автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов поддержки принятия решений для планирования схем доставки грузов на труднодоступные объекты строительства нефтегазовой отрасли

На правах рукописи

Крылова Ольга Валерьевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ СХЕМ ДОСТАВКИ ГРУЗОВ НА ТРУДНОДОСТУПНЫЕ ОБЪЕКТЫ СТРОИТЕЛЬСТВА НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Специальность 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации» (промышленность) (технические науки)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 МАР 2015

Москва-2015

005559750

005559750

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина»

Научный руководитель:

Степин Юрий Петрович,

доктор технических наук, профессор,

профессор кафедры Автоматизированных систем управления РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина.

Официальные оппоненты:

Трахтенгерц Эдуард Анатольевич, доктор технических наук, профессор,

главный научный сотрудник лаборатории «Систем поддержки принятия решений» Института проблем управления РАН РФ.

Поздняков Александр Петрович, доктор технических наук, доцент,

первый заместитель генерального директора ООО "ПРАЙМ ТРУП" Ведущая организация:

Общество с ограниченной ответственностью «Газпром трансгаз Москва»

Защита состоится «14» апреля 2015 года в 13 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 212.200.09 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина» по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский проспект, 65, корп 1., аудитория 260.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный университет нефти и газа имени И. М. Губкина» и на сайте http://gubkin.ru.

Автореферат разослан « 2015 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Великанов Дмитрий Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. В настоящее время в Российской

Федерации строительство большого количества крупных, первоочередных объектов газовой отрасли планируется и ведется в отдаленных регионах станы (на п-ове Ямал, Дальнем Востоке, арктическом шельфе и пр.) с особыми природными и сложными инфраструктурными условиями, вдали от крупных транспортных магистралей. Такие проекты требуют поставок большого количества материально-технических ресурсов (МТР) в течение длительного времени.

Согласно действующим нормативным актам проектная документация на объекты капитального строительства производственного назначения должна содержать раздел «Проект организации строительства». В этом разделе должны быть отражены в том числе: характеристика района расположения объекта строительства, условий строительства и оценка развитости транспортной инфраструктуры, а также описание транспортной схемы (схем) доставки материально-технических ресурсов.

Указанные условия транспортировки МТР определяют значительные трудности создания эффективной транспортной схемы (схем). Эти трудности определяются с одной стороны структурной сложностью и многозвенностью схем транспортировки, а с другой неопределенностью и сложностью получения исходных данных на этапе проектирования, их вероятностным характером, неточностью и неполнотой, а также рисками перерасхода ресурсов и срыва сроков строительства.

Доставка грузов на объект в соответствии с графиком строительства с минимальными затратами - одно из условий эффективности строительства в целом. Определить маршруты перевозки, распределение грузопотоков по ним а также оптимальные сроки отправки грузов важно как с точки зрения оптимизации затрат по доставке, так и для своевременного обеспечения строительства материальными ресурсами.

Учитывая объемы затрат на транспортировку МТР, важность своевременного строительства крупных нефтегазовых объектов, а также невозможность проведения экспериментов с рассматриваемой системой транспортировки ввиду ее масштаба и сложности актуальной является задача обоснованного выбора - оптимизации транспортных схем доставки грузов в условиях недостатка информации, с учетом факторов неопределенности и риска.

В настоящее время не существует отработанных методов формирования оптимальных схем доставки грузов в труднодоступные регионы строительства объектов нефтегазовой отрасли, которые бы системно учитывали указанные факторы. Этим определяется актуальность разработки методов, моделей и алгоритмов для принятия управленческих решений в области формирования оптимальных схем доставки грузов, с учетом сложности транспортных систем, в условиях неопределенности и риска.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности процесса доставки МТР в отдаленные и труднодоступные регионы строительства за счет исследования и разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений, позволяющих формировать оптимальные транспортные схемы доставки грузов, обеспечивающие возможность формирования экономически и функционально обоснованного плана транспортировок с учетом факторов неопределенности и риска процесса транспортировки, а также рисков возможного изменения плана строительства.

Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:

Анализ факторов, влияющих на процесс доставки грузов в труднодоступные районы строительства объектов нефтегазовой отрасли, структурной сложности транспортных систем для таких объектов; существующих методов и моделей транспортной логистики; методов и алгоритмов учета факторов неопределенности и риска при решении оптимизационных задач.

Построение структуры компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР) на базе использования методов и моделей оптимизации, имитационного моделирования, анализа рисков, теории Марковских случайных процессов для оптимизации формирования транспортных схем доставки грузов на отдаленные и труднодоступные объекты строительства нефтегазовой отрасли с учетом факторов неопределенности и риска.

Разработка оптимизационной модели и алгоритма формирования транспортных схем доставки грузов в условиях неполной, неточной и вероятностной информации, а также с учетом взаимосвязей переменных задачи и динамики функционирования системы транспортировки.

