автореферат диссертации по транспорту, 05.22.19, диссертация на тему:Повышение эффективности принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании на основе функционального моделирования и адаптивной идентификации

На правахлзукописи

Карабутов Павел Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ФЛОТОМ СУДОХОДНОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТИВНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Специальность 05.22.19 «Эксплуатация водного транспорта, судовождение»

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

1 о НОЯ 2011

Москва -2011

005001225

Диссертация выполнена в Московской государственной академии водного транспорта

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Фомин Владимир Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Литвиненко Геннадий Иванович кандидат технических наук, доцент Неволин Владимир Владимирович

Ведущая организация: ОАО «Центральный научно-исследовательский институт экономики и эксплуатации водного транспорта»

Защита состоится « » /¿УзЦоа 2011 г. на заседании диссертационного совета Д223.006.01 при Московской Государственной академии водного транспорта по адресу: 117105 г. Москва, Новоданиловская набережная, д. 2, корп. 1, стр. 2, Ученый совет, ауд. 336.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГАВТ

Объявление о защите и автореферат размещены на сайте http://www.msawt.ru, сайте ВАК hltp://vak.ed.gov.ru/ru.

Автореферат разослан «_»__2011 г.

Учёный секретарь Диссертационного совета Д223.006.01

кандидат технических наук Е.А. Корчагин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современных условиях важное значение приобретает проблема повышения эффективности управления флотом судоходных компаний. Это связано, прежде всего, с увеличением грузооборота, изменением экономических условий их функционирования. Поэтому основное внимание должно уделяться уменьшению эксплуатационных расходов флота и совершенствованию системы оперативного управления. Одно из ключевых направлений совершенствования оперативного управления флотом связано с получением достоверной информации о состоянии флота и дальнейшим ее анализом и принятием решений. До настоящего времени в системах оперативного управления методы анализа информации и принятия решений, в основном, применялись для решения задач контроля, нормирования учета и анализа финансового состояния судоходных компаний. В системах оперативного управления флотом практически не использовались методы идентификации процессов, что сказывалось на эффективности реализуемых решений и не позволяло вырабатывать управляющие воздействие, учитывающие текущее состояние компании, а также определять динамичное развитие судоходной компании на перспективу.

Применение средств вычислительной техники и передачи данных позволило существенно повысить качество управления работой судоходных компаний за счет получения оперативной информации о состоянии флота и последующего ее анализа. Подходы к анализу базируются на применении математических моделей и методах оптимизации. Большой вклад в разработку экономико-математических методов, алгоритмов оперативного управления и оптимизации работы судов внесли Б.А. Атлас, A.C. Бутов, К.А. Гаринов, В.П. Зачесов, А.П. Ирхин, Ю.М Кулибанов, В.Д. Левый, А.Г. Малышкин, Ю.М. Миронов, В.В. Неволин, С.В Перевезенцев, Ю.И. Платов, А.Ю. Платов, С.М. Пьяных, Л.М. Рыжов, В.И. Савин, В.В. Сахаров, A.A. Союзов, В.И. Толшин, В.М. Федюшин, В.Г Фомин, Ю.Н Уртминцев, Д.Н. Шустов и другие. Совершенствование оперативного управления особенно актуально в распределенных системах управления, которые являются доминирующими на речном транспорте. В первую очередь это связано с разработкой эффективных алгоритмов извлечения информации из удаленных

баз данных, методов идентификации процессов и их применением для оптимизации и обоснованного принятия решений в условиях неопределенности. Несмотря на внедрение информационных технологий на речном транспорте оперативному управлению и в первую очередь оперативному анализу, планированию, прогнозированию и принятию решений в системах управления флотом судоходной компании на основе математических моделей уделялось недостаточно внимания.

Целью работы является повышение эффективности принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании на основе совершенствования методов анализа данных, разработки и применения адаптивных математических моделей в условиях рисков.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Разработать логическую модель информационного обеспечения с целью ее реализации в корпоративной информационной системе судоходной компании.

2. Разработать процедуру ОЬАР-анализа данных в системе оперативного управления флотом судоходной компании.

3. Синтезировать алгоритмы обнаружения пропущенных значений в результатах измерений на основе их прогнозирования с помощью двух статических моделей, описывающих изменение эксплуатационных показателей.

4. Разработать методику адаптивной идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей работы флота по каналу "скорость движения - расход топлива".

5. Разработать процедуру применения информационных технологий для решения задач оптимизации эксплуатационных показателей работы флота с учетом рисков и применения адаптивных моделей. Синтезировать алгоритм решения задачи расстановки флота на основе минимаксного критерия с применением адаптивной модели.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории математической статистики, идентификации, принятия решений, линейного и нелинейного программирования, матричного и системного анализа, экономико-математические методы, имитационное моделирова-

ние.

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

1. Информационная модель процесса оперативного управления работой флота на основе применения ГОЕР-методологии; логическая модель информационного обеспечения процесса оперативного управления работой судна при движении по транспортной сети.

2. Процедура обнаружения пропущенных значений в данных, извлекаемых из корпоративной базы данных, основанная на прогнозировании пропущенного значения с помощью двух статических моделей и алгоритме принятия решения, базирующегося на: процедуре нечеткого вывода.

3. Методика адаптивной идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей управления флотом по каналу "скорость движения - расход топлива".

4. Метод идентификации эмпирического распределения вероятностей стояночного времени судна на классе экспоненциальных распределений, который базируется на определении характеристических показателей Ляпунова для динамической системы.

