автореферат диссертации по транспорту, 05.22.01, диссертация на тему:Оптимальное планирование доставки грузов в транспортно-логистических системах

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. МЕТОДЫ И ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАВОЗА И ВЫВОЗА ГРУЗОВ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

1.1. Организация и технология завоза и вывоза грузов на грузовые терминалы аэропортов при доставке грузов по схемам «от двери до двери».

1.2. Планирование перевозок авиакомпании с вертолетным парком.

1.3. Организация завоза и вывоза грузов на терминал железнодорожной станции.

1.4. Организация поставок в логистических системах основанных на дистрибуционных центрах.

1.5. Постановка задачи оперативного планирования завоза/вывоза грузов, ее математическая формулировка.

1.6. Аналитический обзор задач оптимизации и методов их решения.

Выводы.

Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ, АЛГОРИТМОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ

ПРОГРАММ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАДАЧИ ЗАВОЗА/ВЫВОЗА ГРУЗОВ.

2.1. Алгоритм планирования перевозок основанный на методе динамического программирования.

2.2. Метод оптимального планирования с использованием L— кратчайших маршрутов.

2.3. Разработка программы в объектно ориентированной среде Delphi.

2.4. Исследование характеристик работы алгоритма методом численного моделирования.

Выводы.

Глава 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕВОЗОК.,.

3.1. Влияние параметров близости маршрутов на поиск оптимального решения.

3.2. Возможность коррекции найденного плана перевозок. Ручная коррекция плана перевозок.

3.3. Разработка алгоритма полуавтоматической коррекции найденного плана перевозок.

3.4. Разработка алгоритма автоматической коррекции найденного плана перевозок.

3.5. Оптимальное планирование доставки грузов как многоэтапный процесс. Программный комплекс планирования перевозок.

Выводы.

Глава 4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДОСТАВКИ ГРУЗОВ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

4.1. Планирование завоза и вывоза груза в аэропорт.

4.2. Планирование перевозок для авиакомпании с вертолетным парком.

Актуальность темы. В последнее время на рынке перевозок в Российской Федерации сложилась следующая ситуация. В результате экономического кризиса в августе 1998 года объемы перевозок упали на тех видах транспорта, которые считаются основными для внутренних перевозок (воздушный, автомобильный и железнодорожный) и для международных перевозок (воздушный, автомобильный, железнодорожный и морской). В условиях неопределенности и напряжения, особенно в первые дни кризиса большинство российских предприятий отменили заказы и разорвали торговые сделки, а зарубежные компании остановили свои грузы, транспортируемые в Россию. Это привело к ощутимым финансовым потерям не только у российских транспортных предприятий, но и у тесно связанных с ними финских, прибалтийских и прочих зарубежных фирмах работавших на российском направлении.

Из-за отсутствия загрузки на рынке транспортных услуг возникла жесточайшая конкуренция. Значительно смягчились критерии принятия перевозчиком заявки на перевозку (особенности маршрута, параметры груза и т.п.). Подавляющее большинство компаний на время отложили мероприятия по обновлению собственного транспортного парка, стремясь решать поставленные задачи имеющимися в наличии средствами. Остро сказывался избыток транспортных средств (нерациональный объем транспортного парка). Наиболее острыми проблемами являлись снижение себестоимости перевозок, рациональное использование транспортных средств (в целях их окупаемости).

В течение 1999 года обстановка в сфере перевозок постепенно нормализовалась, тем не менее стало возможным обозначить несколько особенностей. Произошло разделение клиентов по видам транспорта, что привело к более четкому выделению грузопотоков. Небольшой экономический рост соответственно привел к росту перевозок. Тем не менее, большинство компаний заинтересованы в укрупнении грузопотоков, перевозимых конкретными видами транспорта при посреднической деятельности этих компаний. В целях упрочнения своего положения фирмы, работающие на различных видах транспорта, комбинируются (кооперируются)друг с другом для выполнения интермодальных перевозок. В этих условиях аналогами зарубежных логистических центров становятся места сосредоточения грузов: терминалы аэропортов, морских и речных портов, грузовые дворы и склады железнодорожных станций. В данных пунктах имеется возможности не просто пропускать большие партии грузов, но и комбинировать их, оптимизируя, таким образом, грузопоток. Появилась потребность в новых методах обработки грузов и планирования перевозок. Перспективы развития экономики непосредственно связаны с повышением эффективности управления транспортными процессами в частности перевозками грузов.

Субъектами рынка транспортных услуг, обеспечивающими формирование грузовой базы воздушного транспорта являются авиакомпании их агенты и экспедиторские компании, специализирующиеся на воздушных перевозках. Эти компании часто владеют собственными терминалами или арендуют терминалы аэропорта и обеспечивают на них накапливание и консолидацию отправок. Агенты и экспедиторы обеспечивают не только передачу грузов в грузовые службы аэропортов, но и организуют прием грузов со склада отправителей с доставкой в аэропорт, планирование и организацию вывоза грузов с терминалов аэропортов «до двери» получателей.