Разработка имитационной модели системной динамики логистической сети, реализующей процесс транспортировки грузов с учетом влияния случайных факторов, взаимосвязей переменных и обратных связей в системе транспортировки.

Исследование методов и алгоритмов качественного и количественного анализа рисков логистических систем, разработка модели и алгоритма учета рисков при формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов.

Разработка адаптивной оптимальной стратегии транспортировки ресурсов с учетом возможных изменений проекта строительства.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы принципы системного анализа и теории принятия решений; методы оценки и анализа рисков, методологии имитационного моделирования, в частности, системной динамики, а также теории вероятности и теории случайных процессов, теории оптимального управления, линейного, нелинейного, динамического и стохастического математического программирования.

Научная новизна работы заключается в разработке нового инструментария для принятия управленческих решений в области формирования оптимальных транспортных схем доставки ресурсов в труднодоступные регионы строительства, которая состоит в том, что:

1. На основе системного анализа факторов, определяющих планирование и процесс доставки грузов в труднодоступные районы строительства объектов нефтегазовой отрасли, сформулирована задача оптимизации формирования схем доставки грузов для сложных транспортных систем в условиях неопределенности и риска, предложена структура соответствующей компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР) на основе использования методов и моделей оптимизации, имитационного моделирования, анализа рисков, теории Марковских случайных процессов, которая позволяет формировать оптимальные транспортные схемы доставки грузов на отдаленные и труднодоступные объекты строительства нефтегазовой отрасли с учетом факторов неопределенности и риска.

2. Предложено в рамках разработанной КСППР задачу планирования оптимальных транспортных схем в условиях неопределенности и риска решать с использованием оптимизационно-имитационного подхода (моделей и алгоритмов), которые позволяют учесть при принятии решения стохастические факторы,

поведение системы в динамике с учетом случайных факторов и взаимозависимостей параметров задачи. При этом, для учета результатов имитационного моделирования в оптимизационной задаче предложено рассматривать поставленную задачу как задачу стохастического математического программирования в М-постановке, в качестве критерия оптимальности которой используется критерий минимума математического ожидания затрат при различных поведениях внешней среды в процессе транспортировки и которая решена с помощью градиентных методов как задача нелинейного математического программирования.

3. Для обеспечения работы оптимизационно-имитационной модели на основе метода системной динамики разработана имитационная модель, реализующая процесс доставки грузов во времени по заданной транспортной сети с учетом стохастического характера переменных задачи, их взаимозависимостей, а также обратных связей в системе транспортировки.

4. Предложены модель и алгоритм комплексной многокритериальной оценки и контроля риска транспортировки грузов в составе оптимизационно-имитационного алгоритма формирования оптимальной схемы доставки грузов.

5. Предложена стохастическая модель выработки адаптивной оптимальной стратегии транспортировки ресурсов с учетом возможного изменения проекта строительства, где стратегия определяется как набор правил выбора управлений в каждом состоянии Марковской цепи, характеризующей случайный процесс эволюции внешней среды.

Практическая ценность. Разработанные алгоритмы целесообразно использовать при планировании оптимальных схем доставки грузов на труднодоступные объекты строительства при проектировании подобных объектов, в том числе в составе систем автоматизированного проектирования, а также их корректировки в процессе строительства. За счет учета при решении задачи вероятностных факторов и анализа рисков повышается точность оценки затрат и потерь при транспортировке, что впоследствии при строительстве приводит к меньшим корректировкам фактических затрат по сравнению с данными проектной документации. Анализ схем доставки прошлых лет показал, что основными факторами изменения общих затрат являлись: задержки грузов в пути вследствие непредвиденной загрузки участков перевозки или природных факторов, которые не

были учены в первоначальных расчетах; изменения тарифов доставки; потери ресурсов в процессе транспортировки; изменения в проекте строительства, связанные с потребностью в МТР.

Кроме того, разработанные модели и алгоритмы могут быть применены в учебном процессе для изучения проблем решения оптимизационных задач с учетом неопределенностей с использованием имитационного моделирования, а также анализа рисков и поиска оптимальных решений в логистических системах.

Основные защищаемые положения:

1. Оптимизационно-имитационный подход (модели и алгоритмы), позволяющий учесть при принятии решения стохастические факторы, поведение транспортной системы в динамике с учетом случайных факторов и взаимозависимостей параметров задачи путем учета результатов имитационного моделирования системы транспортировки и решения оптимизационной задачи как задачи стохастического математического программирования в М-постановке, в качестве критерия оптимальности которой используется критерий минимума математического ожидания затрат при различных поведениях внешней среды в процессе транспортировки и которая решена с помощью градиентных методов как задача нелинейного математического программирования.

