автореферат диссертации по транспорту, 05.22.19, диссертация на тему:Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий

На правах рукописи

Иванов Михаил Иванович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДГОТОВКИ И АНАЛИЗА ОПЕРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОЙ ФЛОТА СУДОХОДНОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГ ИЙ

Специальность 05.22.19 «Эксплуатация водного транспорт, судовождение»

Автореферат диссертации на соискание } чёной степени кандидата технических наук

Москва -2005

Диссертация выполнена в Московской Государственной академии вечного транспорта на кафедрах «Информатики и компьютерных технологий» и «Водных путей и портов».

Научный руководитель-

Ведущая организация-

ОАО «ЦНИИЭВ1». Центральный научно-исследовательский институт экономики и эксплуатации водного транспорта.

Защита состой гея « » октября 2005 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 223 006.01 при Московской Государственной академии водного транспорта по адресу г Москва, Новоданиловская набережная, дом 2, корпус 1, строение 2.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГА водного транспорт

Автореферат разослан : « сентября 2005г.

Учёный секретарь диссертационного совета Д223.006 01

кандидаг технических наук, доцент Е А Корчагин

доктор технических наук, профессор Карабутов Н.Н

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Савин В. И. кандидат технических наук, доцент Казаков О.А

Шкк 3 -7//6УМ

мое г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современных условиях актуальное значение приобретает проблема повышения эффективности оперативного управления флотом судоходных компаний (СК). Это связано, прежде всего, с изменением экономических условий функционирования СК, стремлением к увеличению прибыли от перевозок. Поэтому основное внимание уделяется уменьшению эксплуатационных расходов флота и совершенствованию системы оперативного управления. До настоящего времени в системах оперативного управления алгоритмы анализа данных и принятия решений, в основном, применялись для решения задач контроля, учета и анализа финансового состояния СК. Практически не применялись методы идентификации процессов, что не позволяло в реальном масштабе времени применять алгоритмы коррекции и прогнозирования состояния.

Благодаря применению вычислительной техники и средств связи появилась возможность существенно повысить качество управления работой СК за счет оперативного анализа распределенной информации и последующей ее обработки. Основой системы управления является математическая модель, позволяющая оптимизировать работу флота. Большой вклад в разработку математических методов, алгоритмов управления и оптимизации движения судов внесли Б.А. Атлас, А.С. Бутов, К.А. Гаринов, В.П. Зачесов, ЮМ Кулибанов, В.Д Левый, А.Г. Малышкин, Ю И. Платов, С.М Пьяных, В.И. Савин, В.И. Тол шин и другие. Совершенствование оперативного управления особенно актуально в распределенных системах, которые являются доминирующими на внутреннем водном транспорте (ВВТ). В первую очередь это связано с разработкой эффек тивных алгоритмов извлечения информации из удаленных баз данных, идентификацией процессов с целью оптимизации и обоснованного принятия решений в условиях неопределенности Несмотря на внедрение информационных технологий на ВВТ оперативному анализу информации, планированию, прогнозированию и принятию решений в системах опер уделялось недостаточно внимания. .

тре^А^Ш^Ф™10'41 СК библиотека #

Целью работы является разработка методики применения информационных технологий для повышения эффективности подготовки и анализа данных, идентификации, прогнозирования процессов и принятия решений в системе оперативного управления СК при решении задач управления работой флота Для достижения поставленной цели в диссертации: ]. Разработана методика применения информационных технологий (ИТ) и ОГ,АР-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

2. Разработан алгоритм обнаружения недостоверных данных в базах данных системы оперативного управления флотом СК.

3. Предложен алгоритм идентификации эксплуатационных показателей и их реализация с помощью информационных технологий в системе оперативного управления флотом СК.

4. Разработан обобщенный алгоритм применения ИТ при решении задач оптимизации оперативного управления работой флота СК и принятие решений на их основе.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятности и математической статистики, регрессионный и корреляционный анализ, методы линейного и нелинейного прораммирования, матричного и системного анализа, экономико-математические методы оптимального планирования работы флота.

На защиту выносятся следующие основные положения, разработанные в диссертации и составляющие научную новизну исследования:

1. Методика применения информационных технологий и ОЬАР-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

2. Статистические методы идентификации и обработки данных в системе оценки эксплуатационных показателей работы флота:

► алгоритм отбраковки недостоверных данных в информационных базах данных, применяемых в системах управления флотом СК,

► алгоритм идентификации математической модели по каналу "скорое 1ь движения - расход топлива" в подсистеме оптимизации и его реализация с помощью информационных технологий;

► алгоритм оценки параметров функции распределения стояночного времени и его реализация с помощью информационных технологий;

3. Процедуры поиска оптимальных параметров при решении задач управления работой флота СК и принятия решений на их основе.

► алгоритм оптимизации расхода топлива при движении судна по линиям с характерными участками водного пути по заданному времени прибытия:

► обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимального движения флота СК по транспортной сети по критерию минимального расхода топлива, основанный на использовании OLAP-анализа данных, методов идентификации и блока принятия решения в Microsoft Excel;

► алгоритм построения сценариев в Microsoft Excel для принятия решений в системах управления флотом СК в условиях неопределенности. Объектом исследования являются процессы, протекающие в системах

оперативного управления флотом СК, их анализ на основе извлечения информации из распределенных баз данных с целью принятия решений

Предметом исследования является оперативное управление флотом СК с использованием данных корпоративной информационной системы управления.

Практическая значимость диссертационных исследований. Предложенные в работе методика, алгоритмы и программные модули могут быть использованы в системах оперативного управления флотом СК для решения задач анализа, идентификации, оптимизации и принятия оптимальных управленческих решений по эффективной эксплуатации флота. Полученные алгоритмы и программы прошли апробацию и приняты к использованию в отделе эксплуатации флота ОАО «Южный речной порт» (г. Москва), а также рекомендованы к использованию в системе оперативного управления грузовым флотом ООО «Вижн Флот» (ЗАО «Транспетроволга», входившее в группу компаний «СФАТ») на базе действующей информационной системы управления флотом СК.

Разработанные методики, алгоритмы и сценарии внедрены в учебный процесс МГАВТ. Научные положения, выводы и рекомендации, полученные в дис-

сертации, использованы при подготовке и чтении курсов «Информационные технологам на транспорте», «Информационные технологии в профессиональной деятельности» для студентов Московской государственной академии водного транспорта и курсов повышения квалификации Министерства транспорта РФ.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались на второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России» (2004 г.), на XXV, XXVI, XXVII научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов МГА водного транспорта. Научные результаты диссертации обсуждались на совещаниях специалистов отдела эксплуатации флота ООО «Вижн Флот», ОАО «Южный речной порт», ОАО «Московское речное пароходство», на кафедрах «Эксплуатации флота и АСУВТ», «Информатики и компьютерных технологий», «Водные пути и порты» МГАВТ.

Публикации. Основные научные положения диссертационной работы опубликованы в 5 научных статьях, в 3 учебных пособиях.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 17 таблиц, 54 рисунка. Диссертация содержит 218 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, дается краткое содержание основных разделов работы.