В развитие этих функций некоторые экспедиторы становятся договорными перевозчиками, выдавая от своего имени сквозной транспортный документ на перевозку от отправителя до аэропорта назначения или «от двери до двери».

Авиакомпании, традиционно занимающиеся воздушными перевозками между аэропортами, в условиях обострившейся конкуренции расширяют свои функции и переходят на организацию доставки «от двери до двери». Эти компании через свои филиалы организуют завоза и вывоз грузов на терминалы аэропортов.

Активную позицию в этих вопросах занимают грузовые службы аэропортов (СОПГП) не только поощряющие развитие таких перевозок, но и самостоятельно организующие завоз и вывоз грузов по договорам для всех субъектов рынка воздушных перевозок. Ключевое положение грузовых служб аэропортов в обработке грузов на терминале и при перемещении их между терминалом и бортом ВС, а также совместная работа СОПГП с авиакомпаниями при организации воздушных перевозок, позволяют организовывать перевозки по принципу «точно в срок», включая доставку грузов в аэропорт и саму воздушную перевозку в состав логистической системы поставок, в качестве технологического звена.

Перевозки подобного рода являются наиболее перспективными в настоящий момент, поскольку позволяют гибко связать процесс производства с процессом реализации товара с минимальными транспортными затратами на всех этапах логистической цепи. В развитии этого направления заинтересованы крупные торгово-промышленные компании, стремящиеся встроить транспортные процессы в сферу своей деятельности, в качестве равнозначной составляющей.

Важную роль в организации перевозок играет процесс планирования, учитывающий расположение грузовой клиентуры, размеры грузовых партий, характеристики парка транспортных средств. Для транспортно-логистических систем при поставках «от двери до двери» вопросы организации централизованного завоза и вывоза грузов на терминалы являются важными на любом виде транспорта, а также при смешанных перевозках. Оптимальное планирование облегчает управление перевозками, и сводит к минимуму возможные корректировки в ходе выполнения плана. Наличие и величина положительного результата определяется эффективностью использования парка ТС с учетом условий перевозки. Возможность использования ТС различных по техническим и экономическим характеристикам предполагает большое количество планов перевозки для одного набора заявок и даже приблизительная оценка диспетчером перевозок каждого из них с целью выбора оптимального является трудоемким процессом. С ростом грузопотока увеличивается время планирования и понижаются качественные характеристики плана перевозок.

Повысить качество планирования можно, используя современные ЭВМ программное обеспечение, использующее аппарат математического моделирования систем и процессов. Условия оперативной деятельности транспортных и логистических компаний требуют программного продукта позволяющего, используя стандартный набор исходных данных, составить оптимальный план перевозок с учетом особенностей комплекта заявок и имеющегося в наличии или предполагаемого парка ТС. Результаты работы программы должны представлять диспетчеру транспортной компании четкую картину планируемой оперативной обстановки, позволять принимать управляющие решения (заказ ТС, распределение заданий водителям, определение порядка загрузки ТС, выделение ресурсов ГСМ), обеспечивать производственный процесс необходимыми документами (путевые листы, план погрузо-разгрузочных работ). Таким образом, необходимо автоматизировать процесс принятия решений при организации перевозок, сведя роль диспетчера к минимуму. Алгоритмы, реализующие процесс поиска оптимального плана перевозок должны разрабатываться на базе математической модели описывающей характерные особенности реальных транспортных систем содержащих в себе подобные процессы.

Спрос на новые методы оптимального планирования и специальное программное обеспечение сформирован большим количеством самостоятельно действующих на рынке транспортно-логистических компаний и экспедиторских фирм. С учетом стремления Российской Федерации интегрироваться в мировую транспортную систему, разработка и внедрение этих методов должны строиться на базе новейших информационных технологий. Это обуславливает стремление предприятий, работающих в сфере транспорта, к автоматизации и компьютеризации процессов управления и планирования. Более того, можно сделать вывод, что даже при стабилизации экономических процессов в стране, актуальность этих задач снизится не намного, поскольку в условиях нарастающего развития производства объем перевозок будет также расти, а достаточно стремительный рост перевозок вызывает те же проблемы, что и стремительное падение. Поэтому постоянное обновление методов оптимизации и разработка новых алгоритмических и программных средств является одной из основных задач.

