автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированного управления мультимодальными перевозками

На правах рукописи

Караваева Елена Дмитриевна

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫМИ ПЕРЕВОЗКАМИ

Специальность 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2010

4842251

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Нырков Анатолий Павлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Климов Евгений Николаевич кандидат технических наук, доцент Зуров Евгений Владимирович

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный

политехнический университет

Защита диссертации состоится «27» января 2011 года в 14.00 в ауд. 235 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 Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций. Автореферат разослан «22» декабря 2010 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 223.009.03 кандидат технических наук, доцент

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследований. Формирование экономических связей между странами усиливает роль мультимодальных перевозок (ММП) на рынке логистических услуг. В настоящее время наблюдается повышение дальности перевозок и увеличение объема внешнеторговых операций. Однако объективно сложно перевезти груз от производителя (продавца) конечному потребителю при использовании только одного вида транспорта. Около 90% грузов, перевозимых на первых этапах морским транспортом, в дальнейшем перевозится по железным дорогам, автомобильный транспорт обеспечивает перевозку «до двери». Современная ситуация характеризуется все возрастающей конкуренцией среди транспортных компаний, занимающихся организацией международных перевозок грузов.

Одновременно с этим наблюдается повышение уровня требований клиентов к условиям организации и осуществления мультимодальных перевозок. К операторам ММП предъявляются требования бесперебойности, надежности, высокой скорости доставки груза в строго определенные условиями поставки сроки, без потерь и с минимальными издержками. Они должны обеспечивать тесную координацию и взаимодействие различных видов транспорта, а также подобрать вариант доставки груза, который отвечал бы всем условиям заказчика. Удовлетворение подобных требований вызывает необходимость постоянного развития способов выработки управленческих решений при управлении процессом организации ММП.

В настоящее время оператор ММП несет высокие риски, связанные с организацией перевозки грузов. Возможные опоздания, потери, повреждения, порча груза несут в себе дополнительные убытки для организатора перевозки. Оперативной обработке заказа организатором ММП препятствует необходимость обмена информацией со всеми участниками перевозочного процесса, сложность расчетов, связанных с возможными вариантами доставки грузов, отсутствие действенного механизма отслеживания и дальнейшего учета сбоев, отказов на этапе реализации. Выбранный маршрут в итоге не всегда оказывается эффективным вариантом перевозки грузов. В этих условиях конкурентным преимуществом транспортной компании является применение программно-технических средств, обеспечивающих планирование, оптимизацию и управление процессом перевозок.

Решением проблемы может служить создание специализированного эффективного инструмента оптимального управления ММП, предназначенного для планирования и реализации экономически выгодных маршрутов при строгом соблюдении требований конечного потребителя к качеству и времени исполнения заказов. Данное исследование посвящено разработке математического и алгоритмического обеспечения системы автоматизированного управления ММП, которое позволит добиться существенного сокращения времени исполнения заказов, стоимости, значительно повысить качество перевозки.

Цель работы

В связи с вышеизложенным целью настоящей диссертационной работы является повышение эффективности работы автоматизированных систем, осуществляющих оптимальное управление мультимодальными перевозками по временным, стоимостным критериям и критериям сохранности груза.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. формализация процесса ММП как объекта управления;

2. анализ методов оценки и разработка числовых критериев качества управления ММП, учитывающих временные, стоимостные характеристики и сохранность груза;

3. построение математических моделей ММП;

4. построение алгоритмов выбора эффективных маршрутов ММП;

5. разработка автоматизированной системы управления, реализующей оптимальное управление ММП.

Объектом исследования данной работы являются технологические процессы ММП и системы управления этими процессами.

Предметом исследования являются математические модели и алгоритмы автоматизированного управления технологическими процессами ММП.

Методологической основой исследования являются принципы системного анализа и управления технологическими процессами, теория вероятностей и математической статистики, теория имитационного моделирования транспортных процессов, теория алгоритмов, теория управления и принятия решений.

Научная новизна и положения, выносимые на защиту:

- предложен обобщенный критерий качества ММП, учитывающий вероятность выполнения доставки в срок, состояние перевозимого груза по завершении доставки, а также стоимость осуществления перевозки;

- поставлена, математически сформулирована и решена задача оптимального управления ММП по стоимостным, временным критериям, критериям состояния груза, а также обобщенному критерию;

- построены детерминированная математическая модель ММП, учитывающая характеристики груза и условия перевозки в случае малого объема исходных данных; стохастическая модель ММП, учитывающая случайный характер времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе ММП при накоплении исходных данных; имитационная модель ММП;

- разработана структурная схема автоматизированной системы управления ММП;

- разработаны алгоритмы решения детерминированной и стохастической задачи управления ММП; алгоритм адаптивного управления ММП.

Практическая значимость исследований работы заключается в создании алгоритмического обеспечения автоматизированных систем, эффективно управляющих процессами ММП.

Реализация и внедрение результатов. Результаты исследования внедрены в ООО «Воронеж-Фрахт», ЗАО «Ленпромстрой», отдельные положения диссертационной работы были использованы в учебном процессе

кафедр «Математическое моделирование и эконометрия», «Транспортная логистика» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Публикации работы. Основные результаты работы опубликованы в семи научных изданиях, в том числе в трех из перечня, рекомендованного Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки РФ.

Апробация работы осуществлена:

- на I Всероссийской научно-практической (заочной) конференции «Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий» (Москва, 2009г.);

- на I Международной научно-практической конференции «Проблемы и возможности современной науки» (Тамбов, 2009);

- на научном семинаре кафедры «Системный анализ и управление» Санкт-Петербургского государственного политехнического университета (Санкт-Петербург, 2010);

на XII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2010» (Санкт-Петербург, 2010);

на конференциях студентов и аспирантов факультета «Информационных технологий» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав текста, заключения, списка опубликованных источников, содержащего 100 работ, 1 приложения. Основное содержание работы изложено на 163 страницах, включая 20 рисунков и графиков, 34 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы, формулировку целей, объекта и предмета исследования, поставлены задачи. Дана характеристика научной новизны и практической значимости полученных результатов, приведены сведения об апробации результатов исследования.

В первой главе раскрыто содержание понятия «мультимодальная перевозка», рассмотрены особенности технологии ММП. Приведено описание технологического процесса ММП. Представлена классификация критериев качества управления ММП, предложен обобщенный критерий качества мультимодальных перевозок. Выполнен анализ факторов, влияющих на критерии качества ММП.

