автореферат диссертации по транспорту, 05.22.10, диссертация на тему:Разработка методики совершенствования системы топливообеспечения автотранспортного комплекса мегаполиса

На правах рукописи

ЧУДАКОВ Роман Станиславович

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ ТОШШВООБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА МЕГАПОЛИСА

Специальность 05.22.10 «Эксплуатация автомобильного транспорта»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2007

003066478

Работа выполнена на кафедре «Организация перевозок, управления и безопасности на автомобильном транспорте» ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Котиков Юрий Георгиевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор Лукинский Валерий Сергеевич,

кандидат технических наук, доцент Егоров Алексей Борисович

Ведущая организация - Санкт-Петербургский Государственный

Политехнический Университет

Защита диссертации состоится 9 октября 2007 г в 1500 часов на заседании диссертационного совета Д 212 223 02 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет» по адресу 198103, Санкт-Петербург, Курляндская ул 2/5, ауд 340-К Электронная почта opubat@ari spb ru Телефакс (812)316-58-72

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет»

Автореферат разослан «У» сентября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

(Ь

С В Репин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Функционирование топливозаправочного комплекса существенно влияет на показатели работы автомобильного транспорта обобщенный транспортный поток пересекается с обобщённым топливным потоком -с определенной регулярностью для их отдельных элементов И эффективность пересечения в местах контакта, на автозаправочных станциях (АЗС), этих двух потоков оказывает значительное влияние на эффективность работы как автотранспорта, так и АЗС

В последнее время наблюдается устойчивая тенденция постоянного увеличения числа новых АЗС В современных условиях роста количества транспорта эта тенденция, на первый взгляд, оправдана минимизацией пробегов транспортных средств до АЗС, и как следствие, улучшением экологической и транспортной обстановки в городе, снижением совокупных затраты на топливообеспечение

Практика, однако, показывает, что тенденция чрезмерного увеличения количества АЗС имеет и негативные последствия Во-первых, снижается норма прибыли конкурирующих АЗС или вновь построенных, вплоть до критической, что подталкивает собственников АЗС к «нездоровой» конкуренции - снижению качества закупаемого и соответственно отпускаемого топлива Во-вторых, увеличивается хаотичность движения обобщенного транспортного потока — в результате более частого перестроения автомобилей, торможений перед въездом на АЗС, выездом с АЗС на магистраль и т д Транспортный поток реагирует на подобные возмущения, становясь менее однородным и целостным

Эффективная работа АЗС обусловлена, с одной стороны, площадью ареала выгодного сбыта станции, т е территорией, на которой выгодно осуществлять сбыт продукции, а с другой стороны, количеством на этой территории потребителей -потенциальных клиентов В современных условиях неоднородности среды (плотности сети дорог, топологии УДС) и большого количества конкурентов анализ должен приобретать сетевой характер

Всё изложенное определяет актуальность и своевременность проведения исследования в этой области и позволяет сформулировать цель диссертационной работы

Целью диссертационного исследования является разработка методики совершенствования системы топливообеспечения автотранспортного комплекса мегаполиса (на примере системы топливообеспечения города Санкт-Петербурга) Методика нацелена на повышение эффективности функционирования системы топливообеспечения автотранспорта города путём решения задачи оптимального размещения АЗС в сетевой постановке

Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи

- анализируются существующие методики и модели оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) и определяется их применимость для решения задачи размещения АЗС, О^

- исследуются существующие методики размещения АЗС и анализируется возможность использования их в условиях большого города,

- проводится анализ пространственного распределения ареалов выгодности точечных источников в идеальных условиях однородного пространства,

- исследуется взаимодействие ареалов выгодного сбыта двух и более конкурирующих АЗС в идеальных условиях - анализируется влияние ценовой политики АЗС на площадь и топографию ареалов выгодного сбыта,

- разрабатывается методика проектирования и анализа транспортно-ло-гистических систем на примере системы топливообеспечения автотранспорта Санкт-Петербурга в среде ГИС Are GIS,

- создаются тематические наборы данных по существующим АЗС и улич-но-дорожной сети (УДС). разрабатываются актуальные карты необходимых для анализа слоев автотранспортной инфраструктуры Санкт-Петербурга,

- анализируется пространственное распределения ареалов выгодного сбыта сети АЗС на реальной УДС с учетом топологии, направления движения и ценовой политики АЗС,

- определяется набор критериев, характеризующих степень привлекательности АЗС для потребителя, оценивается степень важности критериев, разрабатывается методика их учёта,

- разрабатывается методики определения числа потенциальных клиентов АЗС, учитывающая топологию ареалов сбыта и интегральный показатель привлекательности АЗС

Объектом исследования является система топливообеспечения города Санкт-Петербурга, представленная сетью более чем трёхсот АЗС

Общая методология исследования базируется на принципах теории логистики, системного анализа, моделирования

В качестве инструментов исследования в диссертационной работе используются методы математического моделирования и математического программирования, линейного программирования, теории нечётких множеств, инструментарий ГИС Are GIS

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

- разработана модель представления совокупных затрат АЗС как результат интегрирования данных о ценовой политике рассматриваемой и конкурирующих АЗС, топологии УДС и характеристик обобщенного транспортного потока, зрительным образом является объем фигуры, заключенный под конусом стоимостного расстояния в пределах ареала сбыта на реальной карте города,

- разработана математическая модель взаимодействия и определения границы равновыгодности ареала сбыта для двух и более конкурирующих предприятий (АЗС) при идеальных условиях среды,

- разработана методика моделирования и проектирования в ГИС Are GIS транспортной инфраструктуры и систем сопровождения транспорта в векторной, объектной и растровой формах,

- разработана методика определения ареала выгодного сбыта АЗС на реальной УДС при наличии большого количества конкурентов,

- разработан алгоритм определения числа потенциальных клиентов, автомобилей из общего потока, находящихся на данный момент времени на ареале выгодности АЗС,

- разработан алгоритм определения расчетной прибыли проектируемой и конкурирующих АЗС, учитывающий влияние дорожной инфраструктуры, показатели обобщенного транспортного потока и характеристики АЗС

Практическая значимость заключается в следующем

- в возможности повышения эффективности работы как, с одной стороны, автозаправочного, так, с другой стороны, автотранспортного комплексов города, за счёт оптимального выбора пятен под застройку новых АЗС, прогнозирования изменения объемов выручки АЗС в случае изменения показателей транспортного потока или характеристик АЗС,

- разработан комплекс приложений-конструкторов в программной среде ГИС Arc View, ориентированный на решение поставленных задач,

- создана авторская карта УД С, сети АЗС и территории Санкт-Петербурга в стандарте Are GIS

Результаты исследования, полученные впервые и выносимые на защиту

- разработана модель представления совокупных затрат АЗС как результат интегрирования данных о ценовой политике рассматриваемой и конкурирующих АЗС, топологии УДС и характеристик обобщенного транспортного потока,

- построена модель интегральной стоимостной поверхности для множества АЗС Санкт-Петербурга,

- " разработана методика анализа влияния состояния обобщенной системы топливообеспечения на совокупные затраты обобщенного транспортного потока,

- определен набор критериев оценки привлекательности АЗС и разработан способ учета их значений в рамках разработанной методики,

- разработан алгоритм определения оптимального местоположения пятна под застройку новой АЗС, учитывающий специфику крупного города состояние и параметры УДС, наличие множества конкурентов.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований докладывались на 1-ой Региональной конференции «Логистика и конкурентоспособность компании» (СПб., октябрь 2004 г), 62-ой (СПбГАСУ, 2005 г) и 64-ой (СПбГАСУ, 2007 г) научных конференциях профессоров, преподавателей, научных работников, инженеров и аспирантов университета, 58-ой (СПбГАСУ, 2005 г), 59-ой (СПбГАСУ, 2006 г) и 60-ой (СПбГАСУ, 2007 г) международных научно-технических конференциях молодых ученых, 4 -ой международной научно-практической конференции «Логистика - современные тенденции развития (СПбГИЭУ, 2005 г), 7-ой научно-практической конференции пользователей ГИС ESRI и Leica Geosystems Северо-западного региона России «Использование геоинформационных систем доя решения задач природопользования и охраны окружающей среды» (СПб, 2006 г), научно-технической конференции «Логистика» (МАДИ, 2007 г), научно-практической конференции «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада Росси» (СПб, апрель 2007)

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 18 опубликованных работах

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, результатов выполненных исследований, списка литературы, приложений

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проведен анализ методов и моделей, направленных на решение задач оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) и оптимального размещения автозаправочных станций