Методы оптимизации процессов, предназначенные и для решения транспортно-ориентированных задач, разрабатывались в математике с середины 20-го века. Математическим моделям транспортных систем, постановкам таких задач и методам их решения посвящены работы А.С.Беленького, А.Э.Горева, П.А.Кравченко, Г.А.Крыжановского, Е.А.Куклева, И.И.Меламеда, Ю.И.Палагина, Б.Н.Пшеничного, С.М.Резера, М.И.Рубинштейна, С.И.Сергеева, И.Х.Сигала, А.С.Шалыгина, В.В.Шашкина, Y.Dumas, M.M.Solomon, L.D.Bodin и других. К настоящему времени исследованы основные задачи транспортной оптимизации, отражающие способы организации перевозок при концентрации или разделении грузопотоков. Разработано множество алгоритмов, основанных на методах математического программирования и позволяющих получать оптимальные или близкие к ним решения для отдельных постановок. Очень часто весьма перспективные методы, позволяющие решать задачи с высокой степенью сложности и большим количеством ограничений, не могли быть реализованы на практике из-за сложности практической реализации. Первоначальное распространение получили лишь наиболее простые методы или частные случаи решения конкретных задач. С появлением и развитием электронно-вычислительной техники возможности использования различных методик расширились, хотя и в известных пределах, ограниченных уровнем технического развития.

Анализ работ по данным направлениям показал, что, несмотря на большое количество существующих работ близких по тематике, вопросы централизованного завоза и вывоза грузов с использованием парка из нескольких типов ТС, исследованы недостаточно. Описанные постановки задач, в большинстве не учитывают такого важного фактора как многотипность парка ТС или учитывают его не в полной мере. Известные методы поиска оптимальных решений, имеют определенные трудности при программной реализации. На рынке транспортных услуг отсутствуют программные пакеты, позволяющие осуществлять планирование завоза и вывоза грузов на терминалы, качественно и оперативно.

В настоящий момент, когда уровень техники весьма высок, а возможности компьютеров настолько велики, что позволяют всерьез говорить о создании информационного общества, стало возможным реализация новых технологий транспортной работы на базе математических методов оптимизации, позволяющих создавать компьютерные программы, гибко реагирующие на условия внешней среды. Разработка алгоритма поиска оптимального решения для задачи завоза вывоза груза с использованием парка из нескольких типов ТС, позволяющего находить оптимальные или близкие к ним решения, легко программируемого и адаптируемого к планированию перевозок на различных видах транспорта является весьма актуальной.

Цель работы. Целью работы является разработка методов, алгоритмов и программных средств поиска оптимальных решений для задач завоза вывоза грузов на терминалы аэропортов, ж/д станций морских и речных портов с использованием парка из нескольких типов ТС, практическое применение которых позволит повысить качество планирования и управления перевозками в деятельности транспортно-экспедиторских фирм и логистических торгово-промышленных компаний.

Объект исследования. Объектом исследования является транспортно-логистическая система, включающая терминал аэропорта, осуществляющий концентрацию и распределение грузов в пределах определенного региона, диспетчера перевозок, ответственного за планирование и организацию перевозок, автоматизированное рабочее место диспетчера перевозок, грузовую клиентуру, расположенную в пределах региона, парк, включающий один или несколько типов ТС.

Методы исследования. Методической основой для исследования послужили работы отечественных из зарубежных ученых в области математического моделирования транспортных задач и методов математического программирования, а также работы в области управления транспортом нормативные документы, регламентирующие работу воздушного и автомобильного транспорта, а также личный опыт работы автора в автотранспортной компании. При экспериментальных исследованиях и разработке компьютерной программы использовались интегрированная среда программирования Turbo Pascal 7.0 и объектно-ориентированная среда программирования Delphi 5.0, операционные системы WINDOWS 95/98.

Для достижения цели был поставлен и решен ряд задач. Выполнен анализ задач оптимального планирования концентрации и распределения грузопотоков на современном рынке транспортных услуг и выделены характерные особенности таких задач, дана математическая формулировка задачи оптимизации отражающей эти особенности.

Проведен анализ задач математической оптимизации их сходства и различия с поставленной задачей. Дан обзор и анализ методов решения задач оптимизации, исследована возможность их применения к поставленной задаче, обоснована необходимость разработки программно-алгоритмических.средств.

Предложен новый метод и алгоритмы поиска оптимального решения - плана перевозок, представляющего собой схему объезда клиентов с назначением на рейсы ТС определенного типа с целью минимизации транспортных расходов.

На базе разработанных методов и алгоритмов автором создана компьютерная программа, определены характеристики работы программы для случаев с различным количеством клиентов и типов ТС, определены предельные значения исходных данных для эффективной работы программы при существующих технических характеристиках современных ЭВМ.

Разработаны методы и алгоритмы повышения эффективности работы программы на ЭВМ с ограничениями по техническим параметрам.

Выполнены исследования возможности применения программы для решения задач планирования завоза/вывоза грузов на терминалы на различных видах транспорта.

