автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированное управление и оптимизация технологических процессов в транспортных узлах

На правах рукописи

НЫРКОВ Анатолий Павлович

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТРАНСПОРТНЫХ УЗЛАХ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2.<ьо5-А

На правах рукописи

НЫРКОВ Анатолий Павлович

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТРАНСПОРТНЫХ УЗЛАХ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций

Научный консультант - доктор технических наук, профессор

Кулибанов Юрий Михайлович

Официальные онпоненты:

доктор технических наук, профессор Сикарев Александр Александрович доктор физико-математических наук, профессор Терехов Андрей Николаевич доктор технических наук Шнуренко Анатолий Алексеевич

Защита диссертации состоится « 20 » июня 2003 года в 1300 в ауд. 455 на заседании диссертационного совета Д 223.009.03 в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу: 198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, д. 5/7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан « 20 » мая 2003 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 223.009.03

Ведущая организация:

ОАО «Ленморниипроект»

доктор технических наук, профессор

Кулибанов Ю. М.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Современный этап развития транспортных перевозок характеризуется ростом требований к срокам доставки грузов, качеству перевозок, сокращению затрат на транспортно-складские операции. Бурное развитие в конце XX века средств связи, появление новых информационных технологий позволили создавать принципиально новые технологии транспортировки грузов, базирующиеся на концепциях интермодальных транспортных коридоров. В системе международных транспортных коридоров (МТК), использующих мульти-модальные технологии, возникают крупные научные проблемы, связанные с управлением оптимальной сбалансированностью и качеством транспортных магистралей, достижением равновыгодной эффективности функционирования отдельных подсистем МТК.

Центральным звеном в транспортных процессах являются транспортные узлы (ТУ). В них начинается и заканчивается доставка грузов, происходят процессы перевалки груза с одного вида транспорта на другой. Более трети транспортных узлов в Российской Федерации связаны с перевозками водным транспортом, т.е. с ТУ, организационно-технологической основой которых являются морские и речные порты. Несмотря на ввод в эксплуатацию новых портовых перегрузочных комплексов, потребность России в перегрузочных мощностях удовлетворяется отечественными портами не полностью, а по переработке внешнеторговых грузов менее 70%. Одновременно с этим в последнее пятилетие наблюдается рост грузовых перевозок водным транспортом, а наиболее быстро увеличились перевозки в контейнерах - на 50%.

В настоящее время при определенном дефиците финансовых ресурсов в федеральном бюджете и недостатке собственных средств для строительства новых портов и реконструкции существующих реальным направлением повышения эффективности работы ТУ является оптимизация управления перегрузочными процессами порта, его инфраструктурой на основе применения современных информационных и компьютерных технологий.

Сложность управления технологическими процессами в транспортных узлах определяется рядом специфических особенностей, важнейшей из которых является взаимодействие его элементов: судов, железнодорожного транспорта, автомобилей, грузовладельцев, перегрузочной техники и обслуживающего персонала. Дополнительные проблемы породила приватизация портов, в процессе которой произошло дробление портов на отдельные компании, связанные с администрацией порта лишь договорными отношениями. Конкуренция между перегрузочными комплексами (ПК) за овладение грузовой базой требует от них повышения качества обработки грузов, увеличения интенсивности грузовых, складских и прочих работ. Для обеспечения эффективного функционирования перегрузочного комплекса, имеющего многоцелевой характер, требуется выполнение значительного количества ограничений технических, экономических и социальных показателей, которые взаимосвязаны между собой и подвержены

влиянию многочисленных факторов, значительная часть которых неуправляема портом.

Другой особенностью перегрузочных процессов в порту является их непрерывное развитие, обусловленное как изменением потребностей в переработке тех или иных грузов, так и постоянно изменяющейся обстановкой внутри порта и в обслуживаемых им регионах. Это вызывает необходимость максимальной формализации способов принятия решений как по оперативному - диспетчерскому управлению перегрузочными процессами, так и при их модернизации и < реорганизации. Известно, что общая продолжительность работ при создании подсистем автоматизированного управления на основе типовых решений и процедур проектирования по сравнению с индивидуальной разработкой сокращает- ( ся примерно на 30%, а стоимость - на 20%. Поэтому разработка эффективной ?»1стодологик проектирования автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в ТУ является одним из резервов снижения затрат на развитие перегрузочных мощностей и улучшение эксплуатационных и технико-экономических показателей работы ТУ.

Исходя из сказанного, разработка математических моделей качественных показателей перегрузочных процессов, методов их оценки с учетом влияния многочисленных факторов в условиях неопределенности, оптимизация управляющих воздействий, обеспечивающих необходимое качество организации транспортных процессов, обработки грузовых и транспортных потоков, создание соответствующих алгоритмов решения указанных проблем, их математического и программного обеспечения является актуальной проблемой проектирования и эксплуатации автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в портах - транспортных узлах.

Цель исследования. Целью диссертационной работы является теоретическое обобщение и решение крупной научной проблемы по повышению эффективности автоматизированного диспетчерского управления технологическими процессами в транспортных узлах (на базе портов) на основе методов системного анализа пере1рузочных комплексов, математического моделирования перегрузочных процессов и взаимосвязанных с ними процессов завоза-вывоза грузов, информационного обеспечения диспетчерского управления процессами перевалки грузов в условиях рыночной экономики, в системе рынка транспортных услуг и интермодальных сообщений.

Задачи исследований:

1. Разработать системную концепцию анализа перегрузочного процесса, обеспечивающую качественно новый уровень решения проблемы повышения эффективности эксплуатации перегрузочного комплекса.

2. Произвести структуризацию и выделить базовые направления развития и совершенствования автоматизированного управления перегрузочными процессами.

3. Разработать математические модели и алгоритмы создания сбалансированных трафиков перегрузочных работ в условиях неопределенности.

4. Разработать методическое обеспечение количественного и качественного факторного анализа показателей качества перегрузочного процесса.

5. Разработать теоретические основы моделирования деятельности элементов транспортного узла как распределенных систем на основе ситуационных оптимизационных математических моделей, так и систем массового обслуживания с использованием имитационных моделей.

6. Разработать методологические аспекты создания, развития и совершенствования математического обеспечения задач управления контейнерными терминалами.

7. Создать формализованное описание производственного процесса для баз по ремонту контейнеров.

Объект исследования. Объектом исследования являются перегрузочные процессы в транспорт ных узлах - портах и системы диспетчерского управления этими процессами.

Предмет исследования. Предметом исследования являются математические модели, алгоритмы и информационное обеспечение автоматизированного управления перегрузочными процессами.

Научная новизна работы. В диссертации проведено исследование, обобщение и развитие методологии принятия решений по управлению перегрузочными процессами в транспортных узлах на основе учета структурных, ситуационных и прогнозных математических моделей перегрузочных комплексов, информационных систем обработки и передачи статистических данных результатов функционирования перегрузочных комплексов:

1. Обоснована методология анализа деятельности перегрузочных комплексов и создания математического обеспечения автоматизированных систем управления перегрузочными комплексами на основе системного подхода к математической, алгоритмической и объектно-ориентированной реализации и новых информационных технологий по моделированию, созданию и исследованию сложных технических комплексов.

2. Разработано методическое обеспечение оценивания качества перегрузочного процесса, включающее в себя создание математических моделей показателей качества перегрузочной деятельности, обоснование параметров устойчивого функционирования перегрузочного комплекса.

3. Предложен комплекс организационных, управляющих решений по совершенствованию эксплутационных, технических и экономических характеристик функционирования транспортного узла на основе построенных стохастических моделей перегрузочных процессов и прогнозирования его состояния в предстоящем ситуационном периоде.

4. Разработаны теоретические основы моделирования элементов транспортного узла на основе ситуационных, оптимизационных и имитационных моделей и алгоритмы их исследования. При этом построены стохастические модели перевалки грузов в порту, включающие в себя автотранспортные и складские

грузовые работы с доставленной судном в порт судовой грузовой партией или отправляемой на судне из порта.

5. В рамках автоматизированного управления контейнерным терминалом разработана структура базы данных информационной системы грузовой обработки контейнеров, предложены алгоритмы, позволяющие решать задачи диспетчерского управления доставкой в порт или отправкой из него контейнеров наземным транспортом, оптимальным размещением контейнеров на складах контейнерного терминала. Обосновано применение разработанного программного обеспечения автоматизированного диспетчерского управления контейнерным терминалом в рамках системы мультимодальных транспортных коридоров.

6. Разработана стохастическая модель ремонтного производства контейнеров,

/\(^ттлтт^утпатълттттл /т ТТЛ л | ■!« II ■ ■ т ттт тт/\«"ъ ллттл-т1/1тттт^ Т"- 71 Г Vтлтгттт* тт лтллтта* IтлГ«1ГГ»V «ча

и^п^/П I приоаппал па ииштсишпио ьи*1ь1апг1и и<лпгп^1\г1л п алипигат^ьппл

зультатов грузовладельцев, грузоперевозчиков и ремонтников в целях сбалансированного сокпашения совокупных затоат в овальных условиях оынка

X 1 ' 1 * " *

транспортных услуг.

Методы исследований. В диссертационной работе используются методы: математической статистики и теории вероятностей, теории экстремальных значений последовательностей случайных величин и случайных процессов, теории прогнозирования и регрессионного анализа, теории принятия статистических решений, теории стохастического программирования, теории алгоритмов, теории баз данных, оптимального управления и имитационного моделирования.

Практическая ценность работы заключается в создании и отработке комплекса средств алгоритмической и программной поддержки процессов проектирования автоматизированных систем диспетчерского управления, позволяющих решать задачи эффективного использования комплексного транспортного узла, каким является порт, разработку 1рафиков транспортировки, перегрузки и складирования грузов, обеспечивающих снижение затрат на транспорт-но—складские операции.

В процессе выполнения диссертационной работы разработаны алгоритмические, методические и программные средства, которые используются в научно-исследовательских работах, в портах, на судоремонтных предприятиях, в учебном процессе в качестве подсистем автоматизированных систем управления перегрузочными комплексами, автоматизированных рабочих мест складских диспетчеров:

1. Алгоритмы оптимизации расписания перевозок грузов, алгоритмы размещения грузов на складских площадях и их программное обеспечение внедрены в Медвежьегорском порту ОАО «Беломорско - Онежское пароходство», в учебном процессе Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций, в Военной академии тыла и транспорта.

2. Алгоритмическое и программное обеспечение задач оперативного управления контейнерным терминалом внедрены в ОАО «Морпорт СПб», ОАО «Канонерский судоремонтный завод».

3. Пакет прикладных программ "Анализ и прогноз. Ритмичность и стабильность" для оперативного анализа качества перегрузочного процесса и прогнозирования уровня ритмичности включен в отраслевой фонд алгоритмов и программ АСУ "ПОРТ" (ОФАП) и в Государственный фонд алгоритмов и программ РФ (№ П004849 ГосФАП РФ).

4. Методика определения оптимального количества контейнеров, ожидающих ремонта, внедрена в Балтийском ЦПКБ с ЭОП, использована в качестве теоретической основы научно-исследовательской работы по определению экономически обоснованных страховых запасов крупнотоннажных контейнеров для ремонтных предприятий морского транспорта (арх.№11098-0006; №Гос.рег. 01840074117). Математические модели производства по ремонту контейнеров и алгоритмы их исследования используются в учебном процессе СПГУВК при проведении курсового и дипломного проектирования па кафедре прикладной математики.

Апробаиия работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы были представлены и одобрены на отечественных и международных конференциях, семинарах и выставках, в том числе: на Международных научно-технических конференциях ТРАНСКОМ (1997, 1999, 2001 гг. Санкт-Петербург), на Всероссийской научно-методической конференции СПГУВК (1994 г.), на научно-технических советах Вычислительного центра пароходств Северо-Западных бассейнов, на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПГУВК (1994 - 2002 гг.), на теоретических семинарах кафедр прикладной математики и высшей математики.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 44 печатных работы, в том числе, 4 монографии: «Модели технологических процессов на транспорте», «Математическое моделирование транспортных процессов», «Математическое обеспечение нестандартных задач», «Оценка напряженности планов транспортных узлов», 3 учебно-методических пособия «Методы теории вероятностей и математической статистики в моделировании транспортных процессов», «Теория вероятностей», «Статистическая иллюстрация основных положений теории вероятностей».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения и приложений. Общий объем работы составляет 304 страницы, в том числе 13 рисунков, 35 таблиц и список использованных источников из 150 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формируется цель и основные задачи, решаемые в работе.

В первой главе содержится краткий обзор и анализ автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в транспортных узлах, их математического обеспечения.

Основной объект управления в производственной деятельности ТУ - рабо-

ты и услуги, связанные с процессом перевалки груза. Организационно они объединяются в единый технологический процесс (ЕТП) ТУ. Технологические процессы (ТП) в ТУ весьма разнообразны, имеют значительное число разновидностей. Для их исследования и моделирования выделено ограниченное число типовых ТП, представляющих собой совокупность взаимосвязанных объектов, обусловленных общностью цели ТУ.

Декомпозиция ЕТП в ТУ представлена на рис. 1, где:

ПП - перегрузочные процессы; ПТГ - процессы транспортировки 1рузов; СП - складские процессы; ВП - вспомогательные процессы; ППЬ ПП„ - варианты перегрузочных работ; Ji l l ь П11 т - варианты транспортировки грузов (автотранспортом. вагонами и т.д.); СПк СП* - варианты складирования грузов; ПП],

I 11 I — nnfyvn-T rrtirvTiTuvmnmp прпрггпллшлщ nnnnprpfl*/ (притит пйлпипггайипо

виутриисртовые перевозки и пр.).

Сложность управления перегрузочными процессами определяется рядом специфических особенностей: многочисленной номенклатурой грузов, различием вариантов работ, конструктивными особенностями судов, железнодорожных вагонов и грузового автотранспорта, непрерывно изменяющейся производственной обстановкой в порту, физическим состоянием и расположением грузов на судне и складе, значительной вариативностью трудоемкости и интенсивности перегрузки различных родов грузов. Интенсивность перегрузочных процессов и время нахождения транспортных средств в порту зависит от множества факторов, большая часть которых неуправляема портом.

Важной особенностью порта как комплексного транспортного узла является взаимодействие его элементов: судов, железнодорожного транспорта, автомобилей, грузов, перегрузочной техники и обслуживающего персонала, стохастически реагирующих на управляющие воздействия. Для успешного функционирования в ТУ применяется оперативное диспетчерское управление (ОДУ) его про-

Рис. 1. Иерархия технологических процессов в ТУ.

изводственно-технологическими и организационно-управленческими процессами в судовых, вагонных, автотранспортных и складских грузовых работах. Основным ядром ОДУ является непрерывный график работы транспортного узла (НГРТУ), который составляется на скользящем интервале, называемом ситуационным периодом.

Из всех функций оперативного управления перегрузочными работами наиболее успешно внедрялись в автоматизированные системы диспетчерского управления информационные - учетные и отчетные, в меньшей степени - задачи оперативного управления. При этом графики перегрузочных работ строятся на едином на весь навигационный период нормативе пропускной способности перегрузочного комплекса, хотя она и зависит от различных факторов. При обосновании оптимальной пропускной способности причалов учитывают только обеспеченность их техническими средствами, забывая об одном из главных элементов пропускной способности — рабочей силе. Анализ отклонений от нормативных показателей проводится и основном на интуитивном уровне на базе опыта диспетчерского аппарата практически без применения математических методов.

Важной качественной характеристикой графиков перегрузки и перевозки грузов является их сбалансированность, в особенности, ее временной аспект. Большое значение имеет такая его характеристика как надежность, мерой которой служит вероятность выполнения содержащихся в нем решений по объемам, номенклатуре и срокам переработки грузов.

В существующих моделях управления элементами транспортного узла отсутствует учет стохастичности их взаимодействия, никак не учитывается опыт диспетчерского аппарата. В результате при реализации рекомендаций, полученных по этим моделям управления, параметры транспортного процесса отличаются, и порой существенно, от модельных. Практика функционирования ТУ показывает, что более 50% нарушений и сбоев перевозочного процесса происходит в стыковочных операциях, при перевалках грузов. Следовательно, применяемые модели не обеспечивают качество управления ЕТП в ТУ.

Информационные технологии, появившиеся в последние годы, позволяют по новому подойти к проектированию и созданию математического и программного обеспечения для автоматизированного управления технологическими процессами в транспортных узлах. При проектировании сложных программных систем их разбивают на возможно меньшие подсистемы, каждую из которых можно развивать независимо от остальных. При этом декомпозицию программной системы можно осуществлять либо алгоритмически, либо объектно-ориентированно.

Алгоритмическая декомпозиция представляет собой обычное разделение алгоритмов по модулям, каждый из которых выполняет один из процессов моделируемой системы. Объектно-ориентированная декомпозиция основана на объектах, взаимодействующих между собой при помощи методов - операций, присущих данным объектам. Каждый из них может особым образом реагировать на те или иные события, воздействующие на него. Объектная декомпозиция имеет

несколько важных преимуществ перед алгоритмической декомпозицией. Во-первых, она уменьшает размер программного обеспечения за счет повторного использования общих механизмов, что приводит к существенной экономии выразительных средств. Во-вторых, объектно-ориентированные системы являются более гибкими, они проще эволюционируют со временем, т.к. их схемы основываются на устойчивых промежуточных формах - меньших системах, которые более просты в отладке и настройке.

Наиболее приемлемым для построения математического и программного обеспечения задач управления сложными системами, подобных транспортному узлу, является объектно-ориентированное программирование, базирующееся на следующих концептуальных элементах: абстрагирование, инкапсуляция, модульность, иерархия, типизация, параллелелизм, сохраняемость.

ТТсмОльзсшаки^ Оиьекшч—ориентированного програМмприн&нйм при создании программного обеспечения задач управления перегрузочными процессами транспортного узпя позволяет повысить качество программной реализации алгоритмов управления, что особенно важно при оперативном управлении; ведет к удешевлению последующих разработок за счет использования предыдущих; упрощает процесс внесения изменений (даже существенных); при правильно и хорошо продуманных этапах проектирования программного обеспечения повышает надежность принимаемых решений; наконец, оно в наибольшей степени позволяет справиться со сложностями, присущими управлению такими большими системами как транспортный узел.

Во второй главе разработана система показателей качества перегрузочных процессов, построены стохастические модели их оценки, выведены соотношения для оценки влияния факторов на качество технологического процесса переработки грузов.