Существенный вклад в изучение вопросов оптимального размещения ТЛК внесли Аникин Б А, Миротин Л Б , Сергеев В И., в разработку моделей взаимодействия конкурирующих предприятий в сетевой постановке Котиков ЮГ, Лу-кинский В С, Маврина А Ю, в решение задач размещения с нечёткими данными с использованием геоинформационных систем Борисов А Н , Заде Л , Кофман А , Миротин Л Б, Розенберг И Н, Старостина ТА В работе используются труды Дьконова В П, Майкла Минами, Митчелла Эдуарда, Джила Мак Коя, направленные на решение рассматриваемых задач средствами информационного и геоинформационного инструментария

Интенсивно используются для решения сетевых задач влияния друг на друга большого количества ТЛК методы построения полигонов, носящие название диаграмм Вороного и полигонов Тиссена

Большой вклад в развитие методики обоснования рационального размещения автозаправочных станций внесли Шиманский Б В, Литвин Ю Ю, Барсуков Д П, Безродный М И

Эффективными инструментами для решения задач размещения располагают современные ГИС

Проведенный в главе анализ методов, моделей, алгоритмов и инструментов, используемых в решении задач размещения ТЛК и АЗС, позволяет сделать следующие выводы

1 Существующие модели оптимального размещения ТЛК предназначены для размещения одного или нескольких новых распределительных центров, не учитывают взаимодействия конкурентов в сетевой постановке

2 Модели, учитывающие влияние конкурирующих ТЛК, функционируют в идеальной среде - «идеальном пространстве распределения товарной массы»

3. Инструменты ГИС удобны и информативны Позволяют оперировать большими массивами данных с большим количеством атрибутов данных Однако ГИС не учитывает ценовой политики

4 Существующие математические модели не учитывают влияния конкурирующих АЗС друг на друга Существующие модели нацелены на повышение эффективности конкретной АЗС, но не системы топливообеспечения в целом

5 Существующая методика обоснования оптимального размещения АЗС

нс учитывает топографию ареала выгодного сбыта и зависимости оч наличия конкурентов и неоднородности дорожной среды.

6. Существующие методики и алгоритмы определения количества потенциальных клиентов АЗС не учитывают неопределённостей, которые неизбежно возникают при выборе конкретной АЗС конкретным автовладельцев.

Во второй главе произведена разработка методик и алгоритмов, направленных на решение поставленных я диссертационной работе задач.

Развивается идеи авторов Котикова Ю.Г. и Мавриной А.10. Отложим по оси ординат затраты предприятий с учётом доставки товара в конкретную точку (рис. 1, л). Эти затраты линейно возрастают с удалением потребителя от производителя пропорционально транспортному тарифу.

■ 3 ____ж

-ад ют -«» & ,со°

а) б)

Рис. !. Зависимость общих затрат предприятия по производству и доставке: а) па прямой, б) в ЗП графике

Если отобразить картину в трехмерном пространстве (30), то концентрические окружности равных суммарных затрет на единицу продукции - изокосты, увеличиваясь в диаметре при удалении от центра, вместе с тем наращивают значение аппликаты, тем самым в совокупности образуя круглый конус с вершиной (рис. 1, б), расположенной на высоте величины производственных затрат.

Следовательно, прибыль предприятия А будет максимальна в точке расположения этот предприятия, а с удалением будут возрастать транспортные расходы, а прибыль соответственно уменьшаться.

Рассмотрим взаимодействие пяти предприятий (рис. 2), Предприятия находятся на расстоянии ¿.друг от друга. Затраты предприятия складываются из производственных затрат - Ср и затрат на доставку продукции (транспортный тариф - О).

а) б)

рис. 2. Втаимодейсг1$£ пяти конкурируй иди?, предприятий; а) па плоскости; б) а ЗОн рафике

Каждое предприятие области имеет сферу своего влияния. Проектирование изокост вниз на плоскость (х,у) приводит к рис. 2, а, представляющему собой по сути карту ареалов выгодного сбыта конкурентов.

Смена направления шкалы затрат на противоположное позволяет представить поверхность «антизатрат» (рис. 2, 6), т.е. составляющую дохода каждого конкурента, восполняющую ег о суммарные затраты по производству и доставке товара (назовем ее для простоты «поверхностью доходов»). Эта поверхность удобна для визуального анализа - видимый «водораздел» между пиками как раз и является пространственной линией равно выгодности в смысле равенства суммарных затрат по производству и доставке продукции.

Проекция линии рав новы годности на плоскость (х,у) описывается формулой

-фСы ис&<ме))±ст ■ тД/.С^)2 +21С#яС05(8) + р*- ¡/СаВ2 зщ* (Щ

р(в)----------; 2 ----, (1)

'- м ~ Ч&

где Р~СрА-СрВ- разность между производственными затратами предприятий; О - угол между центром предприятия и точкой рав новь г годности.

Рассмотрение совокупности конусов способствует анализу затрат и доходов предприятий. Примером служат два фрейма (рис. 3), иллюстрирующие влияние транспортного тарифа одного предприятия - центрального А - на площадь выгодного сбыта и доход как самого предприятия А, так и конкурирующих с ним предприятий.

При снижении транспортного тарифа прослеживается тенденция к расширению площади сбыта, и следовательно увеличению прибыли предприятия А (рис. 3, б), и соответственно к снижению площади ареала сбыта и прибыли у соседних предприятий.

а) а

Ряс. 3.Изменение зоны ВЫГОДНОГО сбыта предприятий а) транспортный тариф Сцл о) транспортный тариф СцА]^йШ

Проекция сверху на «поверхность доходов» позволяет осуществить привязку к географическим координатам и провести сравнительный анализ ареалов сбыта для конкурентов. На плоскости выручка по ареалу предприятия рассчитываются как двойной интеграл по полярным углу и радиусу:

в=2п р(8)

рЦ1)= | Л }Орв(С^+Сйр)рф , (2)

6=0 р=0

где (0)-граница выгодного сбыта предприятия, описываемая формулой (1), О. - плотность распределения потребителей, чел/(км град)

Используя представленную аналитическую модель, средствами ППП Мар1е

ЗаПСОГСамМИССВалИ СЯТУЗЦИЮ с кз»*<»Н£ит'»1 тпянтпт-нпгп тяпнАя ппрпппнятвя

Г ]Г ■ ' I " • . . ^ ~ - — " I"-----—--[----— —V —■—I—-----

А и поставили задачу определить изменение площади ареала выгодного сбыта и объёма выручки всех пяти конкурирующих предприятий

При снижении транспортного тарифа на 9,5%, выручка и площадь сбыта предприятия А возросли соответственно на 15,3% и на 15,8% Значения выручки и площадей конкурирующих предприятий соответственно снизились

Представленный материал, на наш взгляд, показывает эффективность сетевого подхода при определении границ сбыта и выручки сети конкурирующих предприятий Однако для повышения адекватности модели необходимо перенести предложенные алгоритмы на неоднородную УДС города В современных условиях комплексное решение данной задачи представляется эффективным средствами гис-инструментария Дальнейшее исследование проводилось инструментами ГИС -реализация предложенной модели на реальной среде города

Рациональность размещения АЗС на территории определяется двумя интегральными показателями (рис 4)

1 Площадью ареала выгодного сбьгга рассматриваемой АЗС 5АРВЛЛА

2 Количеством транспортных средств (ТС) потенциальных клиентов на рассчитанном ареале выгодного сбыта Мтс

Рис 4 Методика определения оптимального месторасположения АЗС

Методика предполагает решение задачи оптимального размещения в четыре этапа. На первом этапе в систему вводятся исходные данные, во-первых, касающиеся топологии УДС, условий движения, и, во-вторых, данные о конкурирующих АЗС На втором этапе происходит технологический расчёт ареала сбыта и определение количества потенциальных клиентов Третий этап характеризуется интеграцией предыдущих двух этапов На четвертом этапе предоставляются данные об оптимальности размещения АЗС на проектируемом участке

Для понимания взаимодействия конкурирующих АЗС и изучения взаимовлияния их зон обслуживания (ЗО - аналог ареала выгодного сбыта, но без учёта ценовой политики конкурирующих станций) обратимся к известной модели определения границ рынка сбыта на прямой Пусть АЗС 1 и 2 находятся на расстоянии Ь друг от друга (рис 5) Границей рынка на соединяющей их прямой будет точка равновыгодности Т12 (в смысле равенства затрат в этой точке)

Важным отличием разрабатываемой модели является следующее - оптимальное расположение новой АЗС определяется в результате анализа «встраивания» зоны обслуживания (30) рассматриваемой АЗС в интегральную поверхность 30 всех АЗС, входящих в систему топливообеспечения. На рис 6 показан пример «встраивания» проектируемой АЗС в существующую сеть, состоящую из четырёх АЗС.