Практическая значимость. Практическая значимость работы заключается в разработке комплекса алгоритмических и программных средств позволяющих диспетчеру перевозок транспортно- логистической или экспедиторской компании, занимающейся организацией перевозок на воздушном и других видах транспорта:

- проанализировать с учетом текущей оперативной ситуации по распределению грузопотоков и располагаемому парку ТС различные варианты доставки грузов и принять наилучший к исполнению, с сохранением альтернативных планов на случай возможного изменения оперативной обстановки;

- автоматизировать процессы планирования, принятия управляющих решений, и необходимого документооборота при организации завоза и вывоза грузов на терминалы.

- определить приоритет использования ТС с различными характеристиками для выполнения определенного комплекта заявок;

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

- Международной научно-технической конференции - «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации» (Москва, 20-21 апреля 1999 года, МГТУГА);

- Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых -«Неделя науки - 99» (Санкт-Петербург, 10-17 мая, 1999 года, АГА);

- The International Seminar - "Vatry - Pulkovo airports, Logistics and Air Cargo Transportation of FoodStuffs" (Санкт-Петербург, апрель 2000 года, АГА);

- Научной конференции и Чтений, посвященных памяти И.И. Сикорского - «Дни науки в Академии Гражданской Авиации» (Санкт-Петербург, 29-30 мая 2000 года, АГА);

- Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной памяти И.И. Сикорского - «Неделя науки - 2001» (Санкт-Петербург, 14-19 мая 2001 года, АГА).

Результаты исследований и основные положения диссертационной работы опубликованы в восьми печатных работах [29,53,52,54,55,75,76,77].

На защиту выносится:

- метод решения задачи оптимального планирования завоза/вывоза грузов, основанный на предложенной новой модели оптимизации с использованием при построении плана перевозок многошагового процесса выбора направления движения исходя из заданных (и перебираемых в процессе) типов ТС, и выбора типа ТС из начального состояния и формированием по ходу решения L кратчайших маршрутов; и

- разработанные алгоритмы вычисления оптимального плана, включающие процедуры поиска шаговых целевых функций и семейства, упорядоченных L -кратчайших маршрутов на каждом шаге оптимизации, алгоритмы отбраковки «фрагментов» формируемых маршрутов, проверки на допустимость плана, поиска и сохранения улучшенных маршрутов;

- результаты исследования и разработанные алгоритмы улучшения сходимости предложенного метода оптимизации (введение параметров близости запоминаемых кратчайших маршрутов, а также режимы ручной, полуавтоматической, и автоматической коррекции) представляющие собой совокупность методов и приемов, обеспечивающих нахождение и принятие эффективного плана доставки грузов;

- алгоритмы автоматической и полуавтоматической коррекции найденного плана перевозок и результаты численного моделирования, обосновывающие эффективность их применения для повышения качества найденного плана перевозок;

- программный комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы, позволяющий на ЭВМ малой и средней мощности применять его на практике в оперативной деятельности транспортно-логистических компаний и экспедиторских фирм при организации доставки грузов на воздушном и других видах транспорта.

Полученные результаты позволяют говорить о возможности широкого практического применения результатов исследования.

Основные результаты работы заключены в следующем:

1. Проведен анализ основных задач планирования перевозок на различных видах транспорта, требующих централизованного подхода к завозу и вывозу грузов на терминалы, показавший актуальность темы исследования и позволивший объединить рассматриваемые задачи и исследовать в дальнейшем, как задачу с единой математической формулировкой отражающую основные особенности задач планирования на различных видах транспорта.

Данная в диссертации единая математическая постановка задачи планирования завоза вывоза грузов, отражает основные технологические особенности планирования перевозок.

2. Разработан метод решения задачи оптимального планирования завоза/вывоза грузов представляющий собой многошаговый процесс построения оптимального маршрута с улучшением значения целевой функции на каждом шаге и учетом развития выстраиваемых маршрутов на последующих шагах.

3. Предложен алгоритм построения оптимального маршрута, позволяющий находить оптимальные и близкие к ним маршруты. Новизна похода заключена в запоминании на каждом промежуточном шаге построения оптимального маршрута не только кратчайший ^-шаговый промежуточный маршрут, но и L допустимых промежуточных маршрутов наиболее близких к нему по качеству. За счет этого увеличивается множество проверяемых решений и как следствие повышается вероятность нахождения оптимального маршрута.

4. Разработана прикладная программа, позволяющая планировать завоз и вывоз грузов на терминалы аэропортов для различных исходных данных. Выполненные с ее помощью исследования показали эффективность применения алгоритма для случаев планирования перевозок с различным количеством клиентов. Численными методами моделирования показана высока эффективность работы программы при планировании перевозок с использованием однотипного парка ТС, а также парка из двух, трех и четырех типов ТС. Установлено влияние параметра L -количества дополнительно запоминаемых маршрутов на близость найденного решения к оптимальному, поскольку с увеличением его значения увеличивалось качество решения и нахождение оптимального плана перевозок обуславливалось заданием достаточно большого значения L, что подтверждено результатами примеров для малого и среднего количества пунктов доставки (до пятнадцати). Задание высоких значений L для примеров с большим количеством получателей увеличивало время планирования и иногда приводило к зависанию ЭВМ. Была установлена зависимость эффективности работы программы от исходных данных и технических характеристик ЭВМ.