В первой главе проведен анализ современного состояния применения информационных технологий на ВВТ. Рассмотрены задачи оперативного управления, решаемые с применением информационных технологий в СК Отмечено, что в существующих системах управления СК основной акцент сделан на решение задач информационного обеспечения: анализ текущего состояния тех или иных подразделений и участков компании, оперативно1 о учета и контроля работы флота, а также управление коммерческой работой компании.

Несмотря на интенсивное оснащение ряда СК корпоративными информационными системами управления флотом (КИСУФ), недостаточно уделяется внимания решению комплекса задач оперативного управления флотом с применением информационных технологий, а именно анализу многомерных данных эксплуатационных показателей работы флота, прогнозированию и принятию оперативных решений на их основе. Так как большинство существующих систем управления представляют собой корпоративные распределенные системы управления, то в них практически не уделялось внимания алгоритмам идентификации и принятию решений на основе использования всей мощности информационной базы данных.

Связано это с тем, что в настоящее время отсутствуют методические и системные подходы к выбору и применению информационных технологий в системах управления флотом СК, позволяющих комплексно подойти к решению указанных задач

В связи с этим в главе предложен системный подход к выбору информационных технологий, применяемых для анализа данных и принятия решений в системах управления флотом в звене «Судно-СК» (рис 1). позволяющий обоснованно подойти к выбору, как инструментальных средств, так и методов поиска решений.

Рис I. Системный анализ данных и принятии решений с помощью информационных технологий

Проведен анализ подходов, моделей и экономико-математических методов, используемых в системах управления флотом СК для поиска оптимальных решений. Большинство из применяемых процедур относится к методам линейного программирования, которые применялись, в основном, для решения задач планирования работы флота (навигационное, декадного и т.д.) с использованием, как правило, симплекс-метода и в силу этого не позволяли прогнозировать в реальном времени состояние системы при изменении параметров или внешних возмущений, имеющих стохастическую природу. Разработанные автоматизированные системы управления (АСУ) реализовали, в основном, алгоритмы и задачи контроля за работой флота и выдачу отчётных форм. Имеющиеся в ряде СК автоматизированные рабочие места (АРМ) решают задачи нормирования времени и топлива, рейсового планирования работы судна с использованием ИТ при настройке программ под условия работы конкретной СК В силу изменения экономической ситуации в стране многие из существующих методов не позволяют оперативно и адекватно принимать оперативные решения в условиях неопределенности и требуют дальнейшего развития.

Из проведенного анализа применения информационных технологий для решения задач управления флотом следует, что не всегда применялись эффективные процедуры и методы информационного обеспечения процессов управления. Связано это было, в первую очередь, с состоянием и уровнем применяемых вычислительных средств, что накладывало ограничение на реализацию методов принятия решений. Создание в СК систем управления на базе современных информационных технологий и телекоммуникаций является основной предпосылкой для повышения эффективности подготовки и анализа данных при решении задач оперативного управления работой флота за счёт оптимизации его работы в условиях априорной неопределённости. На первый план вышли подходы, связанные с анализом информационных потоков в системах управления, разработкой эффективных методов их обработки и принят ия решений Причем должны быть получены многовариантные решения, что позволит их реализовать как при изменении экономических условий работы компании, так и действии неконтролируемых возмущений. Решить такие задачи можно с

помощью синтеза математических моделей процессов.

На основе проведенного анализа сформулированы цели и задачи данной работы.

Вторая глава посвящена разработке методики применения технологии OLAP в распределенных системах управления флотом СК. Оперативный анализ данных — Online Analytical Processing (OLAP) — новая информационная технология комплексного многомерного анализа данных, которая позволяет извлекать и обрабатывать большие объемы взаимосвязанных данных и представлять полученные решения в интерактивном режиме с поддержанием возможности их отражения на разных уровнях детализации, исходя из имеющихся алгоритмов их дальнейшего анализа Сегодня средства OLAP-анализа становятся неотъемлемой частью большинства современных корпоративных систем поддержки принятия решений

Основное преимущество данной технологии как базовой информационной технологии в системах управления — это извлечение данных из распределенных баз и их представление в виде единой агрегированной информационной структуры (куба OLAP, гиперкуба), позволяющей решать различные задачи оперативного управления. Технология OLAP призвана повысить эффективность информационно-аналитической и управленческой деятельности руководящего персонала, а также упростить процесс доступа к распределенным базам данных, которые являются неотъемлемым компонентом современных корпоративных АСУ. Используя эти средства, можно быстрее и более обоснованно принимать оперативные и стратегические решения по управлению флотом СК

Применение OLAP-анализа сводится к реализации следующих этапрв

Линия

V

Судно

Рис. 2 Многомерная моде!ь данных в системе управления флотом судоходной компании

1. Подготовить данные — создал, или использовать существующий доступ к базам данных (БД).

2 Извлечь необходимые данные из БД.

3 Выполнить структурирование (иерархию) отобранной информации

4 Провести анализ и обработку данных с целью получения итоговых результатов.

5. Представить результаты анализа в виде, позволяющем принимать решение Для реализации OLAP-технологии в качестве базовой системы выбран Microsoft Excel, который широко применяется в системах оперативного управления и имеет соответствующие средства доступа к удаленным базам данных Пример агрегированной информационной структуры (гиперкуба) показан на рис 2. В многомерной модели данные представляются в виде многомерного куба, где измерения соответствуют осям куба, а переменные — индивидуальным ячейкам куба Например, если необходимо проанализировать перевозки по типу судов, линий и времени движения, то в этом получается пространственный куб с тремя измерениями (судно, время, линия) и одним из эксплуатационных показателем

На рис 3 показан пример прогнозирования расхода топлива судном компании СК «Авизейра» на основе данных OLAP с помощью алгоритма, реализованного в Microsoft Excel

Расход топлива на км пути судном ГТ-26 по дням с прогнозом

У*? f -=-4=1= £ 1:

г s| 8 * -|В г 1 £ ? 8Is & 1 «j 1» сам ЗОЮ а Г. ? <жт l\% 2003 20 as

текущее время

Рис 3 Результирующие сведения по расходу топлива судном ГТ-26 по дням перевозки

В работе приведены примеры применения ОЬАР-и информационных технологий для решения задач в системах оперативного управления флотом СК

Исходя из проведенного анализа решаемых задач, системного подхода к выбору и применению ИТ, была предложена следующая методика использования OLAP- и информационных технологий в корпоративной системе управления флотом СК, приведенная на рис. 4 Она сводится к реализации следующих эiа-пов

1 Извлечение данных из корпоративной базы данных как непосредственно в Microsoft Excel, так и путем создания куба с агрегированными данными

2. Анализ, идентификация и принятие решений на основе реализации алгоритмов в Microsoft Excel Второй эгап в зависимости от состояния системы управления и существующих рыночных отношений может потребовать решения одной или нескольких задач, представленных на рис. 4 в виде соответствующих блоков (процедур и модулей) Excel. Это может быть:

2.1. Подсистема анализа данных с целью коррекции в базе данных недостоверной информации. Она состоит из блоков, входящих в уровень 2.1.

2.2. Подсистема параметрической идентификации математических моделей процессов, протекающих в системе (блок 2.2).

2.3. ПодеиС1ема выбора оптимальных режимов работы системы с применением синтезированных математических моделей и алгоритмов управления для выбора парамегров системы в условиях априорной неопределенности (блок 2 3).

