автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений для управления железнодорожным грузовым фронтом в транспортном подразделении промышленного предприятия

4840317

/

Ольшанский Алексей Михайлович

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ГРУЗОВЫМ ФРОНТОМ В ТРАНСПОРТНОМ ПОДРАЗДЕЛЕНИИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Специальность 05.13.06 -Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О МАР 2011

Самара 2011

4840317

Работа выполнена на кафедре «Вычислительная техника» государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет»

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Доктор технических наук Крылов Сергей Михайлович Доктор технических наук, профессор Галицков Станислав Яковлевич Кандидат технических наук, доцент Рогачёв Геннадий Николаевич

Научно-производственный центр

информационных и транспортных систем «НПЦ «ИНФО ГРАНС» (г. Самара)

Защита состоится 18 марта 2011 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет» по адресу: 443010, Россия, г. Самара, ул. Галактионовская, 141,6 корпус, ауд.ЗЗ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет» по адресу: г.Самара, ул. Первомайская, д.18.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью предприятия, просим выслать по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д.244, государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет», главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

Автореферат разослан «/У » февраля 2011 года.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Эффективность работы грузовых фронтов в РФ остается невысокой. Так, до 80% оборота вагона занимает стоянка, из которых 40% - простой вагона под грузовыми операциями. Эта сторона проблемы затрагивает не только ОАО «РЖД», но и транспортные подразделения практически любого промышленного предприятия, а также промышленный железнодорожный транспорт, включающий в себя сеть железнодорожных линий, грузовых и сортировочных станций, соединительных путей и иных сооружений.

Подобная ситуация создает предпосылки к дальнейшей передаче этой неэффективности по всему технологическому процессу работы станций (в том числе и магистральных), в результате повышается затратная составляющая в работе всего железнодорожного транспорта, которая впоследствии перекладывается на потребителей через грузовые тарифы.

Следует также остановиться и на характере управления железнодорожными перевозками, который во многом базируется на директивных началах, осуществляется по технологическим процессам, не учитывающим системного характера работы любого транспортного терминала, станции.

Кроме того, существующая на железнодорожном транспорте технология во многом опирается на математические и экономико-математические модели, характерные в большей степени для плановой экономики, многие алгоритмы управления различными этапами перевозочного процесса отличаются недостаточным урогнем гибкости и приспособляемости к условиям внешней среды.

На железнодорожном транспор те элементарной транспортной подсистемой является грузовой фронт - участок железнодорожного пути с необходимыми сооружениями и устройствами, предназначенный для проведения грузовых операций, на котором выполняются погрузочные и/или выгрузочные операции в вагоны и формируются первичные расходы и доходы перевозчика.

Объединение грузовых фронтов по какому-либо признаку в определенной части железнодорожной станции является грузовым районом, в свою очередь, грузовые районы входят в состав системы более высокого уровня - грузовой железнодорожной станции.

Проблема управления работой грузовых фронтов остается в числе актуальных как с точки зрения улучшения качественных показателей использования подвижного состава и перерабатывающей способности станций, так и с позиции минимизации потерь материальных, временных, финансовых ресурсов железнодорожного транспорта.

Более эффективная, близкая к оптимальной работа транспортных подразделений промышленных предприятий позволяет минимизировать долю транспортных издержек в отпускной цене продукции, а значит, снизить транспортную нагрузку на экономику страны.

Таким образом, задачи исследования управления развитием и функционированием логистических систем в настоящее время решены не в полном объеме и представляют собой существенный научный и практический интерес. Это объясняет особую значимость настоящего исследования для транспортного комплекса.

Целью работы является разработка модели функционирования грузовых фронтов, синтез многокритериального оптимального управления и построение алгоритма системы поддержки принятия решений для управления работой грузовых фронтов на объектах промышленного железнодорожного транспорта.

В соответствии со сформулированной целью основными задачами диссертации являются:

I .Анализ отечественных и зарубежных исследований и моделей поведения транспортно-грузовых систем.