5. Выполнены исследования по улучшению сходимости алгоритма оптимизации. Предложена методика расширения множества проверяемых решений по ходу поиска оптимального маршрута путем варьирования значениями контрольных величин в процедуре отсева дублирующих маршрутов. Предложенная методика не требует дополнительных ресурсов машинной памяти, хотя незначительно увеличивает время процесса планирования. Методом численного моделирования установлено повышение качества составляемых планов перевозок в среднем на 3% независимо от сложности задачи.

Качество решений, полученных для задач планирования с большим количеством получателей, очень высокое и часто достаточно внести несколько небольших изменений для получения оптимального маршрута. В ряде случаев, как показали исследования, для улучшения плана перевозок необходимо изменить структурный состав нескольких рейсов. С этой целью разработаны алгоритмы и программные процедуры ручной, полуавтоматической и автоматической коррекции найденного плана перевозок после основного процесса оптимизации.

6. Разработан режим автоматической коррекции, который отбирает рейсы для конечного плана перевозок, используя в качестве критерия оценки показатель использования ресурса грузоподъемности ТС. Рейсы со значением показателя ниже установленного еще раз подвергались процедуре оптимизации, представляя собой задачу планирования с меньшей размерностью показателей. Численными примерами показана возможность повышения качества найденных маршрутов.

7. Реализован режим полуавтоматической коррекции, позволяющий оператору принимать окончательно часть рейсов, удовлетворяющих поставленным критериям, отправляя остальные на повторную оптимизацию. Такой режим работы позволяет осуществлять более гибкое планирование, сохраняя вместе с тем высокую эффективность и оперативность процесса.

8. В виде отдельного режима программы выполнена процедура ручной прокладки маршрута оператором с возможностью последующего автоматического контрольного планирования.

9. Сформирован и отлажен прикладной программный комплекс, включающий в себя все предложенные и разработанные алгоритмы и процедуры, возможностью использования его в учебно-методических и производственных целях.

10. Представлены результаты работы программы по решению производственных задач планирования перевозок для различных транспортных предприятий и логистических компаний. Как показали исследования, разработанная программа позволяет эффективно решать все рассмотренные в начале работы задачи планирования перевозок и может быть использована в транспортно- логистических и экспедиторских компаниях при перевозках в различных технологических схемах на воздушном и других видах транспорта.

Полученные результаты позволяют:

- принять наилучший вариант плана перевозок к исполнению, сохранив несколько вариантов близких к наилучшему в качестве запасных на случай возможного изменения оперативной обстановки;

- произвести планирование вручную с последующей проверочной машинной оптимизацией и оценкой вариантов;

- выводить графическую и текстовую информацию о плане перевозок с последующей распечаткой схем маршрутов и транспортной документации для использования диспетчерами перевозок и операторами ТС;

- производить маркетинговые исследования, осуществляя планирование задач со статистическими показателями в качестве исходных данных для определения перспективных направлений эксплуатации ТС различных типов, с целью

193 формирования рационального состава парка ТС, наилучшим образом ориентированного на распределение грузопотоков региона обслуживаемого компанией.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных в диссертационной работе исследований была проведена разработка и обоснование новых методов решения задач доставки груза в транспортно-логистических системах, а также реализующих их алгоритмов и программных средств, позволяющих фирмам-потребителям качественно и в оперативном режиме осуществлять планирование и организацию перевозки грузов на воздушном и других видах транспорта.

1. Беленький А.С. Исследование операций в транспортных системах: идеи и схемы методов оптимизации планирования. - М.:Мир, 1992.

2. Беленький А.С. Математические модели оптимального планирования в транспортных системах // ВИНИТИ. Итоги науки и техники. 1988. - Вып. 7, Организация управления транспортом.

3. Беленький А.С. Методы оптимального планирования на транспорте. М.: Знание, 1988.

4. Беленький А.С. Совершенствование планирования в транспортных системах: Методология и опыт применения экономико-математических моделей и методов оптимального планирования. М.: Знание, 1988.

5. Беленький А.С., Долин А.В., Ткач С.Д., Об одной задаче выбора оптимальной структуры контейнерной линии морского транспорта / Дискретная оптимизация и компьютеры: Всесоюзная конференция. Тезисы докладов. ЦЭМИ АН СССР -М„ 1987. -С. 23-24.