2 4. Блок формирования текущих и промежуточных итогов об эффективности работы фирмы и ее филиалов на основе анализа состояния экономических, технических и эксплуатационных показателей и процессов с использованием информационного гиперкуба (блок 2.4).

2.5. Принятие решения о реализации оптимальных режимов работы системы с учетом внешней коньюктуры рынка и условий эксплуатации.

Предложена процедура извлечения данных из сетевых хранилищ с помощью Microsoft Query для последующего оперативного анализа в Miciosoft Excel.

В последующих разделах дается решение некоторых из приведенных «дач

Рис. 4. Этапы применения информационных технологий в системе управления флотом СК

В третьей главе проводится анализ данных, извлеченных из базы данных, с использованием статистических методов, синтезируются математические модели в системе оперативного управления флотом СК. Сначала в работе решается задача коррекции аномальных данных. Данные, извлекаемые из распределенных баз с помощью (ХАР-анализа, могут быть искажены в результате действия различных возмущений — сбоев канала связи и компьютера, воздействия помех, передающих устройств. Поэтому, прежде чем решать задачи оптимизации и поиска решения, необходимо выполнять анализ данных с целью исключения недостоверных данных.

Для обнаружения аномальных измерений в работе использован критерий Стьюдента — /-статистика. Он применяется для обнаружения изменения матемашческого ожидания для различных генеральных совокупностей. Алгоритм обнаружения недостоверных данных на основе ¿-статистики сводится к выполнению следующих шагов.

А1. Найти математическое ожидание М{1¥} и дисперсию а,, исходной выборки }¥.

А2. Сформировать выборку (V,, не содержащую аномальных данных согласно правилу

[и/,, если\М{Ш}-ы\< 10% М{1¥}, [0, если \М {!¥} - 10% ■ М {IV},

где ж^УУ, 1 — номер измерения, 0 — означает, чго элемеш »е^в выборк) ¡■V, не включать.

АЗ. Найти математическое ожидание Ми дисперсию а\ преобразованной выборки ¡V].

А4 Вычислить /-статистику для сравнения выборок.

А5 На основе /-статистики принять решение о наличии или отсутствии недостоверных данных в выборке Если гипотезу о равенств математических ожиданий принимаем, то идем на А7, в противном случае реализуем А6

А6. Выполняем коррекцию значений выборки !¥согласно выражению

Iw}, если \M{W}-wl\< 2rjw ,

1

M{W} + aw, tcm\M{W}-w\>2o-H,,

A7. Конец.

Заметим, что алгоритм коррекции значений на шаге А6 может отличаться от предложенного.

Алгоритм вычисления /-статистики реализован в Microsoft Excel, а его результаты работы показаны на рис. 5,6. Через W\ обозначено скорректированное значение переменной Р — расхода топлива.

Рис.5. Результат работы алгоритма в пространстве {Р, W1, Т}

Исходное и скорректированное распределение Р

Рис. б. Результаты работы алгоритма в области распределений Далее приводится разработка алгоритма идентификации математической модели по каналу "скорость движения — расход топлива" в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей. Анализ литературных источников показал, что структура модели может быть представлена в виде эмпирическою полинома

(I)

1=0

где>> = Р — расход топлива, х = V — скорость движения. Порядок к < 3.

Алгоритм идентификации модели Microsoft Excel сводится к следующим шагам.

1. Выбор информативных переменных (регрессоров). 2. Выбор структуры модели. Построение моделей-кандидатов с помощью блока Анализ данных. 3. Прогнозирование процесса на основе моделей-кандидатов. 4. Вывод графиков, отражающих тенденцию изменения процесса. 5. Принятие решения о применении модели.

Алгоритм применялся для определения модели (1) на основе экспериментальных данных, предоставленных СК «Авизейра». Коэффициент корреляции между Р и V для судна ГТ-26 равнялся г26 = 0,82, а для ГТ-19 — г14 = -0,8. За-

/V Pv

1СМ были получены параметрические модели (1) при различных t. Р=23,12-2,52v+0,08v2;

4,80 [ 4,SO

I

а) Р=23,12-2,52v+0,08v'£; . (2)

б) /*=378,39-65,42v+3,76v2-0,07 1 v3. (3)

Па рис. 7 показаны результаты прогнозирования Р с помощью моделей (2), (3) Здесь сплошной линией обозначены экспериментальные данные, линией с квадратиками — выход 1 модели (2), пунктирной линией с треугольником — выход модели (3). На этом же рисунке приведены прогнозы расхода топлива на один шаг. Из рисунка видно, что модель (2) более адекватно описывает

I § з,эо

о

а 3.60

0

1 330 Û.

300

• 1

-у Ж —HI—Pnpof_2 "ù" * Рпрог.З

т

-4— -,-,-i

17.25

17,49 19 49 Скорость (км/ч)

Рис 7 Оценка адекватности математических моделей (2), (3) для судна ГТ-26

изменение расхода топлива. Итак, для судна ГТ-26 для прогнозирования зависимости /'=/'( V) можно воспользоваться моделью (2) Ошибка идентификации не превышала 5%, что говорит об адекватности полученной модели.

Для решения задачи оптимизации и принятия решений в системе оперативного управления флотом СК необходимо знать статистические характеристики некоторых параметров транспортного процесса. В подсистеме отимиза-

ции схемы перевозок и движения судоп по линиям требуется знать закон распределения стояночнот времени за время рейса. Для этого в работе предложен алгоритм идентификации закона распределения сюяночного времени. Задача идентификации сведена к параметрической на заданном классе распределений. Показано, что в качестве модели можно выбрать закон распределения Пуассона. Оценка параметров закона Пуассона осуществлялась с помощью метода наименьших квадратов. В результате была получена следующая модель-р, = 0,94 0187.

Алгоритм идентификации реализован в Microsoft Excel и OriginPro 7.5. Его эффективность отражают результаты, показанные на рис. 8

Рис 8 Результаты идентификации функции распределения стояночного времени для судна ГТ-25

Четвертая глава посвящена разработке методики применения информационных технологий для реализации алгоритмов принятия решений в системе оперативного управления флотом СК на основе OLAP-данных (на примере анализа данных СК «Авизейра») Алгоритмы реализуют решение задач оптимального движения флота СК по транспортной сети по критерию минимального расхода топлива с учетом математических моделей и процедур, полученных в предыдущих главах. Данные алгоритмы развивают методы оптимизации и постановки, предложенные в работах Ю.И. Платова, АЛО. Платова,, В.И. Ланчу-ковского, В.Ф Лусникова., Ю.Э Луцкого, C.B. Перевезенцева, В.Г Фомина и других учёных.

В рыночных условиях на первое место вышли минимизации издержек и эксплуатационных расходов СК. Поэтому особенно остро встала проблема оптимизации эксплуатационных показателей работы судов (прежде всего по расходу топлива) при жестких условиях выполнения договорных обязательств. Все это требует развития существующих и разработки новых постановок задач оптимизации на ВВТ.

В работе предложена методика решения оптимизационных задач на ВВТ с помощью ИТ. Процедура, реализующая эту методику, показана на рис. 9. Для решения задач оптимизации с помощью предложенной процедуры используется модуль Поиск решения Microsoft Excel и математические модели, получен-

ные в главе 3.