2.Анализ грузового фронта и его функционирования как элементарной управляемой транспортной системы во взаимосвязи с положением грузового фронта в иерархии транспортно-грузовых систем.

3.Моделирование функционирования грузового фронта.

4.Синтез системы управления грузовым фронтом как объектом с переменной структурой.

5.Построение общего и частных алгоритмов управления грузовыми системами по технологическим и экономическим критериям.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа и синтеза систем управления, методы искусственного интеллекта и теории нейронных сетей, теории оптимального управления, программно-целевой подход при управлении логистическими системами.

Научная новизна работы заключается в следующих положениях:

1.Построена математическая модель и структурная схема функционирования промышленной железнодорожной станции как динамической системы, увязывающая воедино все этапы технологического процесса в транспортных системах различного уровня: от грузового фронта до магистральной линии.

2.Создана модель грузовой площадки как элемента грузового фронта, отражающая возможность выполнения погрузочно-разгрузочных работ с учетом подбора механизмов по критерию максимально достижимой производительности, учитывающая, в отличие от существующих, ограничения по перерабатывающей способности грузового фронта.

3.Построены локальные алгоритмы управления грузовыми фронтами, которые, в отличие от традиционных, предусматривают возможность управления как каждым элементом, так и грузовым фронтом в целом; с введением управления по экономическим и технологическим критериям.

4.Поставлена и решена задача управления грузовым фронтом как динамической системой с переменной структурой. Отличительной чертой выступает возможность выбора нескольких режимов управления, которые

вводятся в действие на основании диагноза специализированной нейронной сети в соответствии с деревом целей конкретной железнодорожной транспортной грузовой системы.

5.Разработана система управления грузовым фронтом как элементарной логистической подсистемой, которая отличается возможностью достройки необходимого количества сценариев работы в зависимости от задаваемых пользователем критериев экономической и технологической эффективности функционирования данной системы.

Практическая ценность работы. Разработана математическая модель функционирования грузовых фронтов как объектов с переменной структурой, система управления грузовыми фронтами, схема и программный код искусственной нейронной сети, а также общий и локальные алгоритмы управления грузовыми фронтами, реализованные в системах математического моделирования «\iathCAD» и «МаЛАВ» и составляют основу системы поддержки принятия решений.

Результаты внедрения отдельных элементов и моделей системы поддержки принятия решений подтверждены актами внедрения на Куйбышевской железной дороге - филиале ОАО «РЖД», в деятельности ряда коммерческих предприятий, а также в учебном процессе в ГОУ ВПО Самарский государственный университет путей сообщения (СамГУПС), экономический эффект составил 20,0 млн. рублей в год.

Достоверность и обоснованность полученных результатов, выводов и рекомендаций обеспечивается:

¡.корректным применением методов системного анализа и искусственного интеллекта, а также теории управления логистическими системами;

2.адекватностью разработанных моделей и шноритмов технологическому процессу работы грузовых фронтов и станций;

3.опытом реальной эксплуатации внедренных элементов разработанных методик;

Положения, выносимые на защиту:

1.Математическая модель функционирования промышленной грузовой станции и процесса обработки грузовых (передаточных) поездов;

2.Набор локальных и объединяющий их общий алгоритмы управления грузовыми фронтами как логистическими системами;

3.Комплекс математических моделей управления грузовыми фронтами в соответствии с ранжированными критериями оптимальности;

4.Способ управления грузовыми транспортными системами, при котором обеспечивается вариативность управления в зависимости от состояния мезосреды, в соответствии с построенными алгоритмами;

5.Алгоритмы управления комплексом погрузочно-разгрузочных механизмов для типовых грузов при обработке групп вагонов с рациональным подбором необходимых механизмов.

Внедренне результатов работы. Отдельные положения созданной

системы поддержки принятия решений внедрены в работу Куйбышевской железной дороги - филиала ОАО «РЖД», ряда коммерческих организаций, а также в учебном процессе ГОУ ВПО СамГУПС при проведении лекционных и практических занятий по дисциплинам «Производственный менеджмент в хозяйствах железнодорожного транспорта».