6. Беленький А.С., Ильенкова Н.Д., Левнер Е.В., Резер С.М., Тимковский В.Г., Цуркан В.М. Применение методов теории расписаний при оптимизации загрузки контейнеров. / Динамика неоднородных систем. Материалы семинара. ВНИИСИ М., 1983. - С. 71-77.

7. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965.

8. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука, 1969.

9. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование базы данных информационной системы. М.: Финансы и статистика, 1989.- 351 с.

10. Ю.Бородич Ю.С., Вальвачев А.Н., Кузьмич. А.И. Паскаль для персональных компьютеров: Справочное пособие. Минск: Выш. школа: БФ ГИТМП "Ника". 1991.365 с.

11. П.Бровкова Н.Г. Оперативное управление перевозками овощей с помощью ЭВМ/ Автомобильные перевозки: Управление и организация. Алма-Ата, 1985. - С. 44-48.

12. Брябрин В.М. Программное обеспечение персональных ЭВМ. 3-е изд., -М.: Наука, 1990,-272с.

13. Бурков В.Н., Рубинштейн М.И Алгоритмы решения задач перевозки грузов// ВИНИТИ. Итоги науки и техники. 1984. - Вып.4, Организация работы транспорта. - С. 3-55.

14. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. 1,2,3, М.: Мир, 1973.

15. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. 1980.

16. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов.радио, 1972,- 552 с.

17. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. -М.: Наука, 1988.

18. Второе дыхание «Ми-2». //«Вертолет» информационный технический журнал // «ИЦ Омега», 1999. - №1. - С. 22-25.

19. Гуляницкий Л.Ф., Сергиенко И.В. О пакете прикладных программ ВЕКТОР-2 для решения задач комбинаторной оптимизации. // Пакеты прикладных программ. М.: Наука, 1984. - С. 59-65.

20. Гуляницкий Л.Ф., Сергиенко И.В., Ходзинский А.Н. Диалоговый пакет программ ВЕКТОР-2. Киев: Препринт.-81-63, 1981.

21. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и трудно решаемые задачи М.: Мир, 1982.

22. Комарницкая О.И. Транспортные задачи. Целочисленное и параметрическое программирование: Текст лекций. Л. Экономика и управление в машиностроении, 1988.

23. Коротаева Л.Н., Назаров Э.М., Ченцов А.Г. Об одной задаче о назначениях // Журнал вычислительной математики и математической физики. М., 1993. - Т. 33. -№4. - С. 483-494.

24. Коротаева JI.H., Трухин М.П., Ченцов А.Г. К вопросу о маршрутизации соединений//АиТ. М., 1997, - №12. - С. 175-192.

25. Коротаева Л.Н., Ченцов А.Г. Об одном обобщении задачи коммивояжера «на узкие места» // Журнал вычислительной математики и математической физики. -М., 1995. Т. 35. - №7. - С. 1067-1076.

26. Кортева Т.В., Эйдинев P.M. Метод оперативного планирования перевозок мелкопартионных грузов // Экономика и организация машинной информации. -Свердловск, 1984. С. 86-95.

27. Кругличук Д.В., Палагин Ю.И, Тарамыко А.Е. Оптимальное планирование автомобильных перевозок // Международная научно-техническая конференция «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации». Тезисы докладов. М., 1999.

28. Крушинин Н. Нота «Ми» в музыке степи. //«Вертолет» информационный технический журнал // «ИЦ Омега», 1999. - №1. - С. 25.

29. Крыжановский Г.А., Шашкин В.В. Управление транспортными системами. В 3 ч.: ч. I. СПб., 1998.

30. Крыжановский Г.А., Шашкин В.В. Управление транспортными системами. В 3 ч.: ч. II. СПб., 1999.

31. Крыжановский Г.А., Шашкин В.В. Управление транспортными системами. В 3 ч.: ч. III, СПб., 2001.

32. Куклев Е.А. Методы математического моделирования. СПб.: Академия ГА, 1998.

33. Литл Дж., Мурти К., Суини Д., Кэрел К. Алгоритм для решения задачи о коммивояжере // Экономика и математические методы. 1965.- Т. 1.- вып. 1.

34. Ловецкий С.Е., Меламед И.П., Плотинский Ю.М. Модели и методы решения задач маршрутизации на транспортной сети // ВИНИТИ. Итоги науки и техники. М., 1982. - Вып. 3, Организация управления транспортом.

35. Лусцак X., Хорнунг Ф. Промышленная логистика.- С.-Пб.: Политехника, 1994.- 163 с.

36. Макаров Э.С. Введение в теорию транспортных процессов: Учебное пособие. Тула, 1991.

37. Меламед И.И., Сергеев С.И„ Сигал И.Х., Задача коммивояжера: Вопросы теории // АиТ. 1989. - №9.