Качество перегрузочных процессов перегрузочного комплекса (ПК) можно оценивать сравнением его результирующих параметров с некоторыми эталонными значениями, т.е. мерой качесша принять 01 клонения иарамефов 01 лих значений. Такие показатели качества связаны с понятием ритмичности перегрузочного процесса, которая заключается в точном соблюдении сроков грузовой обработки флота и объемов перегруженных грузов в соответствии с 1рафиком.

График отправления и прибытия грузов составляется с обязательным согласованием с пропускной способностью причальных и тыловых нерарузочныч ресурсов ПК. Объем выгрузки (погрузки) определенного рода груза зависит от пропускной способности каждого причала и количества их, специализирующихся на переработке данного грузопотока. Управление работой Г1К осуществляется применительно к конкретному судну. Прибытие его в порт к установленному сроку гарантируется судовладельцем. К началу обработки судна предприятия железнодорожного и автомобильного транспорта подготавливают подачу согласованного объема грузов или необходимого количества вагонов и автотранспорта. Диспетчерский аппарат ПК, которому поручена обработка судна, составляет график всего объема работ по данному судну.

Рис. 2. График фактической и ожидаемой обработки флота.

■".'г;' \'СТОт*'"' ^'-эть

ла^актсриспжоп, определяете!: р:т.:"чнссть псрсфу-чочных работ, будег объем выфуженного (погруженного) фуза по установленной номенклатуре с учетом выполнения сроков обработки судна.

По различного рода причинам начало обрабоши судна и ее продолжи 1ель-ность отличается от ожидаемых как в одну, так и в другую сторону. Отчетный период времени обработки судов распадается для каждого ПК на интервалы трех типов (рис. 2):

1) обработки судов;

2) простоя фронтальной механизации, вызванного опозданием прибытия судов к предполагаемому сроку;

3) простоя фрошальной механизации, вызванного досрочной обработкой судов.

Сравнивая нормативную и фактическую интенсивность переработки груза на каждом из указанных интервалов времени получим меру отклонения от графика за одни сутки:

1 ---т

л. =

я,

где

1Ф

- фактический объем погруженного (выгруженного) фуча в /-е судно, т;

- фактическая продолжительность обработки г-го судна или ■ продолжительность интервала времени 2 или 3 типа;

- нормативная интенсивность фузовой обработки судов на причале, т/сут.

За весь период фузовой обработки судна эта величина изменится в раз. Просуммировав отклонения от фафика по всем судам, обработанным на причале в отчетном месяце, получим показатель, характеризующий уровень ритмичности перефузки определенного рода фуза:

ч:

1 бМ

п , д1 п

41

где и - общее число дней грузовой обработки судов на причале.

Величина д"" ■ tf показывает, какой объем груза можег переработать ПК при нормативной интенсивности за фактическое время грузовой обработки г-го судна, или реальный объем перегрузки груза на интервале времени . Сравнение этой величины с фактическим объемом перегрузки груза позволяет установить меру отклонения от графика как по объему, так и по срокам. Разобьем показатель ритмичности на два частных показателя:

ЛР-2,|—-И—. V)

) п

Г х. \ X.

(4)

С) »

где д™ ^Ф - нормативная и фактическая интенсивность грузовой ' обработки г-го судна, т/сут; у - множество судов, обработанных с превышением нормативной интенсивности; /_ - множество судов, обработанных с интенсивностью ниже нормативной.

Положительный показатель ритмичности может быть преобразован к следующему виду:

1(0

-. (5)

д ■ п

т.е. К* показывает долю среднесуточного перевьшолнения графикового объема

обработки грузов в суточном графике.

Отрицательный показатель ритмичности может быть преобразован к следующему виду:

= -. (6)

9 • 7!

т.е. отрицательный показатель ритмичности равен доле среднесуточного недовыполнения графика по объему обработки груза в суточном графике.

В эксплуатационной практике чаще всего объемы перегрузки груза с судна

на берег или обратно выполняются в точности с трафиком, т.е. = <2Г, а отклонения связаны с выполнением временных нормативных показателей грузовой

обработки судов. При таком допущении частные показатели ритмичности сводятся к следующему виду:

-. (7)

-. (8)

и

Соотношения (7) и (8) показывают, что положительный показатель ритмичности определяет долю времени стоянки судов, обработанных с опережением графика, в отчетном периоде, а отрицательный показатель ритмичности долю сверхнормативного прости судов, обработанных с нарушением графика пергрузочных работ, в отчетном периоде.

По представленным в табл. ! данным можно установить, что наиболее ритмичной была перегрузка угля в сентябре и июле, а наименее ритмичной в июне. Однако, в июне порт достиг почти наивысшей среднесуточной интенсивности перегрузки угля, а в августе - самой низкой. Это несоответствие связано с большим влиянием в июне значений фактически достигнутой интенсивности перегрузки угля, превышающих ее нормативную величину.

Для обеспечения меньшего влияния положительных отклонений на формирование уровня ритмичности предлагается производить корректировку показателей графика. Наиболее целесообразна, по нашему мнению, корректировка по среднему проценту выполнения норматива, т.к. она характеризует достаточно устойчивый достигнутый уровень выполнения параметров графика.

Скорректированный показатель ритмичности будет иметь вид среднего линейного отклонения:

(9)

Т. „ПЛ ' 4 '

К Я,

где к - коэффициент корректировки показателей графика, рассчитан-

ный по формуле: к =

2>гчпл Хаш

- время обработки г-го судна по графику, сут.;

- месячный объем перегрузки по данному роду груза, т.

1ег

Установлено, что распределение вероятностей величин

я;

ф ^

—1

{к-д?

является асимптотически нормальным законом распределения. Известно, что

/

Таблица 1

Ритмичность обработки флота с углем в СПбТУ в 1998 г.

Месяц Положит, показ атель ритмичности Отри-цат. показатель ритмично- С1И Общий показатель ритмичности Процент ритмичности Нормативная интенсивность грузовых работ, т Среднесуто чная интенсивность грузовых работ, т Расчетная среднесуточная пропускная способность

В %% к общему показателю ритмичности В %% к графику Максим, достигн. уровень, тыс.т

май 0.19 67,9 0.09 32,1 0,28 79 8292,2 9139,0 110,2 19223.0 16748

июнь 0.38 95,0 0.02 5,0 0,40 78 8127,3 10134.4 124,7 22668.0 20617

июль 0.11 52,3 0.10 47,7 0,21 73 8458,2 8905,7 105,3 17471.5 15497

август 0.20 60,5 0.13 39,4 0,33 71 8408,8 8903,3 105,9 19172.4 17219

сентябрь 0.16 80,0 0.04 20,0 0,20 80 8626,1 9661,3 112,0 16132,5 13462

октябрь Л ПА 96,3 0.01 3,7 Л Л"» 88 8665,9 10876.1 125,5 15294,7 14054

ноябрь 0.22 95,7 0.01 4,3 0,23 83 8372,1 10283,7 122,8 17681.3 13763

год 0,24 85,7 0.04 14,3 0,28 76 8349,8 10204,3 122,2 21433,9 20617

совокупность реализаций нормально распределенных случайных величин однородна, если коэффициент вариации не превышает величины:

ао)

Из соотношения (10) можно вывести критическое, предельное значение показателя ритмичности, превышение которого следует рассматривать как нарушение ритмичности выполнения графиковых заданий. Действительно, показатель ритмичности по скорректированному графику является средним линейным откло-

нением величин которые распределены по нормальному закону.

Математическое ожидание этих величин равно 1, а среднее квадраггическое отклонение - ^ж/2-К'р . Используя соотношение (10) верхний предел показателя ритмичности будет равен:

- (* + 1) ' (П)

где Я - отношение наибольшей и наименьшей фактической интенсивности грузовой обработки флота.

По данным табл. 1 предельный уровень показателя ритмичности составил 0.20, что соответствует 80% ритмичности перегрузочных работ. Ритмичной можно считав грузовую обработку флота лишь в сентябре, октябре и ноябре. В остальные месяцы обработка флота велась неритмично.

При составлении графика перегрузочных работ и распределении его по перегрузочным комплексам основными характеристиками производственных возможностей транспортного узла являются показатели пропускных способностей его перегрузочных комплексов. Под пропускной способностью ПК понимается максимально возможный объем перегрузки груза при полном использовании технической производительности перегрузочных машин, складских площадей и труда портовых рабочих при оптимально выбранной технологи и организации перегрузочного процесса. То, что фактический объем перегрузки в подавляющем большинстве превосходит нормативный, говорит о недостатках в определении пропускной способности ПК как максимальной, предельной величины. Пропускная способность определяется как произведение его суточной пропускной способности и графикового времени переработки данного рода груза, определенного в соответствии со структурой грузопотока, проходящего через ПК. На суточную пропускную способность, численно равную интенсивности перегрузочных работ, существенное влияние оказывает ритмичность перегрузочного процесса ПК.

Сопоставляя данные по обработке угля, приведенные в таблице 2, можно сделать вывод о связи между этими показателями. Чем выше процент ритмичности, тем выше интенсивность грузовых работ. Интенсивность обработки грузов снижается при увеличении неритмичности. Наибольшая среднесуточная производительность, равная 10876 т, достигнута в октябре. При этом процент ритмичности равен 88%. Наименьшая среднесуточная производительность, равная 8903 т, получена в августе. Процент ритмичности равен 71%.

Связи между показателем ритмичности перегрузочных работ и среднесуточной интенсивностью дадим теоретическое обоснование.

Таблица 2

Показатели среднесуточной интенсивности и ритмичности перегрузки угля

в СПбТУ в 1998 г.

Месяц Среднесуточная интенсивность грузовых работ, тыс.т Процент ритмичности, %% Расчетная среднесуточная пропускная способность

Максимально достигнутый уровень, тыс.т

май 9.1 79 19.2/16.7

июнь 10.1 78 22.7/20.6

июль 8.9 73 17.5/15.5

август 8.9 71 19.2 /17.2

сентябрь 9.7 80 16.1/13.5

октябрь 10.9 88 15.3/14.1

ноябрь 10.3 83 17.7/13.8

год 10.2 76 21.4/20.6

Для нахождения максимальной интенсивности грузовых работ воспользуемся правилом "Зет", утверждающим о практической невозможности отклонений случайной величины от среднего значения, превышающих среднее квадра-тическое отклонение в три раза. Вероятность таких отклонений менее 0,001. Суточная интенсивность грузовых работ, соответствующая максимальному отклонению и будет определять пропускную способность перегрузочное комплекса:

Ф

= или + (12)

Ч

где (А - максимально возможная суточная интенсивность грузовых

"тяж -

работ на причале; <7 - среднесуточная интенсивность грузовых работ;

а - среднее квадратическое отклонение величин /¡у . Для нормального распределения имеет место зависимость:

й = а-0.7979 а, (13)

где й - среднее линейное отклонение,

я т. 1-

ы Ч

(14) л

— I

а величина д. является, в свою очередь, одним из показателей ритмичности Кр .

Ряды распределения отношений являются асимптотически нормальными

с небольшой правой асимметрией (коэффициент асимметрии колеблется от 0,11 до 0,72). При этом максимальное отклонение несколько снизится в зависимости от коэффициента асимметрии. Для уточнения этого значения предлагается следующий подход.

Асимптотически нормальные ряды распределения нормированных случай-пых величин могут быть с достаточной степенью точности аппроксимированы с помощью рядов Грама-Шарлье:

(15)

где ф{з) ' ФУ111"»« плотности распределения асимптотически нормальной нормированной случайной величины г; <р (г) " функция плотности нормированного нормального распределения;

аз - коэффициент асимметрии.

Используя полученную функцию в качестве модели распределения нашей случайной величины, были получены критические точки, удовлетворяющие неравенству:

Р{|г|>3} =0.001, (16)

по которым между г и коэффициентом асимметрии была нолучена с помощью метода наименьших квадратов следующая зависимость:

^=2.77 + 0.88-0,. (17)

Окончательное выражение для максимальной интенсивности грузовых работ примет вид:

+ + (18)

Таким образом, среднесуточная интенсивность грузовых работ зависит от уровня ритмичности перегрузочного процесса: Ф

а = , Чта—г, (19)

где К'р - скорректированный показатель ритмичности.

Во второй главе с помощью метода элиминирования факторов получены соотношения для анализа влияния на показатели ритмичности перегрузочных

процессов таких факторов, как выполнение комплексных норм выработки, изменения численности комплексных бригад портовых рабочих, использования их рабочего времени и перегрузочных машин по времени, выполнения договорных обязательств подачи тоннажа или доставки груза предприятиями сухопутных видов транспорта, опоздания прибытия судов под разгрузку, а также факторов, воздействие которых вызывает сверхнормативный простой флота и перегрузочного оборудования( например, метеоусловия, отсутствие свободных складских площадей и др.):

к9 = К, (В) + Кр (/) + *, (г )+К, (СМ) + К, (Ои) + Кр (РЕЗ). (20)

При моделировании перегрузочных процессов предлагается пропускную способность причала по определенному роду груза находить с учетом структуры грузового потока, проходящего через причальный фронт перегрузочного комплекса, по формуле:

ЛГпр=ё„«-". (21)

где ц - максимально возможный суточный объем переработки на ПК конкретного рода груза, определяемый из соотношения (19) с учетом ожидаемого уровня ритмичности перегрузочных работ;

п - время переработки данного рода груза, определенное в соответствии с ожидаемой структурой грузопотока, проходящего через ПК.

Положительный показатель ритмичности перегрузочных работ (7) показывает среднесуточную долю перевыполнения графика, поэтому напряженный график переработки груза может бьггь определен в соответствии с нормативной интенсивностью перегрузочных работ на ПК с учетом использования резервов повышения ритмичности перегрузочного процесса:

йт=п11р\\+к;\ (22)

где /7 - пропускная способность ПК по перегрузке груза в ситуационном периоде времени в соответствии с заданной структурой грузопотока и нормативной интенсивностью перегрузочных работ;

- ожидаемый или расчетный положительный показатель р ритмичности переработки груза в ситуационном периоде.

Для оценки ожидаемого значения положительного показателя ритмичности перегрузочных работ строятся его регрессионные модели от факторов:

1. Производительность труда комплексной бригады портовых рабочих.

2. Изменение численности комплексной бригады портовых рабочих и времени их занятости на перегрузочных работах.

3. Использование перегрузочной техники.

4. Выполнение экспедиторскими и транспортными организациями договорных обязательств по поставке грузов и порожнего тоннажа.

5. Прочие факторы, воздействие которых вызывает сверхнормативный

простой флота под грузовой обработкой и перегрузочной техники.

Соотношения (20) позволяют сделать вывод о линейной связи показателей ритмичности перегрузочного процесса и указанных выше факторов. Многофакторная регрессионная модель исследуемого показателя строится в виде:

(23)

/

где х, - показатель, оценивающий /-ый фактор;

а, - коэффициент уравнения регрессии фактора /. Ожидаемое значение качественного показателя перегрузочного процесса, определяемое по уравнению (23), является точечной его оценкой. Эта оценка является случайной величиной и может принимать значения из некоторого интервала, называемого доверительным.

В работе обосновано построение доверительного интервала для прогнозных значений показателей качества перегрузочного процесса. В теории экстремальных значений последовательностей случайных величин и случайных процессов доказано, что предельные распределения максимумов в последовательностях одинаково распределенных случайных величин могут иметь одну из трех единственно возможных форм:

тип1: С(лс) = ехр(-е_д:);-<о<^<оо, (24)

(0,*<0;

типП: I (25)

к ' [ехр(-д:_а);л:>0;а>0,

ехр(-(-х)а),х<0;а>0; ^

1;х>0,

где при определенных ап > 0 ,ЪЯ имеет место сходимость вероятности

Р\а„ (М„-Ъп)<*} -> 0(х), а Мй =тах(£,,Как уже отмечаЯ*

лось величина г = ——1, имеет асимптотически нормальное распределение

Ч

вероятностей. Для нормированного нормального распределения предельное распределение максимумов принадлежит области притяжения типа I с константами

1п1пя + 1п4;г

тип III: (?(*) =

ап =л/21пп;Ь„ =>/21пй

2>/21пл

Событие |ап (Мл -Ь„)<х} = |л/„ < — + ¿>„|, следовательно функция

распределения вероятностей максимумов будет иметь вид

Для нахождения доверительного интервала, покрывающего ожидаемое значение максимального отклонения с вероятностью у, решается уравнение

в{7 + 5)-0{Т~5) = у

относительно 8. Значение I = 0.57722 - математическое ожидание случайной величины, распределенной по закону (24). Уравнение не имеет явного решения, выражаемого элементарными функциями. В работе оно решено численными методами. Доверительный интервал для максимального отклонения получаем в результате линейного преобразования

г = Ь(х) = — + Ья. ап

Третья глава посвящена вопросам построения математических моделей технологических процессов, алгоритмов их оптимизации на основе алшршма случайного поиска с целью построения сбалансированных графиков перегрузочных процессов.

Предполагается, что технологический процесс осуществляется в условиях, описываемых входным вектором-столбцом X с компонентами Х\, Х2, ..., Х„„ которые могут быть событием (случайным или детерминированным), либо случайной или детерминированной числовой величиной. Результирующий вектор-столбец У состоит из компонент У и У2, ■■■, У г» которые также могут быть как событиями («выполнение договорных обязательств»), так и числовыми функциями.

Оптимизация технологического процесса основывается на сравнении реального выходного значения У с требуемым эталонным значением У. По вероятностным характеристикам результирующего вектора можно сформировать область в «-мерном пространстве, в которую должны попадать с фиксированные

моменты времени эталонные реализации У.

При заданных характеристиках входного вектора X результирующий вектор У определяется оператором А (У, X, II)

У (и)- А (У, X, Ьг) X где АСУ. X, Ц) - матрица размерности пхт,у которой элемент А„ оценивает вклад /-ой компоненты вектора Хв формирование г-ой составляющей У;

Ц - управляющая матрица процесса, элементами которой могут быть как числовые значения параметров, так и события, т.е. в общем случае ее можно рассматривать как блочную матрицу, состоящую из матрицы параметров 111 и матрицы событий и2.

Качество функционирования технологического процесса оценивается

функцией потерь l(Y,Y^. Критерием качества процесса при фиксированном

состоянии и управляющей матрицы U примем средние потери, т.е. условное математическое ожидание функции потерь

7"(а) = м(/(у,у)/и). (28)

Функция потерь выбирается таким образом, чтобы соблюдалось условие: снижение средних потерь ведет к повышению качества технолгического процесса. В таком случае критерием оптимальности будет минимальное значение средних потерь

пш1(ы) = тшм(/(у,у)/и). (29)

В качестве простейшей функции потерь можно («ять функцию вида / |/, при осуществлении ¿У

/ У,У)= ' (30)

4 ' [U, при осуществлении СО

где (О - событие, состоящее в том, что при данной реализации входного вектора X реализация результирующего вектора У удовлетворяет требованию

А

близости к эталонному значению Y, а также удовлетворяются все ограничения наложенные на параметры процесса, / - постоянная величина потерь.