Модель не ограничивается линейным и плоскостным представлением ЗО (рис 7) Координаты ХОУ обеспечивают продвижение ЗО по плоскости города вдоль УДС, в то время как ось аппликат отображает совокупные затраты, определяемые формулой (2) в месте продаж затраты, связанные с приобретением топлива минимальны Тогда с удалением от АЗС стоимость топлива (затраты, связанные с его приобретением) возрастает пропорционально транспортному тарифу транспортных средств (ТС) В связи с этим справедливо также и такое высказывание в месте расположения АЗС прибыль АЗС максимальна, в то время как с удалением от АЗС прибыль снижается пропорционально транспортному тарифу

с.руб

ТС

Рис 5 Граница ареала выгодного сбыта (на прямой) для двух конкурирующих АЗС

Рис. 6 Изменение ареалов выгодного сбыта (в идеальной среде); а) т внедрения новой АЗС; б) после внедрения повой АЗС

?

СТОИМОСТНАЯ «ют^йюстъ новой ЛЗС1

нптигтлпыЗАЯ 1"ТОИМ<хтп[ля ТЮВЕПОЮСТЬ

fue. 7. Представление интегральной поверхности минимальной стоимости (ИПМС) в трёхмерном пространстве

Объединяя линейное и плоскостное представление 30, И добавив в качестве оси апплнкяг совокупные затраты, получаем трехмерное представление распределения ЗО (рис. 7} - так называемая интегральная поверхность (Минимальной стоимости (ИПМС), состоящая из множества индивидуальных стоимостных поверхностей (ИСП), построенных аналогично.

В дашюй главе рассмотрен алгоритм построения индивидуальной стоимостной поверхности (ИСП, «конуса») являющейся базовой идеей исследования, и также механизм объединения множества ИСП в интегральную поверхность минимальной стоимости (ИПМС. представляет собой поверхность пересечения множества «конусов»). Общая технология построения модели отражена на рис. 8. Для проведения дальнейшего легального анализа областей обслуживания и учёта взаимного влияния областей конкурирующих АЗС, разбили области на ячейки.

Процесс разбиение на ячейки представляет собой переход от векторного представления данных, к растровому: т. е. вся ЗО разбивается на множество ячеек рас-

тра, каждая из которых содержит в себе информацию не только о географическом положении ячейки, но и значении стоимости в этой ячейки Растровое представление открывает более широкие возможности для расчета и анализа данных Каждая ячейка содержит определенные данные Над данными, находящимися в ячейке, можно производить множество вычислительных операций в нашем случае, например, переход от значения времени к значению расстояния осуществляется одним действием

,--------{ 1 Построение индивидуальной стоимостной поверхности (ИСП) ¡-.....

I_ЭТАЛ1 I

I Построение 30

-ЙблаетЬ на карте,^йонгдаируютцэя^ай^охяау^'»^.,

переменная результат

Время движения ТС по УДС Графический файл с атрибутивными данными

ЭТАП 2

е. « Рдаср 30^,рй.стровая об^^ь на я^те^емоЬст^ируюнщ^^ "} ^рш&й^Еную досчгрнорть йа^р^^^кщзсной^АЗС -

переменная результат

Время движения ТС по УДС Растровый файл со значениями данных в каждой ячейке

ЭТАПЗ

И^ПГ^астройа^^сгь^^вте:, дий^г^и^вщая. Д! "}?■. 1|со^Йгную каждой кйИрй^ОйШзС *

переменная результат

Стоимость движения ТС по УДС Растровый файл со значениями

х АЗС в целях заправки данных в каждой ячейке

■■{ 2 Построение интегральных поверхностей

ЭТДД1

Интегральная поверхность минимальной стоимости (ИПМС)

переменная результат

Стоимость движения ТС по УДС к АЗС в целях заправки Растровый файл со значениями данных в каждой ячейке

ЭТАП 5

Интегральная поверхность растра распределения (ИПРР)

ИПРР - растровая область на карте, демонстрирующая срвокупность* ареалов сбыта для всей сети АЗС"

переменная результат

Стоимость движения ТС по УДС к АЗС в целях заправки Растровый файл со значениями данных по области ареала

Рис 8 Технология моделирования интегральной поверхности

На втором этапе разработан алгоритм определения количества потенциальных клиентов АЗС Алгоритм основан на теории нечетких множеств

Методика измерения уровня привлекательности АЗС при выборе АЗС должна основываться на параметрах, используемых клиентами Клиент, оценивающий уровень привлекательности АЗС, сравнивает фактические значения измеряемых параметров с ожидаемыми значениями Если оба значения совпадают, то уровень привлекательности АЗС признается им удовлетворительным Для измерения ожиданий клиента воспользуемся математическим аппаратом, основанным на теории нечетких множеств

Каждая альтернативная АЗС оценивается на основе множества критериев К = {КрК^ ,Кр} Оценка привлекательности АЗС является качественной величиной и описывается значениями (термами) соответствующих лингвистических переменных Нечеткая ситуация характеризуется лингвистическими переменными, значения которых имеют различные степени истинности или принадлежности базовому множеству значений

5 = {(М^ )/>>*)}, Ук еГ, (3)

где (У к ) = (т1к )/Т1к)\ (к = 1 >р> 1 = 1> ,Чк\ ар (Т,к) - значе-

ние принадлежности терму Т1 лингвистической переменной ук

Тогда каждое альтернативное место размещения будет характеризоваться набором значений лингвистических переменных, описывающих параметры мест размещения, и будет описано с помощью соответствующей нечеткой ситуации

((^у^тМи^у^ф/тЬ Л^Ш(Тдкк)/Тдкк)/ук1 ,

{^т(УР)(Т1Р)1Цршт{УР){т()1т1), ,^т(ур)(ТдРр)/Тдрр)/Ур)},

(4)

((^„(у,)(Пк)/тП(^„ш(т2к)/т2к), Л^пШ{ТкЯк)1Ткчк)Гук), ,

^„(уР)тР)1ПРШ»*пЬр)^1тг \ Л^„(ур)(Тдрр)/ф/Ур)}

Определим критерии, на основании анализа которых будет определяться степень привлекательности АЗС

К, - ассортимент продукции АЗС; К2 — количество топлива в баке, К3 - качество топлива, К. - стоимость топлива,

4 *

К5 — дополнительные услуги,

К6 - уровень сервиса,

К7 — удобство подъезда к АЗС

Под критерием «Ассортимент продукции АЗС» понимается ассортимент отпускаемых видов топлива на АЗС Чем шире ассортимент, требованиям тем большего количества автовладельцев удовлетворяет рассматриваемая АЗС

«Количество топлива в баке» определяется количеством топлива в баке автомобиля на момент проезда автомобилем ареала выгодности АЗС Наиболее вероятно на АЗС заедет автомобиль с минимальным количеством топлива в баке

«Качество топлива» В данном исследовании рассматривается как интегральный показатель соответствия существующего топлива на альтернативной АЗС топливу с эталонными характеристиками На значения показателя влияют общая осведомленность водителя ТС, наличие информации в СМИ, опыт эксплуатации ТС на аналогичном топливе аналогичной АЗС

«Стоимость топлива» В данном случае рассматривается не абсолютное значение стоимости топлива, но относительное, по сравнению со значением стоимости топлива на конкурирующих АЗС (рис 9)

16 80 17 30 17 80 18 30 18 80 19 30 19 80 Стоимость

топлива руб /литр

Рис 9 Терм-множества лингвистической переменной «Стоимость топлива»

Под критерием «Спектр дополнительных услуг» понимается спектр оказываемых АЗС, помимо заправки топливом, дополнительных услуг

«Уровень сервиса» Под этим критерием понимается качество обслуживания на альтернативной АЗС

«Удобство подъезда к АЗС» Если автомобиль находится в ареале выгодности АЗС, удобство подъезда к АЗС часто играет важную роль

Пусть АЗС оценена на основе шести вышеперечисленных критериев Параметры АЗС в соответствии с критериями представлены в таблице ]

Таблица 1

Представление параметров АЗС через термы лингвистических переменных

Термы лингвистических переменных

Собственно ингвиьтическнс переменные

>¡ \» »i >< )6 >7

\ портим un 1фО,(\Ш1Н1 Кашчспво к«™ Стоимость Сисюр irtn Урпв«.нь ссранса У30017ВО поил «а

АЗС tfilkí.