Апробация работы. Основные положения диссертации апробированы в работе Куйбышевской железной дороги - филиала ОАО «РЖД», в хозяйственных договорах №15-63/юр от 15.10.2004 г. и 208/ДЦФТО от 20.07.2004, объединенных под общей тематикой «Автоматизированная система обработки электронного паспорта грузовых фронтов» (ГОУ ВПО Самарский государственный университет путей сообщения), грантовом исследовании РФФИ «Проблема оптимизации контейнеропотоков как фактор экономического развития Самарского региона», конкурсе грантов Правительства Самарской области «Молодой ученый - 2009», в учебном процессе и на следующих научных конференциях: «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта» (Самара, 2005), «Научная сессия МИФИ-2006», «Молодежь и экономика: новые взгляды и решения» (Волгоград, 2006), «Современный финансовый рынок в России» (Пермь, 2006), «Надежность и качество» (Пенза, 2007), 3-я Международная конференция «Автоматизация в промышленности» (ИПУ РАН, Москва, 2009), Международная научно-техническая конференция «Информационные, измерительные и управляющие системы» (Самара, 2010) и др.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 печатных работ, в том числе 6 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Материалы диссертации изложены на 189 страницах основного текста, содержат 37 иллюстраций, 8 таблиц, 2 приложения. Библиография включает в себя 116 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы диссертации, определена цель работы, изложены научная новизна, практическая и теоретическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, приведено краткое содержание работы.

Первая глава посвящена исследованию существующих моделей функционирования и систем управления грузовым фронтом.

В главе рассматривается грузовой фронт как комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно. Установлено, что грузовые фронты функционируют как некоторые организационные системы, управление объектами и процессами в которых строится на принципах общей теории управления.

Базой для выполнения исследования послужили труды ученых России и

зарубежных стран: Дж. Клира, Р.Беллмана, С.Хайкина, Р.Дорфа, Р.Бишопа, А.С.Бортаковского, Е.А.Бесекерского, А.М.Гаджинского, В.Г.Галабурды,

A.Т.Дерибаса, С.М.Крылова, М.И.Дли, Б.Г.Иванова, А.Н.Колмогорова,

B.Б.Колмановского, В.В.Круглова, Л.Б.Миротина, А.ГГ.Михайлова,

A.В.Пантелеева, Л.С.Понтрягина, Ю.И.Рыжикова, А.А.Самарского,

B.Н.Садовского, С.А.Сафронова, Ы.Э.Ташбаева.

Грузовой фронт, элементарная грузовая подсистема на железнодорожном транспорте, находится под влиянием регулярного (запланированного) входящего грузопотока, который может поступать как из буфера, расположенного на фронте, так и непосредственно от клиента. Кроме того, в процессе функционирования грузового фронта может поступить приказ дополнительно погрузить с данного фронта некоторый объем груза. Эти влияния являются возмущениями.

Выходом из грузового фронта является выходной грузопоток. Выход отслеживается тем или иным образом, после чего на грузовой фронт оказывается необходимое управляющее воздействие. Такое функционирование представлено на рис.1

Возмущение -дополнительный объем грузопотока

Входной грузопоток

Управление Гплан. ^ приказ)

Грузовой фронт как объект управления

Выходной грузопоток

Управляющая подсистема

И

Состояние мезосреды фронта

Рисунок 1 - Схема системы управления грузовым фронтом

Наиболее распространен на промышленном и магистральном железнодорожном транспорте традиционный «жесткий» алгоритм управления грузовым фронтом (рис.2 схема А):

Схема А Схема Б

Рисунок 2 - Традиционная и новая общая схемы алгоритма управления грузовым

фронтом

Этот алгоритм функционирования грузового фронта применим как для детерминированного, так и для стохастического представления входящего грузопотока. Условно принимается, что рассматривается прохождение одной заявки и соответствующего ей входного грузопотока.