Очевидно, что I (и) = / • Р(б>/и), и т.к. I = const, то критерий оптимальности сведется к

тшР(<э/м) или maxP(fi)/и), (31)

т.е. к максимуму вероятности успешного управленческого решения, регулирующего перегрузочный процесс.

В качестве события (О можно, в частности, рассматривать событие

|у 6 jj, где ¿i^yj - доверительная область эталонного значения.

При оптимизации стохастической системы по критерию минимума среднего квадрата отклонения в качестве функции потерь берется

/(r,y) = (y-r)7'(r-y), (32)

где ^Y - У^ - транспонированная матрица-столбец ^У - у). Т.к. значения У и

А

эталонные значения У на практике представляют собой случайные величины, то функция потерь также - случайная величина, отличная от константы. В работе показано, что и в этом случае критерий (29) сводится к вероятностному критерию (31).

В общем случае оптимизация стохастической системы по критерию (29) осуществляется совместной оптимизацией матриц параметров и решений. Мат-

рица-столбец параметров £// состоит из случайных значений параметров {з,)Шг, имеющих совместное распределение вероятностей с многомерной

функцией плотности рх Матрица-столбец событий 112 состоит из

случайных событий \ еЛ , каждое из которых является объединением попар-\ ' / к

но несовместных элементарных событий ei — е^. Исходя из соотношений для условных вероятностей, можно записать

4 ' ?(и = и) Р(и)

Вероятность того, что матрица С/ придет в фиксированное состояние и найдем из следующих соображений. Пусть е„ - состояние матрицы событий \]2, а Еу - событие, состоящее в том, что матрица событий V2 пришла в состояние еу. Пусть 8 - событие, состоящее в том, что матрица параметров V/ пришла в состояние Ы/ из некоторой г-мерной области А5, которая Определена настолько малыми приращениями компонент матрицы , чтобы в этой области функция плотности распределения вероятностей была почти постоянной величиной. Состояние и матрицы и определяется совместным осуществлением событий 5 и Еу, т.е.

где р(и, !) ~ /^((.Ур...,^,.)/е„) -условная плотность распределения вероятностей компонент матрицы С//. Аналогично

Р (и / со) = Р((£у п 5) / ео) = Р (Еу! со) Р (5 / (со п Еу)) ~

« Р (еу / а>) р (щ / (а> п еу)) Ду, •... • . В результате получим критерий оптимизации в виде

Р(д>/(щпе0 =шах 1 ; ^ \-(33)

4 ».а ?{еу)р(щ/еу)

где щ, ео - оптимальные состояния матриц £/; и С/г, соответственно.

Для сужения области управляющих решений с целью оптимизации перегрузочного процесса в работе предложен следующий подход.

В модели показателей ритмичности включены практически все факторы, от которых они зависят. Действие факторов на ритмичность переработки груза различно: одни влияют на показатели ритмичности сильнее, другие - слабее. Знание наиболее важных факторов для показателей ритмичности позволяет в ситуационном периоде обратить на них повышенное внимание, учесть тенденции их

изменения и предусмотреть мероприятия, направленные на вовлечение выявленных резервов, на повышение ритмичности перегрузочной деятельности.

Модели показателей ритмичности перегрузочного процесса строятся последовательным исключением факторов с минимальными отношениями соответствующих коэффициентов регрессии и их среднеквадратических ошибок. Для выявления факторов, существенно влияющих на формирование показателей ритмичности переработки грузов, разработаны алгоритм и его программное обеспечение. Процедура выявления существенных факторов проиллюстрирована построением моделей показателей ритмичности перегрузки угля в Санкт-Петербургском транспортном узле (табл. 3). Несущественные факторы определяют лишь 8,8% дисперсии положительного показателя ритмичности.

Ожидаемое значение показателей ритмичности определяется из моделей, полученных выделением существенных факторов, на основании прогнозных значений последних. Прогнозирование факторов осуществляется с помощью разработанного автором пакета прикладных программ "Анализ и прогноз временных рядов" (№ П004849 ГосФАП РФ).

Выбор основных путей повышения качества перегрузочного процесса производится на основе анализа получаемых моделей показателей ритмичности. Т.к. качество перегрузочного процесса повышается при снижении скорректированного показателя ритмичности, то при положительном коэффициенте необходимо выбирать решения, направленные на снижение показателя соответствующего фактора, при отрицательном - на его увеличение. В работе описан полный набор ситуационных состояний перегрузочного процесса и соответствующих им регулировочных мероприятий.

Задача выбора наиболее эффективных мероприятий, направленных на повышение качества перегрузочного процесса сведена к целочисленной задаче минимизации приведенных затрат на реализацию регулировочных мероприятий.

Множество мероприятий N разбито на непересекающиеся подмножества N = Л^ и и... и Ы, так, что _/ е , {к = 1,2,/) означает, что мероприятие у направлено на изменение к-го фактора. По каждому роду груза /, (г ' 1, 2,..., т), перегрузку которого производит ПК, отклонение скорректированного показателя ритмичности от расчетного на этот период времени составляет ААГр.. Мероприятие у изменяет уровень ритмичности переработки г'-го рода

груза на а!р а приведенные затраты при реализации этого мероприятия равны Су

Введем переменные равные 1, если мероприятие ] реализуется, или О-в противном случае. Модель задачи выбора наиболее эффективных мероприятий по повышению качества перегрузочного процесса на данном ПК имеет вид:

я

Таблица 3

Регрессионные модели показателей ритмичности перегрузки угля в СПбТУ

Показатель

Значения коэффициентов регрессии и расчетных /-критериев

XI

Табличное значение /-критерия при заданном

*2

*3

*5

*6

Х9

уровне значимости

8

1.109 4,101

Ш9 0.054

-0066 1.264

1.904 1,774

0.866 9 077

0.108

1,162

-1.419 1,462

1,782

1.105 4,375

-0.265 1,315

1.877 2,047

0.881 2,895

0.108 1211

-1.422 1,527

1,771

1.059 -0.243 1.775 0.884 -1.708 1,761

Р 4,172 1,390 1,912 2,857 1,864

0.987 1.564 0.792 -2.017 1,753

3,949 1,693 2,608 2,264

0.725 1.005 -2.181 1,746

3,498 3,442 2,330

-0.195 0.024 0.022 -0325 -0.866 0.127 2.527 1,782 1,410 0,134 0,202 0,592 0,586 2,667 5,081

-1,105 1,541 0,028 0,221 -0359 0,764 -0,881 0,685 0,127 2,776 2,523 5,285 1,771

-1,059 1,582 -0339 0,761 -0,884 0,674 0,128 2,908 2,554 5,802 1,761

-0,987 2,128 -0,463 1,166 0,127 2,942 2,509 5,875 1,753

-0.725 1,761 0.130 2,997 2,543 5,900 1,746

0,913 4,753 0,044 0,173 -0,244 1,632 1,579 2,069 0.741 2,492 0.236 3,555 1.108 1,604 1,782

0,906 5,037 -0,243 1,688 1,513 2,326 0.774 3,574 0.234 3,699 1.101 1,660 1,771

0.810 4,483 -0,172 1,181 1330 1,950 0.798 3,482 0.208 3,195 1,761

Продолжение табл. 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Кр 0.774 4,291 1205 1,765 0.722 3,240 0206 3,134 1,753

-0,211 0,899 0,072 0,232 -0.207 1,128 0.948 0,051 0,091 0,250 0,069 0,844 1,929 2,283 1,782

-0,219 1,293 0,064 0,244 =0,205 1,189 0.101 0,340 0.068 0,879 1.921 2,406 1,771

-0,215 1,519 -9,206 1,338 0.140 0,593 0,067 0,897 1,927 2,500 1,761

-0,198 1,665 -0.172 1,530 0,0о6 0,902 1,931 2,561 1,753

-0,216 1,759 -0,163 1,760 1,766 2,429 1,746

при условиях: £ а^у^ £ ДКр., (г = 1,2,..., т), (35)

М

2>у<1,(* = 1,2, ...,/)■ (36)

В общем виде она может быть решена с помощью аддитивного алгоритма Балата. Алгоритм работает достаточно быстро и надежно для задач средней сложности (до 30 переменных), к которым и относится задача (3436), поскольку максимальное число факторов не превосходит десяти и по каждому фактору можно ограничиться 3-4 регулировочными мероприятиями. Для небольшого количества мероприятий (не более 10) разработала специальная программа квазиполного перебора вариантов.

Соотношение (22) устанавливает ПК верхнюю границу реального напряженного графика переработки определенного рода груза при прогнозируемой структуре грузопотока через ПК. Увеличите объема перегрузки определенного рода груза для одного ПК влечет за собой снижение объема перегрузки для другого ПК, также перерабатывающего этот род груза. При этом меняется структура грузопотока, перерабатываемого на ПК. При составлении грузооборота порта необходимо установить оптимальную структуру грузовых работ, обеспечивающую эффективную переработку грузов.

В работе обосновано сведение задачи распределения грузооборота порта по ПК к минимизации валового стояночного времени судов:

III

1е/ /еУ

(37)

где Q - объем перегрузки £-го рода груза ву-м месяце ¡-м ПК; При этом должны удовлетворяться следующие условия:

кеК Пук

V/ е /, У/еУ,

1*7 ¡е Г

(38)

(39)

(40)

/■еТ

где Иф - пропускная способность г-го ПК в у-м месяце по &-му роду груза, определяемая расчетным положительным показателем ритмичности перегрузочного процесса (т/сут);

- фонд рабочего времени по г-му ПК ву-м месяце (сут);

- квартальный (навигационный) объем перегрузочных работ порта по к-му роду груза (т);

- объем грузооборота порта по к-му роду груза ву-м месяце (т);

- множество родов грузов, которым необходима перегрузка в директивные сроки (например, скоропортящиеся грузы).

Для обеспечения равномерной загрузки всех ПК к ограничениям (38 • добавим ограничения, получаемые из (38):

Пу &

К™

ук

Равномерность загрузки обеспечивается ограничением:

(381)

■~т*

<А, V/ еТ, \ZgeJ,

(41)

где

М} Л

- время, не распределенное под перегрузочные работы на /—м ПК в у-м месяце;

- количество месяцев в ситуационном периоде;

- отклонение остатка рабочего времени на ПК от среднего по всем ПК (сут).

Ограничения (41) не являются линейными, но могут быть заменены на два линейных неравенства:

-Mj)-T9<Mj-b, (411)

(412)

JeAg

Модель (37) с ограничениями (381, 39, 40, 41412) является линейной и может быть решена методами линейного программирования. Т.к. модель разрешима не при любых значениях А , разработана программа решения (37) с определением минимального А.

Объем грузовых работ \QtJk j» найденный по модели (37) с ограничениями

(381, 39, 40, 41412) зависит от параметров ограничений (38) - пропускных способностей ПК по определенным родам грузов и грузопотоков, проходящим через ПК, которые на практике не являются детерминированными величинами. Сто-хастичность указанных параметров влечет за собой снижение стабильности графика грузовых работ. Определение графика наиболее устойчивого к изменению параметров грузопотоков и пропускных способностей перегрузочных комплексов осуществляется в рамках стохастической модели перегрузочного процесса с критерием (33).

Для построения алгоритма решения этой оптимизационной задачи в работ« выведено рекуррентное соотношение, позволяющее последовательно приближаться к оптимуму в предположении, что существуют области значений параметров П0 и решений Е0, на которых с некоторой степенью точности выполняется равенство

Р(ю/(и0пе0)) = Р(а>/и). (42)

Т.к. левая часть равенства (42) представляет собой оптимальное значение критерия оптимизации, то для всех значений параметров и е П0 и для всех событий ev еЕ0 условная вероятность Р(гУ/и) « const. Это означает, что вероятность события со не зависит от изменения параметров в области П0, т.е. Р(й)/м) = Р(й>) = Р(й)/(м0 Пе0)). Тогда из критерия (33) следует, что

?(ev)p(u/ev) = ?(ev/a))p(u/(®nev)), (43)

выполняющееся в областях и е П0 и еу е Е0. Т.к. вне этих областей соотношение (43) не выполняется, то решение задачи оптимизации сводится к приближению правой и левой частей для произвольно выбранных областей изменения параметров и решений, т.е.

Р„+1 {ev)p^ (Щ/е.) = Р„ (ev/а>)Рп (и, /(one,)). (44)

Решение находится методом случайного поиска, идея которого представ-

Рис. 3. Схема поиска оптимума.

лена схемой на рис.3.

Состояние перегрузочного процесса задается значениями матрицы параметров (У/ и решениями матрицы событий СПри этом значения параметров зависят от принимаемого решения. Генерация параметров и событий осуществляется сериями в соответствии с их априорными вероятностными характеристиками. Получаемые реализации результирующего У сравниваются с эталонным вектором У.

При осуществлении события со, т.е. при ситуации, когда выполняются требования, предъявляемые к стохастической модели, и выполняется условие близости

А

У и У, производится проверка условия сближения частей критериального равенства (43). Если условие не выполнено, формируются вероятностные характеристики событий |е„/й)},|м1/(е1> Ой))| по результатам серии. Априорные характеристики генераторов заменяются на апостериорные.

В современных условиях в рамках транспортной логистики чаще приходится решать задачу, аналогичную (37 с ограничениями 381, 39, 40, 4141 ), но без распределения по месяцам, т.к. ситуационный период обычно не превышает месячный интервал. В этом случае в модели исчезает у - индекс месяца и ограничения (381,39) объединяются.

чения (381,39) объединяются.

Матрица управляемых параметров С// состоит из коэффициентов А,л =

и П№. Пропускная способность 1-го ПК, интенсивность перегрузочных работ на ПК зависит от показателей качества, от выбора мероприятий, направленных на повышение эффективности перегрузочного процесса, и от степени отдачи этих мероприятий. Матрица решений (Л состоит состоит из событий

П я^'и»» = и -

<!,*>€/„ /Б/д

Шф - мероприятие, направленное на изменение /-го фактора в моделях

показателей ритмичности переработки к-то рода груза на /-ом ПК.

Результирующий выходной вектор состоит из времени, затрачен-

ном на перегрузку к-то рода груза. Эталоном Г = ) является договорное время перегрузки. Функция потерь - штрафные санкции за превышение договорных сроков обработки груза

Критерий оптимальности данной стохастической модели м(/(г-г)) = Хм(/(^-^))->шт. (45)

Генерация Я1к осуществляется по равномерному закону распределения в [^^Л; -^-14 3 с учетом равенства = 1. Генерация ПЛ осуществляется, исходя

I

из соотношения (22) - зависимости от К*. Положительный показатель ритмичности вычисляется по своей регрессионной модели (23) в зависимости от выбора мероприятий ТПщ. После очередной серии прогонов из матрицы решений

удаляется событие еу, имеющее наибольшую среднюю по прогонам функцию потерь. Таким образом, по стохастической модели находятся оптимальное решение <?у и {£>*} •

В четвертой главе построена система ситуационных математических моделей доставки грузов сухопутными транспортными средствами и размещения их на складских площадках ПК с общими параметрами и управляемыми переменными.

Оптимальная маршрутизация, т.е. завоз-вывоз грузов сухопутными транспортными средствами является одним из основных направлений повышения качества технологических процессов в транспортных узлах, а следовательно и увеличения их пропускной способности. Задачи маршрутизации неразрывно

связаны с задачами составления расписаний перевозок грузов, поэтому важным направлением совершенствования автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в ТУ является совмещение оптимизации маршрутных схем с составлением оптимального расписания работы транспортных средств в рамках единой экстремальной задачи.

В работе обоснована целесообразность вариативного, ситуационного подхода к задаче оптимизации оперативного управления ПК, что нашло свое отражение в системе альтернативных математических моделей. На основе сравнительного анализа существующих подходов к решению проблем маршрутизации обосновано применение в качестве критериального показателей, относящихся к группе экономических показателей, т.к. в современных условиях имеппо они главенствующим образом определяют эффективность функционирования ТУ.

Целевая функция К суммарных расходов на реализацию маршрутизированного графика П определяется соотношением

Я(П) = Яп/П) + Яп<П) + Яо(П) + Яш(П). (46)

Аддитивными составляющими критерия Я(П) являются: расходы на движенческие операции Яд(П), расходы на стояночные операции Яа{П), расходы на непроизводительные стоянки, при ожидании обслуживания Яо(П) и потери от превышения директивных длительностей (норм) завоза-вывоза Ящ(П):

Л=1 р=-1 ¡«1 М V *=1

(47)

(48)

л=1 р=1 М ]=\ 9-1

У А

г .г

*о(П) = 'о-II +

м р=1 м V ?=I

(49)

N У

я=1 у=1 V />=1 <=1 ) V р^м )

(50)

где ; д»; - превышения текущей даты Т^к над договорным сроком

0"ч или О™, соответственно, если таковое имеет место,

5У- " штрафные санкции за невыполнение обязательств по вы-

4 возу или завозу груза, соответственно, ¿. - средние длительности ездки междуу'-м пунктом и ПК Р }к порожнего пробега между ;'-миЬм пунктом.

- средние длительности перегрузочных работ в ПК и пункте " 4 клиентуры, приходящаяся в среднем на один автомобиль;

- средняя длительность непроизводительных простоев (в 1 ожидании обслуживания) в пункте клиентуры; е„, ё", е° ~ УДельные расходы на единицу времени движенческой операции, стояночной операции и непроизводительных простоев.

Целевая функция, обеспечивающая минимизацию суммарных расходов без учета штрафных санкций за недопоставку или невыполнение срока вывоза груза имеет вид

Я(П) = ЯдЩ) + RadI) + Яо(П). (51)

Для получения модели, минимизирующей общее количество используемых автотранспортных средств, целевую функцию R(IJ) заменяет критерий:

> mill. (52)

При построении формализованной модели завоза-вывоза грузов через перегрузочные фронты ПК исходим из следующих обозначений. Х= - индикаторная матрицар- ой ездки г'-го автомобиля типа л в направлении из ПК ву - ый пункт клиентуры, если д = 1, и в обратном, если =2. 7= (г^д) - индикаторная матрица порожнего пробега г - го автомобиля типа п во время р - ой ездки от пачального пункта клиентуры у до конечного пункта к С = - матрица грузовой индикации; Т= - матрица моментов времени началар- ой ездки или начала перегрузочной операции при условии е [0, ?о], где - длительность рабочей смены автотранспорта.