Значение термоя тиш нистичч ич пцччипшч

ÓO IbUJOlí малое невысокое шикая большой высокий ПЛОХОi

Тогда для данной АЗС нечеткая ситуация будет выглядеть следующим образом

5', = {[(О/очень малый),(0' малый), (О/небольшой), (1/болыпой),(О/очень большой) /у, ], [(О/очень малое), (1/ малое), (О/небольшое), (О/большое), (О/очень большое) / у2 ], [(О/очень низкое), (0/ низкое), (1/невысокое), (О/высокое), (О/очень высокое) / у3 ], [(О/очень низкая), (1/ низкая), (О/невысокая), (О/ высокая), (О/очень высокая) / у4 ], [(О/очень малый), (О/ малый), (О/небольшой), (1/болыпой), (0/очеиь большой) / у5 ], [(О/очень низкий), (0/ низкий), (О/невысокий), (1/высокий), (О/очень высокий) / у6 ], [(О/очень плохое), (1/ плохое), (О/неплохое), (О/хорошее), (О/очень хорошее) / у, ] }

В нашем случае, для определения степени привлекательности АЗС будем использовать операции пересечения нечетких множеств, описывающих оценки соответствия АЗС оптимизируемым критериям

В этом случае (ОД] - оценка альтернативной АЗС по критерию К,

характеризующая степень соответствия альтернативы понятию, определяемому критерием К

Значения оценок вычисляются по следующим формулам [1] При минимизации критерия, описываемого лингвистической переменной ук

,, (ткл, -1 /Гь (5)

Ук)(/з )+ +Ук { Чк}

где к-номер критерия лингвистической переменной, к- 1,. ,7, дк-количество термов к-го критерия лингвистической переменной

При максимизации критерия, описываемого лингвистической переменной ук

^ АТк ,)+ +± Жк) (6)

цк ^1(Ук)у ? ^¡(укг 1 '

По функции минимизации будут оцениваться критерии, описываемые лингвистическими переменными^ = «Количество топлива в баке» иу4 = «Стоимость топлива».

Критерии, описываемые лингвистическими переменными^ = «Ассортимент продукции АЗС», у3 = «Качество топлива», у. = «Спектр дополнительных услуг», у6 = «Уровень сервиса» и у7 = «Удобство подъезда к АЗС» будут оцениваться по функции максимизации

В третьей главе описывается методика реализации представленных алгоритмов с помощью инструментария ГИС

На нервом этапе работы создана база геоданных и карта УДС Санкт-Петербурга. Проведена оцифровка земельных и водных ресурсов, УДС города и сети АЗС (рис, 10).

Центр системы координат проекции привязан к Адмиралтейскому шпилю. Опорные точки калибровались по нескольким картам и снимкам различного происхождения. Экстент для полного охвата города составил: -49330 -¡-25670 мпс*; -ЗЗй?П -+34180 млоУ.

Pjîc 10 Ангорская карта Санкт-Петербурга; а- УДС Санкт-Петербурга; 6-ее часть, пролегающая в Калининском районе

На втором этапе рассмотрены условия движения по УДС. С целью повышения степени адекватности моделирования дорожно-транспортной обстановки в городе привлечено приложение Network Analyst. Во-первых, было смоделировано положение АЗС и подъезды к ним: точное расположение АЗС на нужной стороне дороги, учет разрешённых и запрещённых манёвров. Рис. 11 демонстрирует, насколько увеличивается гтуть автомобиля к ДЗС при организации движения по правилам (рис. ï 1, б), по сравнению с движением без ограничений по правилам (рис, 11, а). Во-первых, были смоделированы повороты в соответствии с реальными условиями и правилами дорожного движения (ПДД). Рис. 11,8 качестве примера, представляет насколько можно менять траекторию движении ТС при моделирование. В первом случае (рис. Н,6% при отсутствии каких-либо ограничений и ПДД, автомобиль, двигаясь без учета возможности встречного транспорта, мог бы реализовать наикратчайший путь к АЗС. После введения запрещенных маневров и предписания движения по полосам, моделируемая траектория движения изменилась (рис. 11, г), путь увеличился.

Визуальный анализ рис. 12 позволяет понять важность моделирования ареалов сбыта в соответствии с реальными условиями движения. Области сбыта в случае рис. 12, a и рис, 12, б существенно отличаются. Серым цветом показана одно минутная область (время движения автомобиля до АЗС JVaS), светло серым -двухминутная, а темно серым - трёхминутная ьременная область. Анализируя рис. 12, б отмечаем, что в одноминутную область вклинилась трёхминутная область, Это объясняется организацией на прилегающей к АЗС магистрали двустороннего движения: автомобили, движущиеся по «высвеченной» полосе, могут

16

попасть на АЗС № 8 только после того, как доберутся до первого перекрёстка и со вер шаг разворот.

Рис 11. Движение -фанспорта по УДС: а не- условно без ограничений по ПДД; б и г - с ограничениями по ПДД

Рис, 12. Ареал сбыта АЗС № 8 без конкурентов: а) в реальной среде, без ограничений; б) в реальной срсле, с ограничениями

Аналогичная ситуация в левой стороне рис. 12, б. Область, прилегающая к магистрали снизу, окрашена в серый цвет, в то время как область, прилегающая к згой же магистрали сверху, окраг"рня в тринп серый нвет. Это явление также объясняется направлением движения ТС по полосам: по нижней стороне магистрали осуществляется движение ТС в сторону к АЗС, а по верхней стороне магистрали - от АЗС.

Учитывая всё выше рассмотренное возможно осуществить переход к трёхмерному представлению интегральной поверхности, построенной для реальной УДС (рис. 13),

а) 6)

Рис 13. Представление интегральной поверхности для конкурирующих АЗС на реальной УДО а} вид сверху; б) в трёхмерном пространстве

Анализирую рис. 13 отмечаем, что топография поверхности обусловлена топологией УДС в отличии от представления идеальной поверхности на рис.7.

Проекция трехмерного представления на горизонтальную плоскость представляет собой интегральную поверхность растра распределения (И! 1РР) ареалов выгодного сбыта конкурирующих АЗС (рис. 14).

I

а) 6)

Рис. 14. Представление ареалов сбыта для четырех АЗС на УДС а) индивидуальный ареал: б) общее распределение

Анализируя поверхность ИПРР, отмечаем, что границы некоторых ареалов гЯмтя проходят ПрЯ.МО ПО УДС ИДЯ я ДО г? Ь мягттпя ирй Л пряп ппакой нижней АЗС" (рис. 14, б, правый нижний угол) вытянулся вдоль нижней стороны магистрали (магистраль проходящая через цент р рисунка но диагонали). Это объясняется организацией на участке магистрали двустороннего движения и наличием разделительной полосы: автомобили, двигающиеся по верхней стороне магистрали, уходят от рассматриваемой АЗС, и поэтому попадают в зону тяготения ареала сбыта конкурирующей АЗС.

Четвертая глава содержит описание вычислительных экспериментов, проведенных с целью анализа эффективности разработанных алгоритмов и возможности их практического применения для реальной сети АЗС

Для исследования предложенных в настоящей работе методов была выполнена программная реализация разработанных алгоритмов, позволяющая задавать информацию о состоянии дорожной инфраструктуры, системе топливообеспече-ния и определять интегральные показатели качества взаимодействия АТК и ТК

Завершено построение интегральной стоимостной поверхности для трехсот АЗС Санкт-Петербурга В качестве условного примера проведён анализ эффективности строительства новой АЗС в Калининском районе СПб По результатам визуального анализа общей стоимостной поверхности был определен участок с максимальными затратами Вычисляя объём под интегральной стоимостной плоскостью, получили следующие значения объем выручки до внедрения новой АЗС составил 1,309 млрд руб, после внедрения новой АЗС 1,307 млрд руб Строительство новой АЗС на предполагаемом пятне позволит снизить суммарные затраты по обеспечению Калининского района Санкт-Петербурга на 2 млн руб в год На следующем этапе, используя инструментарий 3D Analyst, определили, насколько сократится объём выручки конкурирующих (соседних) АЗС №№ 1, 2, 3,4 и каков будет прогнозируемый объем выручки проектируемой АЗС (табл 2) Построенная модель позволяет определить взаимосвязь между отпускной ценой и площадью ареала сбыта При изменении отпускной цены топлива топология ареалов сбыта меняется Реализованы ситуации для корпоративной сети, из четырех АЗС, включённых в интегральную сеть, состоящую из 30-ти АЗС Калининского района Санкт-Петербурга

Таблица 2

Изменение значений объема выручки АЗС

АЗС Значение объема выручки, млн руб Разница, %

До новой АЗС С новой АЗС

1 62,6 50,7 -20

2 42,5 38,6 -8

3 195,2 74,3 -63

4 92,4 74,5 -19

Новая АЗС - 142,5 -

Все АЗС 392,7 380,6 -3

Интересен тот факт, что в случае снижении корпоративной сетью АЗС отпускной цены топлива на 0,2 руб ареалы выгодного сбыта корпоративной сети поглотили два, а при снижении отпускной цены топлива на 0,4 руб — одиннадцать ареалов сбыта конкурирующих АЗС

Таким образом, предложенная модель позволяет анализировать автозаправочный комплекс, давать обоснованные рекомендации по оптимальному размещению новых АЗС в соответствии с требованиями минисуммных затрат АТК и максимальных прибылей АЗС.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

1 Анализ существующих методов и моделей решения задачи оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) показал необходимость разработки модели, позволяющей эффективно решать задачу оптимально-ío размещения ТЛК в современных условиях неоднородной спелы при большом количестве конкурентов