38. Меламед И.И., Сергеев С.И„ Сигал И.Х., Задача коммивояжера: Приближенные алгоритмы // АиТ. 1989. -№11.

39. Меламед И.И., Сергеев С.И„ Сигал И.Х., Задача коммивояжера: Точные методы// АиТ. 1989. - №10.

40. Меламед И.И., Сигал И.Х. Теория и алгоритмы решения многокритериальных задач комбинаторной оптимизации. М.: ВЦ РАН, 1996.

41. Методика решения задач нелинейного и дискретного программирования. Сборник научных трудов. Киев, 1991.

42. Методы математического программирования и программное обеспечение. Тезисы докладов научной конференции. Новосибирск, 1989.

43. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.

44. Мочалов А.И. Информационные технологии на транспорте. Ч. 1. Проектирование баз данных: Учебное пособие. С.-Пб.: Академия ГА, 1997.- 127 с.

45. Назаренко В.М., Назаренко К.С. Транспортное обеспечение внешнеэкономической деятельности. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000.

46. Наумов А.Н., Вендров A.M. Системы управления базами данных и знаний: Справочное издание.

47. Никитенков B.JI. Задачи линейного программирования и методы их решения: Учебное пособие и практикум. Сыктывкар, 1999.

48. Нормы расхода топлив и смазочных материалов на автомобильном транспорте: руководящий документ Р 3112194-0366-97, М.: Министерство транспорта РФ, Департамент автомобильного транспорта, ГосНИИАТ, 1997.

49. Палагин Ю.И. Моделирование случайных величин. СПб.: Академия ГА,1994.

50. Палагин Ю.И., Семенюта А.А., Тарамыко А.Е. Оптимизация транспортных процессов в логистических системах: Учебное пособие. СПб.: Академия ГА, 2001.

51. Палагин Ю.И., Тарамыко А.Е. Оптимальное планирование перевозок для авиакомпании с вертолетным парком // Аннотированные материалы научной конференции и Чтений, посвященных памяти И.И. Сикорского. СПб., 2000.

52. Палагин Ю.И., Тарамыко А.Е. Оптимальное планирование перевозок с использованием нескольких кратчайших маршрутов // Проблемы транспорта. СПб., 2000. - №4.-С. 63-73.

53. Палагин Ю.И., Тарамыко А.Е. Оптимизация планирования доставки грузов в логистических системах // ВИНИТИ. Транспорт: наука, техника, управление. М., 2001,-№4. -С. 2-11.

54. Петухов Г.И. Аэропорты и их эксплуатация. М.: Транспорт, 1980.

55. Плотинский Ю.М. Обобщенная задача развозки // АиТ. М., 1973. - № 6. -С. 100-104.

56. Плоткин Б.К. Основы логистики. Л.: Изд. ЛФЭИ, 1991.- 54 с.

57. Полак Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. М.: Мир,1974.

58. Правдин Н.В., Негрей В.Я., Подкопаев В.А. Взаимодействие различных видов транспорта. М.: Транспорт, 1989.

59. Пшеничный Б.Н. Методы решения экстремальных задач: Сборник научных трудов. Киев, 1995.

60. Пшеничный Б.Н. Теория и приложения методов оптимизации: Сборник научных трудов. Киев, 1998.

61. Пшеничный Б.Н., Данилкин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1975.

62. Резер С.М. Управление транспортом за рубежом. М.: Наука, 1994.

63. Резер С.М., Ловецкий С.Е., Меламед И.И. Математические методы оптимального планирования в транспортных системах // ВИНИТИ. Итоги науки и техники. 1990. - Вып. 9.

64. Родников А.Н. Логистика. Терминологический словарь. М.: Экономика, 1995,- 249 с.

65. Рубинштейн М.И., Сергеев С.И., Задачи оптимального размещения в производственно-транспортных системах // ВИНИТИ. Техническая кибернетика. -М., 1991. Том 32, Информационные системы и управление. - С. 168-200.

66. Рубинштейн М.И., Сергеев С.И., Математические модели и методы решения задач минимизации транспортных затрат в производственных системах // ВИНИТИ. Итоги науки и техники. 1991.- Вып. 12, Организация работы транспорта. -С. 3-117.

67. Сигал И.Х. Алгоритмы и диалоговая система для решения задачи коммивояжера большой размерности на плоскости. М.: ВЦ АН СССР, 1988.

68. Сигал И.Х. Задача коммивояжера большой размерности. М.: ВЦ АН СССР, 1986.

69. Сигал И.Х. Комбинированные алгоритмы решения задачи коммивояжера. -М.: ВЦ АН СССР, 1985.

70. Сигал И.Х., Соломатин А.Н., Владимирова Н.Ю. Система для решения задачи коммивояжера большой размерности на персональных ЭВМ. М.: ВЦ РАН, 1994.