В совокупности индикаторные матрицы и матрицы времени образуют маршрутизованный график П. Отдельная заявка по у-му пункту клиентуры имеет вид: = (у^,где - объем груза типа и для вывоза по

адресу у; и^ — объем груза типа и для завоза из пункта у в порт. Общая заявка А,

у

реализацию которой должен обеспечить график П: А = [JAj .

И

Параметры моделей должны удовлетворять следующим ограничениям. Условия полноты реализации заявок р Л

* V (У = 1,...,А п = 1,(53)

р=\ ¿=1

¿¿а,**"*. 0 = п = 1,(54)

р=\ ¡=1

Ограничения на занимаемую складскую площадь, где и„ - доступная для складирования суммарная складская площадь, результат решения задачи оптимального размещения грузов на складских площадях перегрузочного комплекса в предыдущем периоде времени.

„К (я = 1,...,ЛГ). (55)

р=1 »=1 ,.=1

Ограничения на емкость автотранспортных средств: Условие целочисленности переменных:

\pqij > 2прук > Япрчу 6 (^7)

Условие распределения автомобилей по маршрутам:

< 1, (п = 1,г = 1,...,/„; р = 1,...,/>; <? = 1,2). (58)

/

Условие увязки звеньев маршрутной сети: если ^ = 5. то

м

J J

УУХ1ш\Н2пвикХт21к У ^таМ ~0-

;=1 *=1 м

Ограничения на порожние пробеги:

1 у

= (60) ^=(>,(« = 1, «=1,...,/„;У=1,...,./;р=1,...,П (61)

Условие на превышение длительности смены

(62)

/=1 0=1

Ограничение, обеспечивающее обработку каждого автомобиля только одной перегрузочной линией: л <о

У?/

г=1 1=0

(63)

Целочисленные переменные утм, принимают значения 0 или 1. При этом Упрди1 принимает значение I, если для i - ого автомобиля типа п в р - ой ездке ц -го направления в момент времени г, может быть начата его обработка г - ой перехрузочной линией. Иначе эта переменная принимает значение, равное 0. При этом, если Уфд/п = I, а значение gvq^J = 0, то это означает, что момент отправки соответствующего автомобиля из ПК без груза в пункт у при ц = I равен г, а при <7 = 2, это момент прибытия автомобиля без груза в порт без его грузовой обработки, т.к. таковая не требуется.

Для определения соответствующих компонентов матрицы моментов времени Т введены вспомогательные переменные:

^прць ~ ' Уврят > (64)

1=0

каждая из которых обозначает момент времени для начала грузовой обработки соответствующего автомобиля г-ой перегрузочной линией или нуль. Тогда компоненты матрицы моментов времени Г находятся из соотношения: х

(65)

г=1

Для упорядочения моментов отправки или прибытия автомобилей ограничения:

¿ярИ ^ ¿прЪ ; ¿пр7л ^ ¿пф+1)И ■ (66)

При ограничегшых перегрузочных ресурсах накладываются ограничения

('о \piqA ) £ЪР1ЧЛП1Р1Ч111Г + (Глгрмгъг ~ ^едзд.- ) — > (67)

('о + _ Сяи>ЯАЧАУ ) + (Гл!.п:?'Лг " ) ~ ^ЪРтЪк' ^^

где , - переменные, задающие длительность грузовой обработки

для соответствующего автомобиля. Переменные £п1р1ЧЛп2ргЯ111г имеют следующий

смысл. При £пхр^л2ргЧ11гг = 0 ограничения (67 - 68) превращаются в

д <т — г <t

"1РЛА ~ ЪРгЯгЧГ "\P\4\V ~ О'

3 "РИ £ЪШк»гРМгг ~ 1 0НИ ИМеЮТ ВВД

, < X . — т , < .

ЪРгЧА ЩРДЙГ ЧРгЧгЧГ 0

Следовательно, при £щт^п2р2Яг1гг ~ 0 раньше должен обрабатываться автомобиль, однозначно идентифицируемый первыми четырьмя индексами этой переменной, в противном случае, другой.

Попутно ограничения (67 - 68) обеспечивают условие завершения работы по завозу - вывозу грузов для каждого автомобиля в течение смены ?о-

В модели завоза-вывоза грузов, целевая функция которых не включает потери от превышения директивных длительностей доставки грузов, включены ограничения на время реализации заявок на завоз-вывоз грузов:

V р=х '=1 У

^-ТЬЛо^Т^О. (70)

^ р=1 <=' / Таким образом, получили следующую систему ситуационных оптимизационных моделей завоза-вывоза грузов с общими параметрами и управляемыми переменными:

1) оптимизация суммарных расход^^^^^щ^етттаде автотранспорт-

i библиотека

{ С Петербург • 09 ?00 акт (

ных средств без учета директивных сроков завоза-вывоза: целевая функция (51), ограничения (53) - (68);

2) оптимизация парка используемых автотранспортных средств без учета директивных сроков завоза-вывоза: целевая функция (52), ограничения (53) -(68);

3) совместная параметрическая оптимизация суммарных расходов и парка используемых автотранспортных средств без учета директивных сроков завоза-вывоза: целевая функция, в которую величина суммарных расходов ЩП) входит по соотношению (51), ограничения (53) - (68);

4) - 6) аналогичные 1) - 3) оптимизации при учете директивных сроков завоза-вывоза: целевая функция (51), или (52) соответственно при тех же » ограничениях (53) - (68) и дополнительных ограничениях (69) и (70);

7) - 8) аналогичная 1) и 3) оптимизация с включением в целевую функцию штрафных санкций за невыполнение договорных сроков завоза-вывоза грузов: целевая функция (46) или параметрическая функция, в которую величина суммарных расходов Я(П) входит по соотношению (46), ограничения (53) - (68).

Все модели являются целочисленными, нелинейными и, более того, невыпуклыми (в силу соотношений (59)) оптимизационными задачами.

В четвертой главе также рассмотрены проблемы, связанные с оптимальным размещением грузов на складских площадях ПК. В целом, вопросы складирования грузов решаются при составлении сменно-суточного графика, но и в течение текущих суток может возникнуть необходимость корректировки графиковых заданий по размещению грузов по складам, вызванная отклонением от графиков подачи порожних транспортных средств под погрузку, несоответствием фактических объемов вывоза грузов со складов и многими другими причинами. Проблемы размещения навалочных грузов разрешаются детерминированным путем на основании известных формул и при наличии данных об объеме груза, подлежащего хранению на складе, угла естественного откоса и габаритных размеров штабелей. При этом диспетчерскому аппарату необходима помощь в рациональном регулировании размещения тарно-ппучных, контейнерных, пакетированных и штабелированных генеральных грузов.

Все указанные выше проблемы относятся к задачам построения оптимального размещения прямоугольных объектов в прямоугольных областях. Подобные задачи при моделировании оптимально плотного раскроя - упаковки геометрических объектов даже в упрощенном варианте постановки сводятся к решению задач дискретного программирования, относящихся к классу ТУР-полных * задач. Задачи такого рода разрешимы на практике лишь в предположении, что границы размещаемых прямоугольных объектов параллельны границам прямоугольных областей. «Точные» алгоритмы решают такие задачи за приемлемое время лишь при условии, что количество размещаемых объектов незначительно.

Задача размещения множества грузов б на складской площадке 5 сведена в

работе к следующей математической модели.

С={<а,; Ь,>} - множество прямоугольных объектов (грузов) с линейными размерами а,; о,. А, В - линейные размеры складской площадки. 2={<и^ V/, ¡¡;

- совокупность складских зон, запретных для размещения грузов. Сюда включаются строительные конструкции, служебные помещения, стационарное оборудование, железнодорожные и крановые пути, портовые автомобильные дороги и др. и/ - линейные размеры, а - координаты северо-западного угла у-ой запретной зоны. А - зазор, оставляемый между соседними грузовыми объектами, обусловленный применяемыми типами внутрискладских машин малой механизации, правилами противопожарной безопасности и др. <х:; у,> -координаты центра 1-ого прямоугольного грузового объекта. г( индикатор ориентации груза.

Задача рационального размещения грузов С на складской площадке 5 состоит в нахождении значений переменных <х,; у,; т,>, которые обеспечивают наиболее плотное заполнение по оси Ох. Для этого размещение грузов по оси Оу производится без ограничений до нижней границы В, а правая граница заполненного грузами участка склада - X, считается искомой переменной, значение которой надо минимизировать

1->шт. (71)

Для размещения грузов внутри складской площадки должпы выполняться ограничения:

-х,. + 0.5т, (а, - Ъ,) < -0.5Ь,. (72)

-у, + 0.5т,(Ь, -а,)<-0.5а,. (73)

х, + 0.5т, (а,-Ь,)<Х~ 0.5 Ь,. (74)

у, + 0.5т,(Ъ, - а,) й В 0.5а,. (75)

Условие непересечения грузов по оси Ох обеспечивается неравенством (см. рис. 4): — Х11 > 0.5с( + 0.5ак + А, которое не является линейным.

- к- й — груз

/

А

Рис. 4. Взаимное расположение двух грузов.

Обозначим допустимое расстояние между центрами, т.е. правые части неравенств, через Ал = 0.5с, + 0.5(1к + А и введем булевы переменные я,*, принимающие значение 0, если г'-ый объект находится левее к—го. Тогда нелинейное неравенство сводится к трем ограничений линейного типа для любых индексов

г < кг.

После упрощений и приведения подобных система неравенств превращается в следующие ограничения: -х, + хк +(А + + 0.5т,(6,-а;) + 0.5та (Ьк -ак)> 0.56,. + 0.5^ + Л,

х1 - хк + (А + + 0.5т, (6, - а,)+0.5т4 (Ьк - ак) > 0.5Ь, + 0.5&* + А, ял+яи7>1. (76)

Аналогично для оси Оу -у1+у1+(В + А)вл+ 0.5г,.(а. -Ь,) + 0.5^(ак-Ьк)> 0.5а, + 0.5а* + А,

У1 "Ук +{в + д)3ь + °-5г,-£>.) + 0.5гц0.5а, + 0.5ак + А, вгк+0и>1. (77)

Условие на выполнение хотя бы одного из ограничений (76) или (77) яй+ягь+0а+0ь£3. (78)

Условия на не размещение грузов в запрещенных областях имеют вид:

+ 0.5с,;

(79)

Модель оптимального размещения груза на складской площадке (71 - 79) относится к частично целочисленном}' линейному программированию. Количество искомых переменных уь гг> и Xравно 3/ 4-1, а свободных переменных гч, 1ф Иф щ > - 2/(/ — 1) + 4Ы. Количество ограничений (72 - 75) рав-

7/(/-1)

но 4/, ограничений (76 - 78)--^—-, ограничений (79)-7/7.

С помощью модели (71 - 79) можно решать задачи размещения грузов не только в прямоугольных областях, но также в областях, имеющих ломаную гра-

ницу из отрезков прямых, параллельных границам склада (рис. 5).

Для решения задачи заполнения нескольких складских площадок разнородными грузами можно было бы воспользоваться моделями (71 - 79), но при этом оптимизационная модель становится не только нелинейной, но также и невыпуклой. В работе предложена модель размещения грузов на нескольких площадках, минимизирующая эксплуатационные расходы на хранение грузов.

Каждый 5-ый склад разбит на прямоугольники со сторонами <х.; у, > и линейными размерами <Х5; У, > (Х1 -- х51; и У5- у .и'.). К, запретных к размещению областей задаются координатами левого верхнего и правого нижнего углов: <},ь; и$ь г,к; с1л >. Множество размещаемого груза {Орт} задано своими линейными размерами <арт; Ьрт > (р - номер грузовой партии; t - род груза). СС1рр1п - целочисленная переменная, принимающую значение 1, когда п-ый груз

¿-го типа р—ой грузовой партии занимает в 5-ом складе прямоугольник <?';} >.

Критерий оптимума эксплуатационных расходов на хранение грузов

где с!( - удельные расходы на хранение /-го типа груза в 5-ом складе.

При одинаковых для всех складов эксплуатационных расходах используется критерий минимизации занятых складских площадей:

Рис. 5. Вписание складской площадки в прямоугольник.

(80)

i-'l (-1 J~ 1 ¡J~\ i-i /4-1

s=! i-l j-\ p=\ (=1 n=1

На искомые переменные накладываются следующие ограничения.

PTN,

Р" 1 f=! я=!

1=1 р= 1 Ы1 rt—1

1, Р Т N.

7=1 р=1 /=1 л=! Л

/МиттУ* ~ РфйАр» + (1 — Р>рь, >

7=1 Л

¿1а1рРтх, =(1_ Рп«п )а1*п+ РврьРрт ■

(85)

(86)

Индикаторные переменные Д^ задают ориентацию груза Ср1п в 5-ом складе. Для того, чтобы каждый грузовой объект, занимая складские прямоугольники, имел при этом непрерывную протяженность вводим ограничения:

7=1 Л"

9

а(м)^рт ау$р1п

а\ ррм +а1,]члп

¿2, <,2.

(87)

(88)

Для не попадания в запрещенные области вводятся ограничения

= 0. (89)

Каждый груз может находиться лишь в одном складе, поэтому должно вы-

полняться ограничение

5

5Ж* *1' (/>=1> •••>Я' = 1, Т;п = 1,...,

(90)

»=1

Так как для некоторых типов грузов требуются свои условия хранения, то возможно включение в модель ограничения на невозможность храпения таких в грузов на складе. Если г-ый тип груза не должен храниться в г-ом складе, то

|=1 7=1 л=1

Для того, чтобы при освобождении складских площадей свободное пространство можно было использовать наиболее рационально, размещение грузов на складских площадях предлагается осуществлять партиями. Каждая такая партия грузов составляется из грузов, предназначенных к погрузке на одно судно, или из грузов, направляемых одному грузополучателю. Для обеспечения рационального размещения грузов из одной партии вводятся ограничения т (Л-1,

<2,

(92)

Л-l. ^

<¡2. (93)

^^(i+ljyipm aijsptn

1=1 V /=1

+ a] jsptn +ai,jspm

Таким образом получаем систему оптимизационных моделей размещения грузов на складах с общими параметрами и управляемыми переменными.

Пятая глава посвящена вопросам автоматизированного управления контейнерными терминалами, системам обработки, хранения и выдачи информации для эффективного диспетчирования технологическими процессами в Kill.

Укрупнение и унификация грузовых мест является одним из направлений по совершенствованию транспортных технологических процессов. Контейнеризованные грузы перерабатываются с большей интенсивностью по сравнению с аналогичными неконтейнеризованными грузами. К тому же перегрузка контейнеров связана с более низкими тарифами, что выгодно для грузовладельцев. При этом сокращаются и интенсифицируются погрузочно-разгрузочные операции, сроки прод вижения грузов, экономятся рабочая сила и подвижной сойтав. Современное состояние технологических процессов транспортировки грузов все более перевешивает в сторону увеличения объемов транспортировки грузов в контейнерах, создаются мультимодальные транспортные коридоры, узловыми точками в которых являются контейнерные терминалы. Поэтому совершенствование автоматизированной системы управления контейнерными терминалами является актуальной задачей.

Современный контейнерный терминал является сложным комплексом сооружений и оборудования. Он имеет:

- грузовой фронт с перегрузочным оборудованием и оперативной площадкой для выгрузки контейнеров из судов;

- сортировочную площадку, на которой складируются отсортированные контейнеры для отправки на ближайшем судне;

- складскую площадку (или несколько площадок), на которой размещаются все контейнеры, прибывающие водным и сухопутным транспортом;

- железнодорожный грузовой фронт с оперативной площадкой, с железнодорожными путями и перегрузочным оборудованием, предназначенные для погрузки (выгрузки) контейнеров на платформы;

- автомобильный грузовой фронт с оперативной площадкой для складирования и погрузки - разгрузки магистрального автотранспорта;

- крытый склад комплектации для формирования и расформирования (разгрузки) контейнеров;

- обменный парк контейнеров;

- диспетчерский пункт управления работой терминала;

- мастерские для ремонта и испытания контейнеров;

- контрольно-пропускной пункт, таможенный пункт, коммуникации и другие вспомогательные и административные сооружения.

Основными технологическими операциями, подлежащими автоматизации

на контейнерном терминале, являются:

- учет и слежение за движением контейнеров;

- управление работой перегрузочных и транспортирующих машин при загрузке и разгрузке судов, железнодорожных составов и автотранспорта;

- планирование обработки транспортных средств;

- оперативное управление технологическими операциями и распределением ресурсов;

- составление грузового плана;

- оптимальное размещение контейнеров на площадях терминала;

- сортировка, подбор определенных партий и перескладирование контейнеров;

- контроль исправного состояния контейнеров и отправка в ремонт неисправных контейнеров;

- оформление документов.

Система информационного обеспечения автоматизированного управления контейнерным терминалом должна удовлетворять требованиям: надежности, высокой скорости обработки транзакций, работе в системе с большим числом пользователей, возможность работы на удаленном сервере, т.е. поддержка архитектуры клиент/сервер. К тому же она должна интегрироваться в среду программного обеспечения задач АСУ К'ГП.

Для ведения базы данных системы информационного обеспечения оперативного управления контейнерным терминалом и реализации алгоритмов решения задач оптимизации технологических процессов выбрана программная продукция фирмы Borland - InterBase Server и Delphi.

База данных информационной системы контейнерного терминала состоит из нескольких взаимосвязанных таблиц, содержащих всю необходимую информацию для решения задач составления расписания доставки и вывоза контейнеров и размещения их на складских площадках КТП. Структура связей таблиц базы данных информационной системы K ill приведена на рис. 6.

В шестой главе модернизирована под КТП система ситуационных моделей завоза-вывоза грузов, разработаны изолированные алгоритмы их оптимизации, предложены стэковые структуры и методы объектов этих структур для размещения партии контейнеров на складской площадке, поставлена и решена задача определения оптимального страхового запаса контейнеров для баз по их ремонту.

При построении формализованной модели завоза-вывоза контейнеров в КТП был применен принцип районирования адресов клиентуры, что позволяет радикальным образом снизить размерность базы условно-постоянной информации и количество управляемых переменных. В общем случае снижение размерности этих переменных происходит на удвоенную сумму попарных произведений размерностей районов.