2. Анализ существующих проблем системы топливообеспечения города показал необходимость разработки методики, позволяющей оптимально планировать взаимодействие двух крупных комплексов города топливозаправочного и автотранспортного А именно необходимость разработки модели оптимального размещения автозаправочных станций (АЗС) на реальной городской УДС с учетом топологии УДС с одной стороны, и влияния конкурирующих АЗС друг на друга с другой стороны Модель должна быть нацелена на решение задачи максимизации прибыли конкретной АЗС, и в тоже время минимизации совокупных затрат, связанных с топливообеспечением города

3 Анализ существующих методов решения задачи размещения АЗС показал схожесть с методами задачи размещения ТЛК целевой функцией является расстояние до конкурентов и количество потребителей на ареале выгодного сбыта

4 Разработана модель оптимального размещения АЗС в реальной неоднородной среде города среди множества конкурирующих АЗС Модель учитывает с одной стороны топологию УДС и условия движения, что позволяет строить ЗО адекватно реальным условиям среды учитывать направления движения, разрешенные и запрещенные манёвры Таким образом ЗО представляет собой адекватную зону транспортной доступности конкретной АЗС С другой стороны модель учитывая ценовую политику конкурирующих АЗС, и интегрирую вместе с данными о транспортной доступности АЗС, позволяет корректно строить ареалы выгодного сбыта как для отдельной АЗС, так и для всей сети АЗС города Модель позволяет не только визуализировать графическое представление результатов расчётов, но также получать данные о площади ареалов выгодного сбыта АЗС и расчётной прибыли как конкретной АЗС, так и всей системы топливообеспечения

5 Определены критерии оценки степени привлекательности АЗС С использованием теории нечетких множеств рассмотрены неопределённости, с которыми сталкивается на практике водитель ТС при выборе АЗС для осуществления заправки Разработанный алгоритм позволяет вычислить интегральный коэффициент привлекательности АЗС, основанный на анализе определенных критериев привлекательности. Значение коэффициента привлекательности выражает долю ТС от общего потока, двигающихся в зоне тяготения ареала выгодного сбыта АЗС, являющихся потенциальными клиентами рассматриваемой АЗС

6 Для практической реализации модели создан комплекс приложений-моделей в программной среде ГИС Are GIS 9 1, нацеленных на практическое решение задачи размещения АЗС в реальной среде среди множества конкурентов

7 Разработана авторизованная карта Санкт-Петербурга в стандарте Are GIS для решения рассматриваемых задач размещения Карта включает актуальные слои УДС, территориальных и водных объектов Карта интенсивно используется в учебном процессе

8 Практическое решение задачи оптимального размещения проектируемой АЗС по предложенной методике, показало актуальность и эффективность разработанной модели д ля решения задач размещения конкретной АЗС и оценки состояния системы топливообеспечения города

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1 Котиков Ю Г, Чудаков Р С «Сетевые модели в логистике», Издательский дом Гребенникова, I Региональная конференция «Логистика и конкурентоспособность компании», 28-29 октября 2004 г

2 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Использование средств визуализации при исследовании рынка сбыта сети автозаправочных станций», 62 научная конференция СПбГАСУ, 3 февраля 2005 г

3 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Расчет прибыли конкурирующих предприятий в сетевой постановке», 58 международная конференция молодых ученых и студентов СПбГАСУ, 19 апреля 2005 г

4 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Сетевой анализ в логистике», IV Международная научно-практическая конференция «Логистика современные тенденции развития», СПбГИЭУ, 21-22 апреля 2005 г

5 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Сетевое моделирование при исследовании рынка сбыта сети автозаправочных станций», сборник кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, июнь 2005 г

6 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Топливозаправочный комплекс Санкт-Петербурга как объект " геосетевого анализа», сборник кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, октябрь 2005 г

7 Чудаков Р С, Котиков Ю Г «Использование ArcGIS 9 для анализа автозаправочного комплекса Санкт-Петербурга», конференция молодых учёных кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, 8 февраля 2006 г

8 Котиков Ю Г, Чудаков РС «Геосетевой инструментарий при анализе транспортно-логистических систем города», 59 международная конференция молодых ученых и студентов СПбГАСУ, 17 мая 2006 г.

9. Котиков ЮГ, Чудаков Р С «Перспективы решения задач топливообеспечения автотранспорта СПб посредством Are GIS», 7-ая Конференция «Использование геоинформационных систем для задач природопользования и охраны окружающей среды», 8 декабря 2006 г

10 Котиков ЮГ, Чудаков Р С «Решение задач топливообеспечения автотранспорта мегаполиса средствами ГИС» Журнал «Прикладная логистика», № 8,2006

11 Чудаков Р С, Котиков ЮГ «Геоинформационный анализ возможности строительства новой АЗС как объекта городской инфраструктуры», Журнал «Вестник ТГАСУ»

12 Котиков Ю Г, Чудаков Р С «Геоинформационный анализ влияния условий движения по УДС на объем выручки АЗС», Сборник 64-ой научной конференции СПбГАСУ, 8 февраля 2007

13 Чудаков Р С, Котиков Ю Г «Геосетевой анализ совокупности АЗС региона», Сборник научной конференции апрель 2007 ИНЖЭКОНА

14 Котиков ЮГ, Чудаков РС «Геоинформационный анализ системы топливообеспечения автотранспорта Санкт-Петербурга», научно-практическая конференция «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада России», 26 апреля 2007

15 Чудаков РС «Комплексный подход к решению задачи оптимального размещения АЗС в конкурентной среде», сборник научно-практической конференции «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада России», Санкт-Петербург, 26 апреля 2007

16 Чудаков PC «Определение степени привлекательности АЗС с использованием теории нечетких множеств», Сборник 60-ой научно-технической конференции молодых учёных и студентов СПбГАСУ, 25 апреля 2007

17 Котиков Ю Г, Чудаков Р С «Геоинформационные модели топливообеспечения автотранспорта мегаполиса», Журнал «Вестник МАДИ», сентябрь 2007

18 Чудаков PC , Котиков Ю Г «Моделирование системы топливообеспечения автомобильдого транспорта мегаполиса средствами ГИС», журнал Arc Review, № 3(42) за 2007 год

Подписано к печати 30 08 07 Формат 60x80 1/16 Бум офс Уел печ л 1,5 Тираж 100 экз Заказ 127

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет 190005, Санкт-Петербург, ул 2-я Красноармейская, 4

Отпечатано на ризографе 190005, Санкт-Петербург, 2-я Красноармейская ул, 5

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ И АВТОЗАПРАВОЧНЫХ СТАНЦИЙ.

1.1. Обзор методов моделирования транспортно-логистических комплексов.

1.2. Существующие методы обоснования рационального размещения АЗС

1.3. Решение задач размещения средствами ГИС.

1.4. Выводы, цель и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АВТОЗАПРАВОЧНОЙ СТАНЦИИ КАК ЭЛЕМЕНТА ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ.

2.1. Моделирование взаимодействия конкурирующих предприятий в сетевой постановке в идеализированной пространственной среде.

2.2. Интегральный подход к решению задачи размещения АЗС.

2.3. Разработка концептуальной модели размещения АЗС на реальной УДС среди множества конкурентов.

2.4. Определение степени привлекательности АЗС с использованием теории нечётких множеств.

2.5. Представление прибыли АЗС.

2.6. Выводы по главе.

3. РАЗРАБОТКА ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ ОСНОВЫ МОДЕЛИ.

3.1. Необходимость разработки геоинформационной основы разрабатываемой модели в формате базы геоданных.

3.2. Проектирование базы геоданных УДС и сети АЗС.

3.3. Разработка инфраструктуры города средствами ГИС.

3.4. Представление данных УДС в ГИС.

3.5. Выводы по главе.

4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СИСТЕМЫ ТОПЛИВООБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОТРАНСПОРТА ГОРОДА.

4.1. Пример решения задачи размещения новой АЗС в реальной среде при множестве конкурентов.

4.2. Анализ возможности строительства новой АЗС.

4.3. Оценка экономической эффективности проектируемой АЗС и системы топливообеспечения в целом по рассматриваемому району.

4.4. Выводы по главе.

ВЫВОДЫ. ЗАКЛЮЧЕНИЯ. РЕКОМЕНДАЦИИ.

Рынок автотранспортных услуг развивается качественно и количественно бурными темпами. Современные рыночные отношения характеризуются большими объёмами поставок, процесс продвижения материального и сопутствующих потоков практически в любой отрасли динамичен; логистическая цепь товародвижения чрезвычайно загружена. Численность автомобилей в городах неуклонно растёт, оказывая влияние на функционирование и развитие системы топливообеспечения региона, города.

Эффективность работы всей логистической цепи движения потока зависит не в последнюю очередь от функционирования промежуточного звена цепи продвижения продукции - транспортно-логистического комплекса (ТЖ), как элемента сети, отвечающего за сбыт и распределение продукции. Эффективная работа ТЛК обусловлена с одной стороны площадью его ареала выгодного сбыта (территорией, на которой выгодно осуществлять сбыт продукции), с другой стороны, количеством на этой территории потребителей - потенциальных клиентов. В современных условиях неоднородности среды (плотности сети дорог, топологии УДС) и большого количества конкурентов анализ должен приобретать сетевой характер.