Под мультимодальной перевозкой в работе понимается международная перевозка, осуществляемая двумя или более видами транспорта, организованная оператором, принимающим на себя ответственность за перевозку груза в целом, который выдает отправителю документ на перевозку, покрывающий весь путь следования груза. Транспортный процесс при ММП состоит из последовательной доставки груза различными видами транспорта и

промежуточной перегрузки. Таким образом, планирование ММП можно представить как ряд совокупностей, состоящих из элементарных работ, которые должны быть последовательно выполнены.

Система ММП является прогрессивной логистической технологией, однако выполненный анализ работ, посвященных вопросам разработки и принятия управленческих решений в системе ММП грузов, показал слабую степень разработанности данной темы в отечественной и зарубежной научной литературе. Анализ программных продуктов автоматизации управления перевозками выявил недостаточный уровень развития программных средств по управлению ММП.

Критерии качества управления ММП можно разделить на группы: временные критерии; критерии, связанные с состоянием груза во время перевозки; качество перевозки; стоимостные характеристики.

Анализ процесса ММП как объекта управления позволил выделить управляющие параметры ММП: маршрут (набор промежуточных узлов), виды транспорта, конкретные транспортные компании-исполнители, конкретные транспортные и технические средства, способы упаковки. Входные параметры: сведения о грузе, место отправления, место назначения, ограничения по сроку доставки и стоимости, максимальная величина потерь, время года и погодные условия, наличие путей сообщения, данные о перевозчиках и иных исполнителях (тарифы, география бизнеса, используемые технические средства, расписания работы и т.д.). Координаты состояния: текущие общие затраты, текущая продолжительность, текущие потери.

Вторая глава посвящена математическому моделированию ММП: построены детерминированная математическая модель ММП, учитывающая характеристики груза и условия перевозки в случае малого объема исходных данных; стохастическая модель ММП, учитывающая случайный характер времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе ММП при накоплении исходных данных; имитационная модель ММП.

При построении детерминированной модели процесса ММП представляется в виде мультиорграфа. Кратные дуги графа - альтернативные варианты осуществления работы. Мультиорграф с помощью разработанного алгоритма преобразуется в ориентированный граф, не содержащий кратных дуг. Далее по ориентированному графу с учетом ограничений задачи, связанных с особенностями груза, и других ограничений осуществляется построение совокупности вариантов доставки, удовлетворяющих начальным условиям задачи:

У = {У„У2>..,¥„}, (1)

где п - количество вариантов.

Каждый вариант представляет собой множество работ (дуг графа):

К = — — (2)

где т, - количество работ в варианте.

Каждая работа определяется ее видом (погрузка, транспортировка, разгрузка, промежуточное хранение, таможенное оформление и т.п.), исполнителями (субподрядчики, агенты, собственными силами), видом транспорта, конкретными техническими средствами.

На момент окончания выполнения работы Л' ч качество управления ММП определяется вектором критериев:

о)

где СДг) - общие затраты по г'-ому варианту в момент окончания у'-ой работы, - общая продолжительность перевозки, giJ (t)- общая величина потерь. В момент окончания перевозки вектор критериев можно дополнить составляющими Рш (/) - прибыль от осуществления перевозки при ¿-ом варианте, (г) - рентабельность перевозки при г'-ом варианте, (г) -величина опоздания от заданных сроков доставки:

д, (о = п тШ1 (а §Ш1 (/) л.( (4 ч п ^ со). (4)

где (/) - общие затраты по г-ому варианту в момент окончания перевозки,

Ты (г) - общая продолжительность перевозки, g¡m (/) - общая величина потерь.

Функция потерь в общем виде является функцией вида груза, упаковки, вида транспорта, расстояния, температуры, влажности, продолжительности перевозки. Потери можно оценить, используя следующие критерии состояния груза:

- количество груза, доставленного без потерь

(0=0.,,-&,,(')> (5) где - общий объем груза доя перевозки;

- удельные потери груза

- стоимость потерь груза при транспортировке

где с - стоимость единицы перевезенного груза;

- удельные потери в стоимостном эквиваленте

с, (8)

- коэффициент снижения качества грузов при перевозке (отношение значений характеристик груза, описывающих его качество, до начала и после завершения ММП), а также удельные качественные потери в стоимостном эквиваленте (отношение стоимости груза до начала перевозки к стоимости груза по окончанию перевозки, приведшей к потери его качества).

При прогнозировании потерь груза используются усредненные значения критериев, которые получены для аналогичных однотипных перевозок: - средняя потеря грузов при перевозке в количественном выражении

где А; - количество аналогичных однотипных перевозок;

- аналогично средняя потеря грузов при перевозке в стоимостном выражении и средние удельные потери;

- нормы убыли - законодательно закрепленные нормы удельных потерь, заданные в виде таблиц. Нормы зависят от вида груза и условий перевозки. Возможна аппроксимация табличной функции с целью получения значения потерь на каждом этапе и по окончании ММП.

В случае отсутствия исходных данных возможен экспертный метод оценки неизвестных параметров.

По завершении последней работы, входящей в процесс перевозки, можно оценить удельные потери груза при ММП:

^ = (10)

У-1

Абсолютные потери по окончании конкретной работы, входящей в состав процесса ММП определяются следующим образом:

вЛЬбА-О"^"- (П)

Задача управления процессом ММП для детерминированного случая

будет иметь следующий вид: необходимо определить такой вариант V-,, для которого вектор критериев принимает наилучшее значение с точки

зрения ЛПР при связях, определяемых системой уравнений:

т,

.^сДО; (12)

т,

^,(0= д^Д'); (13)

т,

**,(0= 1^(0; (14)

^(0=^-^(0; (15)

чИ-ёф <16>

^(гЬтах)^/)-^), (17)

где £ - доход от ММП, Тдог = £>л,г - Онач +1 - допустимая продолжительность доставки (В¿„г - крайний срок исполнения договора перевозки, Бтч - дата начала осуществления перевозки); при начальном условии

к] = А™ • (18)

и ограничениях:

^(О^О»,; (19)

Т^(1)<Тй€/, (20)

г^иепш- (21)

Задача управления процессом ММП является многокритериальной. В случае если один из критериев является определяющим, то выбор наилучшего решения производится на основе этого критерия. Если важность показателей имеет примерно одинаковое значение и если ни одной из схем доставки нельзя отдать предпочтение (тогда выбор очевиден), то для выбора схемы перевозки можно использовать критерии принятия решения в условиях неопределенности: критерии Лапласа, Вальда, Сэвиджа и Гурвица.

