индивидуальными струями, ибо по ним могут быть разные стоимости пропуска и отличающиеся ограничения. В диссертации приводятся постановки задачи и методика их использования.

Эффективной мерой уменьшения рассогласования ритмов в пункте стыка является управление ритмами отправления. По сути – это будет адаптивное согласование ритмов производства и потребления. Для решения этой задачи на базе ДТЗЗ выбран метод динамического согласования производства и транспорта (МДС). Вводятся корректирующие переменные в пунктах производства , означающие уменьшение объема производства и соответственно увеличение на величину с производственными расходами . В качестве критерия оптимальности принимается минимум транспортных расходов, расходов на хранение и затрат на перестройку производственных программ поставщиков:

, (4)

где:

– транспортные расходы; (5)

– затраты на хранение запасов; (6)

-– затраты на корректировку программ производства при ограничениях, задаваемых:

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

; (7)

б) уравнениями динамики изменения запасов у потребителей:

. (8)

Согласование ритмов при случайном разбросе во времени подвода подвижного состава в пункт назначения является новой задачей. Такая ситуация возникает зачастую в морских портах. Несогласованность прибытия железнодорожных составов и морских судов приводит к большим потерям. Полное согласование обеспечить трудно, так как присутствует значительный разброс во времени хода и поездов, и судов. Однако простой вагона и задержка огромного судна не сопоставимы по экономическим последствиям. Интегратору нужно выбрать режим подвода, чтобы суммарные потери были минимальны. Поэтому надежный подвод грузов требует упреждающего отправления.

Стохастическая постановка ДТЗЗ формулируется следующим образом– найти оптимальную по минимуму суммарных затрат на перемещение и простои динамическую структуру потоков с учетом ущерба от недопоставок при случайном разбросе в потреблении. Разброс во времени хода включается в разброс в потреблении. То есть функционал примет вид:

, (9)

где – транспортные расходы; – затраты на хранение запасов.

Составляющие и зависят от вида и параметров закона распределения . Показано, что минимум функционала достигается в точке , для которой

, (10)

где – затраты на простой вагонов, а – на простой оборудования.

Доказано, что оптимум достигается, когда суммарные затраты на то и другое равны.

Для отображения ущерба при опоздании задается переменная , которая направлена в обратном по отношению к времени t направлении (рисунок 7). Она связывает моменты позднего прибытия поставки и потребления по плану. Поток и покажет величину недопоставки. Просуммировав по времени и умножив на удельный ущерб от недопоставки , получим полный ущерб y -го потребителя.

Рисунок 7 – Отражение в ДТЗЗ-П эффекта недопоставки

Наличие многих собственников существенно усложняет процессы транспортного обслуживания экономики. Может быть задано ограничение по времени общего оборота вагонов, маршрутам возможного движения и другие индивидуальные требования. Задача оптимизации здесь существенно изменяется, ибо возникают процессы перехода вагонов из порожнего состояния в груженое и наоборот. Можно учитывать и динамику груза на станциях погрузки и выгрузки.

Рассмотрим динамику груза, порожних и груженых вагонов. Пусть на -ю станцию погрузки прибывает поток порожних вагонов . На станции существует производство груза . Процесс погрузки отображается дугой , при этом время погрузки равно (рисунок 8).

На схеме показана динамика груза на складе , оставшихся не погруженных порожних и не отправленных груженых .

На станции выгрузки показан процесс выгрузки дугой , – время выгрузки, процесс потребления груза , динамика не выгруженных вагонов , непотребленного груза , не отправленных порожних , а также поток отправленных груженных . При построении возможных маршрутов движения вагонов оставляются только те, которые удовлетворяют условию ограничения по времени оборота. Здесь можно:

– гибко использовать стоимости простоя вагонов на всех станциях (делать их больше, чтобы минимизировать простои);

– задавать ограничения типа

, (11)

то есть гарантированного возврата всех вагонов в конечные пункты за заданный период .