Актуальность темы. Функционирование топливозаправочного комплекса существенно влияет на показатели работы автомобильного транспорта: обобщённый транспортный поток пересекается с обобщённым топливным потоком - с определённой регулярностью для их отдельных элементов. И эффективность пересечения в местах контакта, на автозаправочных станциях (АЗС), этих двух потоков оказывает значительное влияние на эффективность работы как автотранспорта, так и сети АЗС.

В последнее время наблюдается устойчивая тенденция постоянного увеличения числа новых АЗС. В современных условиях роста количества транспорта эта тенденция, на первый взгляд, оправдана минимизацией пробегов транспортных средств до АЗС, и как следствие, улучшением экологической и транспортной обстановки в городе, снижением совокупных затраты на топливообеспечение.

Применительно к обобщенному транспортному потоку возникает задача минимизации совокупного пробега транспортных средств до АЗС: чем большее количество АЗС распределено по территории города, тем меньше совокупный пробег до АЗС, тем самым снижаются холостые выбеги автомобилей, улучшается экологическая и транспортная обстановка в городе, снижаются совокупные затраты на топливообеспечение.

Для сети АЗС естественна задача максимизации прибыли за счёт увеличения числа клиентов, устройства новых автозаправочных комплексов. При неограниченном увеличении количества транспортных средств эти факторы, на первый взгляд, прямо коррелируют между собой.

Практика, однако, показывает, что тенденция чрезмерного увеличения количества АЗС имеет и негативные последствия. Во-первых, снижается норма прибыли конкурирующих АЗС или вновь построенных, вплоть до критической, что подталкивает собственников АЗС к «нездоровой» конкуренции - снижению качества закупаемого и соответственно отпускаемого топлива. Во-вторых, увеличивается хаотичность движения обобщённого транспортного потока - в результате более частого перестроения автомобилей, торможений перед въездом на АЗС, выездом с АЗС на магистраль и т.д. Транспортный поток реагирует на подобные возмущения, становясь менее однородным и целостным.

Эффективная работа АЗС обусловлена, с одной стороны, площадью ареала выгодного сбыта станции, т.е. территорией, на которой выгодно осуществлять сбыт продукции, а с другой стороны, количеством на этой территории потребителей - потенциальных клиентов. В современных условиях неоднородности среды (плотности сети дорог, топологии УДС) и большого количества конкурентов анализ должен приобретать сетевой характер.

На конкретной АЗС всегда должен быть необходимый запас топлива, либо возможность оперативно пополнить этот запас с ближайшей нефтебазы. В современных условиях нефтетрейдер не всегда может оперативно реагировать на изменение запаса топлива на АЗС, организовывая доставку точно в срок: сложно точно определить время доставки из-за сложных условий движения и ограничений на проезд транспорта, перевозящего опасные грузы. Поэтому сегодня возникает задача прогнозирования объёма потребления топлива на АЗС. Но, к сожалению, отсутствие какого-либо обоснованного метода расчёта количества потенциальных клиентов АЗС не позволяет точно прогнозировать объём отпускаемой продукции.

Гармонизация энергетических, экологических и экономических интересов в решении проблемы топливообеспечения автотранспорта большого города, требует, поэтому, рассмотрения комплекса крупномасштабных сетевых логистических задач, что практически невыполнимо без использования современного инструментария геоинформационных систем (ГИС).

Несмотря на большое количество научно-исследовательских работ, направленных на решение задач оптимального размещения транспортно-логистических комплексов в общем, и систем топливообеспечения города в частности, проблемам комплексного развития транспортно-логистических систем, и следовательно систем топливообеспечения города, региона уделялось недостаточно внимания. С одной стороны необходимость комплексных разработок не возникала из-за существующих внутренних и внешних условий рынка транспортных услуг: значения объёмов экспорта и импорта, грузооборота, количества транспортных средств в предыдущие годы были существенно ниже. С другой стороны возможность комплексного анализа вопроса размещения была ограничена недостаточно высоким уровнем развития и доступностью вычислительной техники и соответствующего программного обеспечения.

Диссертационная работа посвящена решению проблем рационального развития и функционирования системы топливообеспечения города, на основе анализа взаимовлияния конкурирующих АЗС и учёта неопределённостей, возникающих у водителя при выборе АЗС. В работе рассматриваются и разрабатываются модели оптимального размещения конкретных АЗС как элементов сложной системы топливообеспечения города.

Значимость работы определяется вкладом в теоретическое и практическое обоснование задачи размещения ТЖ в общем, и АЗС в частности в условиях неоднородной среды при множестве конкурентов. Представленная в исследовании идея расширяет набор существующих алгоритмов и методик, направленных на решение задачи оптимального размещения ТЖ. Результатом реализация идеи на сквозном примере -сети АЗС - явилась модель оптимального размещения АЗС, позволяющая оценивать не только параметры размещаемой АЗС, но и влияние на всю систему топливообеспечения в целом.

Целью диссертационного исследования является разработка методики сетевого моделирования и поддерживающих (соответствующих) моделей транспортно-логистических систем на примере системы топливообеспечения города Санкт-Петербурга. Методика в общем нацелена на решение задачи оптимального размещения ТЖ в сетевой постановке; а в частности на повышение эффективности функционирования системы топливообеспечения автотранспорта города.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи: анализируются существующие методики и модели оптимального размещения ТЛК и АСЗ, и определяется их применимость в условиях анализа процессов большого города;

- проводится анализ пространственного распределения ареалов выгодности точечных источников в условиях идеализированного однородного пространства; исследуется взаимодействие ареалов выгодного сбыта двух и более конкурирующих АЗС в условиях идеализируемого пространства -анализируется влияние ценовой политики АЗС на площадь и топографию ареалов выгодного сбыта; разрабатывается методика проектирования и анализа транспортно-логистических систем на примере системы топливообеспечения автотранспорта Санкт-Петербурга в программной среде ГИС Are GIS; создаются тематические наборы данных по существующим АЗС и УДС; разрабатываются актуальные карты необходимых для анализа слоев автотранспортной инфраструктуры Санкт-Петербурга;

- анализируется пространственное распределения ареалов выгодного сбыта сети АЗС на реальной УДС с учётом топологии, направления движения и ценовой политики АЗС;

- определяется набор критериев, характеризующих степень привлекательности АЗС для потребителя; оценивается степень важности критериев; разрабатывается методика их учёта;

- разрабатывается методики определения числа потенциальных клиентов АЗС, учитывающая топологию ареалов сбыта и интегральный показатель привлекательности АЗС.

Объектом исследования является система топливообеспечения города Санкт-Петербурга, представленная сетью более чем трёхсот автозаправочных станций.

Общая методология исследования базируется на принципах теории логистики, системного анализа, моделирования.

В качестве инструментов исследования в диссертационной работе используются методы математического моделирования и математического программирования, линейного программирования, теории нечётких множеств, инструментарий ГИС Are GIS и ППП Maple

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

- разработана модель представления совокупных затрат АЗС как результат комплексирования данных о ценовой политике рассматриваемой и конкурирующих АЗС, топологии УДС и характеристик обобщённого транспортного потока; зрительным образом является объём фигуры, заключённый под конусом стоимостного расстояния в пределах ареала сбыта на реальной карте города;

- разработана математическая модель взаимодействия и определения границы равновыгодности ареала сбыта для двух и более конкурирующих предприятий (АЗС) при идеальных условиях среды; разработана методика моделирования и проектирования в ГИС Are GIS транспортной инфраструктуры и систем сопровождения транспорта в векторной и растровой формах;

- разработана методика определения ареала выгодного сбыта АЗС на реальной УДС при наличии большого количества конкурентов;

- разработан алгоритм определения числа потенциальных клиентов, автомобилей из общего потока, находящихся на данный момент времени на ареале выгодности АЗС;

- разработан алгоритм определения расчётной прибыли проектируемой и конкурирующих АЗС, учитывающий влияние дорожной инфраструктуры, показатели обобщённого транспортного потока и характеристики АЗС.

Практическая значимость заключается в следующем:

- в возможности повышения эффективности работы как, с одной стороны, автозаправочного, так, с другой стороны, автотранспортного комплексов города, за счёт оптимального выбора пятен под застройку новых АЗС, прогнозирования изменения объёмов выручки АЗС в случае изменения показателей транспортного потока или характеристик АЗС; разработан комплекс приложений-конструкторов в программной среде ГИС ArcGIS, ориентированный на решение поставленных задач; создана авторская карта УДС, сети АЗС, территории и основных водных ресурсов Санкт-Петербурга в стандарт Are GIS.