е-

Demands

■ dmd_Declarant

■ dmd_ Place dmd How

» Clients

cln_Firm cln_Name -cln Place

^ Places

plc_Name - plc_Region pic_Distance

Regions

crg_Region

crg_TimeTo

crg_TimeIn

Containers

cnt_RegNum cnt_Demanc1 cnt_ContType cnt Store

Stores

cstStore cst_Length est Width

Client Prr times

■ cprClient cpr_ContType cpr_PrrTime

TimesBetween

-tbr_Regionl - tbr_ Region2 tbr Time

EmptyZones

ezn_Store ezn_LeftLength ezn LeftWidth

Schedule

■ shd_Container shd_Car shd Driver

CostPrices

ccp_Store ccp_Cont ccp_CostPrice

Cont_types g^

cnt_Type cntCategory cnt Netto

Car .types

crt_Model crtTypel crt_Type2 crt_Type3

Car_park

crp_RegNum crpCarType crpDriverl crp_Driver2

, Drivers

cip_Family crp_Name

Cont_category

cnt_Name cnt Brutto

Main_Prr_times

mpt_Prr —|mpt_ContType mpt_PrrTime

Main Prr

mprJPrr

mpr_How

mpr_HowNow

Рис. 6. Логическая структура связей базы данных информационной системы

Размерность моделей даже при небольшой численности клиентуры (порядка 10), составе автопарка - 10-20 автомобилей составляет около 6000x4000. К тому же все модели являются целочисленными нелинейными и, более того, невыпуклыми (в силу уравнений из ограничений (59)) оптимизационными задачами. Специфика построенных математических моделей оперативного управления работой контейнерного терминала, связанная с их размерностью, дискретностью и нелинейностью, не позволяет использовать при определении оптимального расписания точные аналитические методы линейной или выпуклой оптимизации и требует разработки эффективных эвристических процедур условной оптимизации, которые должны обладать в условиях ситуационной настройки свойствами структурной адаптации.

Задача структурной адаптации построенных математических моделей автотранспортного завоза-вывоза контейнеров и их оптимального размещения на складских площадках контейнерного терминала состоит в определении совокупности правил выбора - субзлгоритма огг в рамках общего алгоритма а:

л : {(рх,рг,...,рс)} {а,}, (94)

где ¡2. принадлежит к заданной совокупности алгоритмов;

S - ситуация перехода, характеризуемая вектором ситуационных параметров (р,,р2,...,рс).

В работе были решены следующие три задачи: разработка изолированных алгоритмов оптимизации {а,} для всех вышеперечисленных моделей оптимизации завоза-вывоза грузов, параметрическая формализация ситуаций и построение правил перехода {я;. ( р1, р2,рс .

Настройка алгоритмов условной оптимизации завоза-вывоза контейнеров для реализации любых из построенных моделей осуществляется с помощью выбора соответствующего набора отношений линейного порядка на множествах: контейнеров, заявленных на ввоз-вывоз; автомобилей, ожидающих грузовой обработки и свободных от рейса; свободных перегрузочных ресурсов; пунктов клиентуры, а также предпочтения между очередью автомобилей, ожидающих грузовой обработки и отправкой контейнеров из КТП.

В детерминированные модели завоза-вывоза в качестве параметров входят временные переменные, которые являются средними величинами их реальных реализаций по предыдущим отрезкам времени. Это средние длительности ездки между пунктами и контейнерным терминалом, средние длительности внутрирайонных пробегов, средние продолжительности перегрузочных работ в пунктах клиентуры и КТП, средние длительности ожидания обслуживания в пунктах клиентуры. В работе предложена схема поиска такого расписания перевозок, для которого математическое ожидание критериальной функции будет наименьшим.

Процедура поиска подобна, описанной выше схеме оптимизации перегрузочного процесса, за исключением отсутствия блока адаптации вероятностных характеристик генераторов.

1) Генератор формирует значения перечисленных выше случайных средних длительностей либо по известному для них закону распределения вероятностей, либо в ином случае по равномерному закону из интервала <1 е[с1-£,(1 + е].

2) Для каждого из 6x6x4x3=432 возможных настроек алгоритмов условной оптимизации определяются значения критериальной функции.

3) Выбирается настройка, имеющая наименьшее значение критериальной функции.

Задача оптимального размещения контейнеров на складских площадях относится к классу ЛГР-задач. Поэтому для ее решения построен эвристический алгоритм неполного перебора. В общем случае при размещении партии контей-

в

неров размером (7 штук, состоящей из В типов, где (7 = ^Г и gt,- количество

Ь=1

контейнеров Ь~то типа, для полного перебора всех возможных размещений по-<7!

требуется - перестановок контейнеров. Если предположить, что

£1 • •••' Ёв •

основных типов контейнеров только четыре, то для партии из 8 контейнеров надо перебрать около 5000 перестановок, для 16 контейнеров уже более 200 миллиардов, для 32 - более 1,5-1031. На нахождение квазиоптимального размещения партии из 25 контейнеров среди 1500 различных перестановок затрачивается около 4,5 минут на Репбит ММХ / 200 Мгц / 64 Мб; на Репйит-Ш / 650 Мгц / 128 Мб - 8-9 секунд (для полного перебора всех вариантов понадобилось бы более 5 миллионов лет!). На нем же размещение партии в 51 контейнер занимает 26-28 секунд при переборе всего 1500 перестановок. При этом затрачивав-мое время существенно зависит от качества получаемых приближений, т.к. алгоритм построен таким образом, чтобы не доводить до конца размещение всей партии контейнеров, если в некоторый момент времени определится его неоптимальность. Это дает хорошую экономию временных затрат.

В общем виде алгоритм размещения партии контейнеров выглядит следующим образом:

1. Внесение отношения частичного порядка <ра на множестве всех контейнеров {С,}, т.е. <ра : N -» }.

2. Формирование стековой структуры на текущей складской площадке, т.е. //: | —> }, где {Zj | - совокупность складских зон, запретных для

размещения грузов, упорядоченных по г-ой координате северо-западного угла каждой зоны.

3. Заполнение с одновременным преобразованием складских стеков |54} контейнерами очередной партии [О,}, т.е. в: •

4. Оценка целевой функции и сохранение лучшего (в смысле целевой функции) размещения контейнеров на складской площадке.

5. Выбор нового отношения фа частичного порядка и переход к пункту 1 или прекращение перебора вариантов с выбором текущего лучшего варианта размещения контейнеров.

Для первичного упорядочивания контейнеров использовались следующие схемы их сортировки:

• по возрастанию длины контейнера:

• по возрастанию ширины контейнера;

• по возрастанию площади контейнера;

• по убыванию длины контейнера;

• по убыванию ширины контейнера;

• по убыванию площади контейнера;

Практическое применение перечисленных схем упорядочивания контейнеров показало, что при прочих равных условиях более лучшую расстановку обеспечивает сортировка по убыванию площади контейнера. На втором по приоритету месте стоит сортировка по убыванию длины контейнера. Хотя возможно, что при некоторых конфигурациях заполненного складского помещения приоритетность перечисленных схем может быть иной, в частности, лучший результат может дать сортировка по убыванию длины контейнера. Во всяком случае, наилучшие результаты показывают упорядочивания по убыванию того или иного параметра.

В таблице 4 представлены результаты размещения партии из 51 контейнера при первоначальной их ориентации, упорядоченной по Х_У, в таблице 5 -ориентированной по У_Х, в таблице 6 результаты случайного упорядочения ориентации этой же партии контейнеров.

Таблица 4

Результаты размещения партии контейнеров при упорядочении ориентации

- "длина контейнера по длине складской площадки".

Режимы вставки

Режимы упорядочения вставка очередного-ЫехКЗгиг вставка первого подходящего -ВейОгпк вставка подходящего с переворотом -ТитСЗгиг

по возрастанию X У 130 130 130

по убыванию X У 130 120 120

по возрастанию У X 130 130 140

по убыванию У X 130 120 118

по возрастанию площади - ХУ 130 130 130

по убыванию площади - ХУ 130 120 120

Таблица 5

Результаты размещения партии контейнеров при упорядочении ориентации

Режимы вставки

Режимы упорядочения вставка очередного -ЭДехйЗпдг вставка первого подходящего -ВезКЗтиг вставка подходящего с переворотом -ТигпОгиг

по возрастанию V 17 Л I 152 152 132

по убыванию X У 144 123 124

по возрастанию У X 152 152 136

по убыванию У X 144 123 126

по возрастанию площади-ХУ 152 152 136

по убыванию площади-ХУ 144 123 120

Таблица 6

Результаты размещения партии контейнеров при случайной ориентации.

Режимы вставки

Режимы упорядочения вставка очередного -NextGruz вставка первого подходящего -ВеяЮгаг вставка подходящего с переворотом -TumGruz

по возрастанию X У 150 132 135

по убыванию X У 137 128 118

по возрастанию У X 138 132 130

по убыванию У X 135 117 120

по возрастанию площади - ХУ 164 136 130

по убыванию 142 117 118

площади - ХУ

Созданное программное обеспечение для размещения контейнеров построено таким образом, чтобы имелась возможность подключения любых других схем сортировок контейнеров без перекомпиляции всего программного комплекса.

Для размещения контейнеров на складской площадке разработаны классы объектов: ТЗшск; ТЗопБшск; ТБопв; Т7опе. Класс Т81аск представляет собой разбиение складской площадки по всей длине на прямоугольные непересекающиеся полосы, названные стеками, т.к. по методам их заполнения они схожи с известными в программировании структурами - "стеками" (рис.7). Каждый стек, кроме своих координат и необходимых параметров, включает список объектов

ГЭйШ!

Рис. 7. Стековая структура складского помещения.

класса ТБопБгаск, называемых подстсками.

Подстек содержит информацию о том, каким объектом (контейнером, складской незанимаемой зоной или свободной плошадкой) он занят, а также свое местоположение внутри стека. В каждый подстек включен список объектов класса ТЗопб, называемых уровнями. Уровень, кроме своей координаты в стеке, содержит информацию о величине свободного складского пространства справа от стека. Эта информация позволяет значительно ускорять поиск свободного подстека для вставки очередного контейнера.

Созданное программное обеспечение позволяет производить поиск опта-

мального размещения партии контейнеров как в интерактивном, так и в автоматическом режимах. При интерактивном способе поиска можно в полуавтоматическом режиме комбинировать различные первоначальные ориентации контейнеров с различными схемами их упорядочивания, применяя различные режимы вставки.

При автоматическом способе поиск оптимального размещения контейнеров осуществляется в следующем порядке. Первоначально производится 54 генерации перестановок контейнеров с тремя различными первоначальными их ориентациями при шести различных схемах упорядочивания с помощью трех возможных способов вставки очередного контейнера. Затем выбирается последнее лучшее размещение контейнеров. Начиная с этого размещения осуществляются серии генераций перестановок, причем каждая последующая серия начинается с лучшей ри^ШиОши! 11р^дыдушСи ссрии. Ди^ смсшиыс серии 1 енерицнг! отличаются хотя бы одним параметром: либо режимом вставки, либо режимом перебора перестановок контейнеров. Суммарное количество генераций всех серий задается в интерактивном режиме (рис.8).

Рис. 8. Размещение партии контейнеров на складе после 5000 перестановок в автоматическом режиме.

Одновременно с ростом объема контейнерных перевозок возрастает объем контейнеров, требующих ремонта. Важной задачей в настоящее время является

сокращение срока пребывания поврежденных контейнеров вне эксплуатации, поскольку от этого зависит скорость оборачиваемости оборотных средств и обеспеченность перевозочного процесса необходимым оборудованием.

Повреждение контейнеров зависит от множества случайных факторов, поэтому количество контейнеров, поступающее на ремонтную базу является случайной величиной. В свою очередь, случайной величиной оказывается производственная загрузка ремонтного предприятия. От величины этой загрузки, т.е. объема отремонтированных контейнеров, зависит себестоимость ремонта одного контейнера, а значит и связанные с ней финансовые показатели - доходы и прибыль. Зависимость себестоимости одного контейнера от производственной загрузки реализуется в величине относительной экономии условно-постоянной части затрат, т.е. затрат, изменяющихся не в прямой зависимости от объема ремонта. При большей загрузке ремонтной базы на один отремонтированный контейнер приходится меньшая доля этих затрат, а значит снижается общая себестоимость. Для ритмичной загрузки ремонтная база должна иметь определенный страховой запас контейнеров с тем, чтобы нивелировать ежедневные отклонения от производственной программы.

Страховой запас оказывает неоднозначное влияние на показатели работы ремонтной базы. С одной стороны, увеличение страхового запаса повышает га-рантированность ежедневной полной загрузки в условиях стохастического поступления заявок на ремонт контейнеров. С другой стороны, чем больше контейнеров находится в страховом запасе, тем больше их находится вне эксплуатации. А это отражается в убытках владельцев от пребывания контейнеров вне эксплуатации.

Математическая модель определения обоснованного страхового запаса контейнеров имеет вид:

С т \

м(у(х0))=м

V <=1

->тш, (95)

где К(д:0) * суммарные потери доходов за ситуационный период Г суток;

у1 - общие потери доходов от удержания контейнеров в страховом запасе и потери от недогрузки в ?-е сутки, т.е.

р - потери доходов за суточное удержание одного контейнера в страховом запасе; Х,А - объем страхового запаса контейнеров в (М)-е сутки;

/(к^х,^ ) - потери от недогрузки технологической линии ремонтной базы в ?-е сутки, т.е.

6 с-М\ ДЯ >0, 0; ДЯ = 0,

А/? - величина недогрузки технологической линии ремонтной базы, зависящая от количества поступивших в ремонт контейнеров и объема страхового запаса контейнеров в (М)-е сутки; с - плановая себестоимость ремонта одного контейнера; 5 - доля условно-постоянной части расходов в производственной программе ремонтной базы.

Величина у, является функцией от объема страхового запаса контейнеров в (М)-с сутки - . Величина х!_] зависит от объема страхового запаса контейнеров в начале ситуационного периода и от случайной величины - количества контейнеров, поступивших в ремонт за предыдущий период времени. Это означает, что у1 представляет собой случайную величину - функцию другой случайной величины - Х1А и нахождение ее экстремума аналитическими методами не представляется возможным. Математическая модель определения обоснованного страхового запаса контейнеров (95) относится к классу стохастических оптимизационных задач и может быть решена методом случайного поиска по схеме, аналогичной алгоритму оптимизации перегрузочного процесса:

1. По данным за прошлые периоды определяется закон распределения вероятностей случайной величины к, - заявки на ремонт контейнеров, затем по найденной функции плотности вероятностей моделируется соответствующая случайная величина.

2. Для различных значений страхового запаса осуществляется по Т реализаций случайной величины к, и вычисляется значение суммарных потерь.

3. Выбирается значение страхового запаса, обеспечивающее минимум суммарных потерь.

Для оптимизации страхового запаса матрица параметров отсутствует. Входной вектор - поток контейнеров, поступающих в ремонт, является случайным. Функция потерь У(я0) - суммарные потери доходов за ситуационный период Г суток. Матрица управляющих решений состоит из 5 событий

&2 ~[е1'е2>е1'е4->е5]> кажДое из которых осуществляется в результате

попадания страхового запаса в /-участок изменения хп. Участки образуются в

результате разбиения [х^,*^] - интервала возможных значений на 5 равных

частей. На каждом следующем шаге этот интервал заменяется на участок с наилучшим средним значением функции потерь.

Рис. 9. Схема оптимизации страхового запаса методом случайного поиска.

Анализ результатов расчетов по модели для контейнерных терминалов Балтийского бассейна позволяет сделать следующие выводы:

1. Месячный запас поврежденных контейнеров у всех ремонтных баз существенно завышен по сравнению с оптимальным.

2. Оптимальное по минимуму суммарных расходов значение страхового запаса может не обеспечивать объема ремонта, достаточного для ритмичной загрузки ремонтной базы. Модель позволяет рассчитать оптимальное значение страхового запаса при дополнительном условии полной загрузки ремонтной базы.

3. Принятие рассчитанного по данной модели значения страхового запаса дает существенную экономию затрат на поддержание парка контейнеров в исправном состоянии - около 15% в год.

Построенная стохастическая модель и ее программное обеспечение стали теоретической основой методики определения экономически обоснованного страхового запаса крупнотоннажных контейнеров, ожидающих ремонта для ремонтных участков контейнерных терминалов морских портов (арх.№11098-0006; № Гос. per. 01840074117).

В приложении приведены алгоритм выявления факторов, существенно влияющих на показатели ритмичности перегрузочного процесса; модуль, реализующий алгоритм оптимального размещения контейнеров на складских площадках Rill; алгоритмы работы Инициализатора, Обработчика модельных событий, Обработчика событий грузооборота контейнеров.

В результате решения сформулированной в работе проблемы комплекс исследований содержит разработку методологических принципов, теоретических основ и практических рекомендаций повышения эффективности автоматизированного диспетчерского управления технологическими процессами в воднотранспортных узлах. При этом методологические основы включают математические модели, алгоритмическое обеспечение и методические принципы оценивания качества перегрузочного процесса.

Научные результаты, полученные в работе:

1. На основе анализа деятельности портовых перегрузочных комплексов и математического обеспечения их систем управления сформулированы:

• концептуальные основы объектно-ориентированного подхода к построению математического обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами транспортных узлов;

• системная концепция оценки качества функционирования воднотранспортных узлов, базирующая на построенных показателях ритмичности перегрузочного процесса.

2. Разработана методическое обеспечение оценивания качества перегру-

штттч, ттлтталл", ыгтплп'илшоо о ррпа' и»ш V ишиО ЧшОЩил а ..и".

" аналитические зависимости показателей и иIминное 1 и перегрузочного процесса от ряда факторов, позволяющих количественно оценивать влияние на уровень ритмичности таких факторов как уровень выполнения комплексных норм выработки, изменение численности комплексных бригад портовых рабочих, использование их рабочего времени и перегрузочных машин по времени, ритмичность прибытия транспортных средств под обработку, оснащенность причалов порта складскими площадями и различные связанные с организацией и технологией перегрузочного процесса факторы, вызывающие сверхнормативный простой транспортных средств;

• предельное критическое значение показателя качества перегрузочного процесса, превышение которого должно рассматриваться как нарушение ритмичности выполнения графика перегрузочных работ;

• математические модели показателей ритмичности перегрузочного процесса, позволяющие прогнозировать уровень ритмичности в последующем ситуационном периоде, а также соотношения для определения доверительных интервалов показателей качества перегрузочного процесса; •>

• принципы выбора главных направлений повышения качества перегрузочного процесса.