Обозначения на рис.2:

Q0 - начальное значение грузопотока, ед. грузопотока; t,,t2- моменты

времени начала и конца работы; h, п - шаг и число итераций соответственно; f(t) -функция входного грузопотока; g(t) - функция возмущений грузопотока; D(tbt2,Q(t),f(t),g(t)) - матрица для решения дифференциальных уравнений, в которой представлены правые части итоговых дифференциальных уравнений грузового фронта. Икр -критическое условие нормального функционирования фронта, если оно не выполняется, то работа системы останавливается до нормализации обстановки; z(Q, Л'кр) - функция экономического ущерба, возникающего в случае нарушения режима работы грузового фронта, ее характер различается для каждого грузового фронта.

На схеме Б рис.2: параметры N,C с индексом «кр» означают значения критических условий соответственно по пропускной способности и удельным затратам на переработку одной порции груза. 7фр - параметр общих затрат на работу грузового фронта; Е - значение функции экономической эффективности; R - значение функции результата работы (денежных или временных единиц); Z -значение функции общей величины затрат (денежных или временных).

Основные свойства традиционного алгоритма заключаются в следующем:

¡.Алгоритм управления грузовым фронтом является в сильной степени линейным, неадаптивным, число вариантов развития транспортной ситуации сужено за счет наличия только одного критического условия - условия физической незанятости грузового фронта.

2.Представленньш алгоритм не является универсальным и не может быть использован в транспортных системах более высокого порядка.

3.В традиционном алгоритме управления грузовым фронтом отсутствует механизм определения вариативных способов управления транспортной ситуацией. Поэтому этот алгоритм оказываегся недостаточно эффективным в случае, если затруднение в работе фронта не оказывает критичного влияния на работу грузовой станции или может быть исправлено путем временного усиления перерабатывающей способности фронта.

4.Управление грузовым фронтом как системой с обратной связью при реализации представленного на схеме А рис.2 алгоритма невозможно.

5.Возможность экономической оценки работы грузовых фронтов не предусмотрена вследствие наличия только одной функции оценки затрат, включающейся в действие в случае критического сценария работы грузового фронта.

С точки зрения классической науки об управлении коммерческой работой в сфере грузовых перевозок и технологических процессов, грузовой фронт моделируется с позиций оценки числа обслуживаемых вагонов, минимизации приведенных затрат в заданных внешних условиях.

Классические подходы не позволяют построить комплексную, системную модель грузового фронта вследствие недостаточно полного раскрытия характера всех связей, присущих фронту как системе. Традиционные подходы не могут быть положены также в основу методологии управления грузовым фронтом с обратной связью по экономическим критериям.

Помимо указанных выше недостатков традиционной модели, не учитывающих обратную связь и новые экономические реалии, в алгоритме на схеме А рис.2 не учтено то, что грузовой фронт находится под влиянием транспортных систем более высокого порядка (грузовой район, грузовая станция и т.п.). Однонаправленность процессов на грузовом фронте, представленная на схеме А рис.2 и в работах А.Т.Дерибаса, А.А.Смехова и иных исследователей железнодорожного транспорта, не позволяет также оценить влияние связей грузового фронта на работу всей железнодорожной станции.

Таким образом, переход к условиям рыночной среды требует введения в разрабатываемый общий алгоритм управления некоторого блока, обеспечивающего вариативность управления грузовым фронтом. В создаваемом алгоритме необходимо учесть влияние на грузовой фронт систем более высокого порядка, а также выполнить все существующие ограничения по пропускной и перерабатывающей способности самого фронта и станции.

Определение числа вариантов управления (иначе говоря, сценариев)

грузовым фронтом должно выполняться, исходя из оценки изменения транспортной ситуации в изучаемой системе. Сценарий управления работой грузового фронта заключается в применении такого управления, которое с достаточной степенью достоверности и точности приведет сложившуюся картину на фронте к оптимально рассчитанной траектории, или же отклонение от таковой не превысит определенной величины.