5. Процедуры поиска оптимальных параметров и принятия решений в распределенных системах оперативного управления флотом судоходной компании: а) алгоритм оптимизации, основанный на применении математических моделей расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и имитационного моделирования стояночного времени и рисков, возникающих в процессе движения судна по закрепленным линиям; б) алгоритм минимизации эксплуатационных показателей работы флота, основанный на применении адаптивной математической модели, позволяющей прогнозировать расход топлива судами флота, движущимися по транспортной сеты.

Объектом исследования являются процессы, протекающие в системах оперативного управления флотом судоходной компании.

Предметом исследования является оперативное управление с использованием данных, извлекаемых из корпоративной информационной системы управления флотом судоходной компании.

Практическая значимость диссертационных исследований. Предложенные в работе методики, алгоритмы и программные модули могут

быть использованы в системах оперативного управления флотом для решения задач анализа, идентификации, оптимизации и принятия оптимальных управленческих решений по эффективной эксплуатации флота. Разработанные методики, алгоритмы и сценарии внедрены в учебный процесс МГАВТ.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались на VII, VIII Международных конференциях «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '08, SICPRO '09 (Москва, 2008 г., 2009 г.); Третьей международной конференции «Математическое моделирование социальной и экономической динамики» (MMSED-2010) (Москва, 2010 г.); VI научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов г. Липецк 12 апреля 2005 г. (Липецк, 2005 г.); на научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Московской государственной академии водного транспорта (Москва, 2010, 2011 гг.); XIV научной конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» по математическому моделированию и информатике. (Москва, 2011 г.).

Публикации. Содержание работы отражено в 10 научных статьях, из них 4 опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 143 страницах. Диссертация содержит 169 страниц, 18 таблиц, 55 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, научная новизна и практическая значимость, дается краткое содержание основных разделов работы.

В первой главе приведён анализ современного состояния внедрения информационных технологий и корпоративных информационных систем на водном транспорте. Отмечено активное внедрение автоматических идентификационных систем (АИС), которые чаще всего применяются для проводки или управления движением судов. В большинстве случаев АИС представляет собой совокупность навигационного оборудования, картографические системы, базы данных и приемников ГЛОНАС/GPS. Применение

идентификационных систем позволяет расширить возможности автоматизации процессов статистического анализа, планирования, автоматизированного биллинга, услуг по проводке судов, предоставления качественно новых услуг клиентам служб управления движением судов. Еще одно направление эффективного использования корпоративных информационных систем связано с применением ОЬАР-технологий в системах оперативного управления флотом судоходной компании. Данные технологии включают в себе различные методы анализа и обработки данных и представляют их в виде некоторого многомерного информационного объекта, из которого в соответствии с текущими задачами, стоящими перед диспетчерскими службами судоходной компании, извлекается адекватная состоянию судна информация в виде, удобном для принятия решения. Несмотря на применение информационных технологий, программных и технических средств их реализации, достигнутый уровень использования корпоративных информационных системы в судоходных компаниях водным транспортом и средств телекоммуникации для управления нельзя считать достаточным.

Проведен анализ подходов, моделей и экономико-математических методов, используемых в системах оперативного управления флотом судоходных компаний для поиска оптимальных решений. На водном транспорте методы идентификации чаще используются для описания процессов в энергетических установках и двигателях. Прогнозирование эксплуатационных режимов работы главных двигателей транспортных судов является ключевой задачей в процессе эксплуатации. Решение её позволит планировать оптимальные с точки зрения экономии топлива рейсы и тем самым рационально использовать топливно-энергетические ресурсы, сокращать эксплуатационные расходы и, в результате, значительно повысить эффективность перевозок. В ряде работ методы идентификации применялись в системах оперативного управления флотом. Но, несмотря на это, задача идентификации по-прежнему является актуальной. Особенно это касается разработки и применения адаптивных методов параметрического оценивания, позволяющих учитывать действующие неконтролируемые возмущения, изменение параметров и характеристик судна, а также изменение линий, по

которым движется судно.

Применяемые в системах оперативного управления водным транспор-

том методы оптимизации, принятия решений и анализа данных требуют дальнейшего развития с учетом априорной неопределенности, воздействия случайных неконтролируемых возмущения, которые начинают оказывать существенное влияние в сложившихся экономических условиях.

Проведенный анализ показывает, что в системах оперативного управления на водном транспорте широко применяются экономико-математические методы оптимизации, анализа данных и имитационное моделирование для решения различных задач планирования и управления. Но при этом недостаточно внимания уделялось методам идентификации и прогнозированию на основе полученных моделей. В силу изменяющихся экономических условий, а также действия неконтролируемых возмущений при управлении флотом могут возникать экономические или технические риски, влияние которых на эксплуатационные расходы судоходных компаний также не исследовалось. Решение этих задач требует совершенствования методов, позволяющих автоматизировать процесс выработки управляющих решений. При этом немаловажное значение должно уделяться информационному обеспечению процессов оперативного управления флотом судоходной компании.

На. основе проведенного анализа сформулированы цели и задачи данной работы.

Во второй главе рассмотрены вопросы применения функционального моделирования для синтеза информационных и логических моделей, позволяющих создавать информационное и алгоритмическое обеспечение систем оперативного управления флотом судоходных компаний. Функциональное моделирование базируется на методологии структурного анализа и проектирования, основанной на построении ГОЕЕ-моделей (диаграмм).