Результаты исследования, полученные впервые и выносимые на защиту:

- построена модель интегральной стоимостной поверхности для множества АЗС Санкт-Петербурга; разработана методика анализа влияния состояния обобщенной системы топливообеспечения на совокупные затраты обобщённого транспортного потока;

- определён набор критериев оценки привлекательности АЗС и разработан способ учёта их значений в рамках разработанной методики; разработан алгоритм определения оптимального местоположения пятна под застройку новой АЗС, учитывающий специфику крупного города: состояние и параметры УДС, наличие множества конкурентов.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований докладывались на 1-ой Региональной конференции «Логистика и конкурентоспособность компании» (СПб., октябрь 2004 г.), 62-ой (СПбГАСУ, 2005 г.) и 64-ой (СПбГАСУ, 2007 г.) научных конференциях профессоров, преподавателей, научных работников, инженеров и аспирантов университета, 58-ой (СПбГАСУ, 2005 г.), 59-ой

СПбГАСУ, 2006 г.) и 60-ой (СПбГАСУ, 2007 г.) международных научно-технических конференциях молодых учёных, 4 -ой международной научно-практической конференции «Логистика - современные тенденции развития (СПбГИЭУ, 2005 г.), 7-ой научно-практической конференции пользователей ГИС ESRI и Leica Geosystems Северо-западного региона России «Использование геоинформационных систем для решения задач природопользования и охраны окружающей среды» (СПб., 2006 г.), научно-технической конференции «Логистика» (МАДИ, 2007 г.), научно-практической конференции «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада Росси» (СПб., апрель 2007).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 18 опубликованных работах.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, результатов выполненных исследований, списка литературы, приложений.

ВЫВОДЫ. ЗАКЛЮЧЕНИЯ. РЕКОМЕНДАЦИИ.

1. Анализ существующих методов и моделей решения задачи оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) показал необходимость разработки модели, позволяющей эффективно решать задачу оптимального размещения ТЛК в современных условиях неоднородной среды при большом количестве конкурентов. Причем модель должна решать не только локальную задачу размещения конкретного ТЛК, но и оценивать влияние состояния рассматриваемого ТЖ на конкурирующие ТЖ, и на транспортно-логистическую систему в целом.

2. Анализ существующих проблем системы топливообеспечения города показал необходимость разработки методики, позволяющей оптимально планировать взаимодействие двух крупных комплексов города: топливозаправочного и автотранспортного. А именно необходимость разработки модели оптимального размещения автозаправочных станций (АЗС) на реальной городской УДС с учётом топологии УДС с одной стороны, и влияния конкурирующих АЗС друг на друга с другой стороны. Модель должна быть нацелена на решение задачи максимизации прибыли конкретной АЗС, и в тоже время - минимизации совокупных затрат, связанных с топливообеспечением города.

3. Анализ существующих методов решения задачи размещения АЗС показал подобие с методами задачи размещения ТЖ: целевой функцией у них является расстояние до конкурентов и количество потребителей на ареале выгодного сбыта.

4. Разработана модель оптимального размещения АЗС в реальной неоднородной среде города среди множества конкурирующих АЗС. Модель учитывает, с одной стороны, топологию УДС и условия движения, что позволяет строить 30 адекватно реальным условиям среды: учитывать направления движения, разрешённые и запрещённые манёвры - и таким образом 30 представляет собой адекватную зону транспортной доступности конкретной АЗС. С другой стороны модель, учитывая ценовую политику конкурирующих АЗС, и интегрируя вместе с данными о транспортной доступности АЗС, позволяет корректно строить ареалы выгодного сбыта как для отдельной АЗС, так и для всей сети АЗС города. Модель позволяет не только визуализировать графическое представление результатов расчётов, но также получать данные о площади ареалов выгодного сбыта АЗС и расчётной прибыли как конкретной АЗС, так и всей системы топливообеспечения.

5. Определены критерии оценки степени привлекательности АЗС. С использованием теории нечётких множеств рассмотрены неопределённости, с которыми сталкивается на практике водитель ТС при выборе АЗС для осуществления заправки. Разработанный алгоритм позволяет вычислить интегральный коэффициент привлекательности АЗС, основанный на анализе определённых критериев привлекательности. Значение коэффициента привлекательности выражает долю ТС в общем потоке, двигающихся в зоне тяготения ареала выгодного сбыта АЗС, являющихся потенциальными клиентами рассматриваемой АЗС.

6. Для практической реализации модели создан комплекс приложений-моделей в программной среде ГИС Are GIS 9.1, нацеленных на практическое решение задачи размещения АЗС в реальной среде среди множества конкурентов.

7. Разработана авторизованная карта Санкт-Петербурга в стандарте ArcGIS для решения рассматриваемых задач размещения. Карта включает актуальные слои УДС, территориальных и водных объектов. Карта интенсивно используется в учебном процессе АДФ СПбГАСУ.

8. Практическое решение задачи оптимального размещения проектируемой АЗС по предложенной методике, показало актуальность и эффективность разработанных методик и модели для решения задач размещения конкретной АЗС и оценки состояния системы топливообеспечения города.

9. Пример использования разработанной методики и модели для решения задачи оптимального размещения АЗС в неоднородной, конкурентной среде позволил, во-первых, найти область, наиболее пригодную под застройку, а во-вторых, дать условную экономическую оценку рациональности строительства новой АЗС: выручка проектируемой АЗС составит 142 млн. руб./год, в то время как совокупные затраты по топливообеспечению Калининского района Санкт-Петербурга сократятся на 2 млн. руб./год.

В заключение следует отметить, что ГИС АтсвК хорошо зарекомендовала себя в решении поставленных вопросов, поэтому может успешно использоваться для решения задач автотранспортного комплекса, тем более в современных условиях плотной среды при множестве конкурентов.

Дальнейшее исследование можно продолжать в области учёта динамически меняющихся характеристик транспортного потока, совершенствования и разработки термов лингвистических операций, при разработке критериев привлекательности.

1. Bob Booth, Scott Crosier, Jill Clark, Andy MacDonald. Building Geodatabases. Redlands.: ESRI, 2002. - P. 17 - 60,315.

2. ESRI. Building Geodatabases Tutorial Arc GIS 9. Redlands.: ESRI, 2002.-P. 1-52.

3. Kevin Johnston, Jay M. Ver Hoef, Konstantin Krivomchko. ArcGIS 9. ArcGIS Geostatistical Analyst Tutorial. Redlands.: ESRI, 2006. - P. 25.

4. Jay Sandhu, Tarun Chandrasekhar. ArcGIS Network Analyst Tutorial. Redlands.: ESRI, 2006. - P. 25.

5. Jill Willison. ArcGIS 9. ArcGIS Spatial Analyst Tutorial. -Redlands.: ESRI, 2006. P. 9 - 50.

6. Rhonda Glennon, Bob Booth, Jeff Shaner. ArcGIS 9. Editing GIS Features Tutorial. Redlands.: ESRI, 2006. - P. 15 - 30.

7. Rhonda Pfaff, Bob Booth, Jeff Shaner. ArcGIS 9. Editing Geodatabases Tutorial. Redlands.: ESRI, 2006. - P. 32.

8. ESRI. Arc GIS 9. Картографические проекции: Пер. с англ. Дата+. М.: Дата+, 2000. - 20 с.

9. ESRI. 3D Analyst 8.3. Руководство пользователя Arc GIS 9: Пер. с англ. Дата+. М.: Дата+, 2001. - 137 с.

10. ESRI. Geostatistical Analyst Руководство пользователя Arc GIS 9: Пер. с англ. Дата+. М.: Дата+, 2001. - 93 с.

11. ESRI. Spatial Analyst Руководство пользователя Arc GIS 9: Пер. с англ. Дата+. М.: Дата+, 2001. - 122 с.

12. ESRI. Что такое Arc GIS: Пер. с англ. Дата+. М.: Дата+, 2004. -68 с.

13. Актуальные проблемы современного строительства. Сборник 59-ой международной научно-технической конференции. Часть вторая. -СПб.: СПбГАСУ, 2006.

14. Андрианов А.Ю. Англо-русский словарь по геоинформатике. -М.: Дата+, 2001. -122 с.

15. Анискин Л.Г. Транспортный комплекс. Челябинск: ЧГТУ, 1995.-182 с.

16. Безродный A.A. Математические модели структур нефтепродуктообеспечения. Автореферат дисс. на соискание уч. степ, канд. техн. наук Саратов, 2004.

17. Бережной В.И., Бережная Е.В. Методы и модели управления материальными потоками микрологистической системы автопредприятия. -Ставрополь: Интеллект-сервис, 1996.

18. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечётких моделей. Примеры использования. Рига. Зинатне, 1990. - 184 с.

19. Бугаевский Л.М., Цветков В.Я. Геоинформационные системы. М.: Златоуст, 2000 - 222 с.