Рис 9 Процедура нахождения оптимального решения в Microsoft Excel Сначала в диссертации решается задача оптимизации расхода топлива по заданному времени прибытия (Г0) при движении судна по определённой грузовой линии с характерными путевыми участками и известным средним стояночного времени /ст, для каждого участка линии.

Рассматривается функционал, характеризующий расход топлива судном,

£*=Ic,=Z>,(r>, (4)

îh /.I

при заданном времени прибытия в пункт назначения

г.=jj>,+*„.,)=«»»* (5>

1-1

и фиксированной транспортной сети (линии)

s-is,. (6)

где — отрезки пути, на которых соблюдается постоянство условий плавания; г, — ходовое время на данном участке сети 51,;

г,.™ > — ограничивающие значения г,, имеющие чисто технический смысл, зависящие от условий плавания и технических харакчсристик судна- !и, — стояночное время в пути для характерного участка линии;

В силу воздействия случайных факторов, возникающих при движении судна по линии, будем считать стояночное время гст, случайной величиной, распределенной по закону Пуассона с параметрами, полученными в гл. 3, то есть

Определение расхода топлива Р на каждом участке сети в зависимости от скорости движения V осуществляется по модели (2), (3) р = Р(у,)

Необходимо для заданной транспортной линии (6) найти время движения г, е Г0 (; = 1, п) по каждому /-му участку сети на основе минимизации функционала

/Сс, ) = Ье "" ■

(7)

1Ы => тт ¿„(г,)

(8)

таким образом, чтобы выполнялось равенство (5) при условии, что стояночное время ¿ет1 является случайной величиной с законом распределения (7), а расход топлива определяется по моделям (2), (3). Для поиска оптимума критерия (8) применяется динамическое программирование и квазиньютоновский численный ме-

Рис 10 Поиск оптимального решения в шххпоанствс ^ЧеР РьЮ.'шлП-! ор'-М

пространстве

тод, реализованные с помощью

ИТ. В качестве исходной информации для синтеза моделей использовались ОЬАР-данные по перевозке грузов судами СК«Авизейра» по линии «Череповец-Тольятти». Эти же данные служили в качестве эталона для проверки адекватности полученного оптимального решения задачи. Результаты решения задачи отражают рис. 10 —11. На рис. 10 показан процесс поиска минимума функционала (4), а на рис. 11 в интегрированном виде отражен план оптимальных скоростей движения судна по участкам линии Череповец - Тольятти

Полученный оптимальный план движения судна по линии с применением предлагаемой модели позволяет сэкономить 257 кг топлива на линии или 5,2% от реально затраченного согласно данным СК «Авизейра» за счет более эффективного использования одного из основных ресурсов транспортных судов — его эксплуатационного времени, благодаря своевременности сбора и обработки оперативной информации.

оптимизация по скорости

S рекомендованная

скорость □olap

участки

Рис ) 1. Диаграмма оптимальных скоростей движения по участкам Основное отличие предлагаемой постановки от существующих состоит в применении математической модели Р1 = Р{ч1), позволяющей определять расход топлива по участкам и линиям транспортной сети. Второе отличие связано с учетом стохастической природы стояночного времени судна при движении по участкам, чю позволяет моделировать реальные условия, соотвегствующис перевозке грузов. Результаты сравнительного анализа с реальными данными пол-тверждают эффективность полученного оптимального плана и алгоритма

Далее решается задача оптимального движения судов СК по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия (прибыль). Задача ставится следующим образом: на основе данных о текущем положении судов на линии при заданных ограничениях на экономические и эксплуатационные показатели работы СК в требуемом периоде навигации (октябрь) необходимо на основе математической модели (2) найти оптимальную скорость движения судов по линиям таким образом, чтобы обеспечить оптимизацию следующего функционала

XZC + (1 - X)F —> min max, (9)

v 'период

где X б [0,1], Zc — эксплуатационные расходы на топливо, F - доход от перевозки.

Решением задачи (9) является vf -> Р"/*. Так как формирование функционала F связано с соблюдением коммерческих ограничений, то в работе дано решение задачи для случая, когда Я = 1. В качестве целевой функции выбраны эксплуатационные расходы на топливо (составляют от 30 до 60% эксплуатационных расходов судна). При Л -1 из (9) получаем критерий

2г=Е5:х,С,-*л,т (Ю)

> 1 v

1 де хч — выбор для выполнения j - го рейса i- м судном; су — эксплуатационные расходы (топливо) при выполнении j- го рейса i - м судном.

Поиск оптимального решения сформулированной задачи осуществлялся в Microsoft Excel. Для поиска экстремума функционала (10) применялся квазиньютоновский итерационный метод и процедура, показанная на рис 9 В качестве исходной информации использовались OLAP-данных судоходной компании «Авизейра» и математические модели, полученные в главе 3. Результаты сравнительного анализа полученного оптимального решения и реальных данных СК по расходу топлива Р за октябрь месяц для судна ГТ-26,1Т-25 и ГТ-19 представлены на рис. 12. Рис. 13 характеризует эффективность полученного решения.

Рис 12 Результаты сравнительной эффективности полученного решения

В результате реализации предлагаемой оптимальной модели поиска решения в целом по компании экономия расхода топлива составила бы 6024,2 кг или 8,4% от общего расхода топлива по ОЬАР-данным системы оперативного управления СК. Получены регрессионные модели, позволяющие' прогнозировать расход топлива по судам в зависимости от времени навигации.

Рис 13. Суммарная экономия по топливу от применения оптимальной модели движения судов на линии

Для принятия решений в условиях большого числа переменных или в условиях неопределенности предложена процедура поиска квазиоптимальных решений приведенных задач с помощью сценариев, т. е. сохраненной вычислительной модели оптимизации. Разработан алгоритм создания сценариев в Microsoft Excel и показана эффективность его применения для принятия решения Применение сценариев позволяет выполнять динамическое планирование процесса перевозок с учетом влияния различных косвенных показателей, напрямую не нашедших отражения в постановке задачи.

В заключении дан перечень основных результатов, полученных в работе.

В приложениях к диссертации приведено описание алгоритмов и примеров применения информационных технологий по реализации процедур и методик, предложенных в работе. Здесь же приведены программные модули, реализующие решение некоторых задач оперативного управления, акты внедрения. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Диссертационная работа посвящена разработке методики применения информационных технологий для подготовки и анализа данных, решения задач идентификации и принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании. В работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Проведён анализ современного состояния внедрения информационных технологий, применяемых в системах оперативного управления флотом судоходной компании.

2. Предложен системный подход к выбору информационных технологий, сводящийся к интегрированному применению методов информационного анализа (анализ в сети), алгоритмов идентификации и оптимизации для принятия решений.

3. Разработана методика применения технологии OLAP- и информационных технологий в корпоративной системе управления флотом судоходной компании. Показана возможность извлечения и формирования агрегированных информационных структур данных и их анализа в Microsoft Excel.

4. Предложена процедура извлечения данных из сетевых хранилищ с помощью Microsoft Query для последующего оперативного анализа в Microsoft Excel.

5. Предложен алгоритм обнаружения недостоверных данных и дана его реализация с помощью информационных технологий в Microsoft Excel

6. Разработан алгоритм построения регрессионных математических моделей в Microsoft Excel. Получены модели по каналу «расход топлива - скорость движения».