При планировании ММП необходимо учитывать, что в результате влияния случайных факторов продолжительность выполнения работы Ти (/), входящей в процесс ММП, а также величина потерь в ходе выполнения работы g9 (?) являются случайными величинами, подчиняющимися определенному закону распределения.

В случае, если возможно оценить наименьшее и наибольшее время выполнения работы, наиболее универсальным способом описания продолжительности выполнения операции является бета-распределение:

Варьируя параметрами р и д, можно описать различные особенности поведения случайной величины (от случая равномерного закона, когда любое время выполнения некоторой работы в интервале [а,Ь\ равновероятно, до случая с ярко выраженной модой). Случайный характер времени выполнения работы, входящей в состав ММП, можно оценить, основываясь на законе Гамма-распределения. Плотность Гамма-распределения имеет вид:

(/-с У~1Ь-° ехр /(<)=-

/ - с

Ь

г (а)

(23)

Если параметр порядка является целым (а>1), то случайные величины подчиняются закону распределения Эрланга (как частный случай Гамма-распределения). Для описания времени выполнения работ в процессе ММП используется также закон Вейбулла, функция распределения которого имеет следующий вид:

(24)

Данные законы распределения возможно использовать при оценки величины потерь в процессе ММП.

На первых этапах осуществления ММП предполагается, что есть нормативные значения длительности работ, входящих в состав ММП, и они отклоняются по нормальному закону распределения. В случае, когда время выполнения заказа задано интервалом, т.е. «не раньше, чем» и «не позднее, чем» или определенным значением плюс-минус некоторое отклонение от него, вероятность выполнения заказа (временной критерий качества перевозки) определяется равенством

*„=/■„(/*)-(25) где а и Р - нижняя и верхняя границы заданного времени выполнения заказа «точно в срок». Критерий сохранности груза - вероятность доставки груза без повреждения и изменения качества груза - определяется равенством

(26)

где у и д - нижняя и верхняя границы величины потерь груза при перевозке соответственно.

При заданных в договоре перевозки ограничениях на продолжительность доставки груза и величину потерь может быть рассчитан обобщенный критерий качества ММП путем свертки временных, стоимостных критериев и критерия сохранности груза с учетом значимости данных показателей для каждого конкретного случая доставки:

(27)

где ^ и к2 - коэффициенты значимости критериев надежности по времени и по состоянию груза соответственно.

Постановка многокритериальной задачи управления процессом ММП для стохастического случая при нормальном распределении случайных величин выглядит следующим образом. Пусть заданы статистические параметры работ 51 ^ , входящих в состав процесса перевозки: среднее

значение времени выполнения перевозки Ту, среднее квадратическое отклонение времени а^1, среднее значение величины потерь груза при ММП

, среднее квадратическое отклонение потерь груза ауя; нижняя а и верхняя

Р границы заданного времени выполнения заказа; нижняя у и верхняя 3 границы величины потерь груза при перевозке. Необходимо определить такой вариант V/ , при котором обобщённый критерий качества перевозки N принимает максимальное значение при связях, определяемых системой уравнений

- ~

г,= дт;; (28)

/ \ { \

ЫТ1 = Р(а<Т0 < р)-Ф Р-т, -ф а-Т,

аТ{ \ г \ \ ( - Л

=?(Г<8 о<3) = Ф -ф У -81

аЪ V \ У

^¡тут)

(31)

(32)

начальное условие задано равенством (18), ограничения - (19-21).

После определения законов распределения случайных величин времени выполнения перевозки и потерь груза в процессе ММП проводится имитационное моделирование. Объем проводимых испытаний находится из соотношения:

Х-ъ

>ё\<а<^>Р

X-Д>

Vп >

<а,

(33)

где с1 - расхождение между х и гипотетической величиной рС1 при фиксированном уровне значимости а. Т.к. для нормального закона распределения известно

Х-Ро

(34)

= (35)

Интегральная функция Ы0(х) является неубывающей функцией, следовательно:

(36)

Учитывая положительность обеих частей неравенства, для объема испытаний получаем соотношение:

(37)

При каждом испытании для случайных величин генерируются значения в соответствии с их законами распределения и получаются значения критериев управления. В итоге с заданной вероятностью возможно получение значений критериев для каждого варианта. На основе этих данных ЛПР производит выбор наиболее предпочтительного варианта. В имитационной модели часть исполнителей работают по определенному расписанию, поэтому при проведении испытаний продолжительность выполнения работы 7| (?) будет

определяться в соответствии с алгоритмом выполнения данной работы и необходимостью ожидания.

Третья глава посвящена алгоритмам решения задач оптимального управления процессом ММП с учетом стоимостных, временных критериев, критериев состояния груза, а также обобщенному критерию. Предложен метод выбора вида решаемой задачи управления ММП в зависимости от условий заказа перевозки груза.

Для решения поставленной детерминированной задачи оптимального управления процессом ММП разработан следующий алгоритм:

1. Ввод исходных данных по грузу, начальным, конечным точкам, срокам.

2. Подбор возможных маршрутов по связям между населенными пунктами.

3. Отбор видов транспорта между двумя узлами с учетом ограничений на груз (появляется пт кратных дуг между узлами).

4. Разбиение этапа перевозки конкретным видом транспорта на несколько этапов с учетом дополнительных операций (погрузка, хранение, разгрузка и т.п.), что увеличивает количество узлов и дуг.

5. Выбор вариантов исполнителей на каждом этапе ли с вариантами технических средств пк с учетом ограничений по грузу (вместо одной дуги получаем па ■ итс дуг на графе). Если ограничения по грузу не соответствуют ни одному исполнителю и техническим средствам, то данный маршрут отбраковывается.

6. Расчет значений критериев для каждой дуги (если он необходим, т.е. в базе не хранится готовое значение).

7. Преобразование мультиорграфа в граф, не содержащий кратных дуг.

8. Отбор возможных вариантов прохода из начального узла в конечный.

9. Расчет значений критериев для каждого варианта.

10. Если рассчитанные значения выходят за пределы ограничений на критерии (предельные значения времени доставки, стоимости и т.п.), то маршрут отбраковывается.

11. Расчет значения обобщенных критериев.

12. Выбор наилучшего варианта.

13. Согласование варианта с заказчиком.

14. Рассылка заявок исполнителям.