2. Имитационная модель, реализующая процесс доставки грузов во времени по заданной транспортной сети с учетом стохастического характера переменных задачи, их взаимозависимостей, а также обратных связей в системе транспортировки.

3. Модель и алгоритм комплексной многокритериальной оценки и контроля риска транспортировки грузов в составе оптимизационно-имитационного алгоритма формирования оптимальной схемы доставки грузов.

4. Марковская стохастическая модель выработки адаптивной оптимальной стратегии транспортировки ресурсов с учетом возможного изменения проекта строительства, где такая стратегия определяется как набор правил выбора управлений в каждом состоянии Марковской цепи, характеризующей случайный процесс эволюции внешней среды.

5. Структура и программная реализация компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР), которая позволяет формировать оптимальные

транспортные схемы доставки грузов на отдаленные и труднодоступные объекты строительства нефтегазовой отрасли с учетом факторов неопределенности и риска.

Апробация работы. Основные теоретические результаты работы обсуждались на следующих конференциях:

1. Девятая всероссийская конференция молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности», РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва, 2011.

2. Десятая всероссийская конференция молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности», РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва, 2013.

3. Научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов среди научно-исследовательских и проектных предприятий ОАО «Газпром» по теме «Актуальные вопросы проектирования объектов добычи и транспорта газа», ОАО «Гипрогазцентр», Нижний Новгород, 2013.

4. Шестая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2013), Казань, 2013.

5. Пятая международная молодежно-практическая конференция «Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность» в ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Москва, 2013.

Публикации. Основное содержание работы отражено в девяти печатных работах, из которых 4 работы - в периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 5 - в иных научных сборниках.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы 152 страницы, в том числе 31 рисунок и 8 таблиц. Список литературы включает 115 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель исследования, приведены задачи и методы исследований и дано краткое содержание работы.

В первой главе представлен анализ и постановка задачи формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов в труднодоступные регионы строительства нефтегазовой отрасли, показано, что ощущается нехватка адекватных методов решения подобных задач в условиях неопределенности и риска.

Факторами, влияющими на формирование транспортных схем доставки, являются наличие, периоды работы и пропускные способности транспортных путей, соответствующие тарифы перевозки, сопутствующих операций, хранения, организационная согласованность с перевозчиками, воздействие соответствующего транспорта на окружающую среду. При этом для определения сроков отправки и хранения ресурсов должны быть учтены длительность транспортировки и сетевой график строительства.

Выявлено, что процессы доставки грузов для строительства нефтегазовых объектов характеризуются структурной сложностью транспортных схем, продолжительностью по времени, ограниченностью пропускной способности участков перевозки, большим количеством подрядных организаций. Подробный анализ исходных данных задачи показал наличие факторов неопределенности и риска, а также что эти неопределенности имеют различную природу. Статистическая неопределенность характерна, например, для обусловленных природой факторов (периоды навигации, работы автодорог и пр.), некоторых технологических и экономических факторов. Некоторые исходные данные невозможно получить с заданной точностью. Такие факторы как социальная значимость выполнения строительства в срок, выполнение договорных обязательств, оценка возможности изменения проекта строительства и пр. носят экспертный характер. В рассматриваемых транспортных системах часто наблюдаются взаимозависимости параметров, обратные связи, реализующиеся с течением времени. Таким образом, анализ исходных данных позволяет определить задачу формирования оптимальных схем доставки грузов в труднодоступные регионы строительства нефтегазовой

отрасли как задачу оптимизации сложной системы в условиях недостатка информации, факторов неопределенности и риска.

Анализ существующих и применяемых на практике методов решения таких задач показал, что обычно при их решении учитывается единственный критерий стоимости перевозки, в некоторых случаях принимаются во внимание ограничения пропускной способности. Полученное решение является недостоверным и неоптимальным в условиях неопределенности и риска.

Проведенный анализ существующих методов и моделей транспортной логистики показал, что для поиска первого приближения решения задачу распределения грузопотоков по участкам перевозки и периодам доставки удобно рассматривать как задачу линейного программирования, аналогично оптимизационной задаче в детерминированной постановке.