7. Разработан алгоритм оценки параметров функции распределения стояночного времени судна.

8. Предложен обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимального движения судов компании по линиям, основанный на использовании OLAP-анализа данных, алгоритмов идентификации и принятия решения в Microsoft Excel.

9. Разработан алгоритм минимизации расхода топлива при движении судна по пинии с характерными путевыми участками, использующий чагемашческие модели расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и закон распределение стояночного времени судна по закону Пуассона.

10. Дана постановка задачи движения судов по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Разработан алгоритм решения задачи для частного случая критерия — минимизации эксплуатационные расходов с использованием математической модели.

11. Предложен способ создания сценариев в Microsoft Excel и показана возможность их применение для поиска квазиоптимальных решений на основе имеющейся модели оптимизации.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1 Иванов M И Применение информационных технологий в системе управления водным транспортом. //Материалы второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России». - М., 2004. — С 71

3 Иванов Xi И Создание макроса в среде MS EXCEL по решению задачи определения оптимальной скорости судна при перевозках по морю //Материалы XXV научно-практической конференции профессорско преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта М. 2003. — С. 153

2 Иванов M И Практическое применение межпредметных связей инфор-мажки и автоматизации судовождения. //Материалы XXV научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, наглых сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта. М. 2003.— С 172.

4. Иванов МИ Применение информационных технологий к решению оп-

тичизационных задач на водном транспорте. ''Материалы XXVI научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта. Часть II. 2004. — С. 46.

5. Иванов МИ Решение задачи оптимальной расстановки флота по линиям с использованием информационных технологий / Материалы XXVI научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта. Часть И. 2004. — С. 49.

6. Иванов М И, J ткин Ю.Г. Инфор\::лика. У- :бное пособие. — VI И и-но «Альтаир» МГАВТ, 2004. -158 с.

7. Иванов М.И, Уткин ЮГ. Информационные технологии. Учебное пособие. М.Изд-во «Альтаир» МГАВТ,2004. - 141 с.

8. Иванов М.И\ Уткин Ю.Г, Платонов ЮМ. Электронный экз вас дома. Информатика. М. Изд-во «Солон-Пресс». 2004. - 175 с.

ИВАНОВ МИХАИЛ ИВАНОВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДГОТОВКИ И АНАЛИЗА ОПЕРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОЙ ФЛОТА СУДОХОДНОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Подписано в печать 01.09.2005 Формат 60x90 Объём 1.5 п.л. Заказ № 59 Тираж 100 экз.

Московская Государственная академия водного транспорт 117105 Москва, Новоданиловская набережная, дом 2, корпус 1.

«

1

è

«

»16 182

РНБ Русский фонд

2006-4 11092

Введение

Глава I. Анализ современного состояния внедрения информационных технологий на водном транспорте.

Современные информационные системы управления 8 флотом судоходной компании (СК)

1.2 . Задачи управления, решаемые с применением информа- 18 ционных технологий на водном транспорте. Системный подход к выбору информационных техноло- 22 гий для повышения эффективности оперативного управления флотом СК.

1-4 Методы анализа и принятия решений, применяемые в 29 системах оперативного управления флотом СК.

1.5 Постановка задач исследования

Выводы

Глава II. Методика применения технологии OLAP в распределённых системах оперативного управления флотом СК.

2.1 Основные понятия OLAP-анализа.

2.2 Схема обработки OLAP-данных в MS Excel.

2-3 Разработка методики применения OLAP-технологии в 48 корпоративной информационной системе оперативного управления флотом СК.

Выводы

Глава III Статистические методы идентификации и обработки данных в системе оперативного управления флотом

3.1 Разработка алгоритма отбраковки недостоверных данных 59 в подсистеме сбора статистических данных.

3-2 Разработка алгоритма идентификации математической 70 модели по каналу "скорость движения — расход топлива" в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей.

3.3 Оценка функции распределения стояночного времени 77 судна.

Выводы

Глава IV Применение информационных технологий для поиска оптимальных параметров и принятия решений в системе оперативного управления флотом СК

4-1 Экономико-математических методы, применяемые в сис- 84 темах оптимизации работы флота СК

4-2 Алгоритм оптимизации расхода топлива при движении 91 судна по линиям по заданному времени прибытия.

4-3 Алгоритм оптимизационной задачи движения флота су- Ю6 доходной компании по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия

4-4 Применение сценариев для поиска решения в условиях многомерности и неопределенности.

Выводы

Актуальность темы исследования. В современных условиях актуальное значение приобретает проблема повышения эффективности оперативного управления флотом судоходных компаний (СК). Это связано, прежде всего, с изменением экономических условий функционирования СК, стремлением к увеличению прибыли от перевозок. Поэтому основное внимание уделяется уменьшению эксплуатационных расходов флота и совершенствованию системы оперативного управления. До настоящего времени в системах оперативного управления алгоритмы анализа данных и принятия решений, в основном, применялись для решения задач контроля, учета и анализа финансового состояния СК. Практически не применялись методы идентификации процессов, что не позволяло в реальном масштабе времени применять алгоритмы коррекции и прогнозирования состояния.

Благодаря применению средств вычислительной техники и средств связи появилась возможность существенно повысить качество управления работой СК за счет оперативного анализа распределенной информации и последующей ее обработки. Основой системы управления является математическая модель, позволяющая оптимизировать работу флота. Большой вклад в разработку математических методов, алгоритмов управления и оптимизации движения судов внесли Б.А. Атлас, А.С. Бутов, К.А. Гаринов, В.П. Зачесов, Ю.М Кулибанов, В.Д Левый, А.Г. Ма-лышкин, Ю И. Платов, С.М. Пьяных. В.И. Савин, В.И. Толшин и другие. Совершенствование оперативного управления особенно актуально в распределенных системах, которые являются доминирующими на внутреннем водном транспорте (ВВТ). В первую очередь это связано с разработкой эффективных алгоритмов извлечения информации из удаленных баз данных, идентификацией процессов с целью оптимизации и обоснованного принятия решений в условиях неопределенности. Несмотря на внедрение информационных технологий на ВВТ оперативному анализу информации, планированию, прогнозированию и принятию решений в системах оперативного управления флотом СК уделялось недостаточно внимания.

Целью работы является разработка методики применения информационных технологий для повышения эффективности подготовки и анализа данных, идентификации, прогнозирования процессов и принятия решений в системе оперативного управления СК при решении задач управления работой флота. Для достижения поставленной цели в диссертации:

1. Разработана методика применения информационных технологий (ИТ) и OLAP-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

2. Разработан алгоритм обнаружения недостоверных данных в базах данных системы оперативного управления флотом СК.

3. Предложен алгоритм идентификации эксплуатационных показателей и их реализация с помощью информационных технологий в системе оперативного управления флотом СК.

4. Разработан обобщенный алгоритм применения ИТ при решении задач оптимизации оперативного управления работой флота СК и принятие решений на их основе.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятности и математической статистики, регрессионный и корреляционный анализ, методы линейного и нелинейного программирования, матричного и системного анализа, экономико-математические методы оптимального планирования работы флота.