Если рассматривается однокритериальная задача управления и известны значения критерия для каждой работы 5 (т.е. это значение не зависит от

предыдущих пройденных этапов), то имеется классическая задача выбора кратчайшего пути, для решения которой можно использовать специальные алгоритмы, например, Дейкстры, Беллмана - Форда либо свести ее к задаче линейного программирования.

В качестве примера решения детерминированной задачи рассматривается процесс перевозки контейнеров из Гамбурга (Германия) до центрального склада в Воронеже (Россия). В табл. 2 приведены возможные маршруты доставки. При этом необходимо учитывать, что для маршрутов 2, 6 и 8 автомобильный транспорт используется при доставке грузов от склада

временного хранения (свх) в месте перегрузки груза с железнодорожного транспорта до центрального склада организации.

Маршрут № 1 - перевозка груза прямым автомобильным транспортом из Гамбурга в Воронеж - не рассматривается в качестве ММП, исходя из определения ММП. Характеристики работ, включаемых в ММП, приведены в таблице 1. Необходимо отметить, что при расчете стоимости перевозки различными видами транспорта учитывалась средняя загрузка 20-футового контейнера - 10 тонн. Значения параметров по каждому варианту перевозки контейнера приведены в таблице 2.

Таблица 1

Работы по доставке груза по направлению Гамбург - Воронеж

№ работы Характеристика работы Стоимость, руб. Время, дни Удельные потери, %

1 Затаможивание груза, оформление документов, погрузка в Г 20000 3,0 0

2 Перевозка ж/д из Г до В (свх) 32000 12,0 0,18

3 Перевозка ж/д из Г до М 29000 10,0 0,16

4 Перевозка автомобильным транспортом из Г до М 108000 3,0 0,12

5 Перевозка морским транспортом из Г до СП 40000 7,0 0,09

6 Перевозка ж/д из М до В (свх) 43000 2,0 0,13

7 Перевозка автомобильным транспортом из М до В 12000 1,0 0,06

8 Перевозка ж/д из СП до В (свх) 55000 3,0_ 0,17

9 Перевозка автомобильным транспортом из СП до В 29000 3,0 0,10

10 Перевозка ж/д из СП до М 9000 2,0 0,10

11 Перевозка автомобильным транспортом из СП до М 25000 1,0 0,07

12 Таможенная очистка груза 26000 1,5 0

13 Доставка груза по В от свх до места назначения 4000 0,5 0,001

Анализ результатов расчета показывает, что наиболее предпочтительным маршрутом доставки является: по критерию «время»: перевозка автомобильным транспортом из Гамбурга до Москвы, а затем железной дорогой до Воронежа (маршрут № 6); по критерию «стоимость»: перевозка железной дорогой из Гамбурга до Воронежа (маршрут № 2); по критерию «удельные потери»: перевозка груза по маршруту № 6, как по критерию «время».

В случае, если все параметры имеют одинаковое значение для организации перевозки, то необходимо воспользоваться критериями принятия решений в условиях неопределенности. Результаты расчетов по всем критериям приведены в таблице 3. Анализ полученных результатов показывает, что маршрут № 3 является наиболее предпочтительным.

Таблица 2

Результаты расчета параметров для различных схем доставки груза

№ маршрута Виды транспорта Работы Время Т, ДН. Стоимость С, руб. Уд. потери

2 (Г - В) ж/д + авто 1,2,12,13 "17 82000 0,180

3 (ч/з СПб) Море + авто 1,5,9,12 14,5 115000 0,190

4 (ч/з СПб) Море + ж/д + авто 1,5,8,12,13 15 145000 0,261

5 (ч/з М) ж/д + авто 1,3,7,12 15,5 87000 0,220

6 (ч/з М) Авто + ж/д + авто 1,4,6,12,13 10 201000 0,250

7 (ч/з СПб и М) Море + ж/д + аэто 1,5,10,7,12 14,5 107000 0,250

8 (ч/з СПб и М) Море + авто + ж/д + авто 1,5,11,6,12,13 15 158000 0,291

Таблица 3

Выбор схемы перевозки груза по критериям принятия решения

Маршрут Критерий Лапласа Критерий Вальда Критерий Сэвиджа Критерий Гурвица

2 1,2321 1,700 0,70 1,350

3 1,3204 1,450 0,450 1,253

4 1,5711 1,768 0,768 1,609

5 1,2764 1,550 0,55 1,306

6 1,6117 2,451 1,451 1,726

7 1,3800 1,450 0,450 1,378

8 1,6797 1,927 0,927 1,714

Мш 1,2321 1,450 0,450 1,253

При решении задачи управления процессом ММП для стохастического случая разработан следующий алгоритм:

1. Ввод исходных данных по грузу, начальным, конечным точкам, срокам.

2. Подбор возможных маршрутов по связям между населенными пунктами.

3. Отбор пт видов транспорта между двумя узлами с учетом ограничений на груз (появляется пт кратных дуг между узлами).

4. Разбиение этапа перевозки конкретным видом транспорта на несколько этапов с учетом дополнительных операций (погрузка, хранение, разгрузка и т.п.), что увеличивает количество узлов и дуг.

5. Выбор вариантов исполнителей на каждом этапе «и с вариантами технических средств итс с учетом ограничений по грузу (вместо одной дуги получаем пи ■ пк дуг на графе). Если ограничения по грузу не соответствуют ни одному исполнителю и техническим средствам, то данный маршрут отбраковывается.

6. Расчет на основе накопленной статистики статистических характеристик критериев для каждой дуги (если необходимо, т.е. при отсутствии готовых значений).

7. Преобразование мультиорграфа в граф, не содержащий кратных дуг.

8. Отбор возможных вариантов прохода из начального узла в конечный.

9. Расчет значений статистических характеристик критериев для каждого варианта. Расчет временного критерия качества и критерия сохранности груза. Расчет обобщенного критерия качества.

10. Выбор наилучшего варианта.

11. Согласование варианта с заказчиком.

12. Рассылка заявок исполнителям.

Таблица 4

Расчет качества ММП

Маршрут Стоимость Надежность по времени Надежность по состоянию груза ^ Обобщенный критерий качества

2 82000 0,6600 0,7459 8,5728

3 115000 0,3992 0,5199 3,9961

4 145000 0,4752 0 1,6387

5 87000 0,5820 0,9927 9,0502

6 201000 0,0692 0 0,1722

7 107000 0,2992 0,2914 2,7597

8 158000 0,4752 0,0009 1,5067

Результаты решения стохастической задачи по исходным данным детерминированной задачи приведены в таблице 4 (при заданном интервале времени перевозки груза 15+2 дня и значении потерь, не превышающем 0,2%). Таким образом, наиболее надежным с точки зрения перевозки груза «точно в срок» является маршрут № 2. Маршрут № 5 является наиболее предпочтительным по критерию сохранности груза и по обобщенному критерию качества.