ЮЕР-методология применена для исследования процесса движения судна по определенной линии транспортной сети. Задача заключается в установлении информационных взаимосвязей между объектами судоходной компаниях и их формализацией с помощью средств методологии ЮЕРО. Разработаны ГОЕРО-модели нулевого и первого уровней, которые отражают влияние внешней среды, технических параметров судна, способа управления работой судна в соответствии с выбранным маршрутом и формирование оптимального маршрута движения. Синтезированные диаграммы явля-

ются основой построения ШЕРЗ-модели, которая в укрупненном виде описывает процесс управления работой судна. Особенностью полученной модели является то, что она содержит функциональные блоки, алгоритмы работы которых основаны на оптимизации эксплуатационных показателей работы судна при движении по конкретной транспортной линии. На основе ШЕРЗ-модели предложена имитационная модель, пригодная для реализации в программной среде Arena. Синтез алгоритмов анализа данных рассматривается в последующих главах. На основе IDEFO-модели разработана логическая модель информационного обеспечения процесса управления флотом и с помощью языка SQL сгенерирован модуль создания структуры

базы данных для Microsoft Access.

В заключительной части главы рассмотрены методы извлечения информации из баз данных и их анализ. Показано, что для систем оперативного управления флотом наиболее адекватным средством работы с базами данных является инструментарий OLAP-технологий. Предложена процедура извлечения данных с помощью OLAP-технологии и продемонстрированы ее возможности при работе с базой данных. Извлекаемые данные являются объектом дальнейшего исследования.

Третья глава посвящена разработке методов идентификации процессов и обработки данных в системе оперативного управления флотом. Проанализированы' алгоритмы обработки данных, извлекаемых с помощью OLAP-технологий. Отмечено, что данные, извлекаемые из корпоративных информационных систем, могут содержать недостоверную информацию. Рассмотрены типовые ситуации и ошибки, приводящие к искажению данных в базе данных, на примере информации, извлеченной из корпоративной информационной системы оперативного управления флотом ЗАО "Авизей-ра". К таким данным можно отнести аномальные измерения.

Данные, содержащие выбросы, можно представить в виде

Уп = Уа,п + >"в,л + in > (1)

где Уп — измеряемое значение переменной (расхода топлива) в момент

времени t„=nAt, А/ — шаг съема данных, ув,п — компонента, соответствующая большим выбросам, уд>л — истинное значение переменной, —

ограниченная помеха.

В работе предложен алгоритм обнаружения аномальных измерений,

основанный на сглаживании значений расхода топлива Рп в реальном масштабе времени (рис. 1). На рис. 1 использованы следующие обозначения: Рп — оценка текущего среднего значения расхода топлива, £,п = Рп - Рп —

оценка , е > 0 — уровень отбраковки аномальных измерений. Для получения оценки текущего среднего Р„ применен алгоритм

р [Рп^+уРп,

"I , \ы>е, (2)

где у > 0 — параметр, обеспечивающий сходимость алгоритма.

Результаты работы предложенной процедуры показали, что исходное распределение отличается от нормального, что подтверждает исходную__ги-потезу. Оно может быть аппроксимировано распределением Лапласа. После обнаружения выброса гистограмма была аппроксимирована нормальным распределением с квадратом коэффициента взаимной корреляции, равным 1.

В работе предложен алгоритм обнаружения пропущенных значений скорости движения теплохода ГТ-19, извлекаемых с помощью ОЬАР-анализа из базы данных. Он основан на разбивке массива данных на два подмножества, на которых определяются модели vUn = /¡(7„), где /)(/„) —

нелинейная функция, структура которой определяется в процессе идентификации. По каждой из моделей находится прогноз пропущенного значения скорости. Для принятия решения о достоверности прогноза скорости на основе моделей разработан нечеткий алгоритм принятия решений. В качестве

10

Рисунок 1 - Процедура отбраковки единичных выбросов на основе анализа текущих измерений Р.

критерия принятия решения используется коэффициент взаимной корреляции между скорректированным массивом скорости и расходом топлива г? Р. Пример работы алгоритма показан на рис. 2.

Далее разрабатываются методы идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей управления работой флота. Предложен метод синтеза адаптив-

ных наблюдателей на основе текущей информации о состоянии судна.

■ройки параметров наблюдателя применен метод функций Ляпунова. Рассмотрен случай, когда параметры объекта могут изменяться во времени. Предложен способ выбора матрицы усиления в адаптивных алгоритмах. Результаты моделирования подтвердили работоспособность предложенного метода. Затем разработанный подход применен для идентификации эксплуатационных показателей судна.

Соответствующая процедура идентификации показана на рис. 3. В зависимости от имеющейся информация были получены динамические и статические модели для прогнозирования расхода топлива судном. На основе извлекаемой из корпоративной базы данных информации судоходной компании ЗАО "Авизейра" синтезированы следующие статические модели:

1) для теплохода ГТ-19

=0,4716у-3,179, 2п-_19 = 0,025, /■„,,= 0,96; (3)

2) для теплохода ГТ-25

р^з =0,165у +1,151; вгг-и =0,012, г,Р =0,95; (4)

3) для теплохода ГТ-26

Ат-26 =°>48у "5'01 бгт-26 = 0,015, гкР = 0,97 (5)

где <2 — величина среднеквадратичного критерия <2 = ~Рп)2 >

70

Рисунок 2 - Результаты импутирования переменной \>„ с помощью различных методов

Для получения адаптивных алгоритмов нас

гч<Р — коэффициент взаимной корреляции.