3. Построена обобщенная стохастическая модель оптимизации технологических процессов в транспортных узлах, позволяющая решать следующие задачи:

• составление сбалансированного графика перегрузочного работ на ситуационный период;

• выявление резервов повышения пропускных способностей портовых перегрузочных комплексов

4. Создан комплекс организационных, управляющих решений по совершенствованию эксплугационных, технических и экономических характеристик функционирования транспортного узла, состоящий из :

• математической модели выбора наиболее эффективного направления повышения уровня ритмичности перегрузочного процесса по критерию показателя совокупных приведенных затрат, приходящихся на тонну обработанного груза;

• алгоритма выявления факторов, существенно влияющих на качество перегрузочного процесса;

• совершенствования оперативного диспетчерского управления портовыми перегрузочными комплексами на основе подключения разработанного пакета прикладных программ «Анализ и прогноз. Ритмичность и стабильность» в автоматизированную систему управления портом.

5. Обоснована необходимость совершенствования оперативного управления элементами транспортного узла для повышения качества технологических процессов. Дли чего раарабшаны;

• математические модели оперативного диспетчерского управления завоза вывоза грузов сухопутными транспортными средствами в транспортных узлах;

• математические модели оптимального размещения грузов на складских площадях перегрузочного комплекса.

6. Предложены способы, пути развития и использования современных компьютерных информационных систем для решения задач диспетчерского управления перегрузочными комплексами контейнерных терминалов:

• информационное обеспечение оперативного управления контейнерным терминалом, включающее разработку структуры базы данных информационной системы грузовой обработки контейнеров;

• комплекс ситуационных математических моделей составления расписания завоза-вывоза контейнеров автомобильным транспортом;

• алгоритмы условной оптимизации завоза-вывоза контейнеров;

• параметрическая формализация моделей завоза-вывоза и правила перехода к оптимизации требуемой ситуационной модели;

• алгоритмы оптимального размещения партий контейнеров на складских площадях контейнерного терминала;

• методика определения оптимального количества контейнеров, ожидающих ремонта, состоящая из математической модели обеспечения ритмичной загрузки баз по ремонту крупнотоннажных контейнеров, соответствующей ей имитационной модели и алгоритма оптимизации, основанного на методе случайного поиска.

7. Теоретические исследования, вычислительные эксперименты моделирования принятия решений при диспетчерском управлении портовыми перегрузочными процессами по экспериментальным и статистическим данным реализованы при проведении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ и в учебном процессе:

• при создании пакета прикладных программ "Анализ и прогноз. Рит-

мичность и стабильность" для оперативного анализа ритмичности перегрузочного процесса и прогнозирования его уровня, аналитический и прогнозный блок которого включен в Государственный фонд алгоритмов и программ РФ, а сам пакет прошел апробацию в Вычислительном Центре Пароходств Северо-Западных бассейнов, включен в отраслевой фонд алгоритмов и программ АСУ "ПОРТ" (ОФАП);

• в методике определения оптимального количества крупнотоннажных контейнеров, ожидающих ремонта, которая внедрена в Балтийском ЦПКБ с ЭОП;

• при проведении лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования в учебном процессе СПГУВК и ВАТТ используются алгоритмы и программное обеспечение математических моделей составления расписания перевозок грузов и их размещения на складских площадях.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях:

Монографии:

1. Вихров Н.М., Нырков А.П. Модели технологических процессов на транспорте. СПб,: Судостроение, 2002. - 422 с.

2. Голоскоков Д.П., Копанев А.А., Нырков А.П., Нырков А.А. Математическое моделирование транспортных процессов. СПб.: СПГУВК, 1998. - 80 с.

3. Нырков А.П. Математическое обеспечение нестандартных задач. СПб.: СПГУВК, 1997. - 46 с.

4. Нырков А.П. Оценка напряженности планов транспортных узлов. Л., ЛИВТ, 1985.-24 с.

Учебные пособия:

5. Истомин Е.П., Кныш Т.П., Нырков А.П., Шкадова А.Р. Методы теории вероятностей и математической статистики в моделировании транспортных процессов. Учебное пособие. СПб.: СПГУВК, 1999. - 168 с.

6. Нырков А.П., Шкадова А.Р. Теория вероятностей. Учебное пособие. СПб.: СПГУВК, 2003 (март). - 198 с.

7. Ланева И.В., Нырков А.П., Ястребов М.Ю. Статистическая иллюстрация основных положений теории вероятностей. Учебное пособие. Л.: ЛИВТ, 1989.-24 с.

Научные статья:

8. Нырков А.П. Моделирование складских процессов. В сб. научн. тр. Российской академии транспорта «Информационные системы на транспорте» / Под ред. проф. А.С.Бутова. СПб.: Судостроение, 2002.

9. Нырков А.П. Информационное обеспечение модели оптимизации бассейновой схемы расстановки флота. «Наукоемкие технологии» №6. - М.: 2002.

10. Нырков А.П. Оптимальное размещение грузов на складской площадке. В сб. научн. тр. Российской академии транспорта «Информационные системы на транспорте» / Под ред. проф. А.С.Бутова. СПб.: Судостроение, 2002.

11. Нырков А.П. Алгоритм размещения партии контейнеров на складской площадке на основе случайного поиска. В сб. научн. тр. Российской академии транспорта «Информационные системы на транспорте» / Под ред. проф. А.С.Бутова. СПб.: Судостроение, 2002.

12. Нырков А.П. Стохастическая модель технологического процесса в транспортном узле. В кн. «Информационные технологии на транспорте». СПб.: Политехника (Машиностроение), 2003 (апрель).

13. Нырков А.П. Алгоритм случайного поиска в задаче построения сбалансированного графика перегрузочных работ. В кн. «Информационные технологии на транспорте». СПб.: Политехника(Машиностроение), 2003 (апрель).

14. Нырков А.П. Стохастическая оценка показателей ритмичности перегрузочных рябот. В кн. «Информационные технологии на транспорте». СПб.: Поли-техника(Ма1пиностроснис), 2003 (апрель).

15. Нырков А.П. Алгоритм сбалансирования плана перегрузочных работ. В кн.: "Сборник научных трудов, посвященный 190-летию транспортного образования". Сб. науч. тр./СПГУВК. СПб., 1999. с. 283-285.

16. Нырков А.П. Ритмичность перегрузочных процессов. В кн.: "Сборник научных трудов, посвященный 190-летию транспортного образования". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1999. с. 279 - 283.

17. Нырков А.П. Модели управления завозом-вывозом контейнеров. В кн.: "Методы прикладной математики в транспортных системах". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1998. с. 198 - 200.

18. Нырков А.П. Информационное обеспечение моделей завоза-вывоза контейнеров. В кн.: "Методы прикладной математики в транспортных системах". Сб. науч. тр. /СПГУВК. СПб., 1998. с. 196- 198.

19. Нырков А.П., Нырков А.А. Автоматизация информационного обеспечения деятельности исследовательской проблемной лаборатории. В сб. научн. тр.: "Управление транспортными системами". СПб.: СПГУВК, 1997. с. 98 - 99.

20. Нырков А.П. Математическая модель распределения грузооборота порта в условиях равномерной загрузки. В кн.: "Задачи контроля и управления". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1997. с. 139- 142.

21. Нырков А.П. Математические модели факторного анализа ритмичности перегрузочных работ. В кн.: "Информационные технологии на транспорте". Сб. науч. тр. /СПГУВК. СПб., 1996. с. 127- 132.

22. Нырков А.П. Оптимизация ритмичности перегрузочных работ. В кн.: "Информационные технологии на транспорте". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1996. с. 132-138.

23. Нырков А.П. Оптимальная маршрутизация стыковочных операций как инструмент улучшения ритмичности перегрузочных работ. В кн.: "Задачи контроля и управления". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1997. с. 133 -134.

24. Нырков А.П. Проблемы оптимальной маршрутизации автоперевозок. В сб. научн. тр. "Задачи контроля и управления". СПб.: СПГУВК, 1997.

с. 137-139.

25. Нырков А.П. Регулирование ритмичности перегрузочных работ. В кн.: "Управление транспортными системами". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1997. с. 96-98.

26. Нырков А.П., Нырков A.A. Сравнительная оценка математического обеспечения систем управления базами данных. В кн.: "Задачи контроля и управления". Сб. науч. тр. / СПГУВК. СПб., 1997. с. 142 - 145.

27. Нырков А.П., Ястребов М.Ю. Использование обучающего программного комплекса для численной иллюстрации теоретических положений курса высшей математики. В межвуз. научно-методич. сб. тр. «Проблемы образования в области информатики» Л., 1991.

28. Нырков А.П., Пестов В.Ф., Башмаков C.B., Макарова С.Е. Анализ и прогноз временных рядов. "Алгоритмы и программы" - Информационный бюллетень ГосФАП СССР jYü5(43). ВНТИЦ, M., 1981. с. 23-24.

29. Нырков А.П., Любезнов В.П. Реализация на ЭВМ автоматизированной системы контроля исполнения управленческой документации. В кн.: "Расчет и конструирование электрических машин". Сб. науч. тр. / ВНИИэлектромаш. Л., 1975. с. 106-109.

30. Нырков А.П. Индексный анализ динамики статистических оценок взаимосвязи экономических показателей. В кн.: "Организация и планирование водного транспорта". Сб. науч. тр. / ЛИВТ. Л., 1978. с. 55-58.

31. Нырков А.П., Пестов В.Ф., Ястребов М.Ю. 111111 "Прогностический анализ". В кн.: "Опыт использования ЕС ЭВМ в управлении производством". Сб. науч. тр. /ЛДНТП.Л., 1978.

32. Нырков А.П. Показатели затрат труда для оценки ритмичности работы транспортного узла и напряженности планов. В кн.: "Современные пути повышения производительности труда на флоте и в портах". Сб. науч. тр. Л., Транспорт, 1984. с. 29-33.

33. Нырков А.П., Ястребов М.Ю. Оптимизация страхового запаса ремонтного производства (на примере ремонта контейнеров). В кн.: "Совершенствование методов оценки экономической эффективности работы речного транспорта". Сб. науч. тр. / ЛИВТ. Л., 1986.

34. Нырков А.П. Оценка влияния факторов на ритмичность работы комплексных бригад портовых рабочих. В сб. научн. тр.: "Бригадные формы организации и стимулирования труда на речном транспорте". ЛИВТ. Л., 1986.

35. Нырков А.П. Автоматизированная система подготовки исходных данных для пакета программ ЛП АСУ. В сб. научн. тр.: "Применение средств вычислительной техники в задачах контроля и управления". ЛИВТ. Л., 1990.

с. 103-106.

Тезисы докладов:

36. Нырков А.П. Изучение критериев принятия решений в стохастических системах на примере задачи определения числа контейнеров, ожидающих ремонта. Научно-методическая конференция - 98. Тезисы докладов. Часть П. СПГУВК. СПб., 1998. с. 68.

37. Нырков А.ГТ. Использование имитационного моделирования в рамках оптимизационного процесса. Научно-методическая конференция - 98. Тезисы докладов. Часть П. СПГУВК. СПб., 1998. с. 69.

38. Нырков А.П. О методах построения имитационных моделей на ЭВМ. Научно-методическая конференция - 98. Тезисы докладов. Часть П. СПГУВК. СПб., 1998. с. 70.

39. Нырков А.П. О критериях оптимизации в математических моделях оперативного управления перегрузочными работами в транспортных узлах. В кн.: "Управление и информационные технологии на транспорте". Тезисы докладов международной научно-технической конференции "ТРАНСКОМ-97" / СПГУВК. СПб., 1997. с. 149-151.

40. Нырков А.П. Математическая модель вероятностной структуры транспортного узла. Материала Всероссийской научно-методической конференции, (тезисы докладов). СПГУВК. СПб., 1994. с. 34 - 35.

41. Нырков А.П., Ястребов М.Ю. Математическая модель оптимизации работы специализированных терминалов транспортного узла. Материалы Всероссийской научно-методической конференции, (тезисы докладов). СПГУВК. СПб., 1994. с. 35-37.

42. Нырков А.П., Петров В.М., Ястребов М.Ю. Имитационная модель задачи определения экономически обоснованного страхового запаса ремонтного производства. Информационный листок №1033-84. ЛенЦНТИ. JL, 1984.

43. Нырков А.П., Пестов В.Ф., Вавилонова Т.А. Математическое обеспечение задач анализа ритмичности производственных процессов. Информационный листок №706-80. ЛенЦНТИ. Л., 1980.

44. Нырков А.П., Пестов В.Ф., Вавилонова Т.А. Математическое обеспечение задач анализа стабильности производственных процессов. Информационный листок №567-80. ЛенЦНТИ. Л., 1980.

Подписано к печати 16.05.03. Сдано в производство 16.05.03. Усл.-печ. л. 3,45 Формат 60x84 1/16 Уч.-изд.л. 3,9

Тираж 70 экз. Заказ № 172

СПГУВК ИИЦ 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, д. 2

i

»

f .993%

2оо?-Д

СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. ПЕРЕГРУЗОЧНЫЕ ПРОЦЕССЫ В ПОРТАХ,

КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ

1.1. Иерархия технологических процессов в транспортном узле

1.2. Степень организованности перегрузочных процессов в транспортном узле

1.3. Детерминированные и стохастические модели

1.4. Принципы создания математического обеспечения автоматизированного управления

2. СТОХАСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЕРЕГРУЗОЧНЫХ ПРОЦЕССОВ

2.1. Показатели качества перегрузочного процесса

2.2. Системная связь показателей качества перегрузочного процесса

2.3. Факторный анализ технологического процесса переработки грузов

2.4. Стохастическая модель оценки качественных показателей

3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПЕРЕГРУЗОЧНЫХ ПРОЦЕССОВ

3.1. Стохастические модели процессов

3.2. Алгоритмы построения моделей качественных показателей

3.3. Ситуационные состояния перегрузочного процесса

3.4. Информационное обеспечение моделей перегрузочного процесса

3.5. Оптимизация процесса перегрузочных работ

4. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАМИ ТРАНСПОРТНОГО УЗЛА

4.1. Оптимизация стыковочных операций

4.2. Ситуационное управление элементами транспортного узла как способ достижения максимальной пропускной способности

4.3. Модели завоза-вывоза грузов

4.4. Модели оптимального размещения грузов на складских площадях перегрузочного комплекса

5. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ КОНТЕЙНЕРНЫМ ТЕРМИНАЛОМ

5.1. Особенности автоматизированного управления контейнерным терминалом

5.2. Инструментальная среда информационного обеспечения оперативного управления обработкой контейнеров

5.3. Структура базы данных информационной системы обработки контейнеров

6. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОПТИМИЗАЦИИ ЗАВОЗА-ВЫВОЗА КОНТЕЙНЕРОВ

6.1. Математические модели оперативного управления завозом-вывозом контейнеров

6.2. Алгоритмы условной оптимизации

6.2.1. Алгоритм определения минимально необходимого количества единиц автотранспорта

6.2.2. Алгоритм минимизации суммарных расходов при заданном парке автотранспортных средств

6.2.3. Особенности параметрической формализации моделей и правила перехода

6.2.4. Алгоритм случайного поиска в задаче оптимизации завоза-вывоза контейнеров

6.3. Алгоритмы размещения партии контейнеров на складской площадке на основе случайного поиска

6.3.1. Алгоритмы внесения частичного порядка на множестве контейнеров

6.3.2. Алгоритмы формирования и заполнения стековой структуры

6.3.3. Алгоритмы выбора отношения частичного порядка на множестве контейнеров

6.3.4. Алгоритм поиска квазиоптимального размещения партии контейнеров на складской площадке

6.4. Стохастическая модель оптимизации страхового запаса контейнеров

6.5. Имитационное моделирование процесса оптимизации страхового запаса контейнеров

Актуальность темы. Современный этап развития транспортных перевозок характеризуется ростом требований к срокам доставки грузов, качеству перевозок, сокращению затрат на транспортно-складские операции. Бурное развитие в конце XX века средств связи, появление новых информационных технологий позволили создавать принципиально новые технологии транспортировки грузов, базирующиеся на концепциях интермодальных транспортных коридоров. В системе международных транспортных коридоров (МТК), использующих мульти-модальные технологии, возникают крупные научные проблемы, связанные с управлением оптимальной сбалансированностью и качеством транспортных магистралей, достижением равновыгодной эффективности функционирования отдельных подсистем МТК.

Центральным звеном в транспортных процессах являются транспортные узлы (ТУ). В них начинается и заканчивается доставка грузов, происходят процессы перевалки груза с одного вида транспорта на другой. Более трети транспортных узлов в Российской Федерации связаны с перевозками водным транспортом, т.е. с ТУ, организационно-технологической основой которых являются морские и речные порты. Несмотря на ввод в эксплуатацию новых портовых перегрузочных комплексов, потребность России в перегрузочных мощностях удовлетворяется отечественными портами не полностью, а по переработке внешнеторговых грузов менее 70%. Одновременно с этим в последнее пятилетие наблюдается рост грузовых перевозок водным транспортом, а наиболее быстро увеличились перевозки в контейнерах - на 50%/117/.

В настоящее время при определенном дефиците финансовых ресурсов в федеральном бюджете и недостатке собственных средств для строительства новых портов и реконструкции существующих реальным направлением повышения эффективности работы ТУ является оптимизация управления перегрузочными процессами порта, его инфраструктурой на основе применения современных информационных и компьютерных технологий.

Сложность управления технологическими процессами в транспортных узлах определяется рядом специфических особенностей, важнейшей из которых является взаимодействие его элементов: судов, железнодорожного транспорта, автомобилей, грузовладельцев, перегрузочной техники и обслуживающего персонала. Дополнительные проблемы породила приватизация портов, в процессе которой произошло дробление портов на отдельные компании, связанные с администрацией порта лишь договорными отношениями. Конкуренция между перегрузочными комплексами (ПК) за овладение грузовой базой требует от них повышения качества обработки грузов, увеличения интенсивности грузовых, складских и прочих работ. Для обеспечения эффективного функционирования перегрузочного комплекса, имеющего многоцелевой характер, требуется выполнение значительного количества ограничений технических, экономических и социальных показателей, которые взаимосвязаны между собой и подвержены влиянию многочисленных факторов, значительная часть которых неуправляема портом.

Другой особенностью перегрузочных процессов в порту является их непрерывное развитие, обусловленное как изменением потребностей в переработке тех или иных грузов, так и постоянно изменяющейся обстановкой внутри порта и в обслуживаемых им регионах. Это вызывает необходимость максимальной формализации способов принятия решений как по оперативному — диспетчерскому управлению перегрузочными процессами, так и при их модернизации и реорганизации. Известно, что общая продолжительность работ при создании подсистем автоматизированного управления на основе типовых решений и процедур проектирования по сравнению с индивидуальной разработкой сокращается примерно на 30%, а стоимость - на 20%. Поэтому разработка эффективной методологии проектирования автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в ТУ является одним из резервов снижения затрат на развитие перегрузочных мощностей и улучшение эксплуатационных и технико-экономических показателей работы ТУ.