Для имитационного моделирования и решения задачи оптимального управления процессом ММП использовался следующий алгоритм:

I.-8. Аналогично алгоритму решения стохастической задачи.

9. Проведение испытаний. Для конкретного испытания получить значения критериев для каждого этапа с учетом закона распределения случайных величин и возможного расписания, рассчитать значения критериев для всего пути.

10. Получение статистических характеристик для каждого маршрута (пути) по результатам проведенных испытаний.

II. Расчет временного критерия качества и критерия сохранности груза.

12. Выбор наилучшего варианта.

13. Согласование варианта с заказчиком.

14. Рассылка заявок исполнителям.

В качестве примера имитационного моделирования рассмотрена ММП контейнеров по маршруту Гамбург-Воронеж № 5. Исходные данные представлены в табл. 1, 2, 3. После того, как определены законы и параметры распределения случайных величин времени выполнения перевозки и потерь груза в процессе ММП, произведено моделирование случайных величин и построены функции распределения времени логистического цикла (рис. 1) и

потерь груза в процессе перевозки (рис. 2). По функции распределения времени находим, что качество перевозки контейнера из Гамбурга в Воронеж за 15 дней равно 0,78. Функция распределения потерь показывает, что качество перевозки с заданным значением потерь груза 0,2% составляет 0,46. В случае введения в исходные данные задачи расписания движения поездов, качество перевозки за 15 дней составит 0,72 (рис. 3).

При управлении ММП возможно изменение условий внешней среды и самого объекта управления, например: изменение погодных условий; поломки транспортных средств и оборудования; изменения в расписании движения транспорта; отказ исполнителя этапа от выполнения своих обязательств; заторы на дорогах; форс-мажорные обстоятельства (стихийные бедствия, войны, террористические акты и т.п.).

время, дн.

Рис. 1. Функция распределения времени логистического цикла

удельные потери,%

Рис. 2. Функция распределения потерь груза

9 11 13 15 17 19 21 23

время, дн.

Рис. 3. Функция распределения времени выполнения перевозки с учетом расписания движения железнодорожного транспорта

Алгоритм адаптивного управления ММП можно представить в виде:

1. Решается предварительная задача оптимального управления. ММП осуществляется по рассчитанному оптимальному маршруту.

2. По ходу выполнения перевозки производится мониторинг значений критериев оптимальности (стоимость, общее время перевозки, состояние груза), а также внешних условий на последующих этапах ММП.

3. Если происходит сбой при выполнении какого либо этапа, то:

а) производится анализ причин сбоя;

б) прогнозируются сроки (стоимость) устранения причин сбоя и возможное изменение состояния груза;

в) производится расчет критериев для данного и последующих этапов с учетом прогноза;

г) решается задача оптимального управления с учетом текущих начальных условий нахождения груза; при этом к полученным значениям критериев прибавляются уже накопленные значения, а также значения, связанные с необходимостью отмены маршрута; получаем новый оптимальный маршрут;

д) если прогнозные значения критериев лучше новых рассчитанных, то продолжение ММП осуществляется по текущему маршруту после устранения причин сбоя, иначе - по новому маршруту.

Предлагается использовать следующий метод выбора вида решаемой задачи оптимального управления процессом ММП. Если необходима высокая точность решения, то используется имитационная модель, средняя -стохастическая модель, если точность не критична - детерминированная. При наличии статистики по значениям критериев на каждом этапе маршрута, возможно использование стохастической либо имитационной модели, иначе -только детерминированная. Стохастическая модель используется на начальных этапах организации и осуществления ММП оператором при допущении о нормальности распределения случайных величин. Алгоритм выбора представлен на рис. 4. Выбор набора критериев зависит от характера

перевозимого груза и условий договора перевозки. Введение ограничений на используемые маршруты и исполнителей позволяет заранее ограничить число возможных решений и упростить задачу. Также имеет смысл вводить ограничения на значение каждого критерия и отбраковывать маршруты в ходе отбора возможных вариантов. Необходимо учитывать размер партии груза, который может быть таковым, что будет рационально разделить его на части в соответствии с грузоподъемностью и вместимостью транспортных средств. Далее проводится решение задачи с учетом перевозки груза отдельными частями. Если величина партии невелика, рекомендуется использование системы консолидации грузов.

Рис. 4. Алгоритм выбора вида решаемой задачи управления ММП

Четвертая глава содержит описание автоматизированной системы управления ММП (АСУ ММП). Для реализации данной системы предлагается структура, состоящая из следующих подсистем: подсистема ввода-вывода (предназначена для организации диалогового интерфейса пользователя с автоматизированной системой в процессе ввода исходных данных, коррекции значений параметров, а также вывода результатов, полученных в подсистеме

поиска оптимального решения), подсистема поиска оптимального решения (предназначена для решения задач оптимального управления ММП), подсистема мониторинга (предназначена для получения информации о местонахождении и состоянии перевозимого груза на текущий момент), подсистема взаимодействия с внешними информационными системами (обеспечивает обмен информацией с взаимосвязанными автоматизированными системами исполнителей этапов ММП и заказчиков), подсистема имитационного моделирования (предназначена для проведения имитационного моделирования процесса ММП для выбранного маршрута), информационная подсистема (предназначена для хранения, поиска и предоставления необходимых данных остальным подсистемам, участвующим в управлении перевозкой) (рис. 5).

Предложен современный состав оборудования АСУ ММП. Приведено описание реализованной подсистемы поиска оптимального решения.

! 1 Подсистема |. .. 1 ... . | Подсистема поиска |

1 мониторинга | " | Подсистема ввода- Г4 1 | { вывода , 1 1 оптимального решения |

1 Подсистема [ | взаимодействия с р'— 1 внешними НС 1 I ! ------------ [ Информационная 1 I__________; 1 Подсистема [ имитационного | 1 моделирования 1 1 |

1____________!

Рис. 5. Структурная схема АСУ ММП

Основные результаты работы

1. Процесс ММП рассмотрен как объект оптимального управления. Поставлены, математически сформулированы и решены задачи оптимального управления мультимодальными перевозками по стоимостным, временным критериям, критериям состояния груза, а также обобщенному критерию.