Балансные уравнения имеют вид (12 – 17).

Баланс груза.

На станции погрузки:

. (12)

На станции выгрузки:

. (13)

Баланс порожних вагонов.

На станции погрузки:

. (14)

На станции выгрузки:

. (15)

Баланс груженых вагонов.

На станции погрузки:

. (16)

На станции выгрузки:

. (17)

Естественно в ДТЗЗ можно учитывать различные типы вагонов (тогда вводится дополнительно индекс рода вагона , ), а также стохастичность процессов движения, погрузки и выгрузки. В критерии учитываются все виды затрат.

Итак, согласование ритмов входных и выходных потоков является важной задачей системного интегратора. Это позволит снизить простой подвижного состава и уменьшить время нахождения груза в местах стыка. Оптимизацию процессов согласования следует осуществлять с помощью динамических потоковых моделей.

В пятой главе раскрыта проблема оптимизации процессов в местах стыка перевозчиков. Процесс преобразования потока может включать набор различных операций, который будет различным на разных стыках. Операции должны выполняться в некотором согласованном режиме, при этом режим может быть более или менее рациональный. Задача оптимизации стоит здесь весьма остро, так как задержка любой из операций задерживает весь процесс. Задачей оптимизации является, в основном, построение рационального процесса преобразования по критериям – минимум суммарного времени и минимум суммарных затрат.

Рисунок 8 – Схема соединения и разъединения груза

и подвижного состава

Оценить результаты сложного взаимодействия потока и структуры в рамках принятой технологии и при влиянии случайных процессов и управления можно только на корректно-построенной модели. Многолетий опыт использования разных аппаратов для расчёта и оптимизации транспортных систем позволяет сделать сравнительный их анализ. Существуют четыре основных подхода, которые использовались в той или иной мере для расчета транспортных систем:

– аналитический детерминированный. Расчет по аналитическим формулам;

– аналитический вероятностный. Расчет по формулам теории массового обслуживания;

– графо - аналитический. Построение суточного плана – графика;

– имитационное моделирование. Подробное воспроизведение технологии в компьютерной модели и проведение экспериментов.

Все методы, кроме последнего, дают большие погрешности.

Сравнительный анализ основных используемых методов позволяет сделать следующие выводы. Аналитические методы – то есть расчет по детерминированным формулам и как систем массового обслуживания – плохо описывают сложную структуру и разветвленную технологию, здесь могут возникнуть большие ошибки (рисунок 9). Только имитационное моделирование является адекватным методом (рисунок 10). Наиболее развитой в настоящее время является имитационная система ИСТРА, с помощью которой будут производиться дальнейшие расчеты.

Рисунок 9 – Возможность описания структуры и технологии различными методами

  Отображение разных свойств-72

Рисунок 10 – Отображение разных свойств транспортной системы различными методами

Последовательность имитационных экспериментов позволяет выстроить рациональную структуру и технологию системы. Процессом оптимизации будет движение по траектории от одного множества задержек к другому и, наконец, к оптимальному . Это означает, что мы изменяем параметры модели таким образом, чтобы в следующем расчете задержки предположительно уменьшились пропорционально их величине на предыдущем шаге с учетом удельной стоимости. Схематически процесс имитационного спуска показан на рисунке 11. Если проводить на модели не направленные эксперименты, то, во-первых, их надо проводить много, а, во-вторых, вследствие случайных факторов движение будет поступательно-возвратное (зеленая ломаная линия). Имитационный спуск предполагает направленные эксперименты, поэтому движение к минимуму задержек будет быстрым (красная линия). При этом достигается два связанных результата – снижение общего уровня задержек и устранение «узких мест» структуры. Тем самым осуществляется гармонизация структуры и технологии.