При этом в работах ряда авторов показано, что для учета неопределенностей и уточнения решения в более простых логистических задачах (например, в работе B.C. Лукинского), могут быть использованы как вероятностные оценки параметров задачи, так и имитационное моделирование. Вероятностные оценки параметров, при этом, рассматриваются лишь в сравнительно несложных задачах по небольшому числу параметров. Исходя из структурной сложности рассматриваемой системы транспортировки и наличия в ней обратных связей использование такой оценки при поиске оптимального решения нереализуемо. Одним из подходов принятия решений в условиях неопределенности является выбор решения согласно одному из известных критериев: Лапласа, Вальда, Сэвиджа, и Гурвица, позволяющих принять решения на основании матриц возможных результатов в зависимости от поведения внешней среды. Такие оценки, однако, предполагает определенную позицию ЛПР по отношению к рискам изменения параметров задачи (оптимизм, пессимизм). Автором, на основе работ Андреева А.Ф., Зубарева В.Д., Курпитко В.Г., Саркисова A.C. а также Aven Т., с учетом сложности системы транспортировки, наличия обратных связей в системе транспортировки предложен подход к оценке неопределенностей системы транспортировки с использованием методологии количественного анализа рисков системы транспортировки на основе анализа чувствительности, которая применительно к поставленной задаче позволяет обеспечить ЛПР более гибким инструментом принятия, корректировки решений и

контроля принимаемого уровня риска. Для учета при принятии решения рисков изменения проектных решений автором предложено применение метода динамического программирования для принятия решений в стохастических условиях, при котором параметры внешней среды представляются в виде марковской цепи, такой подход рассмотрен также в работах Р. Ховарда, A.A. Кудрявцева. Подробный алгоритм анализа и учета рисков в поставленной задаче рассмотрен во 2 главе.

В работах А.Д. Цвиркуна, И.В. Шахназаровой, а также иностранных авторов Almeder, С., Preusser, М. описано применение методологии имитационного моделирования совместно с решением оптимизационных задач применительно к оптимизации структурно сложных систем. С учетом сложности рассматриваемой системы, необходимости учета вероятностных факторов, и их взаимосвязей применительно к поставленной задаче для реализации вероятностных и динамических характеристик системы предлагается применять методологию имитационного моделирования.

Известно, что имитационные модели используют не для поиска оптимального результата, а для дополнительного анализа системы. Комбинируя при решении задачи методы линейного программирования (для поиска оптимального значения параметров системы) и имитационного моделирования (для последующего анализа и корректировки этих параметров), используются преимущества каждого из них для получения оптимального решения с учетом случайных факторов.

Предложена математическая модель и алгоритм (представлен на рисунке 1) решения поставленной задачи с использованием методов оптимизации и имитационного моделирования.

Рисунок 1- Структурная схема оптимизационно-имитационной модели (алгоритма) формирования транспортных схем доставки грузов

Для учета изменяющих условий системы транспортировки предлагается рассматривать поставленную задачу формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов как задачу стохастического математического программирования в М-постановке. В качестве критерия поставленной задачи в стохастической постановке используется критерий минимума математического ожидания затрат при различных поведениях внешней среды в процессе транспортировки. В такой постановке задача становится задачей нелинейного программирования и может быть решена с помощью градиентных методов. Оценка математического ожидания и градиента целевой функции при различных поведениях среды производится по результатам имитационных экспериментов. Оптимизационно-имитационный алгоритм, основанный на таком подходе, обладает свойством адаптивности к изменяющимся параметрам системы доставки грузов и сходится к оптимальному решению.

Оптимизационная задача распределения грузопотоков по маршрутам формулируется как задача линейного программирования следующим образом. Топология транспортной сети представляется в виде ориентированного графа, вершинами которого будут указанные точки, дугами - транспортные пути, соединяющие пары точек, пусть / - номер участка перевозки, / = 1 ...I (каждому участку соответствует определенный вид перевозки, основные виды транспорта:

железнодорожный, автомобильный, морской, речной, авиа);у - тип ресурсов,}=1_____7;

I- номер пункта перевалки, 1=1...Ь\ Положим, от времени начала закупки и доставки грузов до завершения строительства проходит Т периодов времени, тогда / - номер

условного периода времени в задаче, t = 1... Т; Дt - продолжительность условного периода времени для задачи (например, 1 мес.). Потребность в ресурсах на объекте строительства определяется сетевым графиком, согласно которому можно сформировать количество ресурсов j-ro типа PrJt. требуемых в точке строительства по ранним срокам событий, и PpJt. требуемых в точке строительства по поздним срокам событий. Имеются данные по тарифам в зависимости от периода времени, характеристики пропускной способности и периоды работы транспортных путей. Требуется найти: Хщ, Yy,. объемы соответственно отправленных и принятых ресурсов у'-го типа, отправленных по i -му участку в период t; Zij, - объем ресурсов у-го типа, хранящихся в точке / в период t.