71. Смехов А.А. Введение в логистику. М.: Сов.радио, 1972.- 552с.

72. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. -М.: Наука, 1986.

73. Тарамыко А.Е. Использование информационных сетей в маркетинге транспортной продукции // Международная научно-техническая конференция «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации». Тезисы докладов. М., 1999.

74. Тарамыко А.Е. Оптимальное планирование перевозок автопарком с различными типами транспортных средств // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Неделя науки 99». Тезисы докладов. -СПб., 1999.

75. Тарамыко А.Е. Применение современных компьютерных технологий в управлении аэропортами // Проблемы эксплуатации и совершенствования авиационной техники и систем воздушного транспорта. Межвузовский сборник научных трудов. СПб., 2000г. - т.У. - С. 95-103.

76. Таха Введение в исследование операций, т.1, 2. М.: Мир, 1985.

77. Типовой технологический процесс работы грузовой станции. М.: Транспорт, 1991.

78. Транспортные узлы. Под редакцией К.Ю.Скалова. М.: Транспорт, 1985.

79. Федоров A. Delphi 2.0 для всех. М.: Компьютер Пресс, 1997.

80. Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. М.: Компьютер Пресс, 1991.288 с.

81. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.

82. Финкельштейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного моделирования. М.: Наука, 1976.

83. Хелд М., Карп Р. Применение динамического программирования к задачам упорядочивания // Кибернетический сборник. М.: Мир, 1964. - Вып. 9. - С. 202-212.

84. Ченцов А.А., Ченцов А.Г. О решении задачи маршрутной оптимизации методом динамического программирования // АиТ. М.: Наука, 1998. - №9.

85. Bodin L.D. Twenty years of routing and scheduling // Oper.Res. 1990. - 38, №4. - P. 571-579.

86. Bodin L.D., Sexton T.R. The multi-vehicle subscriber dial-a-ride problem // Delivery Urban Serv. View Towards Appl. Manag. Sci. and Oper. Res. Amsterdam, 1986. - P. 73-86.

87. Bramel J., Simchi-Levi D. A location-based heuristic for general routing problems//Oper.Res. 1995. - 43, № 4. - P.649-660.

88. Chan L.M.A., Federgruen A., Simchi-Levi D. Probabilistic analyses and practical algorithms for inventory-routing models // Oper.Res. 1998. - 46, № 1. - P.96-106.

89. Desrosiers J., Dumas Y., Soumis F. A dynamic programming solution of the largescale single vehicle dial-a-ride problem with time windows // Amer. J. Math, and Manag. Sci. 1986. - 6, № 3-4. - P.301-325.

90. Dumas Y., Desrosiers J., Gelinas E. An optimal algorithm for the traveling salesman problem with time windows// Oper.Res. 1995.- 43, № 2. - P. 367-371.

91. Friesz T.I., Tobin R.L., Harker R.T. Predictive intercity freight networks models: the state of the art// Transp. Res. 1983. - 17, № 6. - P. 409-417.

92. Gendreau M., Hertz A., Laporte G., Stan M. A generalized insertion heuristic for the traveling salesman problem with time windows // Oper.Res. 1998. - 43, № 3. - P. 330-335.201

93. Jonker R., Volgenant A. Nonoptimal edges for the symmetric traveling salesman problem // Oper. Res. 1984. - 32, № 4. - P. 837-846.

94. Rao M.R. A note on the multiple traveling salesman problem// Oper. Res. -1980. 28, №3.-P. 13-19.

95. Smith Т.Н. A lifo implicit enumerarion search algorithm for the symmetric traveling salesman problem using Held and Karp's I-tree relaxation // Ann. Discr. Math. -1977.-№ l.-P. 479-483.

96. Smith Т.Н. A computational comparsion of on improved pair assignment algorithm and pair exclusion algorithm for the guadratic assignment problem // Cornegi-Mellon Univ. Man. Sci. Res. Report №383. Pittsburgh PA, November, 1975.

97. Номер Всего № 1-го Тип ТС Загруз к ej Процент Принять1 7 5 1 10 1001 1 1 1 э 903 1 3 1 9 90 zlшл

98. Стоимость маршрута- Je.01 GO1. Ранг г— Количествомаршрута- I рейсое

99. Колччестеодополнительно золоминовмих маршрутов -Вариант датчика СМГ

100. Рис.П.2.1. План перевозок для Примера I, п.2,2 с использованием Х=5 кратчайшихмаршрутовif Оптимум -\П\ х|

101. Ввод данных Пат чик случайных значений Матрица расстояний Поиск маршрута Варианты маршрутаj>f График маршрута ||D|x|1. Структуре маршрута

102. Номер Всего №1-го Тип ТС Загрузке Процент Принять1 г 5 1 10 100 1. Стоимость маршрута- |Оо74Г1. Ранг маршрута1. Количество рейсов за