Исходя из сказанного, разработка математических моделей качественных показателей перегрузочных процессов, методов их оценки с учетом влияния многочисленных факторов в условиях неопределенности, оптимизация управляющих воздействий, обеспечивающих необходимое качество организации транспортных процессов, обработки грузовых и транспортных потоков, создание соответствующих алгоритмов решения указанных проблем, их математического и программного обеспечения является актуальной проблемой проектирования и эксплуатации автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами в портах - транспортных узлах

Целью диссертационной работы является теоретическое обобщение и решение крупной научной проблемы по повышению эффективности автоматизированного диспетчерского управления технологическими процессами в транспортных узлах (на базе портов) на основе методов системного анализа перегрузочных комплексов, математического моделирования перегрузочных процессов и взаимосвязанных с ними процессов завоза-вывоза грузов, информационного обеспечения диспетчерского управления процессами перевалки грузов в условиях рыночной экономики, в системе рынка транспортных услуг и интермодальных сообщений.

Задачи исследований:

1. Разработать системную концепцию анализа перегрузочного процесса, обеспечивающую качественно новый уровень решения проблемы повышения эффективности эксплуатации перегрузочного комплекса.

2. Произвести структуризацию и выделить базовые направления развития и совершенствования автоматизированного управления перегрузочными процессами.

3. Разработать математические модели и алгоритмы создания сбалансированных графиков перегрузочных работ в условиях неопределенности.

4. Разработать методическое обеспечение количественного и качественного факторного анализа показателей качества перегрузочного процесса.

5. Разработать теоретические основы моделирования деятельности элементов транспортного узла как распределенных систем на основе ситуационных оптимизационных математических моделей, так и систем массового обслуживания с использованием имитационных моделей.

6. Разработать методологические аспекты создания, развития и совершенствования математического обеспечения задач управления контейнерными терминалами.

7. Создать формализованное описание производственного процесса для баз по ремонту контейнеров.

Объектом исследования являются перегрузочные процессы в транспортных узлах - портах и системы диспетчерского управления этими процессами.

Предметом исследования являются математические модели, алгоритмы и информационное обеспечение автоматизированного управления перегрузочными процессами.

Научная новизна. В диссертации проведено исследование, обобщение и развитие методологии принятия решений по управлению перегрузочными процессами в транспортных узлах на основе учета структурных, ситуационных и прогнозных математических моделей перегрузочных комплексов, информационных систем обработки и передачи статистических данных результатов функционирования перегрузочных комплексов:

1. Обоснована методология анализа деятельности перегрузочных комплексов и создания математического обеспечения автоматизированных систем управления перегрузочными комплексами на основе системного подхода к математической, алгоритмической и объектно—ориентированной реализации и новых информационных технологий по моделированию, созданию и исследованию сложных технических комплексов.

2. Разработано методическое обеспечение оценивания качества перегрузочного процесса, включающее в себя создание математических моделей показателей качества перегрузочной деятельности, обоснование параметров устойчивого функционирования перегрузочного комплекса.

3. Предложен комплекс организационных, управляющих решений по совершенствованию эксплутационных, технических и экономических характеристик функционирования транспортного узла на основе построенных стохастических моделей перегрузочных процессов и прогнозирования его состояния в предстоящем ситуационном периоде.

4. Разработаны теоретические основы моделирования элементов транспортного узла на основе ситуационных, оптимизационных и имитационных моделей и алгоритмы их исследования. При этом построены стохастические модели перевалки грузов в порту, включающие в себя автотранспортные и складские грузовые работы с доставленной судном в порт судовой грузовой партией или отправляемой на судне из порта.

5. В рамках автоматизированного управления контейнерным терминалом разработана структура базы данных информационной системы грузовой обработки контейнеров, предложены алгоритмы, позволяющие решать задачи диспетчерского управления доставкой в порт или отправкой из него контейнеров наземным транспортом, оптимальным размещением контейнеров на складах контейнерного терминала. Обосновано применение разработанного программного обеспечения автоматизированного диспетчерского управления контейнерным терминалом в рамках системы мультимодальных транспортных коридоров.

6. Разработана стохастическая модель ремонтного производства контейнеров, ориентированная на оптимальное сочетание технических и экономических результатов грузовладельцев, грузоперевозчиков и ремонтников в целях сбалансированного сокращения совокупных затрат в реальных условиях рынка транспортных услуг.

Методы исследований. В диссертационной работе используются методы: математической статистики и теории вероятностей, теории экстремальных значений последовательностей случайных величин и случайных процессов, теории прогнозирования и регрессионного анализа, теории принятия статистических решений, теории стохастического программирования, теории алгоритмов, теории баз данных, оптимального управления и имитационного моделирования.

Практическая ценность работы заключается в создании и отработке комплекса средств алгоритмической и программной поддержки процессов проектирования автоматизированных систем диспетчерского управления, позволяющих решать задачи эффективного использования комплексного транспортного узла, каким является порт, разработку графиков транспортировки, перегрузки и складирования грузов, обеспечивающих снижение затрат на транспорт-но-складские операции.

В процессе выполнения диссертационной работы разработаны алгоритмические, методические и программные средства, которые используются в научно-исследовательских работах, в портах, на судоремонтных предприятиях, в учебном процессе в качестве подсистем автоматизированных систем управления перегрузочными комплексами, автоматизированных рабочих мест складских диспетчеров:

1. Алгоритмы оптимизации расписания перевозок грузов, алгоритмы размещения грузов на складских площадях и их программное обеспечение внедрены в Медвежьегорском порту ОАО «Беломорско - Онежское пароходство», в Новороссийском морском торговом порту, в учебном процессе Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций, в Военной академии тыла и транспорта.

2. Алгоритмическое и программное обеспечение задач оперативного управления контейнерным терминалом внедрены в ОАО «Морпорт СПб», ОАО «Канонерский судоремонтный завод».

3. Пакет прикладных программ "Анализ и прогноз. Ритмичность и стабильность" для оперативного анализа качества перегрузочного процесса и прогнозирования уровня ритмичности включен в отраслевой фонд алгоритмов и программ АСУ "ПОРТ" (ОФАП) и в Государственный фонд алгоритмов и программ РФ (№ П004849 ГосФАП РФ).

4. Методика определения оптимального количества контейнеров, ожидающих ремонта, внедрена в Балтийском ЦПКБ с ЭОП, использована в качестве теоретической основы научно-исследовательской работы по определению экономически обоснованных страховых запасов крупнотоннажных контейнеров для ремонтных предприятий морского транспорта (арх.№11098-0006; №Гос.рег. 01840074117). Математические модели производства по ремонту контейнеров и алгоритмы их исследования используются в учебном процессе СПГУВК на кафедре прикладной математики.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы были представлены и одобрены на отечественных и международных конференциях, семинарах и выставках, в том числе: на Международных научно-технических конференциях ТРАНСКОМ (1997, 1999, 2001 гг. Санкт-Петербург), на Всероссийской научно-методической конференции СПГУВК (1994 г.), на научно-технических советах Вычислительного центра пароходств Северо-Западных бассейнов, на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПГУВК (1994 - 2002 гг.), на теоретических семинарах кафедр прикладной математики и высшей математики.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 44 печатных работы, в том числе, 4 монографии: «Модели технологических процессов на транспорте», «Математическое моделирование транспортных процессов», «Математическое обеспечение нестандартных задач», «Оценка напряженности планов транспортных узлов», 3 учебно-методических пособия.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения и приложений. Общий объем работы составляет 304 страниц, в том числе 13 рисунков, 35 таблиц и список использованных источников из 150 наименований.

Выводы по 6-й главе

Построенная система сиуационных моделей оптимального завоза-вывоза контейнеров и размещения их на складских площадях контейнерного терминала может быть решена с помощью эвристических алгоритмов, базирующихся на методе случайного поиска.

Разработаны изолированные алгоритмы оптимизации детерминированной задачи составления расписания завоза-вывоза контейнеров. Настройка алгоритмов, реализующих соответствующую ситуационную модель, осуществляется выбором подходящего набора отношений линейного порядка на множествах входныхи моделируемых переменных: контейнеров, автомобилей, пунктов клиентуры, перегрузочных ресурсов. Для детерминированных моделей построены эвристические правила выбора настроек. Разработана схема, позволяющая выби-' рать устойчивую к изменениям случайных параметров моделей настройку алгоритмов оптимизации.

Для решения задачи оптимального размещения контейнеров на складских площадках разработаны стэковые структуры и методы объектов этих структур, позволяющие размещать последовательность контейнеров, не прибегая к громоздким вычислениям их местоположения. Предложены оптимальные по быстродействию алгоритмы упорядочивания размещаемых контейнеров. Показано, У что использование метода случайного поиска дает практически одинаковые результаты для всех возможных схем первоначальной упорядоченности контейнеров.

Построена стохастическая модель определения оптимального страхового запаса контейнеров, ожидающих ремонта, для баз по ремонту контейнеров. Предложен алгоритм, позволяющий находить страховой запас, для которого математическое ожидание суммарных потерь доходов от нахождения контейнеров вне эксплуатации и недогрузки ремонтных баз минимально. По сравнению с применяющимися страховыми запасами возможно снижение потерь до 15%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненный комплекс исследований содержит разработку методологических принципов, теоретических основ и практических рекомендаций повышения эффективности автоматизированного диспетчерского управления технологическими процессами в воднотранспортных узлах. При этом методологические основы включают математические модели, алгоритмическое обеспечение и методические принципы оценивания качества перегрузочного процесса.

Научные результаты, полученные в работе:

1. На основе анализа деятельности портовых перегрузочных комплексов и математического обеспечения их систем управления сформулированы:

• концептуальные основы объектно-ориентированного подхода к построению математического обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления технологическими процессами транспортных узлов;

• системная концепция оценки качества функционирования воднотранспортных узлов, базирующая на построенных показателях ритмичности перегрузочного процесса.

2. Разработано методическое обеспечение оценивания качества перегрузочного процесса, включающее в себя:

• аналитические зависимости показателей ритмичности перегрузочного процесса от ряда факторов, позволяющих количественно оценивать влияние на уровень ритмичности таких факторов как уровень выполнения комплексных норм выработки, изменение численности комплексных бригад портовых рабочих, использование их рабочего времени и перегрузочных машин по времени, ритмичность прибытия транспортных средств под обработку, оснащенность причалов порта складскими площадями и различные связанные с организацией и технологией перегрузочного процесса факторы, вызывающие сверхнормативный простой транспортных средств;

• предельное критическое значение показателя качества перегрузочного процесса, превышение которого должно рассматриваться как нарушение ритмичности выполнения графика перегрузочных работ;

• математические модели показателей ритмичности перегрузочного процесса, позволяющие прогнозировать уровень ритмичности в последующем ситуационном периоде, а также соотношения для определения доверительных интервалов показателей качества перегрузочного процесса;

• принципы выбора главных направлений повышения качества перегрузочного процесса.

3. Построена обобщенная стохастическая модель оптимизации технологических процессов в транспортных узлах, позволяющая решать следующие задачи:

• составление сбалансированного графика перегрузочного работ на ситуационный период;

• выявление резервов повышения пропускных способностей портовых перегрузочных комплексов

4. Создан комплекс организационных, управляющих решений по совершенствованию эксплутационных, технических и экономических характеристик функционирования транспортного узла, состоящий из :

• математической модели выбора наиболее эффективного направления повышения уровня ритмичности перегрузочного процесса по критерию показателя совокупных приведенных затрат, приходящихся на тонну обработанного груза;

• алгоритма выявления факторов, существенно влияющих на качество перегрузочного процесса;

• совершенствования оперативного диспетчерского управления портовыми перегрузочными комплексами на основе подключения разработанного пакета прикладных программ «Анализ и прогноз. Ритмичность и стабильность» в автоматизированную систему управления портом.

5. Обоснована необходимость совершенствования оперативного управления элементами транспортного узла для повышения качества технологических процессов. Для чего разработаны:

• математические модели оперативного диспетчерского управления завоза-вывоза грузов сухопутными транспортными средствами в транспортных узлах;

• математические модели оптимального размещения грузов на складских площадях перегрузочного комплекса.

6. Предложены способы, пути развития и использования современных компьютерных информационных систем для решения задач диспетчерского управления перегрузочными комплексами контейнерных терминалов:

• информационное обеспечение оперативного управления контейнерным терминалом, включающее разработку структуры базы данных информационной системы грузовой обработки контейнеров;

• комплекс ситуационных математических моделей составления расписания завоза-вывоза контейнеров автомобильным транспортом;

• алгоритмы условной оптимизации завоза-вывоза контейнеров;

• параметрическая формализация моделей завоза-вывоза и правила перехода к оптимизации требуемой ситуационной модели;

• алгоритмы оптимального размещения партий контейнеров на складских площадях контейнерного терминала;

• методика определения оптимального количества контейнеров, ожидающих ремонта, состоящая из математической модели обеспечения ритмичной загрузки баз по ремонту крупнотоннажных контейнеров, соответствующей ей имитационной модели и алгоритма оптимизации, основанного на методе случайного поиска.

7. Теоретические исследования, вычислительные эксперименты моделирования принятия решений при диспетчерском управлении портовыми перегрузочными процессами по экспериментальным и статистическим данным реализованы при проведении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ и в учебном процессе:

• при создании пакета прикладных программ "Анализ и прогноз. Ритмичность и стабильность" для оперативного анализа ритмичности перегрузочного процесса и прогнозирования его уровня, аналитический и прогнозный блок которого включен в Государственный фонд алгоритмов и программ РФ, а сам пакет прошел апробацию в Вычислительном Центре Пароходств Северо-Западных бассейнов, включен в отраслевой фонд алгоритмов и программ АСУ "ПОРТ" (ОФАП);

• в методике определения оптимального количества крупнотоннажных контейнеров, ожидающих ремонта, которая внедрена в Балтийском ЦПКБ с ЭОП;

• при проведении лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования в учебном процессе СПГУВК и ВАТТ используются алгоритмы и программное обеспечение математических моделей составления расписания перевозок грузов и их размещения на складских площадях.

1. Altinkeruer К., Gavish В. Heuristics for delivary problems with constant error guarantees. Transp. Science. 1990. V. 24. N 4. P. 294-297.

2. Anily S., Federyruen A. One ware house multiple retailer systems with vehicle routing costs. Manag. Science. 1990. V. 36. N 1. P. 92-114.

3. Авен О.И., Ловецкий C.E., Моисеенко Т.Е. Оптимизация транспортных потоков. -М.: Наука, 1985. 163 с.

4. Адамов В.Е. Статистическое изучение ритмичности промышленного производства. М.: Статистика, 1965. 188 с.

5. Альфред В.Ахо, Джон Э. Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман. Структуры данных и алгоритмы. М., СПб., Киев, Изд.дом "Вилльямс", 2000, 384 с.

6. Артынов А.П., Скалецкий В.В. Автоматизация процессов планирования и управления транспортными системами. М.: Наука, 1981. — 280 с.

7. Архипов Е.Е. Методы согласования работы флота и портов при освоении1. Згмассовых грузопотоков. Труды ЦНИИЭВТ, 1972, вып.91, с.3-18.

8. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М., Мир, 1979. 536 с.

9. Бакаев А. А. и др. Динамическая информационная модель перевозочного процесса на водном транспорте. Киев: ИК АН УССР, 1984. — 22 с.

10. Бекмагаметов М.М. Исследование вопросов совершенствования контейнерных перевозок автомобильным транспортом. Автореф. канд. дисс. М., МАДИ, 1981.-17 с.

11. Беляев В.М., Афанасьев М.А., Белоцерковский М.В. Основные направления применения средств вычислительной техники на грузовом автотранспорте. Автомобильный транспорт / Обзор, информ. сер.2. М.,1989. -44 с.

12. Блидман А.Ф., Прохоров А.Г. Технология перегрузочных работ в речных портах. М., Транспорт, 1990. — 166 с.

13. Бобарыкин В. Упрощение математического метода составления рациональных маршрутов. "Автомобильный транспорт", 1962, N7.

14. Бондаренко B.C. Системы управления морским транспортом. М., Транспорт, 1983.-278 с.

15. Бородин В.В., Ловецкий С.Е., Меламед И.И., Плотинский Ю.М. Задачи маршрутизации. Вычислительные аспекты. М.: ИПУ, 1981, с.5-10.

16. Бортовский В.В., Грищенков А.А., Шнуренко А.А. О координации работы различных видов транспорта в транспортных узлах. Тезисы докладов международной научно-технической конференции "ТРАНСКОМ-97". СПб., СПГУВК, 1997, с.16-18.

17. Бурков В.Н., Плотинский Ю.М. Методы определения оптимальных перевозок. Тезисы докладов и сообщений Всесоюзной конференции по применению вычислительной техники на транспорте. Ташкент, 1972, с. 1218.

18. Буткявичюс Й. Вопросы контейнеризации автомобильных перевозок. В кн.: Совершенствование междугородных грузовых перевозок. Вильнюс, 1988, с. 38-45.

19. Бутов А.С., Гаскаров Д.В. Интеллектуализация систем управления транспортными комплексами. Тезисы докладов международной научно-технической конференции "ТРАНСКОМ-97". СПб., СПГУВК, 1997, с.З-5.

20. Бутов А.С., Кока Н.Г. Имитационное моделирование работы флота на ЭВМ. М.: Транспорт, 1987. 111 с.

21. Бутов А.С., Легостаев В.А. Планирование работы флота и портов.М.: Транспорт, 1988.- 174 с.

22. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М., Изд-во Бином, 2000, 560 с.

23. Bodin L.D. Twenty years of routing and schedulinng. Oper. Res. 1990. V. 38.1. N4. P. 571-579.

24. Вентцель E.C., Овчаров А.А. Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь, 1983. 416 с.

25. Ветренко Л, Д. Управление работой морского порта. СПб., Истор. илл-я, 1997.- 165 с.

26. Ветренко Л.Д., Ананьина В.З., Степанец А.В. Организация и технология перегрузочных процессов в морских портах. М., Транспорт, 1989. -270 с.

27. Ветренко Л.Д., Волков А.Ф., Лебедев В.И., Цуркин В.И. Управление контейнерными терминалами морских портов. В кн.: Водный транспорт (Итоги науки и техники). М., ВИНИТИ, 1982, т.9, с. 1-176.