В качестве основного критерия выступает минимум общих затрат, включающих в себя стоимость перевозки, стоимость начально-конечных операций и хранения грузов в промежуточных точках:

/е/ jej 1ST lei jeJ KT jej teT

где г;, - длительность перевозки груза по участку i в период времени /; С,у, — стоимость перевозки по участку i ресурса типа j в период Скц, - стоимость хранения ресурсов типа j в точке / в период /; Сргу, - стоимость приема грузов типа j, доставленных участку / путем v в период I (разгрузочные работы и сопутствующие операции); Со%( - стоимость отправки грузов типа j, по участку i в период t (погрузочные работы и сопутствующие операции); Ch*Jt - затраты по хранению избытка ресурсов j-ro типа в конечной точке в период t\ Capit - пропускная способность перевозки по участку i в период t; Caphu - максимальный объем хранения грузов в точке / в период Z*Jt - избыток ресурсов j-го типа в конечном пункте в i-й период;

Строгие сроки поставки ресурсов в задаче определяются исходя из поздних сроков начала работ согласно сетевому графику строительства. При этом стоимость хранения ресурсов в промежутке между ранним и поздним сроками начала работ не учитывается. Тогда количество ресурсов на хранении в конечной точке,

доставленных до начала раннего срока работ сетевого графика, и для V/'e J,te Т

z.. f 0,^-(Рг;,-РЛ,)<0

[Z'j,- (Рг,- PPj, )XJ. ~ (Рг, - PPj,) > О

При выполнении ограничений: Ресурсное ограничение в конечной точке:

VjeJ,t*eT ]РР, (3)

1 = 1 |'€/, /=1

Где Д - участки перевозки, входящие в конечную точку.

С учетом топологии транспортной сети в задачу вводятся структурные ограничения:

Zijt ~ Zijt-\ + X Yiji XХlit V/e £,/e T,je T

. .. . (4)

где Iirti - множество участков перевозки входящих в пункт / , множество участков перевозки выходящих из пункта / - louti

Структурное ограничение для последней точки - приобъектного склада:

Z j,=Z jt—\ +Y/.j, ~ PPj, V/ е J, Г е Г (5)

te/,

Ограничения пропускной способности участков перевозки, и хранения:

XX, < Caph„ V/e Lje T (6)

jçj

Y,Xljt<Capu V/e [,te T (7)

j<=J

Потребность в специализированном транспорте для некоторых типов ресурсов формализуется как уменьшенная пропускная способность по участку:

^уг - Cap ijt V/e /, V/e J,Vte T (8)

Где Сар'ф - пропускные способности перевозки груза типа_/ по г -му участку в период, Сар'ук Cap v/e /,V/e T (9)

Ограничение, отражающее производительность заводов изготовителей (оно может быть записано в разных формах в зависимости от условий поставки). Например, когда производитель определяет ежемесячный максимум поставки:

Zakjkt - Njkt V/e У,Vie Т,\/ке ЛГ ( 10)

где А - номер возможного поставщика ресурсов, к=1...К; - количество купленных ресурсов типа j у поставщика к в период времени t; NJk, -производительность изготовления и поставки ресурсов типа j поставщиком к в

единицу времени At в период t; при этом, в зависимости от топологии (нескольким поставщикам может соответствовать один участок перевозки и наоборот) должно выполняться соотношение:

lLZakj>. = 2Х Y/e J,V/g Т

к mi. V'U

где In - множество начальных участков перевозки от к-то поставщика. Количество закупленных ресурсов определяет отправку по участкам. Ограничение на минимум загрузки морского или речного судна для соответствующих участков перевозки:

Z ХШСШ - R.t V/e /, Vre Т (12)

i

R¡, - минимальная стоимость отправки судна по участку i в период t. Ограничения, отражающие не отрицательность искомых переменных:

Xij"YV'-° Y/e У, V/e /,Víe Т (13)

ZljnZ'j,,Z"j,,ZakJkl >0 VjejyieL,Vt£T,Vk<EK (14)

Если пренебречь для линеинои модели временем доставки ресурсов, то — Y¡j,, в противном случае количество отправленного груза в единицу времени будет определяться выражением:

Х'ш =Xij,/At (15)

Тогда количество принятого груза можно вычислить из выражения: Yijl.Til.,,(X¡jl.¡/At) +(А1-ти)*(Хф/А1) VjejyiziyteT (16)

Возможность расширения транспортной инфраструктуры (строительство зимней автодороги, железной дороги и пр.) с учетом дополнительных вложений может быть отражена в функции цели в следующем виде:

XXZ^C"+cotijú.П',срги,)++YT,ch'j'z"*+(i7)

¡el JgJ 1<=T leí j<=J lf=T j<=J :=T

где G¡— единовременные вложения в расширения инфраструктуры /'-го участка. При этом при анализе необходимости крупных вложений задача может быть решена в обоих вариантах: с учетом дополнительных вложений (17) и без них (1), сравнение решений для обоих вариантов показывает потребность в расширении инфраструктуры. В такой постановке задача решается, например, симплекс-методом.

Во второй главе предложен алгоритм анализа рисков применительно к логистическим системам и его использование при формировании оптимальных транспортных схем доставки грузов в условиях неопределенности и риска.