20. Буслаев А.П., Новиков A.B., Приходько В.М. и др.; под редакцией Приходько В.М. Вероятностные и имитационные подходы к оптимизации автодорожного движения. М.: Мир, 2003.

21. Винёва Элеат, Болей Джонатан, Харлоу Мелан. Are GIS 9. Arc Catalog. Руководство пользователя: Пер. с англ. Дата+. Редландс.: ESRI, 2004.-С. 89-122.

22. Гаджинский А. М. Основы логистики: Учеб. пособие. М.: ИВЦ «Маркетинг», 1999.

23. Генеральный план развития улично-дорожной сети Санкт-Петербурга до 2025 года. СПб., 2000.

24. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах: Учеб. пособие . В 2-ух частях. Часть II. М.: Высшая школа, 1986. - С. 16-21.

25. Де Мерс Майкл Н. Географические информационные системы. Основы, пер. с англ. М.: Дата+, 1999. - 472 с.

26. Джил Мак Кой. Are GIS 9. Работа с базами геоданных: Упражнения, пер. с англ. Дата+. Redlands.: ESRI, 2004. - С. 173 - 210 .

27. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. - 168 с.

28. Зайцев Е.И. Информационные технологии в управлении эксплуатационной эффективностью автотранспорта. СПб.: ГИЭА, 1998. -226 с.

29. Зейлер Майкл. Моделирование нашего мира. Руководство ESRI по проектированию базы геоданных. М.: Дата+, 1999. С. 194 - 209.

30. Казанцев H.H., Флейс М.Э., Яровых В.Б. Использование разнородных пространственных данных в геоинформационных системах // ГИС-Обозрение. 1994. Осень. - С. 22 - 24.

31. Капралов Е.Г., Кошкарёв A.B., Тикунов B.C. и др.; под редакцией Тикунова B.C. Основы геоинформатики: в 2 кн. Кн. 1: Учеб. пособие для студ. вузов. М.: «Академия», 2004.

32. Капралов Е.Г., Кошкарёв A.B., Тикунов B.C. и др.; под редакцией Тикунова B.C. Основы геоинформатики: в 2 кн. Кн. 2: Учеб. пособие для студ. вузов. М.: «Академия», 2004.

33. Котиков Ю.Г. Основы системного анализа транспортных систем. Учеб. пособие. СПб., СПбГАСУ, 2001.

34. Котиков Ю.Г. Основы теории транспортных систем. Учеб. пособие. СПб., СПбГАСУ, 2000. - С. 198 - 202.

35. Котиков Ю.Г., Ложкин В.Н. Транспортная энергетика. М.: «Академия», 2006. - 280 с.

36. Котиков Ю.Г., Маврина А.Ю. Использование средств визуализации при исследовании рынка сбыта. Вестник КГТУ. Выпуск 35. // Технология и организация перевозок, управление и безопасность на транспорте. Красноярск.: КГТУ, 2004. С. 98 - 104

37. Котиков Ю. Г., Маврина А. Ю. Пространственный анализ рынка сбыта конкурентов, выносящих склады, с использованием визуализации. // Логистика сегодня, №3,2004. С. 10-16

38. Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств. / Пер. с франц. Кузьмина В.Б. Под ред. Травкина В.Б. М.: Радио и связь, 1982. -432 с.

39. Круйзер Скотт, Буш Боб, Дэлтон Кэтти. Are GIS 9. Начало работы в Are GIS: Пер. с англ. Дата+. Redlands.: ESRI, 2004. - С. 46 - 70.

40. Курныгин И. Россия: прошлое, настоящее будущее: Бензиновый перекос. // Знание и общество, 2007, № 1 (№ 21) С. 33-37

41. Логистика: Современные тенденции развития: Сборник докладов IV Международной научно-практической конференции. СПб.: СПбГИЭУ, 2005.

42. Логистика: управление в грузовых транспортно-логистических системах. Учеб. пособие. / Под ред. Миротина Л.Б. М.: Юристь, 2002. -С. 233-259.

43. Лукинский B.C. Модели и методы теории логистики. Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2003 176 с.

44. Материалы информационного портала по логистике, транспорту и таможне, http://www.logistic.ru.

45. Материалы информационного агентства топливного рынка. http://www.au92.ru.

46. Методика обоснования рационального размещения АЗС. -СПб.: Институт проблем транспорта РАН, 2003.

47. Минами Майкл. Arc Map. Руководство пользователя. Часть 1. пер. с англ. Дата+. Redlands.: ESRI, 2000. - С. 115 - 131.

48. Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э. Логистика: Справочное и учебно-методическое пособие. Координационный совет по логистике. Московский транспортный институт. М.: КСЛ, 2001.

49. Митчелл Э. Руководство по ГИС анализу. 4.1: Пространственные модели и взаимосвязи: Пер. с англ. - Киев: ЗАО ЕСОММ Со; Стилос, 2001 - 198 с.

50. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. / Под ред. Борисова А.Н. и Алексеева A.B. Рига: Зинатне, 1982.-256 с.

51. Мотивилов М.И., Лазарев Ю.М. Роль склада в логистической цепи. В сб. Логистика: современные тенденции развития: IV Международная научно-практическая конференция 21, 22 апреля 2005 г. -СПб.: СПбГИЭУ, 2005. 166 с.

52. Мусин O.P. Цифровые модели для ГИС // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 1998. - №4(16). - С. 30 - 31.

53. Мусин O.P. Диаграмма Вороного и триангуляция Делоне // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 1999. - №2(19). - С. 51 -52; №3(20).-С. 9-10.

54. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 321 с.

55. Огарков В.М. От триангуляции Делоне к управляемой триангуляции (о настоящих моделях рельефа в ГИС) // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 1999. - №2(19). - С. 53 - 54.

56. Основы логистики: Учеб. пособие./ Под ред. Миротина JL Б. и Сергеева В.И. М.: ИНФРА-М, 1999.

57. Паф Ронда, Буш Боб, Шанер Джефф. Are GIS 9. Arc Map. Руководство пользователя: Пер. с англ. Дата+. Редландс.: ESRI, 2004. -С. 315- 342.

58. Паф Ронда, Буш Боб, Шанер Джефф. Are GIS 9. Редактирование в Arc Map: Пер. с англ. Дата+. Редландс.: ESRI, 2004. -С. 285,329.

59. Постановление Правительства Санкт-Петербурга от 28 ноября 2006 года № 1437 об упорядочение процесса предоставления земельных участков для строительства АЗС. СПб., 2006.

60. Практикум по логистике: Учеб. пособие./ Под ред. Аникина Б.А. М.: ИНФРА-М, 1999 270 с.

61. Проблемы обеспечения эффективности транспортных систем: Межвузовский сборник научных трудов. СПб.: СПбГАСУ, 2006- 18 с.

62. Программа развития организационно-технического обеспечения прохождения транзита грузов через Санкт-Петербург и Ленинградскую область. СПб., 2000.

63. Розенберг И.Н., Старостина Т.А. Минимаксная задача размещения обслуживающих пунктов в нечётких условиях. // Системы и средства информатики. Спецвыпуск № 2. «Математические методы в информатике». М.: Изд-во ИЛИ РАН, 2002. - С. 206 - 219.

64. Розенберг И.Н., Старостина Т.А. Решение задач размещения с нечёткими данными с использованием геоинформационных систем. М.: Научный мир, 2006.

65. Сидоров И.И. Логистическая концепция управления промышленным предприятием. СПб.: СПбГИЭА, 1999.

66. Совершаева Л.П. Теория и практика государственного управления региональными системами: опыт Северо-Западного региона

67. России. Научно-методическое пособие. СПб.: Издательский дом «Петрополис», 2007. - 364 с.

68. Степанова A.C., К вопросу о проектировании логистических систем. В сб. Логистика: современные тенденции развития: IV Международная научно-практическая конференция 21, 22 апреля 2005 г. -СПб.: СПбГИЭУ, 2005. 226 с.

69. Транспортная логистика: учебник для транспортных вузов. / Под ред. Миротина Л.Б. М.: Экзамен, 2002. - С. 64 - 67, 301 - 325.

70. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. -М.: Финансы и статистика, 1998. 188 с.

71. Чернышёв М.А., Новиков O.A. Инфраструктура мегаполиса: логистический подход. Ростов-на-Дону: РГУ, 1995.

72. Чудаков P.C., Котиков Ю.Г. Сетевой анализ в логистике / 4-я Международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития» СПб. гос. инж.-эконом. ун-т. - СПб, 2005 г. - С. 283-286.

73. Чудаков P.C., Ю.Г. Котиков Геоинформационные модели топливообеспечения автотранспорта мегаполиса / Вестник Московского автомобильно-дорожного института. -М., 2007 г. №3(10). - С. 16-22.

74. Шлихтер С.Б. География Мировой транспортной системы. Взаимодействие транспорта и территориальных систем хозяйства. М.: Изд-воМГУ, 1995.- 188 с.