28. Винников В.В. Транспортный узел: опыт и проблемы. Одесса: Маяк, 1985.-71 с.

29. Вихров Н.М., Гаскаров Д.В., Грищенков А.А., Шнуренко А.А. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов. СПб., Энергоатомиздат, 1995.-301 с.

30. Вихров Н.М., Нырков А Л. Модели технологических процессов на транспорте. СПб.: Судостроение, 2002. 422 с.

31. Владовский И.М. АСУ предприятием на базе ЕС ЭВМ,- М.: Энергия, 1982.- 120 с.

32. Воеводин Е.В., Хрусталев В.Д. Алгоритмы решения задач маршрутизации перевозок грузов-В кн.: Автоматизированная система управления на автотранспорте М.: МДНТП, 1969, с. 112-117.

33. Воевудский Е.М., Постан М.Я. Стохастические модели в проектировании и управлении деятельностью портов. М., Транспорт, 1987. 318 с.

34. Вознесенский В. А., Ковальчук А.Ф. Принятие решений по статистическим моделям. М., Статистика, 1978. 192 с.

35. Гайндрик К.В. Алгоритм и программа приближенного решения задачиразвозки. В кн. Постановка и решение задач на ЭВМ в области автомобильного транспорта. М.: Онтиприбор, 1966, с.84-90.

36. Гарбуз Дж., Паскузи Д., Чанг Э. Database Design on SQL Server 7. СПб., "Питер", 2000, 556 с.

37. Гаскаров Д.В., Кирей В.М. Об одной модели транспортной системы. В сб. науч. тр.: Применение средств вычислительной техники в задачах контроля и управления. Л., ЛИВТ, 1990, с. 3-9.

38. Гери М.П., Джонсон Д.С. Вычислительные машины и трудноразрешимые задачи. М., Мир, 1982.-416 с.

39. Геронимус Б.Л., Баулин В.Н. Методы маршрутизации перевозок мелкопартионных грузов (развозочно-сборные маршруты).-В кн.: Опыт выбора рациональных маршрутов перевозок грузов автомобильным транспортом. М.: Стройиздат, 1965, с.14-24.

40. Гнеденко Б. В., Беляев Ю. А., Соловьев А. Д. Математические методы в теории надежности. М., Наука, 1965. 524 с.

41. Гольдггейн Е.Г., Юдин Д.Б. Задачи линейного программирования транспортного типа. М., Наука, 1969. 382 с.

42. Горбатый М.М. Теория и практика оптимизации производственных мощностей морских портов. М.: Транспорт, 1981. 168 с.

43. Гордон М.П., Карнаухов С.Б. Логистика товародвижения. М.: Центр экон-ки и маркет, 2001. 200 с.

44. Грушников В.А. Оптимизация процесса доставки автотранспортных комплексов строительных изделий на объекты строительства. Автореф. канд. техн. наук. М.: НИИАТ, 1986. 24 с.

45. Грушников В.А. Структура транспортно-технологического процесса доставки строительных грузов. Сб. науч. трудов НИИАТ: Научные основы совершенствования грузовых перевозок на автотранспорте. М.: НИИАТ, 1983, с.93-105.

46. Дарахвелидзе П., Марков Е. Программирование в Delphi 4. СПб.: БХВ -Санкт-Петербург, 1999. 864 с.

47. Даурбеков С.С., Самознаев М.Д. Вопросы статистического моделирования межотраслевых связей. М.: Наука, 1981. 192 с.

48. Дейкстра Э.В. Дисциплина программирования. М., Мир, 1978. 376 с.

49. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации. М.: Высшая школа, 1989.- 320 с.

50. Донской Г.Е. Опыт переработки контейнеров в Киевском речном порту.-Информационный листок N79-0256. Киев: Укр. НИИ НТИ, 1979.3 с.

51. Дубенецкий В.А., Советов Б.Я. Анализ структур автоматизированного управления.- Л.: ЛЭТИ, 1985.- 78 с.

52. El-Dash А.А., Hughes I.B. Optimizing the distribution of trade between ports and tradink centres. Cours. and Lect. CISM. Int. Cent. Mech. Sci. 1985. N 289. P. 409-419.

53. Елизаров B.A., Левин M.E., Сахаров В.П. Автоматизированные системы управления на автомобильном транспорте.- М.: Транспорт, 1983. — 248 с.

54. Ефремов А.В. О связи модельно-динамического метода с оптимизацией сменно-суточного плана перевозки грузов. В кн.: Методы системного анализа в задачах автомобильного транспорта. М.: МАДИ, 1985, с.4-10.

55. Зайцев А., Маталин В. Развитие устьевых речных портов. Речной транспорт, N1, 1994, с. 17-20.

56. Зарубин В.Д. Исследование методических вопросов оперативного контроля и анализа ритмичности движения и грузового обслуживания флота в портах речного транспорта. М.: МИУ, 1988. 37 с.

57. Землянский А.А. Алгоритм оптимизации перевозок грузов автомобильным транспортом.-Труды МАДИ, 1978, вып. 156, с.26-30.

58. Казаков А.П. Технология и организация перегрузочных работ на речном транспорте. М., Транспорт, 1984.-416 с.

59. Казаков И. Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. М., Наука, 1987. 304 с.

60. Катулев А. Н., Михно В. Н. и др. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. М., Радио и связь, 1992. 120 с.

61. Кафтанюк Ю.А. Вычислительная техника на автомобильном транспорте. -М.: Транспорт, 1985. — 178 с.

62. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М., Наука, 1973.-900 с.

63. Кениг Д., Штойян Д. Методы теории массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1981.-127 с.

64. Ким К.В., Панов С.А. Линейная модель оптимизации перевозок грузов автотранспортом. В кн.: Постановка и решение задач на ЭВМ в области автомобильного транспорта.

65. Ким К.В., Флегонтов В.Г. Некоторые вопросы анализа и моделирования пространственно-временных характеристик перевозочного процесса. В кн.: Управление транспортным процессом. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1980, с.64-74.

66. Кнут Д. Искусство программирования, том 2. Получисленные алгоритмы. М., СПб., Киев, Изд.дом "Вилльямс", 2000, 832 с.

67. Комаров А.В. Принципы эксплуатации васокоэффективной транспортной системы СССР. -Труды ИКТП, 1975, вып.49, с.5^16.

68. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. М.: Наука, 1975.-359 с.

69. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика., СПб., Киев, Изд.дом "Вилльямс", 2000, 1120 с.

70. Конопка Р. Создание оригинальных компонент в среде Delphi. К., НИПФ ДиаСофт Лтд, 1996. 512 с.

71. Копанев А.А., Попов С.А., Францев Р.А. Управление и информационное обеспечение транспортных систем. В сб.науч.тр.: Управление транспортными системами. СПб., СПГУВК, 1997, с.3-13.

72. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. — М.: Наука, 1969.-368 с.

73. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М., МЦНМО, 2000. 960 с.

74. Крушкин Е.Д. Система управления контейнерным терминалом. Одесса: ИПК РРС ММФ, 1984. - 43 с.

75. Кулибанов Ю.М., Зубарев Ю.Я., Истомин Е.П. Методы оптимизации. СПб., СПГУВК, 1998,78 с.

76. Лазарев Н.Ф. Перегрузочные процессы в морских портах: обработка и обслуживание судов. М.: Транспорт, 1987. 197 с.

77. Ларин А.А. Достижения в области развития морских портов и технологии перегрузочных работ. В кн.: Водный транспорт (Итоги науки и техники). М., ВИНИТИ, 1986, т.11, с.52-107.

78. Легостаев В.А., Селезнева Н.Н. Себестоимость перевозок на речном и других видах транспорта и пути ее снижения Л.: ЛИВТ, 1984. - 69 с.

79. Лигум Ю.С., Сотников В.Е. Основные вопросы разработки и внедрения автоматизированных систем диспетчерского управления на транспорте. -Киев: Транспорт, 1979. 21 с.

80. Лидбеттер М., Линдгрен Г., Ротсен X. Экстремумы случайных последовательностей и процессов. М., Мир, 1989. 392 с.

81. Липский В. Комбинаторика для программистов. М., Мир, 1988. -213 с.

82. Ловецкий С.Е., Житков В.А., Плотинский Ю.М. Задачи маршрутизации перевозок на транспортной сети. Организация управления транспортом. (Итоги науки и техники).- М.: ВИНИТИ, 1980, с.74-128.

83. Ловецкий С.Е., Львов С.П. Оптимизация оперативного управлениятранспортным процессом. В кн.: Управление транспортным процессом. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1980, с.39-52.

84. Любезнов В.П., Нырков А.П. Реализация на ЭВМ автоматизированной системы контроля исполнения управленческой документации. В сб. на-учн. тр.: Расчет и конструирование электрических машин. Л., ВНИИ-электромаш. 1975.

85. Magnati T.L., Leung J.M.Y., Signal V. Routing in Point-to-Point delivary systems: formulations and solution heuristics. Trans. Sci. 1990. V. 24. N 4. P. 245-260.

86. Магамадов A.P. Оптимизация оперативного планирования работы порта. М.: Транспорт, 1979. 184 с.

87. Малышева В.А. Автоматизированные системы управления грузовыми перевозками автомобильным транспортом за рубежом. / Автомобильный транспорт. Обзорная информация. Сер. 2. Грузовые перевозки автомобильным транспортом (вып.2). М., ЦБНТИ, 1988, т.11,36 с. .

88. Мамушкина Л.А. Развитие транспортно-экспедиционного обслуживания при централизованном завозе (вывозе) грузов. В кн.: Совершенствование грузовых перевозок автомобильным транспортом. М.: НИИАТ, 1985, с.64-68.

89. Маталин В.П. Проблемы развития речных портов и обоснование основных параметров грузовых причалов. В кн.: Проблемы развития речного транспорта. Труды ЦНИИЭВТ. М.: Транспорт, 1991, с.66-97.

90. Меламед И.И., Плотинский Ю.М. Об одном классе эвристических алгоритмов решения задач маршрутизации. В кн.: Управление транспортными процессами. М.: ЦЭМИ, 1981, с.9-16.

91. Механик Л.А., Токман Г.И. Портовые перегрузочные работы. М., Транспорт, 1983.-285 с.

92. Михалевич B.C., Трубин В.А., Шор Н.З. Оптимизационные задачи производственно-транспортного планирования: Модели, методы, алгоритмы. М., Наука, 1986. 264 с.

93. Михелев В., Биргер С. Для системы непрерывного планирования. Речной транспорт, 1931, N9, с. 11-12.

94. Мухаметзянов Р.З. Структурные преобразования размещений прямоугольных объектов в системах автоматизированного проектирования раскроя-упаковки. Уфа, УГАТУ, 1999. 16 с.

95. Мухачева А.С. Алгоритмы плотной упаковки прямоугольных объектов на базе аппроксимации линейным раскроем. Уфа, УГАТУ, 1999. — 24 с.

96. Мухачева Э.А., Верхотуров М.А., Мартынов В.В. Модели и методы расчета раскроя-упаковки геометрических объектов. Уфа, УГАТУ, 1998. — 217 с.

97. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.-500 с.

98. Новиков Ф. А. Дискретная математика для программистов. СПб., Питер, 2000.-304 с.

99. Новожилов В.В. Спорные вопросы измерения ритмичности производства. Труды ЛИЭИ, 1955, вып. 10, с.128-141.

100. Нырков А.П. Информационное обеспечение моделей завоза-вывоза контейнеров. В сб. науч. тр. Методы прикладной математики в транспортных системах. СПб., СПГУВК, 1997, с. 196 198.

101. Нырков А.П. Математическое обеспечение нестандартных задач. СПГУВК. СПб., 1997.-46 с.

102. Нырков А.П. Модели управления завозом-вывозом контейнеров. В сб. науч. тр. Методы прикладной математики в транспортных системах. СПб., СПГУВК, 1997, с. 198 200.

103. Нырков А.П. Оценка напряженности планов транспортных узлов. Л., ЛИВТ, 1985.-24 с.

104. Нырков А.П. Показатели затрат труда для оценки ритмичности работы транспортного узла и напряженности планов. — В кн.: Современные пути повышения производительности труда на флоте и в портах. JL, Транспорт, 1984, с.29-33.

105. Нырков А.П., Нырков А.А. Сравнительная оценка математического обеспечения систем управления базами данных. В сб. науч. тр. Задачи контроля и управления. СПб., СПГУВК, 1997, с. 142 145.

106. Осипов В.Т., Гагарский Э.П. Контейнерные перевозки на водном транспорте. — М.: Транспорт, 1984. 272 с.

107. Панов С.А. Модели маршрутизации на автомобильном транспорте. — М.: Транспорт, 1974. 151 с.

108. Панюков А.В. Модели и методы решения задач построения и идентификации геометрического размещения. Исследование, алгоритмы, применение. М., 1999.-39 с.

109. Панюков А.В. Оптимальное размещение графов в конечных множествах и полиномиальная разрешимость задач NP. Челябинск, изд-во ЧГТУ, 1997.- 12 с.

110. Пелетминский В.П. Зависимость производительности сахарного производства и потерь сахара от равномерной работы. Сахарная промышленность, 1956, N2, с. 10-17.

111. Перминов С.Б. Моделирование механизма выполнения плана. — Экономика.и организация промышленного производства, 1981, N7, с.10-25.

112. Персианов В.А. и др. Управление транспортом за рубежом. — М.: МИУ, 1986.-71 с.

113. Пестов В.Ф., Макарова С.Е., Башмаков С.В., Нырков А.П. Анализ и прогноз временных рядов. В сб.: Алгоритмы и программы. Информ. бюллетень ГосФАП СССР. М.: ВНТИЦ, 1981, N5(43), с.23-24.

114. Плетникова JI.H. Математическая модель оценки обоснованности плановых заданий предприятий по важнейшим экономическим показателям (на примере машиностроения). Автореф. канд. эконом, наук. Харьков, 1974.-25 с.

115. Поллард Дж» Справочник по вычислительным методам статистики. М., Финансы и статистика, 1982. — 344 с.

116. Попов С.А., Трифонов В.Н., Францев Р.Э. Информационная компьютерная технология, как средство реализации системных принципов. В сб. науч. тр. Информационные технологии на транспорте. СПб., СПГУВК, 1996, с. 112-119.

117. Примачев Н.Т., Примачева С.И. Морские торговые порты в системе интермодальных транспортных сообщений. Одесса: Инст-т проблем рынка и экон.-экол.иссл-й, 2001.-214 с.

118. Пьяных С. М. Основные тенденции развития речного транспорта. В сб. науч. тр. ЦНИИЭВТ: Проблемы развития речного транспорта. М., 1991, с. 3-24.

119. Рабочая книга по прогнозированию/ отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. М., Мысль, 1982.-430 с.

120. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности). М., Наука, 1977. 408 с.

121. Резер С.М. Взаимодействие транспортных систем. М.: Наука, 1986. — 245 с.

122. Резер С.М. Комплексное управление перевозочным процессом в транспортных узлах. М.: Транспорт, 1983.- 160 с.

123. Резер С.М. Управление транспортным комплексом.- М.: Наука, 1986.328 с.

124. Резер С.М. Управление транспортом за рубежом. М.: Наука, 1994.-315с.

125. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теорияи практика. М., Мир, 1980. 476 с.

126. Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач -М.: Наука, 1977.-352 с.

127. Рыбников К.А. Введение в комбинаторный анализ. М., МГУ, 1985. -308 с.

128. Carpaneto G., Martello S., Toth P. Algorithms and codes for assignment problem. Ann. Oper. Res. 1988. V. 13. N 1-4. P. 193-223.

129. Савин В.И. Оптимизация работы флота М.: Транспорт, 1974.- Труды ЦНИИЭВТ, вып. 110. - 201 с.

130. Сиротский В.Ф., Трифанов В.Н. Эксплуатация портов (организация и управление). М., Транспорт, 1984. 280 с.

131. Сиськов В. Об определении величины интервалов при группировках. -Вестник статистики, 1971, N12, с.З-11.

132. Смирнов В.А. Качество плана (методы оценки и управления). Экономика и организация промышленного производства, 1978, N1, с.107-128.

133. Стоян Ю.Г., Новожилова Н.В. Метод поиска локального экстремума в задаче размещения многоугольников в полсе. Харьков, ИПМаш, 1987. — 24 с.

134. Стоян Ю.Г., Яковлев С.В. Математические модели и оптимизационные методы геометрического проектирования. Киев, Наукова думка, 1986. -268 с.

135. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. -М.: Наука, 1975.-256 с.

136. Таха X. Введение в исследование операций. Кн. 1. М., Мир, 1985.-479 с. Кн. 2. М., Мир, 1985.-496 с.

137. Тейксейра С., Пачеко К. Delphi 5. Руководство разработчика. М., Изд. дом "Вильяме", 2000. том 1 832 е., том 2 - 992 с.

138. Терехов О., Сапгир И. Координацию на новую основу. Водный транспорт, 19 февраля 1981 г.

139. Терехов О.А., Тюрин В.И., Фадеев В.Г. Взаимоувязанное непрерывное планирование работы смежных предприятий транспортного узла. Экспресс информация. Сер. "Морские порты", 1978, вып.7(409), с. 1-56.

140. Терешко С.И. Системный подход к повышению качества автомобильного транспортного процесса.- Минск: Наука и техника, 1988. 157 с.

141. Технология вывоза (завоза) крупнотоннажных контейнеров. — М.: Мин-автотранс, 1983. 43 с.

142. Толкунов B.C. Совершенствование планирования обработки судна в порту. М.: Техинформрекпама, 1985. - 29 с.

143. Федотов Н., Щепетов В., Уртминцев Ю. Причины простоев флота. Речной транспорт, N9, 1986, с. 14-15.

144. Филиппович JI.B., Федотов J1.B. Решение задачи определения оптимального маршрута движения автотранспорта с учетом текущих изменений интенсивности.-Сб.: "Автомобильный транспорт", вып.11, Харьков, 1974.

145. Хачатуров Т.С. Экономика транспорта. -М.: АН СССР, 1959. 583 с.

146. Хендерсон К. Delphi 3 и системы клиент / сервер. Руководство разработчика. К., Диалектика, 1997. 736 с.

147. Царев В.В. Автоматизация многоцелевого оперативного производственного планирования на промышленных предприятиях. JL: ЛГУ, 1984. -136 с.

148. Ченцов Н. Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы. М, Наука, 1972. 520 с.

149. Чернышова Г.Д., Каширина И.Л. О вероятностной модификации одного "жадного" алгоритма решения задачи коммивояжера. В сб. науч. тр. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж, ВГТУ, 1996. с. 37-44.