В общем случае риск характеризуется двумя составляющими: вероятностью возникновения в ходе проекта неблагоприятных ситуаций, и их последствиями. Тогда управление рисками это: способы уменьшения вероятности наступления негативных событий и их последствий и способы учета последствий неопределенностей при реализации проекта.

На основе проведенного качественного анализа факторов риска и их последствий на участках транспортировки разработаны модель и алгоритм устранения, уменьшения и контроля рисков в процессе транспортировки. Основными последствиями рисковых событий, связанными с транспортировкой на объекты строительства являются: превышение сметной стоимости работ; нарушение сроков поставки и соответственно строительных работ.

При подготовке исходных данных проводится анализ возможности устранения или уменьшения рисков и выбор оптимальных мероприятий по их устранению, где их эффективность определяется по соотношению между затратами и последствиями

противорисковых мер.

Ш

где N - число возможных мер по снижению риска, 1Л -затраты по реализации /го мероприятия; М0(1V) мат. ожидание ущерба до проведения ¡-го мероприятия; Щ(Ы) мат. ожидание ущерба после проведения 1 - го мероприятия.

После принятия решений о страховании одних рисков, избавления или снижения других, соответствующие затраты необходимо учесть в оптимизационной модели. Обобщая, целевую функцию с учетом принятия мер по минимизации рисков можно представить следующим образом:

F = F*+£>S'f¡+ ->тт

1=1 .V /=1..Л' (19)

Где F* - целевая функции задачи (1), 5,у - затраты по страхованию на единицу груза при перевозке по г'-му участку, Б, - затраты по страхованию происшествий на i-м участке, - затраты по устранению рисков на г'-м участке.

Принятие рисков должно подразумевать использование их количественных оценок в качестве параметров оптимизационной задачи. По факторам риска, для которых не найдено мер их снижения следует определить вероятность возникновения и возможный размер ущерба, и затем определить (в том числе с использованием имитационной модели) интегральные оценки экономического ив временного рисков на участке перевозки соответственно - Яц и Q¡,. Для количественной оценки интегрального уровня риска в работе предлагается использовать анализ чувствительности функции цели к изменению параметров системы транспортировки в связи с возможными событиями. В работе подробно рассмотрено формирование уровней риска по участкам перевозки исходя из анализа чувствительности и экспертных оценок вероятности реализации факторов риска. Минимизация общего риска, связанного с процессом транспортировки в рамках оптимизационной задачи является еще одним критерием оптимизационной задачи:

рг = Е Е

ы..лгу=1..л/(=1..г ^20)

Так как вероятность реализации риска пропорциональна грузопотоку по участку, варьируя грузопотоки можно регулировать окончательный уровень риска системы транспортировки.

Недостаток ресурсов в конечной точке, как следствие временных задержек, может вести к критическому срыву сроков строительства, невыполнению договорных обязательств, что определяет еще один критерий задачи - уровень временного риска Рп.

= X Е

1=1..Л,у=|..А//=1..Г (21)

С учетом «рисковых» критериев оптимизационная задача является многокритериальной. Методы решения таких задач известны и часто сводятся к различным видам сверток и нормировки критериев. Определяя значимость критерия риска в интегральной функции цели, ЛПР имеет возможность контролировать итоговое соотношение суммарных затрат и уровня риска, при решении оптимизационной задачи перераспределять грузопотоки с более рисковых участков на менее рисковые и наоборот.

С учетом анализа рисков системы транспортировки алгоритм решения рассматриваемой задачи выглядит следующим образом. При подготовке исходных данных проводится качественный анализ рисков, определение возможных путей их устранения или уменьшения; количественный анализ рисков участков транспортировки. Постановка многокритериальной оптимизационной задачи включает в себя основной критерий стоимости транспортировки с учетом затрат по уменьшению возможных рисков (19), критерии минимизации временного и финансового рисков (20,21), формирование интегрального критерия с учетом предпочтений ЛПР. Решение многокритериальной задачи находится с использованием оптимизационно-имитационного алгоритма. Полученное решение подвергается оценке пригодности с точки зрения интегрального риска системы транспортировки, и при неудовлетворительности суммарного риска корректируются веса критериев задачи, и она вновь подается на вход оптимизационно-имитационного алгоритма.

Для учета в задаче риска изменения проектных решений в течение строительства предложено процесс изменения проектных решений (эволюцию внешней среды) представить в виде неуправляемого Марковского случайного процесса с доходами. Применительно к поставленной задаче изменение проектных решений означает изменение потребности в ресурсах на объекте строительства в определенные сроки. На основе метода динамического программирования построена адаптивная стратегия выбора маршрутов с учетом эволюции внешней среды, следование которой позволяет достичь в среднем лучших результатов по сравнению с другими стратегиями. Под адаптивной стратегией подразумеваются правила выбора управлений £4 в момент времени I в каждом состоянии / (векторы Х^, Уу, и ^у,). Решение задачи выбора такой стратегии основано на рекуррентном соотношении динамического программирования.