2. Построены детерминированная математическая модель ММП, учитывающая детерминированные характеристики груза и условия перевозки, стохастическая модель ММП, используемая при накоплении эмпирических данных, а также имитационная модель ММП.

3. Разработаны алгоритмы решения задачи оптимального управления процессом ММП для детерминированного, стохастического случая, при имитационном моделировании и для адаптивного управления.

4. Предложен метод выбора решаемой задачи оптимального управления в зависимости от условий заказа.

5. Разработана структура АСУ ММП.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Караваева Е.Д. Задача управления мультимодальной перевозкой. / Е.Д. Караваева, В.И. Караваев // Речной транспорт. XXI век, № 2-44, 2010. - с. 77-79 (Издание, предусмотренное «Перечнем изданий ВАК»).

2. Караваева Е.Д. Математическое моделирование процесса мультимодальной перевозки. / Е.Д. Караваева, В.И. Караваев // Вестник ИНЖЭКОНа. Технические науки, № 8 (43), 2010. - с. 97-100 (Издание, предусмотренное «Перечнем изданий ВАК»).

3. Караваева Е.Д. Алгоритмы автоматизированного управления технологическими процессами мультимодальных перевозок / Е.Д. Караваева, В.И. Караваев, А.П. Нырков, Н.Г. Багаева, С.С. Соколов // Журнал Университета водных коммуникаций, № 8, 2010. — с. (Издание, предусмотренное «Перечнем изданий ВАК»).

4. Караваева Е.Д. Анализ технологии мультимодальных перевозок. Сб. тр. I Международной научно-практической конференции «Проблемы и возможности современной науки». - Тамбов, 2009. - с. 8-10.

5. Караваева Е.Д. К вопросу управления мультимодальной перевозкой. Сб. тр. I Всероссийской научно-практической (заочной) конференции «Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий». - М.: Редакционно-издательский комплекс НИИРРР, 2009. - с.67-69.

6. Караваева Е.Д. Адаптивное управление мультимодальными перевозками. Сб. тр. XII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика «РИ-2010». - СПб: СПОИСУ, 2010.-с. 211-212

7. Караваева Е.Д. Имитационное моделирование процесса мультимодальных перевозок. Сб. тр. ХП Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика «РИ-2010». - СПб: СПОИСУ, 2010. - с. 210-211

Печатается в авторской редакции

Подписано в печать 14.12.10 Сдано в производство 14.12.10 Формат 60x84 1/16 Усл.-печ. л. 1,16. Уч.-изд.л. 1. _Тираж 70 экз._Заказ № 177_

Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций 198035, Санкт-Петербург, ул. Двиискан, 5/7

Отпечатано в типографии ФГОУ ВПО СИГУВК 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, 2

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. ОПИСАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Основные характеристики технологии мультимодальных перевозок.

1.2. Современное состояние автоматизированного управления мультимодальными перевозками.

1.3. Критерии качества транспортной услуги.

1.4. Анализ факторов, влияющих на качественные показатели.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК.

2.1. Детерминированная модель процесса мультимодальных перевозок.

2.2. Стохастическая модель процесса мультимодальных перевозок.

2.3. Имитационная модель процесса мультимодальных перевозок.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III. ПОИСК ОПТИМАЛЬНЫХ УПРАВЛЕНИЙ ПРОЦЕССОМ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК.

3.1. Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных'перевозок для детерминированного случая.

3.2. Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных перевозок для стохастического случая.

3.3. Решение задачи адаптивного управления процессом мультимодальных перевозок.

3.4. Имитационное моделирование процесса мультимодальных перевозок.

3.5. Метод выбора вида решаемой задачи.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА IV. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫМИ ПЕРЕВОЗКАМИ.

4.1. Выбор структуры системы управления мультимодальными перевозками.

4.2. Реализация подсистемы поиска оптимального решения АСУ ММП.

Выводы по четвертой главе.

Актуальность темы исследований. Формирование экономических связей между странами усиливает роль мультимодальных перевозок (ММП) на рынке логистических услуг. Современная ситуация характеризуется все возрастающей конкуренцией и повышением уровня требований клиентов при организации ММП.;

Операторы ММП должны обеспечивать бесперебойность, надежность, высокую скорость доставки в строго определенные условиями поставки сроки, без потерь и с минимальными издержками; тесную координацию и взаимодействие различных видов транспорта; подобрать вариант доставки груза, который отвечал бы всем условиям заказчика.

Удовлетворение. подобных требований вызывает необходимость постоянного развития способов выработки управленческих решений при управлении процессом организации ММП. В этих условиях конкурентным преимуществом транспортной компании является применение программно-технических решений, обеспечивающих планирование, оптимизацию и управление процессом перевозок.

Решением проблемы может служить создание специализированного эффективного инструмента оптимального управления ММП, предназначенного- для планирования и реализации экономически выгодных маршрутов при строгом соблюдении требований конечного потребителя к качеству и времени исполнения заказов. Данное исследование посвящено разработке математического и алгоритмического обеспечения системы автоматизированного управления ММП, \ которое позволит добиться существенного сокращения времени исполнения заказов, стоимости, значительно повысить качество перевозки.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности работы автоматизированных систем, осуществляющих оптимальное управление мультимодальными перевозками по временным, стоимостным критериям и критериям сохранности груза.

Для выполнения поставленной цели, в работе решаются следующие задачи:

1. формализация процесса мультимодальной перевозки как объекта управления;

2. анализ методов оценки и разработка числовых критериев качества управления мультимодальной перевозкой, учитывающих временные, стоимостные характеристики и сохранность груза;

3. построение математических моделей мультимодальных перевозок;

4. построение алгоритмов выбора эффективных маршрутов ММП;

5. разработка автоматизированной системы управления, реализующей оптимальное управление мультимодальными перевозками.

Объектом исследования являются технологические процессы мультимодальных перевозок и системы управления этими процессами.

Предметом исследования являются математические модели, алгоритмы и информационное обеспечение автоматизированного управления технологическими процессами мультимодальных перевозок.