Рисунок 3 - Процедура адаптивной идентификации На основе приведенных значений критериев можно сделать вывод об адекватности полученных моделей. Относительная ошибка прогнозирования, например, для судна ГТ-26 не превышала 5%. Для обеспечения адекватности моделей (3)-(5) в условиях эксплуатации судов синтезированы адаптивные алгоритмы настройки параметров на основе применения второго метода Ляпунова. Они имеют вид

т;+1 + 1 *;+! +1

где ап,Ъп — параметры модели Р„ = ап\п + 6Я, 0 < у < 2 — параметр, обеспечивающий сходимость алгоритмов при наличии возмущений и помех, п — номер итерации алгоритма.

Предложенный подход применен также для получения динамических моделей. Результаты моделирования подтвердили, что для прогнозирования Р„ можно ограничиться моделью первого порядка Р„+1 = а1Рп +а2У„+Ь, где ах,а2,Ь — коэффициенты модели. Коэффициент взаимной корреляции для полученных моделей равнялся 0,99.

В заключительной части главы 3 изложен метод непараметрической идентификации функции распределения стояночного времени судна р1 = ¡ж'"1. Для оценки параметров функции распределения предложен подход, основанный на оценке характеристических показателей Ляпунов для динамической системы Л,. Для его реализации предложен следующий алгоритм АИР\

АИР1. Сформировать массив оценок относительных значений появления стояночного времени {ри„}.АИР2. Вычислить коэффициент структурности к5(1,р! п) = 1п | Р(/л) | /Г„ для всех {„, где („ — дискретное значение

стояночного времени. АИРЪ. Найти оценку максимального значения характеристического показателя Ляпунова Л.,, т. е, /стах = тахк5((,р^п). Положить Л, = а = лгтах. АИРА. Сформировать множество {ехр(1,0>' е А ■ АИРЪ. Проверить условие г>5, где ¿!(г) = ехр(Д1г'), ¿>0 — заданная

величина. Если оно выполняется, перейти к АИР6, иначе скорректировать а. АИР6. Применить логарифмическую модель и„ = 1пр + а1п, где и„ =Щр,„), ри„ — выход модели для оценки р1<п. С помощью метода наименьших квадратов найти уточненные оценки р,а. Результаты идентификации представлены в таблице.

Математические модели, описывающие вероятность распределения стояночного времени

Теплоход Модель Коэффициент детерминации

ГТ-19 р, = 0,813е~0,0132' 0,973

ГТ-25 р, = 0,79е~0,0092' 0,983

ГТ-26 р, = 0,838е-0'0399' 0,98

В четвёртой главе разрабатываются алгоритмы оптимизации эксплуатационных показателей работы флота судоходной компании и принятия решений на основе обобщения экономико-математических методов и применения адаптивных моделей, имитационного моделирования и учета возникающих рисков в условиях неопределенности.

В работе предложена методика решения оптимизационных задач на речном транспорте с помощью информационных технологий. Процедура,

реализующая эту методику, показана на рис. 4.

Рисунок 4 - Процедура нахождения оптимального решения задачи оптимизации

эксплуатационных расходов в Microsoft Excel В качестве исходной информации для синтеза моделей использовались

OLAP-данные по перевозке грузов судами фирмы «Авизейра». Эти же данные служили в качестве эталона для проверки адекватности полученного оптимального решения задачи.

Сначала решается задача оптимизации расхода топлива судном при заданном времени прибытия и движении его по определённой грузовой линии с характерными путевыми участками и известном среднем значении стояночного времени iCT Î для каждого участка линии с учетом рисков. В процессе движения судна могут возникать различные неопределенности, которые в конечном итоге сказываются на выполнении графика движения. В теории принятия решений неопределенности принято делить на риски и собственно неопределенности. Для учета рисков использована следующая модель распределения стояночного времени

P(t„) = V-s)p(tcr) + !p1(t„), (7)

где s > 0 — параметр, задающий уровень загрязнения, рх (/ст ) — функция

распределения, учитывающая влияние рисков, p(t„) — функция распределения, полученная в главе 3. Кроме задания зависимости (7), учитывающей влияние рисков, можно применить также подход, основанный на анализе уровня рисков, устанавливаемых экспертами.

Решается задача. Пусть часовой расход топлива Pt рассчитывается на

основе модели = а распределение стояночного времени судна

на 1-м участке транспортной сети подчиняется закону (7), параметры которого получены на основе данных, извлекаемых с помощью ОЬАР-анализа из базы данных. Необходимо обеспечить минимальный расход топлива

&(?,.) = ттУ' /¡(у;)г( ~ ■■ к

при соблюдении ограничений v¡<v¡<v¡, +/ст,, ) = Г» и фиксирован.. ^ _

ной длине транспортной сети (линии) 5 = > гДе — заданные ве-

личины, 5,- —• отрезки пути, на которых соблюдается постоянство условий плавания. Г, зависит от стояночного времени /Ст1. для каждого участка

транспортной сети.