Рисунок 11 – Схема работы имитационного спуска

Для автоматизированного управления процессами преобразования потоков может использоваться имитационный метод динамического согласования И-МДС. В обычных условиях рационализация процесса по некоторому критерию требует проведения большого числа экспериментов. В нашем случае проблема усложняется тем, что конечные ритмы будут обеспечивать цепочки из технологических операций разной длины. Необходимо оценить условия в начале каждой цепочки и выбрать время для начальной операции технологической цепочки, с тем, чтобы конечная операция завершилась в требуемое время. Допустим, необходимо обеспечить заданный ритм погрузки судна. Но грузопоток состоит из нескольких струй – груз со склада, из вагонов со станции и из составов на подходах к узлу. При этом технологические цепочки будут разной длины, однако они в совокупности должны обеспечить ритм погрузки (рисунок 12).

Работа метода И-МДС рассматривается на примере Усть-Лужского припортового транспортного узла (рис.13). Задан ритм погрузки судна – заявки 1,2,3. Груз находится в трех местах – на ст. Южная, ст. Сортировочная и на предузловой станции. При этом продолжительность технологических цепочек доставки груза разная – , , . Индексные заявки 1,2,3 запускают технологические цепочки разной длины заранее с учетом необходимости. Тем самым выстраивается управляемый подвод груза к причалу погрузки.

Рисунок 12 – Потоки груза в узле для погрузки судна

  Схема работы метода И-МДС в-79

Рисунок 13 – Схема работы метода И-МДС в припортовом узле

Подводом груза в припортовый узел не заканчиваются заботы экспедитора. Вместе с руководством транспортного узла он участвует в разработке гибкой организации работы, что позволит узлу находить эффективные режимы для различных ситуаций. Например, исследуется взаимодействие двух станций: Лужской–сортировочной и Лужской–Южной. На терминальной станции осуществляется подборка вагонов по грузовым фронтам с довольно разветвленной схемой путевого развития. В обычных условиях она с работой справляется. Усложненные условия возникают, когда требуется подформирование одновременно для всех фронтов, что случается довольно редко. Эксперименты показали, что в этом случае станция, как правило, не справляется с работой (таблица 1).

В сложных для терминальной станции условиях сортировочная станция формирует на ст. Лужская–Южная четырехгруппные составы. Как оказалось, значительное облегчение для терминальной станции (таблица 2) потребовало увеличение общего простоя на ст. Лужская–сортировочная всего на 13 мин.

Таблица 1 – Показатели работы ст. Южная-Лужская при увеличенном прибытии

Таблица 2 – Показатели работы ст. Южная – Лужская при управляемом взаимодействии

Для разработки тонких механизмов гибкого взаимодействия станций в узле следует применять интерактивное моделирование. Здесь в сложной ситуации модель останавливается и передает управление процессами технологу.

Построение корректной имитационной модели требует высокой квалификации пользователя и связано с большой трудоемкостью (полное описание в модели крупной станции составляет несколько сот тысяч строк). Поэтому имитационная система должна иметь подсистему автомати-зированного построения. Автоматизированное построение модели делает процесс существенно менее трудоемким, избавляет пользователя от множества рутинных ошибок и не требует высокой квалификации исследователя. Система на всех этапах построения дает квалифицированную подсказку и осуществляет логический контроль (рисунок 14).

Рисунок 14 – Построение модели на уровне процессов

Второй пример оптимизации процессов преобразования – логистичес-кая организация потоков в распределенной транспортно-складской системе.

Транспортно-складская система – это, с теоретической точки зрения, множество бункеров, соединенных сетью каналов. Эффективная работа всей системы, как распределенного демпфера, может быть только при рационально организованном функциональном и структурно-функциональном взаимодействии в ней. Склад в общем смысле работает как некоторый буфер для поглощения всплесков входных потоков и для порождения всплесков выходных. Чем больше всплески или иначе, чем более рассогласованы ритмы входных и выходных потоков, тем большие дополнительные емкости складов необходимы.

Управление заключается в следующем (рисунок 15):



Pages:     | 1 || 3 | 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.