С учетом анализа рисков изменения проекта строительства алгоритм задача долгосрочного планирования поставок ресурсов решается рекуррентным методом на основе соотношения динамического программирования, для выбора на каждом шаге оптимального управления, приводящего к минимальным затратам "в среднем". При этом на каждом шаге рекуррентного алгоритма, оптимальное решение получается с

использованием предложенных оптимизационно-имитационного алгоритма и анализа рисков процесса транспортировки.

В третьей главе представлена разработанная имитационная модель логистической сети для задачи формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов для строительства крупного объекта

В результате проведенного анализа среди трех основных классов имитационного моделирования: дискретно-событийное моделирование, системная динамика, агентное моделирование, для использования при решении данной задачи, учитывая структурную сложность системы и ее элементов, размерность системы, наличие обратных связей, был выбран принцип системной динамики как позволяющий наилучшим образом отразить в модели указанные факторы. Принцип системной динамики применительно к имитационной модели позволяет проследить механизмы обратных связей в системе, взаимозависимости переменных, рассматривая при этом систему достаточно укрупненно.

Имитационная модель в работе формализована в конечно-разностных уравнениях системной динамики. Основными уровнями являются затраты по участкам перевозки и количество ресурсов в точках хранения, основными темпами -потоки ресурсов из точек отправления в точки назначения, темпы потерь ресурсов и соответствующие им потоки затрат.

Рассмотрен механизм формирования обратных связей в системе транспортировки, который представлен на рисунке 2: в процессе строительства могут возникать непредусмотренные проектом дополнительные потребности в ресурсах, которые вместе с потерями на участках перевозки определяют дополнительные заказы ресурсов. Эти новые потоки ресурсов, в свою очередь, дают дополнительную нагрузку на все участки перевозки, которая влечет дополнительные потери и затраты.

Заказы

3

Данные о доставке ресурсов

Потребность е ресурсах

количество ресурсов на складе в точке отгрузки загрузка участка перевозки количество ресурсов на складе загрузка участка перевозки количество ресурсов на складе в точке строительства

Рисунок 2 - Механизм образования обратных связей в системе транспортировки грузов.

В четвертой главе на основе разработанных моделей и алгоритмов предложена структурная схема компьютерной системы поддержки принятия решений формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов, представленная на рисунке 3, основные структурные блоки которой обусловлены функционалом разработанных моделей и алгоритмов.

На этапе проектирования СППР рассмотрены программные средства, позволяющие реализовать предложенные алгоритмы, механизмы взаимодействия между различными программными продуктами, реализующими решение оптимизационной задачи и имитационное моделирование, механизмы и формы ввода исходных данных, получения и анализа результатов. Разработка СППР согласно предложенной схеме представляет производственную задачу. При рассмотрении численного примера были использованы пакет А1ММ8 для решения задач линейного программирования, а также транспортной задачи в стохастической М - постановке, реализации метода динамического программирования и Апук^с для разработки имитационной модели. Рассматриваемая задача предполагает большое количество исходных данных, результатов решения оптимизационных задач и имитационных экспериментов, для структурирования и хранения которых должны быть предусмотрена база данных.

Рисунок 3 - Структурная схема КСППР оптимизации схем доставки грузов.

Рассмотрен численный пример формирования оптимальных транспортных схем доставки грузов с использованием разработанных алгоритмов для строительства Бованенковского НГКМ., который показал работоспособность предлагаемых алгоритмов. На рисунке 4 представлены графики сходимости оптимизационно-имитационного алгоритма к оптимальному решению.

Оптимизационно-имитационный алгоритм

Количество недоставленных ресурсов в точку строительства в имитационной модели

350 зоо ¡50

гоо

-результат решения ЗЛП

4 5 6

Часю ит.рлцнй

-ргаульшимитацирнного эксперимента

Чисто итераций

Рисунок 4 - Реализация оптимизационно-имитационного алгоритма и изменение количества недоставленных ресурсов на точку строительства по результатам итераций оптимизационно-имитационного алгоритма.

Показано, что с ипользованием разработанных алгоритмов, в качестве проектных данных могут быть получены следующие результаты: распределение грузопотоков по типам ресурсов по маршрутам и по периодам строительства (в рассмотренном примере по месяцам); с учетом риска изменения проектных решений

рекомендации по каждому году строительства в зависимости от текущего на тот период проекта и состояния системы транспортировки; вероятность не превышения рассчитанных затрат (с учетом данных, заданных в имитационной модели); вероятность доставки ресурсов в срок; определить факторы, вызывающие отклонения по срокам доставки и по суммарным затратам для последующего контроля в процессе транспортировки;

Основные результаты диссертационной работы. Проведенное исследование, направленное на создание моделей и алгоритмов для решения задачи планирования оптимальных транспортных схем доставки грузов в отдаленные и труднодоступные регионы строительства, позволяет зафиксировать следующие выводы:

1. На основе системного анализа факторов, влияющих на формирование схем доставки грузов в отдаленные и труднодоступные регионы строительства нефтегазовой отрасли, разработана структура компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР), предложены входящие в ее состав модели и алгоритмы и принципы их взаимодействия, обеспечивающие формирование функционально и экономически обоснованного плана транспортировок с учетом факторов неопределенности и риска.