В качестве исходной информации для синтеза моделей использовались ОЬАР-данные по перевозке грузов судами фирмы «Авизейра» по линии «Череповец-Тольятти». Сначала определялось базовое решение задачи движения теплохода ГТ-26 по линии без учета рисков при значениях распределения стояночного времени, получаемых на основе (7). Т* = 87 час. Результаты моделирования показали, что статические модели (ЗН5) аДек" ватно описывают эксплуатационные показатели и поэтому блок адаптации (рис. 4) был отключен. Оптимальное решение находилось с помощью итерационного квазиньютоновского метода. Анализ полученных результатов показал, что за счет применения адекватных математических моделей разработанный оптимальный план движения судна ГТ-26 по линии позволяет сократить расход топлива на 8,6% и время движения. Проанализирована эффективность применяемого численного метода поиска оптимального решения при различных начальных значениях времени движения по линии.

Пример влияния рисков г, показан на рис. 5. Далее исследуется влияния рисков на результаты оптимизации эксплуатационных показателей работы флота судоходной компании. Анализ полученных вариантов решения показывает, что: 1) изменение уровня рисков в ряде случаев приводит к коррекции параметров ограничений, что требует проведения экономического анализа реализуемости предлагаемых решений; 2) наиболее чувствительным к рискам является последний участок линии (Тольяти - Порт), так

как он является наименее протяженным; 3) полученное базовое оптимальное решения является относительно грубым к вариациям параметров ограничений и позволяют поддерживать на приемлемом уровне эксплуатационные показатели.

|Вариант 3. Риски: (20%, 50%, 20%, 20%, 20%) Вариант 5. Риски: (30%, 50%, 30%, 40%, 20%)

20% 50% 20% 20% 20%

Рисунок 5 - Влияние рисков на оптимальные значения скорости движения судна ГТ-26 по участкам линии Отличие предлагаемой постановки от существующих: 1) состоит в

применении математической модели />=Р(у,), позволяющей определять расход топлива по участкам и линиям транспортной сети; 2) связано с учетом стохастической природы стояночного времени судна при движении по участкам, что позволяет моделировать реальные условия, соответствующие перевозке грузов.

Далее решается задача оптимального управления работой судов судоходной компании при движении по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Задача ставится следующим образом: на основе данных о текущем положении судов на линии при заданных ограничениях на экономические и эксплуатационные показатели работы фирмы в требуемом периоде навигации необходимо на основе адаптивных математических моделей (3)-(6) с учетом ограничений на время движения и стоимость перевозок найти оптимальную скорость движения судов по линиям таким образом, чтобы обеспечить оптимизацию функционала

+ (1 - —> гшп тах,

* 'я

где Л е [0,1], Г — критерий, отражающий прибыль компании. В диссерта-

ции дано решение задачи при Л = 1. Для поиска решения применялась процедура, представленная на рис. 4. Как показали результаты предварительного моделирования, модели (3), (4) адекватно описывают изменение показателя расхода топлива суднами ГТ-19, 25, а модель (5) для судна ГТ-26 требует настройки параметров модели. Поэтому была выполнена адаптация параметров модели (5) с помощью алгоритмов (6). Решение задачи находилось без учета рисков, так как на основе изложенного выше эта задача может быть решена с применением разработанной выше методики. Применение полученных оптимальных скоростей по сравнению с существующими способами перевозки позволяет сэкономить расход топлива на 10,7%.

Затем рассмотрены методы принятия решения в случае вариации эксплуатационных, технических и экономических параметров судна или компании. Разработаны соответствующие сценарии и приведены квазиоптимальные решения задачи. Реализация полученных вариантов квазиоптимальных значения скоростей зависит от финансового состояния судоходной компании, фарватера и технического состояния судов, движущихся по линиям рассматриваемой транспортной сети.

В заключении дан перечень основных результатов, полученных в работе. В приложениях содержатся исходные данные, алгоритмы и методики, листинги программных модулей, акты внедрения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Диссертационная работа посвящена повышению эффективности принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании на основе совершенствования методов анализа данных, разработки и применения адаптивных математических моделей в условиях рисков. В работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Проведен анализ корпоративных информационных систем, применяемых в системах управления флотом на водном транспорте. Проанализированы подходы к синтезу алгоритмов идентификации процессов, протекающих в системах оперативного управления флотом судоходной компании.

2. Разработана информационная модель процесса управления работой судна на основе применения функционального моделирования. На основе результатов ГЛЕБО-моделирования синтезирована операционная модель обработки данных в системы оперативного управления. Предложена логиче-

екая модель информационного обеспечения процесса оперативного управления работой судна.

3. Разработана процедура извлечения информации из корпоративных баз данных судоходной компании с помощью OLAP-технологии для последующего оперативного анализа.

4. Предложен адаптивный алгоритм обнаружения аномальных измерений, основанный на анализе изменения текущего среднего расхода топлива, информация о котором извлекается из корпоративной базы данных судоходной компании.

5. Разработана процедура обнаружения пропущенных значений в результатах измерений эксплуатационных показателей, основанная на прогнозировании пропущенного значения с помощью двух статических моделей.

6. Предложена методика адаптивной идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей работы судна по каналу "скорость движения - расход топлива".

7. Разработан метод идентификации эмпирического распределения вероятностей стояночного времени судна на классе экспоненциальных распределений.

8. Предложена процедура применения информационных технологий для решения задачи оптимизации эксплуатационных показателей работы судна с учетом рисков.

9. Разработаны алгоритмы минимизации расхода топлива с учетом рисков при движении судна по закреплённым линиям и случайном распределении стояночного времени. Дана постановка задачи движения флота по линиям транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия и предложены алгоритмы ее решения.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Публикации в изданиях из рекомендованного перечня ВАК.