На защиту выносятся следующие основные положения, разработанные в диссертации и составляющие научную новизну исследования:

1. Методика применения информационных технологий и OLAP-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

2. Статистические методы идентификации и обработки данных в системе оценки эксплуатационных показателей работы флота: алгоритм отбраковки недостоверных данных в информационных базах данных, применяемых в системах управления флотом СК; алгоритм идентификации математической модели по каналу "скорость движения — расход топлива" в подсистеме оптимизации и его реализация с помощью информационных технологий; алгоритм оценки параметров функции распределения стояночного времени и его реализация с помощью информационных технологий;

3. Процедуры поиска оптимальных параметров при решении задач управления работой флота СК и принятия решений на их основе. алгоритм оптимизации расхода топлива при движении судна по линиям с характерными участками водного пути по заданному времени прибытия; обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимального движения флота СК по транспортной сети по критерию минимального расхода топлива, основанный на использовании OLAP-анализа данных, методов идентификации и блока принятия решения в Microsoft Excel; алгоритм построения сценариев в Microsoft Excel для принятия решений в системах управления флотом СК в условиях неопределенности.

Объектом исследования являются процессы, протекающие в системах оперативного управления флотом СК, их анализ на основе извлечения информации из распределенных баз данных с целью принятия решений.

Предметом исследования является оперативное управление флотом СК с использованием данных корпоративной информационной системы управления.

Практическая значимость диссертационных исследований. Предложенные в работе методика, алгоритмы и программные модули могут быть использованы в системах оперативного управления флотом СК для решения задач анализа, идентификации, оптимизации и принятия оптимальных управленческих решений по эффективной эксплуатации флота. Полученные алгоритмы и программы прошли апробацию и приняты к использованию в отделе эксплуатации флота ОАО «Южный речной порт» (г. Москва), а также рекомендованы к использованию в системе оперативного управления грузовым флотом ООО «Вижн Флот» (ЗАО «Транспетроволга», входившее в группу компаний «СФАТ») на базе действующей информационной системы управления флотом СК.

Разработанные методики, алгоритмы и сценарии внедрены в учебный процесс МГАВТ. Научные положения, выводы и рекомендации, полученные в диссертации, использованы при подготовке и чтении курсов «Информационные технологии на транспорте», «Информационные технологии в профессиональной деятельности» для студентов Московской государственной академии водного транспорта и курсов повышения квалификации Министерства транспорта РФ.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались на второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России» (2004 г.), на XXV, XXVI, XXVII научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов МГА водного транспорта. Научные результаты диссертации обсуждались на совещаниях специалистов отдела эксплуатации флота ООО «Вижн Флот», ОАО «Южный речной порт», ОАО «Московское речное пароходство», на кафедрах «Эксплуатации флота и АСУВТ», «Информатики и компьютерных технологий», «Водные пути и порты» МГАВТ.

Публикации. Основные научные положения диссертационной работы опубликованы в 5 научных статьях, в 3 учебных пособиях.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 17 таблиц, 54 рисунка. Диссертация содержит 218 страниц.

Выводы

1. Проведен обзор экономико-математических методов, применяемые в системах оптимизации эксплуатационных показателей работы флота.

2. Разработан обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимальной расстановки флота, основанный на использовании OLAP-анализа данных, методов идентификации и блока принятия решения в Microsoft Excel.

3. Разработан алгоритм минимизации расхода топлива при движении судна по закреплённым линиям, использующий математические модели расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и распределение стояночного времени судна по закону Пуассона.

4. Дана постановка задачи расстановки судов по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Разработан алгоритм решения задачи для частного случая критерия — минимизации эксплуатационных расходов с использованием математической модели. Сравнение полученного решения с реальными данными подтвердило его эффективность.

5. Предложен способ создания сценариев в Microsoft Excel и показана возможность их применение для поиска квазиоптимальных решений на основе имеющейся модели оптимизации. Применение сценариев позволяет существенно расширить область допустимых решений и возможность их реализации при несоблюдении условий оптимальности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена разработке методики применения информационных технологий для подготовки и анализа данных, решения задач идентификации и принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании. В работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Проведён анализ современного состояния внедрения информационных технологий, применяемых в системах оперативного управления флотом судоходной компании.

2. Предложен системный подход к выбору информационных технологий, сводящийся к интегрированному применению методов информационного анализа (анализ в сети), алгоритмов идентификации и оптимизации для принятия решений.

3. Разработана методика применения технологии OLAP- и информационных технологий в корпоративной системе управления флотом судоходной компании. Показана возможность извлечения и формирования агрегированных информационных структур данных и их анализа в Microsoft Excel.

4. Предложена процедура извлечения данных из сетевых хранилищ с помощью Microsoft Query для последующего оперативного анализа в Microsoft Excel.

5. Предложен алгоритм обнаружения недостоверных данных и дана его реализация с помощью информационных технологий в Microsoft Excel.

6. Разработан алгоритм построения регрессионных математических моделей в Microsoft Excel. Получены модели по каналу «расход топлива - скорость движения».

7. Разработан алгоритм оценки параметров функции распределения стояночного времени судна.

8. Предложен обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимального движения судов компании по линиям, основанный на использовании OLAP-анализа данных, алгоритмов идентификации и принятия решения в Microsoft Excel.

9. Разработан алгоритм минимизации расхода топлива при движении судна по линии с характерными путевыми участками, использующий математические модели расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и закон распределение стояночного времени судна по закону Пуассона.

10. Дана постановка задачи движения судов по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Разработан алгоритм решения задачи для частного случая критерия — минимизации эксплуатационные расходов с использованием математической модели.

11. Предложен способ создания сценариев в Microsoft Excel и показана возможность их применение для поиска квазиоптимальных решений на основе имеющейся модели оптимизации.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях

1. Иванов М.И. Применение информационных технологий в системе управления водным транспортом. // Материалы второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России». - М., 2004. — С. 71.

3. Иванов М.И. Создание макроса в среде MS EXCEL по решению задачи определения оптимальной скорости судна при перевозках по морю.// Материалы XXV научно-практической конференции профессорскопреподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской 1 государственной академии водного транспорта. М. 2003. — С. 153.

2. Иванов М.И. Практическое применение межпредметных связей информатики и автоматизации судовождения. // Там же. - С. 172.

4. Иванов М.И. Применение информационных технологий к решению оптимизационных задач на водном транспорте. //Материалы XXVI научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта.2004. — С. 46.

5. Иванов М.И. Решение задачи оптимальной расстановки флота по линиям с использованием информационных технологий. //Там же. С. 49.

6. Иванов М.И, Уткин Ю.Г. Информатика. Учебное пособие. — М.: Изд-во «Альтаир» МГАВТ, 2004. -158 с.

7. Иванов М.И, Уткин Ю.Г. Информационные технологии. Учебное пособие. М.Изд-во «Альтаир» МГАВТ,2004. - 141 с.

8. Иванов М.И, Уткин Ю.Г, Платонов Ю.М. Электронный экзаменатор у вас дома. Информатика. М. Изд-во «Солон-Пресс», 2004. - 175 с.

1. Архипенков С. Я. "Что, если.? или Экономическое моделирование средствами Oracle Express" //ORACLE Magazine RE. 1997. № 3(5).