Научная новизна и положения, выносимые на защиту. В диссертационной работе получены следующие новые результаты: предложен обобщенный критерий качества ММП, учитывающий вероятность выполнения доставки в срок, состояние перевозимого груза по завершении доставки, а также стоимость осуществления перевозки; поставлена, математически сформулирована и решена задача оптимального управления ММП по стоимостным, временным критериям, 1 критериям состояния груза, а также обобщенным критериям; построены детерминированная математическая модель ММП, учитывающая характеристики груза и условия перевозки в случае малого объема исходных данных; стохастическая модель ММП, учитывающая

------ 6 - случайный характер значений времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе ММП при накоплении исходных данных; имитационная модель ММП;

- разработана структурная схема АСУ ММП;

- разработаны алгоритмы решения детерминированной и стохастической задачи управления ММП; алгоритм адаптивного управления ММП по ходу её осуществления.

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

Практическая ценность работы заключается в создании алгоритмического обеспечения автоматизированных систем управления, позволяющих решать задачи эффективного управления ММП.

Результаты исследования внедрены в ООО «Воронеж-Фрахт», ЗАО «Ленпромстрой», отдельные положения диссертационной работы были использованы в учебном процессе кафедр «Математическое моделирование и эконометрия», «Транспортная логистика» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы были представлены и одобрены на отечественных и международных конференциях, в том числе:

- I Всероссийской научно-практической (заочной) конференции «Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий» (Москва, 2009г.);

- I Международной научно-практической конференции «Проблемы и возможности современной науки» (Тамбов, 2009);

- научном семинаре кафедры «Системный анализ и управление» Санкт-Петербургского государственного политехнического университета (Санкт-Петербург, 2010);

- XII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2010» (Санкт-Петербург, 2010);

- конференциях студентов и аспирантов факультета «Информационных технологий» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ в научных журналах и сборниках, из которых 3 статьи в периодических изданиях по списку ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и приложений. Общий объем работы составляет 163 страницах, в том числе 20 рисунков, 34 таблицы и список использованных источников из 100 наименований.

Выводы по четвертой главе

Предложена структура системы управления процессом мультимодальной перевозки с учетом временных, стоимостных критериев, критериев состояния груза, а также обобщенного критерия надежности перевозки. Определены основные функции, рекомендован современный состав технических средств для ее реализации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Процесс мультимодальной перевозки рассмотрен как объект оптимального управления. Сформулированы и решены задачи оптимального управления мультимодальными перевозками по стоимостным, временным критериям, критериям состояния груза, а также обобщенному критерию.

2. Построены детерминированная математическая модель мультимодальной перевозки, учитывающая характеристики груза и условия перевозки; стохастическая модель мультимодальной перевозки, учитывающая случайный характер значений времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе мультимодальной перевозки при накоплении исходных данных; имитационная модель мультимодальной перевозки, учитывающая случайный характер значений времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе мультимодальной перевозки, а также расписание работы участников мультимодальной перевозки.

3. Разработаны алгоритмы решения задачи оптимального управления процессом мультимодальной перевозки для детерминированного, стохастического случая, при имитационном моделировании и для адаптивного управления.

4. Предложен метод выбора решаемой задачи оптимального управления в зависимости от условий заказа.

5. Разработана структурная схема АСУ мультимодальными перевозками.

1. Абрамов Д. Проблемы повышения эффективности мультимодальных перевозок в современных условиях развития общества // Research and Technology step into the future. Latvia. - 2007, vol.2, no 3, секция 5 -Телематика и логистика

2. Авдеев А.Н. О критериях выбора транспортно-логистичесого оператора в цепях поставок // Развитие транспорта и логистики: проблемы, тенденции и технологии: сб. науч. тр./ Редкол.: B.C. Лукинский (отв. ред.) и др.. СПб.: СПбГИЭУ, 2007

3. Авдеев А.Н. Развитие рынка услуг 3PL операторов в России // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер.: Экономика, 2008. Вып. 1(20). - с. 252-254.

4. Авен О.И., Ловецкий С.Е., Моисеенко Т.Е. Оптимизация транспортных потоков.- М.: Наука, 1985. с. 63.

5. Александров А. Г. Оптимальные и адаптивные системы. Учебное пособие для вузов, Высшая школа, 1989. 263 с.

6. Александров А.Э., Ковалев И.А. Построение автоматизированного процесса управления обращением кольцевых маршрутов // Транспорт Урала. 2007. №1(12). - с. 41-47.

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

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

9. Ахо А. Структуры данных и алгоритмы.: Пер. с англ.: Уч. пос / А. Ахо, Джон Э. Хопкрофт, Д. Ульман. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.-384 с.

10. Ахо А., Построение и анализ вычислительных алгоритмов.: Пер. с англ. / А. Ахо, Хопкрофт Дж., Ульман Дж. М.: Мир, 1979. - 536 с.

11. Бакаев A.A. и др. Динамическая информационная модель150перевозочного процесса на водном транспорте. Киев: ИК АН УССР, 1984. -22 с.

12. Баурсокс Дональд Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок / Д.Д. Баурсокс, Д.Д. Клосс . М.: Олимп-Бизнес, 2001. - 640 с.

13. Бенсон Д., Уайхед Дж. Транспорт и доставка грузов / Пер. с англ. М.: Транспорт, 1990. 279 с.

14. Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок. М.: изд-во "Альфа-Пресс", 2008. - 192 с.

15. Варжапетян А.Г. Имитационное моделирование на GPSS/H. М.: Вузовская книга, 2006.

16. 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. 176.

17. Виейра Р. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005. Базовый курс M.: "Диалектика", 2007. 832 с.

18. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных.- М.:Мир 2001.- 352 с.

19. Ворожейкина Т.М. Логистика в АПК. / Т.М. Ворожейкина, В.Д. Игнатов. М.:КолосС, 2005. - 184 с.

20. Габец А.П. "1С: Предприятие 8.1". Простые примеры разработки. / А.П. Габец, Д.И.Гончаров. СПб: Питер. 2008. - 357 с.

21. Габец А.П. Профессиональная разработка в системе "1С: Предприятие 8" / А.П. Габец, Д.И. Гончаров, Д.В. Козырев, Д.С. Кухлевский, М.Г. Радченко. СПб: Питер, 2007. - 1124 с.

22. Гаврюшков Е.Н. Институт мультимодальных перевозок как один из инструментов повышения экономической эффективности транспортного комплекса РФ / Е.Н. Гаврюшков, А.В. Степанец // Вестник МГУ им. адм. Г.И. Невельского .- Владивосток, 2006, выпуск 6.

23. Гаврюшков Е.Н. Обоснование выбора варианта при организации мультимодальных перевозок груза / Е.Н. Гаврюшков, А.В. Степанец // "Транспортное дело России", Владивосток, 2006, спец. выпуск № 4.