1. Карабутов H.H., Шмырин A.M., Шмырина O.A., Карабутов П.Н. Синтез математических моделей окрестностных систем очистки сточных вод // Приборы и системы. Управления, контроль, диагностика. - 2006. - № 1 Г. - С. 24-27.

2. Карабутов H.H., Карабутов П.Н. Адаптивные наблюдатели для линейных динамических систем // Измерительная техника. - 2009. - № 8. - С. 27-31.

3. Фомин В.Г., Карабутов П.Н. Методика оптимизации эксплуатационных показателей флота судоходной компании // Речной транспорт (XXI век). - 2011. -№4(52).-С. 81-83.

4. Карабутов H.H. Карабутов П.Н. Построение секторного условия в системах структурной идентификации на основе обработки измерительной информации // Метрология. - 2011. -№ 5. - С. 3-13.

Публикации в других изданиях.

5. Карабутов H.H., Карабутов П.Н. Адаптивные наблюдатели для линейных нестационарных динамических систем с неопределенностью в контуре настройки параметров // Труды VII Международной Конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '08. Москва 28 января - 31 января 2008. — М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2008. — С. 174-184.

6. Карабутов Н. Н., Карабутов П.Н. Адаптивные наблюдатели для линейных динамических систем с переменным коэффициентом усиления в контуре адаптации // Труды VIII Международной Конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '08. Москва 26 января - 30 января 2009. — М. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2009. - С. 463-470.

7. Карабутов H.H., Карабутов П.Н.. Идентификация спектра собственных чисел матрицы состояния динамической системы в условиях неопределенности // Труды Третьей международной конференции «Математическое моделирование социальной и экономической динамики» (MMSED-2010). 23-25 июня 2010. - М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2010. - С. 127-128.

8. Karabutov N.N., Karabutov P.N. Adaptive observers for linear dynamic systems//Measurement Techniques.-2009.-Vol. 52,-No. 8.-P. 813-820.

9. Арестова Л.Д., Карабутов П.Н., Фомин В.Г. Применение экономико-математических методов и информационных технологий для оптимизации эксплуатационных показателей судоходной компании // Материалы XIV научной конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» по математическому моделированию и информатике. Программа. Сборник докладов./ Под ред. O.A. Казакова,- М.: ИЦ ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2011. - С. 10-11.

10. Карабутов П.Н. Применение функционального моделирования в системе оперативного управления флотом судоходной компании // Материалы XIV научной конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» по математическому моделированию и информатике. Программа. Сборник докладов./ Под ред. O.A. Казакова.- М.: ИЦ ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2011. - С. 29-31.

КАРАБУТОВ Павел Николаевич

ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ФЛОТОМ СУДОХОДНОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТИВНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Специальность 05.22.19 «Эксплуатация водного транспорта, судовождение»

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Подписано в печать «/■Я » УЬ. 2011г. Формат: 60\90\16 Объём: -¿¿¿а.*.

Заказ № Тираж € О экз.

Издательство «Альтаир» Московская государственная академия водного транспорта 117105, г.Москва, Новоданиловская набережная, д. 2, корп. 1

Введение.

Глава 1. Анализ методов и информационных технологий, применяемых в системах оперативного управления флотом судоходной компании.

1.1. Корпоративные информационные системы на водном транспорте.

1.2. Методы идентификации процессов управления флотом в судоходных компаниях.

1.3. Методы анализа, оптимизации и принятия решений, применяемые в системах управления водным транспортом.

1.4. Постановка задач исследования.

Выводы.

Глава 2. Построение и анализ информационного обеспечения в системах оперативного управления флотом на основе функционального моделирования процессов.

2.1. Функциональное моделирование процессов в системах оперативного управления судоходными компаниями.

2.1.1. IDEF0 модели.в функциональном моделировании.

2.1.2. IDEF3-модели в функциональном моделировании.

2.2. Информационная модель движения судна.

2.3. Разработка логической модели информационного обеспечения процесса управления флотом.

2.4. Методы извлечения информации из баз данных и их анализ.

2.4.1. Основные понятия и определения.

2.4.2. Процедура извлечения данных с помощью OLAP-технологии.

Выводы.

Глава 3. Разработка методов идентификации процессов и обработки данных в системе оперативного управления флотом.

3.1. Алгоритмы обработки результатов извлечения данных с помощью OLAP-технологий.

3.1.1. Алгоритм обнаружения аномальных измерений.

3.1.2. Обнаружение пропущенных значений.

3.2. Методы идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей управления флотом.

3.2.1. Постановка задач.

3.2.2. Синтез адаптивных алгоритмов.

3.2.3. Алгоритм оценивания вектора К.

3.2.4. О выборе матрицы Oit) в алгоритме (3.19).

3.2.5. Моделирование адаптивных алгоритмов.

3.3. Математические модели по каналу скорость движения — расход топлива".

3.3.1. Синтез статических моделей.

3.3.2. Построение динамических моделей.

3.4. Идентификация параметров функции распределения стояночного времени судна.

Выводы.

Глава 4. Оптимизация и принятие решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании на основе применения математических моделей.

4.1. Подходы и методы оптимизации, применяемые в системах оперативного управления работой флота судоходной компании.

4.2. Алгоритм оптимизации расхода топлива при движении судна по закреплённым линиям с учетом рисков.