2. Архипенков С. Я. От переработки данных к анализу//Банковские технологии. 1998. №3.

3. Архипенков С. Я., Как добываются знания. Применение технологий хранилищ данных и оперативного анализа в банковских системах поддержки принятия решений//Банковские технологии. 1998. № 2.

4. Архипенков С.Я. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP. М. «Диалог-МИФИ»,2000,313 с

5. Архипенков С.Я., Завьялов Б.П., Шеховцов А.И. Объектно-ориентированный подход в задачах моделирования сложных систем//Вопросы кибернетики: Сб.М., 1997. "Моделирование сложных систем и виртуальная реальность".

6. Атлас Б.А., Бутов А.С., Волков Н.И. и др Экономическая кибернетика на водном транспорте /. М,: Транспорт, 1978. 280 с.

7. Багров JI.B. Речной транспорт (общий курс).М., «Транспорт», 1986г.

8. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. М.: Мир, 1985.

9. Башина О.Э., Спирина А.А. М.: Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник. Финансы и статистика, 2000. - 439 с.

10. Ю.Белов Ю.Д. Совершенствование управления работой эксплуатационных предприятий речного транспорта в условиях информатизации. Дис. канд. техн. наук,ТН 6102-5/2316-0,Н.Новгород,2000г.

11. Бутов А.С., Легостаев В.А. Планирование работы флота и портов. М.: Транспорт, 1988,175 с.

12. Вентцель Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М: Наука, 1980.

13. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М: Наука, 1964. - 577 с.

14. Н.Вершинин О.Е. Компьютер для менеджера. М., «Высшая школа», 1990.

15. Внутренний водный транспорт России Итоги работы в 2003 году, задачи на 2004 год. Журнал «Речной транспорт(ХХ1 век)»№1,2004г.

16. Гаринов К.А. Планирование и анализ работы флота. М.: Транспорт, 1979, 144 с.

17. Гмурман В.Е. Теория вероятности математическая статистика. — М.: высшая школа, 2000. 479 с.

18. Громовой Э.П. Математические методы и модели в планировании и управлении па морском транспорте. М.: Транспорт, 1979, 360 с.

19. Гудков С.Н., Кузин В.И., Яцишин В.В. Информационная система управления водным транспортом (СУВТ). Журнал «Информост»№ 1(31),2004.

20. Гудков С.Н., Кузин В.И., Яцишин В.В. Информационная система управления водным транспортом. Журнал «Речной транспорт(ХХ1 век)»№4,2003.

21. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. СПб.: Изд. Дом «Вильяме», 2000.

22. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия, М.; Наука, 1989.

23. Джонсон Дж. Экономегрические методы. М: Статистика, 1980.

24. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных: Учебник.- М.: Финансы и статистика, 1995.

25. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х книгах, Кн. 1.М.: Финансы и статистика, 1986, Кн. 2. М.: Финансы и статистика, 1987.

26. Дурандин В.Г. Автоматизация расчетов технико-экономического обоснования флота по линиям. М. Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ.2003,с.82

27. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: МГУ, Изд-во ДИС, 1997. - 367 с.

28. Захаров В.Н., Журавлев Г. Б. Автоматизированная обработка информации по учету и анализу работы флота. Горький: ГИИВТ, 1976. 56 с.29.3ачесов В.П. Оптимизация работы пассажирского флота с применением ЭВМ. Новосибирск: НИИВТ. 1976. 60 с

29. Иванов М.И. Практическое применение межпредметных связей информатики и автоматизации судовождения. М. Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ.2003,с.172

30. Иванов М.И. Применение информационных технологий в системе управления водным транспортом. М. Материалы второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России»,2004,с.71.

31. Иванов М.И. Применение информационных технологий к решению оптимизационных задач на водном транспорте. М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с.46

32. Иванов М.И. Решение задачи оптимальной расстановки флота по линиям с использованием информационных технологий. М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с.49

33. Иванов М.И., Карабутов Н.Н. Принципы построения системы оценки качества подготовки специалистов. М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с. 18.

34. Иванов М.И. Создание макроса в среде MS EXCEL по решению задачи определения оптимальной скорости судна при перевозках по морю // Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ. М. 2003, с. 153.

35. Ильина О.П., Макарова Н.В. Статистический анализ и прогнозирование экономической информации в электронной таблице Ехсе15.0 Microsoft: Учеб.пособие. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996. - 140 с.

36. Исаков Л.И. Кутьи Л.И. Комплексная автоматизация судовых дизельных и газотурбинных установок. Л.: Судостриение. 1984. 367 с.

37. Калинина В.Ф., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.:Высш. шк., 1998.-336 с.

38. Карабутов Н.Н. Идентификация постоянной времени отжига металла в колпаковых печах по статистическим данным// Известия вузов. Черная металлургия. 1988. № 7. С. 45-49..

39. Карабутов Н.Н. OLAP-технологии обработки информации в экономических системах. Основные понятия и принципы //Наука и образование. Вып.6. — М.:МГУДТ, 2003.

40. Карабутов Н.Н. Применение OLAP-технологий в анализе данных // Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ. — М.: МГАВТ, 2003. с.153

41. Карабутов Н.Н. Системный подход к анализу информации с помощью информационных технологий. М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с.21

42. Карабутов Н.Н. Создание интегрированных документом в Microsoft Office: Введение в анализ данных и подготовку документов. — М.: Солон, 2005. 299 с.

43. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel: Пер. с англ. К.: Диалектика, 1997.

44. Кильлишев Г.С., Овсиенко В.Е. и др. Общая теория статистики: Учебник/ М.: Статистика, 1980. -423 с.

45. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1969. — 294 с.

46. Киселев Д.Н. Технические средства управления судоходством. М.: Транспорт,1976- 272 с.

47. Клейнер Г.Б. Производственные функции: Теория, методы, применение. М.:Финансы и статистика, 1986.

48. Королёв В.И. Информационное и техническое обеспечение управления процессами оптимизации расхода топлива на судах. Дис. канд. техн. наук,ТН 6102-5/2514-7, Н.Новгород,2002г.

49. Кулибанов Ю.М., Малый П.А., Сахаров В.В. Экономичные режимы работы судовых энергетических установок. М. «Транспорт», 1987. 205 с.

50. Кулибанов Ю.М., Попов С.Д. Динамические модели судовых управляемых комплексов. Автоматизация технических средств и процессов управления на водном транспорте. Материалы XXIII НТК ЛИВТ: 1969, с. 152— 181.

51. Курицкий Б. Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.О. СПб/.BHV, 1997.

52. Ланчуковский В.И., Козьминых А.В Автоматизированные системы управления судовыми дизельными и газотурбинными установками. М. «Транспорт». 1990г.332с.

53. Леонтьев В. В. Межотраслевая экономика: Пер. с англ. М.: ОАО «Издательство Экономика», 1997.

54. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование. М: Наука, 1984.

55. Лусников В.Ф. К вопросу оптимизации скоростей движения речных транспортных судов и составов. Труды ЦНИИЭВТ, 1977, вып. 138., с. 102-124.

56. Луцкий Ю.Э. Оптимальные скорости движения судов. Пр. техн. сб. техн. упр. МРФ РСФСР. 1976, вып. 3, с. 12-14.

57. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel.M., «Финансы и статистика»,2003

58. Маленво Э. Лекции по микроэкономическому анализу: Пер. с фран. Под ред. К. А. Багриновского. М.: Наука. 1985.

59. Малышкин А.Г. Организация и планирование работы речного флота. М,: Транспорт, 1985. 216 с.

60. Миронов Ю.М. Перспективный подход к автоматизации проектирования автоматизированных систем предприятий речного транспорта // Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ. — М.: МГАВТ, 2004. С. 106.

61. Миронов Ю.М., Савин В.И. Автоматизированные банки данных в системах управления водным транспортом. М. ЦДМУ МГАВТ,2001,76 с.

62. Миронов. Ю.М. Базовая информационная технология как основа эффективного автоматизированного управления предприятием речного транспорта. М. Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ.2003,с.70-73

63. Мэйндоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. М.: Финансы и статистика, 1988.

64. Николь Н., Альбрехт Р. Электронные таблицы Excel для квалифицированных пользователей: Практ. пособ.: Пер. с нем. М.: ЭКОМ, 1996.

65. Павленко Г.Е. Принципы и схемы автоматизации судовождения на реках. Киев: АН УССР. 1968. 80 с.

66. Перевезенцев С.В. Моделирование динамики и разработка микропроцессорных систем управления режимами главных дизелей. Дис. канд. техн. на-ук:ТН 6198-5/39-2.Н.Новгород 2000г.

67. Петров А. П. АСУ на транспорте. М.: Знание, 1973. 64 с.

68. Платов А.Ю. Теоретические основы нормирования ходового времени и расхода топлива на главные двигатели для речных грузовых судов. Дис. канд. техн. наук: 05.08.05. Н.Новгород, 2000. - 126с.

69. Платов Ю. И Эксплуатация флота Метод, основы рейсового планирования работы флота: Методики, критерии, модели Платов Ю. И. Н. Новгород: ВГАВТ, 1997

70. Пьяных С. М. Элементы оптимизации управления работой флота. Горький: ГИИВТ, 1970.150 с.

71. Пьяных С.М. Исследование задач моделирования и нормирования движения и обслуживания судов. — Тр. ГИИВТ, 1974, вып. 146, 61 с.

72. Пьяных С.М. Экономико-математические методы оптимального планирования работы речного транспорта. М. «Транспорт», 1988,250 с.

73. Пьяных С.М., Пигалова Н.В. Динамическое программирование на речном транспорте. Горький: ГИИВТ, 1982. 58 с.

74. Райбман Н.С, Чадеев В.М. Построение моделей производства. М., «Энергия», 1975

75. Ревунков Г.И. и др. Базы и банки данных и знаний; Учебник Т.И. Ре-вунков, Э.Н. Самохвалов, В.В. Чистов; под ред. В.Н.Четвериова. -М: Высш. шк., 1992.

76. Савин В.И. Комплексы задач оперативного управления работой грузового флота для решения на базе УТК АРМ «МЕНЕДЖЕР-ФЛОТ» М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с108.

77. Савин В. И. Математические методы оптимального планирования работы флота и портов. М.: Транспорт, 1969.168 с.

78. Савин В.И АРМ «Менеджер-Флот» база для повышения эффективности оперативного управления работой флота. М. Материалы XXV научно-практической конференции МГАВТ.2003,с.73

79. Савин В.И, Неволин В.В, Захаров В.Н, Булов А.А. Автоматизированная система управления водным транспортом. М «Транспорт», 1985.

80. Савин В.И. АСУ речного транспорта.— В кн.: Кибернетика на водном транспорте. М-: ВИНИТИ, 1972. Т. 4. 229 с

81. Савин В.И. Оптимизация работы флота., М., «Транспорт», 1974г.

82. Саймон А.Р. Стратегические технологии баз данных: менеджмент на 2000 год. ~М: Финансы и статистика, 1999.

83. Салманов О.Н. Математическая экономика с применением Mathcad и Excel. С.Петербург ,«БХВ-Петербург»,2003г.456 с.

84. Сахаров В. В, Скорость движения следует регулировать с учетом условий плавания //Речной транспорт. 1975, .с.14.

85. Сахаров В.В., Федоров Е.П. Алгоритмизации процесса управления движением транспортного судна: Материалы НТК ЛИВТ: Ч. 2, 1972, с. 39—42.

86. Семенов М.И. и др. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.

87. Советов Б.Я. Информационная технология: Учебник. -М: Высш.шк., 1994. 9. Хотюненко А.Д., Диганков В.М., Мальцев М.Р.

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

89. Толшин В.И., Якунчиков В.В. Режимы работы и токсичные выбросы отработавших газов судовых дизелей. Издательство МГАВТ, 1999. - 192 с.

90. Тюрин Ю.Ф, Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере/Под ред. В.Э. Фигурнова.— М.: Инфра-М, 1998. -528 с.

91. Уолтере А.А. Производственные функции и функции затрат: эконо-метрический обзор. Теория фирмы. СПб.: Экономическая школа, 1995.

92. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Пер. с англ. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.

93. Фёдоров А.Г., Елманова Н.З. Введение в OLAP-технологии Microsoft. М. «Диалог-МИФИ»,2002,265 с.

94. Фомин В.Г. Расширение рынка транспортных услуг внутренним водным транспортом и основные задачи по его научно-техническому обеспечению. М. Материалы XXVI научно-практической конференции МГАВТ.2004,с. 110

95. Фомин В.Г. Оптимальные скорости грузовых теплоходов при движении по рекам с ограниченными глубинами. Труды ЦНИИЭВТ. 1972. Вып. 92. -с. 86.-109.

96. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. — М.: Мир, 1969.-395 с.

97. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

98. Codd Е. F., Codd S. В., SalleyC.T. Providing OLAP (on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate. Technical report, 1993.

99. Holland, P. Utsler J. Data Mining at Your Desk, BYTE. 1997. July.

100. Kimball R. The Data Warehouse Toolkit; Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses, John Wiley & Sons, 1996.

101. Kimball R. The Data Webhouse Toolkit. Building the Web-Enabled Data Warehouse. John Wiley & Sons, 2000.

102. Marquardt D. W. An algoritm for least-squarres estimation of nonlinear parameters.-Journ. Soc. Indust. Appl. Math., 1963, 11, No 2.

103. Marty Gubar, Jay Sullivan. DSS JavaBeans. The new world of analytical components.Oracle OLAP Products Division, 1998.

104. Oracle Express Analy7cr. Release 2.1. Briefing Designer's Guide. Part No. A55253-01.

105. Oracle Express Release 6.2. Database Administration Guide. Part No. A59962-01

106. Oracle Express. Release 6.2. Express Language Programming Guide. Part No. A61086-01.

107. Peter L, Brooks. Visualizing Data//DBMS, August 1997.

108. ОАО "Южный речной порт" 115432, Москва, 2-ой Южнопортовый проезд, д. 10 тел. 354-83-12 т/ф 354-83-57

109. Использование комплекса позволило в оперативном режиме принимать оптимальные управленческие решения по эффективной эксплуатации флота и анализу эксплуатационных показателей.

110. АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ НАУЧНОЙ РАБОТЫч

111. Начальник отдела эксплуатации флота ОАО «Южный речной порт»1. Арестов В.В