2. Задачу оптимального распределения грузопотоков по маршрутам и периодам доставки с учетом предполагаемых сроков строительства предлагается решать с использованием оптимизационно-имитационного алгоритма. Для учета результатов имитационного моделирования в оптимизационной задаче предложено рассматривать поставленную задачу как задачу стохастического математического программирования в М-постановке, в качестве критерия которой используется критерий минимума математического ожидания затрат при различных поведениях внешней среды в процессе транспортировки.

3. Разработана имитационная модель системной динамики, реализующая процесс доставки грузов во времени по заданной транспортной сети с учетом стохастического характера переменных задачи, их взаимозависимостей, а также обратных связей в системе транспортировки.

4. Для системного учета факторов неопределенности и риска при формировании оптимальных транспортных схем предложен алгоритм

количественного анализа рисков участков перевозки и системы транспортировки в целом. Сформулирована многокритериальная задача линейного программирования распределения грузопотоков по маршрутам доставки, которая позволяет получить оптимальное решение, приемлемое как с точки зрения суммарных затрат, так и с учетом оценки рисков системы транспортировки.

5. Разработана стохастическая модель выработки адаптивной оптимальной стратегии транспортировки ресурсов с учетом риска изменения проекта строительства, где случайный процесс изменения проекта описывается Марковской цепью, который позволяющая в условиях неопределенности осуществить принципы скользящего планирования при реализации поставок грузов.

6. С использованием программных продуктов AIMMS и Anylogic разработан комплекс программ для реализации функционала разработанных моделей и алгоритмов и проведены расчеты по контрольным примерам формирования оптимальных транспортных схем доставки материально-технических ресурсов, подтвердившие работоспособность предложенных алгоритмов.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Крылова О.В. Оптимизационно-имитационный подход к выбору транспортных схем доставки грузов / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. - 2011. - №3. - С. 23-26.

2. Крылова О.В. Модель системной динамики для оптимизационно-имитационного подхода к выбору схем доставки ресурсов / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. - 2012. - №3. - С. 13-16.

3. Крылова О.В. Анализ рисков с использованием оптимизационно-имитационного моделирования при выборе транспортных схем доставки грузов / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Наука и техника в газовой промышленности. -2013. -№3. - С. 90-95.

4. Крылова О.В. Постановка оптимизационной модели выбора транспортных схем доставки грузов с учетом анализа рисков / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Наука и техника в газовой промышленности. - 2014. - №3. - С. 90-97.

Прочие публикации:

5. Крылова О.В. Об оптимизационно-имитационном подходе к выбору транспортных схем доставки грузов / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Тезисы докладов девятой всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности». - М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина.-2011.-С. 254.

6. Крылова О.В. Формирование транспортных схем доставки грузов с применением имитационного моделирования / Крылова О.В. // Тезисы докладов юбилейной десятой всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности» (газ, нефть, энергетика). -М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина. - 2013. - С. 189.

7. Крылова О.В. Об оптимизационно-имитационном подходе к выбору транспортных схем доставки грузов в отдаленные и труднодоступные регионы строительства. / Крылова О.В. // Материалы научно-практической конференции молодых ученых и специалистов среди научно-исследовательских и проектных предприятий ОАО «Газпром» по теме «Актуальные вопросы проектирования объектов добычи и транспорта газа». - Нижний Новгород: Гипрогазцентр. - 2013,-С. 82-84.

8. Крылова О.В. Об оптимизационно-имитационном подходе к выбору транспортных схем доставки грузов в отдаленные и труднодоступные регионы строительства объектов нефтегазовой отрасли / Крылова О.В., Степин Ю.П. // Сборник докладов шестой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2013). Том 2. -Казань: Изд-во «ФЭН» Академии наук РТ. - 2013. - С. 318-322.

9. Крылова. О.В. Задача выбора вариантов схем доставки грузов в стохастической постановке / Крылова О.В. // Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность: тезисы докладов пятой международной молодежно-практической конференции. - М.: Газпром ВНИИГАЗ. - 2013.- С.167.

Заказ № 42-/02/2015 Подписано в печать 10.02.2015 Тираж 100 экз. Усл. п.л. 1,0

ООО "Цифровичок", тел. (495) 649-83-30 www.cfr.ru; е-таП:zak@cfr.ru