4.3. Разработка алгоритма оптимизации движения флота судоходной компании по транспортной сети.

Выводы.

В современных условиях важное значение приобретает проблема повышения эффективности управления флотом судоходных компаний. Это связано, прежде всего, с увеличением грузооборота, изменением экономических условий их функционирования. Поэтому основное внимание должно уделяться уменьшению эксплуатационных расходов флота и совершенствованию системы оперативного управления. Одно из ключевых направлений совершенствования оперативного управления флотом связано с получением достоверной информации о состоянии флота и дальнейшим ее анализом и принятием решений: До настоящего времени в системах оперативного управления- методы анализа информации и принятия решений, в основном, применялись для решения задач контроля, нормирования учета и анализа финансового состояния судоходных компаний. В системах оперативного управления флотом практически не использовались методы идентификации процессов, что сказывалось на эффективности реализуемых решений* и не позволяло вырабатывать управляющие воздействие, учитывающие текущее состояние компании, а также определять динамичное развитие судоходной компании'на перспективу

Применение средств вычислительной техники и передачи.данных позволило существенно повысить качество управления работой судоходных компаний за счет получения оперативной информации о состоянии флота и последующего ее анализа. Подходы к анализу базируются на применении математических моделей и методах оптимизации. Большой вклад в разработку экономико-математических методов, алгоритмов оперативного управления и оптимизации движения судов внесли Б.А. Атлас, A.C. Бутов, К.А. Гаринов, В.П. Зачесов, А.П. Ирхин, Ю.М Кулибанов, В.Д. Левый; А.Г. Малышкин, С.В Перевезенцев, Ю И. Платов, А.Ю. Платов, С.М. Пьяных, JI.M. Рыжов, В.И. Савин, В.В. Сахаров, A.A. Союзов, В.И. Толшин, В.М. Федюшин, В.Г Фомин, Ю.Н Уртминцев, Д.Н. Шустов и другие. Совершенствование оперативного управления особенно актуально в распределенных системах управления, которые являются доминирующими на речном транспорте. В первую очередь это связано с разработкой эффективных алгоритмов извлечения информации из удаленных баз данных, методов идентификации процессов и их применением для оптимизации и обоснованного принятия решений в условиях неопределенности. Несмотря на внедрение информационных технологий на речном транспорте оперативному управлению и в первую очередь оперативному анализу, планированию, прогнозированию и принятию решений в системах управления флотом судоходной компании (СК) на основе математических моделей уделялось- недостаточно внимания.

Целью работы является повышение эффективности оперативного управления флотом судоходной компании на основе совершенствования методов анализа данных, разработки и применения- адаптивных математических моделей в условиях рисков.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Разработатылогическую модель информационного обеспечения с целью ее реализации в корпоративной информационной системе судоходной компании.

2. Разработать процедуру ОЬАР-анализа данных в. системе оперативного управления флотом судоходной компании.

3. Синтезировать алгоритмы обнаружения пропущенных'значений в.результатах измерений на1 основе их прогнозирования с помощью двух статических моделей, описывающих изменение эксплуатационных показателей.

4. Разработать методику адаптивной идентификации процессов в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей управления флотом по каналу "скорость движения - расход топлива".

5. Разработать процедуру применения* информационных технологий для решения задач оптимизации эксплуатационных показателей флота с учетом рисков на основе использования результатов ОЬАР-анализа данных, извлекаемых из баз данных, и применения адаптивных моделей. Синтезировать алгоритм решения задачи расстановки флота на основе минимаксного критерия с применением адаптивной модели.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории математической статистики, идентификации, принятия решений, линейного и нелинейного программирования, матричного и системного анализа, экономико-математические методы, имитационное моделирование.

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

1. Информационная модель процесса оперативного управления флотом на основе применения методологий ГОЕРО, ГОЕБЗ; логическая модель информационного обеспечения-процесса оперативного управления движением-судна с целью реализации ее в корпоративной информационной системе судоходной компании.

2. Процедура обнаружения пропущенных значений в результатах измерений, извлекаемых из корпоративной,базы данных, основанная на прогнозировании пропущенного значения с помощью двух статических моделей; описывающих изменение временного ряда, и алгоритм принятия-решения, основанный на процедуре нечеткого вывода.

3. Методика адаптивной идентификации процессов-в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей управления флотом по каналу "скорость движения - расход топлива".

4. Метод идентификации эмпирического распределения вероятностей стояночного времени судна на-классе экспоненциальных распределений, который базируется на определении характеристических показателей Ляпунова для динамической системы.

5. Процедуры поиска оптимальных параметров и принятия решений'в распределенных системах оперативного управления флотом СК: алгоритм оптимизации, основанный на применении математических моделей расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и имитационного моделирования стояночного времени и рисков, возникающих в процессе движения судна по закрепленным линиям; алгоритм минимизации эксплуатационные расходов, основанный на применении адаптивной математической модели, позволяющей прогнозировать расход топлива судами флота, движущимися по транспортной сеты.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным применением теоретических методов, адекватностью полученных алгоритмов идентификации и оптимизации, согласованностью результатов расчета с экспериментальными данными.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы и приложений.

Выводы

1. Проведен анализ подходом и методов оптимизации эксплуатационных показателей, применяемых в системах оперативного управления работы флота судоходной компании.

2. Разработана процедура применения1 информационных технологий для решения задач оптимизации эксплуатационных показателей флота с учетом рисков, основанная на использовании результатов OLAP -анализа данных, извлекаемых из баз данных, и применении адаптивных моделей и принятии решения в' Microsoft Excel.