24. Гаджинский A.M. Логистика: учебник .- М.: изд-во "Дашков и К", 2009. 484 с.

25. Гаджинский A.M. Логистика: учебник для высших и средних учебных заведений. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: ИВЦ "Маркетинг", 2000. - 375 с.

26. Гайдаенко A.A. Логистика / A.A. Гайдаенко, О.В. Гайдаенко. М.: КНОРУС, 2008. - 272 с.

27. Гвоздева В. А. Основы построения автоматизированных информационных систем: учебник. / В.А. Гвоздева, И.Ю. Лаврентьева. -М.: ИД "Форум", 2009. 320 с.

28. 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.

29. Джежер Е.В. Транспортные характеристики грузов / Е.В. Джежер, Р.П.I

30. Ярмолович. Одесса: изд-во "Феникс", 2007. - 472 с.

31. Елизаров В.А., Левин М.Е., Сахаров В.П. Автоматизированные системы управления на автомобильном транспорте.- М.: Транспорт, 1983. 248 е.

32. Ефремов A.B. 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.

33. Завьялова Я.Д. Конкурентоспособность фирм на рынке грузоперевозок // Всероссийская научно-практическая конференция "Прогнозирование экономической конъюнктуры в системах маркетинга". Сборник материалов. Часть 1. Ульяновск: Изд-во УлГУ, 1998.

34. Истомин Е.П. Методы теории вероятности и математической статистики в моделировании транспортных процессов. / Е.П. Истомин, Т.П. Кныш, А.П. Нырков, А.Р. Шкадова. СПб, СПГУВК, 1999.

35. Караваева Е.Д. Анализ технологии мультимодальных перевозок. G6. тр. I Международной научно-практической конференции "Проблемы и возможности современной науки". Тамбов, 2009. - с. 8-10.

36. Караваева Е.Д. Задача управления мультимодальной перевозкой. / Е.Д. Караваева, ,В.И; Караваев // Речной транспорт. XXI век, № 2-44, 2010. -с. 77-79. ' •

37. Кафтанюк Ю.А. Вычислительная техника,, на автомобильном транспорте.-M.: Транспорт,1985. 78 е. :

38. Кацман Ф.М. Нормативно-правовые проблемы функционирования российских участков международных транспортных коридоров / Ф.М. Кацман, Е.А. Королева. СПб: изд-во ГМА, 1998. - 74 с.

39. Кирсанов M. Н. Графы в Maple. M.: Физматлит, 2007. 168 с.

40. Кормен Т. Алгоритмы: построение и анализ. / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест. М.: МЦНМО, 2001. 960 с.

41. Кормен Т. М. Алгоритмы: построение и анализ. Часть VT. Алгоритмы для работы с графами // = INTRODUCTION ТО ALGORITHMS. 2-е изд. - М.: "Вильяме", 2006. - 1296 с.

42. Кристофидес II. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. 433 с.

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

44. Ларин А.А. Достижения в области развития морских портов и технологии перегрузочных работ. В кн.: Водный транспорт (Итоги науки й техники) Mi, ВИНИТИ, 1986, Т.Н. с.52-107

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

46. Лимонов Э.Л. Внешнеторговые операции морского транспорта ж мультимодальные перевозки. СПб.: Выбор, 2006. - 600 с.

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

48. Логистика на водном трнаспорте / Под общ. ред. проф. В.В. Винникова- Одесса: Феникс, 2004. 412 с.

49. Логистика: управление в грузовых транспортно-логистическигг^г системах / Под ред. д-ра техн. наук, проф. Л.Б.Миротина. М.: ЮристтБ», 2002. - 414 с.

50. Лоу A.M. Имитационное моделирование / A.M. Лоу, В.Д. Кельтон.1. СПб: Питер, 2004.

51. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.: Мир* 1981.- 324 с

52. Меньков А.В. Теоретические основы автоматизированного управлен!иг^=£=51 / A.B. Меньков, В.А. Острейковскмй . М.: изд-во Оникс, 2005. - 640 с

53. Милославская C.B. Мультимодальные и интермодальные перевозки: У C.B. Милославская, К.И. Плужников. М.:РосКонсульт, 2001. - 368 с.

54. Модели и методы теории логистики / Под ред. B.C. Лукинского. CTI€z>1. Питер, 2008 448 с.

55. Модели и методы теории логистики: учебное пособие / Под ред. В.СЩП, Лукинского. СПб: Питер, 2008 - с. 448

56. Н.В. Антонов. Адаптивное управление в технических системах. —

57. Высшая школа, 2001. 244 с.

58. Нейлор Т; Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

59. Неруш Ю.М. Логистика в схемах и таблицах: учебное пособие. М.: Проспект, 2008. - Î92 с.

60. Неруш Ю.М. Логистика: учебник. М.: Проспект, 2008. - 520 с.

61. Никифоров В.В. Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок. М.: ГроссМедиа, 2008. - 192 с.

62. Никифоров B.C. Мультимодальная перевозка и транспортная логистика.- Новосибирск: НГАВТ, 1999. 103 с.

63. Николайчук В.Е. Транспортно-складская логистика: учебное пособие. -М.: изд-во "Дашков и К", 2007. 452 с.

64. Нуралиев С. "Средства производства" экономических программ. // Мир ПК, 07. 2000. с. 23-29.

65. Нырков A.A. Имитационное моделирование транспортных процессов. / A.A. Нырков, А.П. Нырков. СПб, СПГУВК, 2010. - 112 с.

66. Нырков А.П. Информационное обеспечение моделей завоза-вывоза контейнеров; Сб. науч. тр. Методы прикладной математики в транспортных системах. СПб.: СПГУВК, 1997. с. 196 198.

67. Нырков А.П; Модели управления завозом-вывозом контейнеров. Сб. науч. тр. Методы прикладной математики в транспортных системах. СПб!: СПГУВК, 1997. с. 198 200. i

68. Олещенко Е.М. Основы грузоведения. / Е.М. Олещенко, А.Э. Горев. -М.: "Академия", 2005. 284 с.

69. Ope О. Теория графов. М.: Наука, 1968. 336 с.

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

71. Панов С;А; Модели маршрутизации на автомобильном транспорте.- М.: Транспорт, 1974. 151 с.

72. Партыка Т.Л. Математические методы: учебник / Т.Л. Партыка, И.И.73