3. Дана постановка задачи минимизации расхода топлива с учетом рисков при движении судна по закреплённым линиям и случайном распределении стояночного времени. Разработан алгоритм решения задачи, основанный на применении математических моделей расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и имитационного моделирования стояночного времени и рисков, возникающих в процессе движения судна по закрепленным линиям. Разработаны сценарии движения судов при различных уровнях рисков по закрепленным линиям и определены наиболее неблагоприятные уровни рисков.

4. Дана постановка задачи движения флота по линиям транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Разработан алгоритм решения задачи для частного случая критерия — минимизации эксплуатационные расходов — с использованием адаптивной математической модели, позволяющей прогнозировать расход топлива судами флота. Эффективность полученного решения подтверждена результатами моделирования на реальных данных. Получены квазиоптимальные варианты изменения предельных допустимых вариаций оптимальных значений скоростей движения судов и соответствующие им суммарные значения расхода топлива флота на линиях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена актуальная задача повышения эффективности оперативного управления флотом судоходной компании на основе совершенствования методов анализа данных, разработки и применения адаптивных математических моделей в условиях рисков. В процессе проведенных исследований получены следующие результаты.

1. Проведен анализ корпоративных информационных систем, применяемых в системах управления-на водном транспорте. Проанализированы подходы к синтезу алгоритмов идентификации процессов, протекающих в системах оперативного управления флотом судоходной компании. Показано, что основное внимание уделялось описанию процессов в судовых энергетических системах, или технологических процессов и явлений, связанных с движением судов. Отмечено, что в силу изменяющихся экономических условий, а также действия неконтролируемых возмущений при управлении флотом могут возникать экономические или технические риски, влияние которых на эксплуатационные расходы судоходных компаний не исследовалось.

2. Разработана.информационная'модель процесса управления работой флота на основе применения функционального моделирования и методологии. IDEF0. Выполнена декомпозиция контекстной'модели IDEF0 процесса'движения судна по закрепленной линии. На основе результатов IDEFO-моделирования разработана операционная модель обработки данных в системы оперативного управления в нотации IDEF3. На основе ЮЕРЗ-диаграммы разработана имитационная модель процесса управления работой судна, предназначенная для реализации в программной среде Arena. Синтезирована логическая модель информационного обеспечения процесса оперативного управления работой судна с целью реализации ее в корпоративной информационной системе судоходной компании.

3. Изложены основные положения и принципы применения аналитического анализа данных (OLAP-анализа) в распределенных системах управления речным транспортом. Предложена процедура извлечения информации из корпоративных баз данных с помощью OLAP-технологии для последующего оперативного анализа ее в Microsoft Excel.

4. Предложен адаптивный алгоритм обнаружения аномальных измерений, основанный на анализе изменения текущего среднего переменной, информация о которой извлекается из корпоративной базы данных судоходной компании с помощью ОЬАР-технологий.

5. Разработана процедура обнаружения пропущенных значений в результатах измерений эксплуатационных показателей, основанная на прогнозировании пропущенного значения с помощью двух статических моделей, описывающих изменение временного ряда. Для проверки правильности полученного прогноза пропущенного значения предложен алгоритм принятия решения, основанный на процедуре нечеткого вывода.

6. Разработана методика адаптивной идентификации процессов в подсистеме оптимизации,эксплуатационных показателей управления работой флота по каналу "скорость движения - расход топлива". На первом этапе определяется структура модели и на основе ретроспективной* информации, извлеченной из базы данных, синтезируются статические и динамические модели. На втором этапе с помощью разработанных адаптивных алгоритмов параметрического оценивания осуществляется подстройка параметров моделей, работающих в контуре оперативного управления судоходной компанией. Моделирование предложенной методики подтвердило ее эффективность.

5. Разработан-метод идентификации эмпирического распределения вероятностей стояночного времени судна на классе экспоненциальных распределений; который базируется на определении характеристических показателей Ляпунова для динамической системы. С помощью предложенного, метода- получены, модели функций распределения стояночного времени^для теплоходов, движущихся по закрепленным линиям.

6. Разработана процедура применения информационных технологий для решения задач оптимизации эксплуатационных показателей работы судна с учетом рисков, основанная на использовании результатов ОЬАР-анализа данных, извлекаемых из баз данных, и применении адаптивных моделей и принятии решения.

7. Дана постановка задачи минимизации расхода топлива с учетом рисков при движении судна по закреплённым линиям и случайном распределении стояночного времени. Предложен алгоритм решения задачи, основанный на применении математических моделей расхода топлива в зависимости от скорости движения судна и имитационного моделирования стояночного времени и рисков, возникающих в процессе движения судна по закрепленным линиям. Разработаны сценарии работы судна при различных уровнях рисков при движении его по закрепленным линиям и определены наиболее неблагоприятные уровни рисков.

8. Дана постановка задачи управления работой флота при движении судов по линиям транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия. Разработан алгоритм решения задачи для частного случая критерия — минимизации эксплуатационные расходов — с использованием адаптивной математической модели, позволяющей прогнозировать расход топлива судами флота. Эффективность полученного решения подтверждена результатами моделирования на реальных данных. Получены квазиоптимальные варианты изменения предельных допустимых вариаций оптимальных значений скоростей движения судов и соответствующие им суммарные значения расхода топлива флота на линиях.