Вторая глава диссертации посвящена разработке математической модели грузового фронта с учетом процесса обработки поездов, серии локальных алгоритмов и общего алгоритма управления грузовым фронтом, учитывающих требования, сформулированные выше.

Для разработки математической модели управления грузовым фронтом представим процесс обработки поездов на станции в виде рис.3.

В качестве входного воздействия принимаем прибытие грузового состава (сборного поезда, транзитного участкового и иных видов грузовых поездов) на грузовую станцию, на которой размещена полугорка небольшой мощности и имеется специализированная группа путей для вытяжки-формирования.

За выход Квьк принимаем сформированный состав, отправляемый со станции на линию (на участок). В качестве промежуточных координат принимаем состояние частей состава в процессе совершения над ними соответствующих операций, определенных технологическим процессом работы станции.

Рисунок 3 - Структурная схема процесса обработки поездов

Каждый из этапов, показанных на рис.3, представляется в виде динамического звена чистого запаздывания. Величины запаздывания

10

х^х -1...9 зависят от целого ряда факторов: четкости и согласованности

работников пунктов технического и коммерческого осмотра вагонов, рационального способа управления парками накопления и специализированными путями для подборки вагонов, производительности отдельных грузоподъемных механизмов, схемы грузового состава, расположения вагонов в подаче, передаваемой на грузовой фронт, наличия и степени заполнен™ склада (буфера) на грузовом фронте и т.п.

Поэтому основной особенностью грузовой станции и грузового фронта как объекта управления является существенная нестационарность параметров .

В этих условиях общая передаточная функция работы станции по обработке грузовых поездов может быть выражена как

10 и

= = (1)

м ¿=1

где число звеньев /=/... 10.

Сосредоточимся на грузовом фронте как на ключевом элементе в процессе обработки поездов. Функциональный подход к анализу работы грузовых фронтов позволяет выделить на грузовом фронте буфер, в котором складируется груз, набор погрузочно-разгрузочных механизмов и группу вагонов, подаваемую на площадку грузового фронта.

Эта группа характеризуется вектором элементы которого

(2и, / = 1 ...т(по числу вагонов в группе) представляют собой объем груза в

каждом вагоне. Буфер на грузовом фронте представляет собой складское помещение. Он включает в себя в общем случае к элементов, каждый из которых характеризуется определенным объемом. Часто встречается также буфер общий, без разделения на такие элементы.

Объем таких элементов ограничен конструкцией склада.

Буфер на грузовом фронте предназначен для аккумулирования грузов, предназначенных для последующей их отгрузки в вагоны. Площадка грузового фронта оснащена N погрузочно-разгрузочными механизмами производительностью П;, / = 1 ...Ы .

В непрерывном виде состояние каждого склада можно описать как

вк (0 = 00 + вт (0 - 0ВЫХ (0 - во + \ (П,х - пвых у}1 (2)

Здесь О0 - начальный объем груза, находящийся на складе в начальный момент времени; бвх(0> <2ВЬГХ (0 - функции поступления и отгрузки соответственно; Пвх, Пеых - функции производительности механизмов на входе в склад и на погрузке в вагоны соответственно. Они зависят от режимов работы

оборудования. На величину производительности наложены ограничения, связанные с их конструктивньши особенностями.

На основании выражения (2) в дальнейшем будут синтезированы алгоритмы управления грузовым фронтом.

Для того, чтобы перейти к синтезу алгоритмов управления грузовым фронтом как системой, учитывающей помимо технологических, еще и экономические критерии, рассмотрим происходящие на грузовом фронте процессы.

В ходе анализа работы грузового фронта в соответствии с нотацией ГОЕРО1 определены три главных процесса, протекающих на грузовом фронте. Это:

«А1» - процесс переработки материального грузопотока.

Вход процесса = {масса грузопотока, род груза, коэффициент тары, множество физических свойств груза}, выход процесса = {масса выходящего грузопотока, процент потерь, коэффициенты тары2, время задержки отправления}.

«А2» - процесс обработки сопроводительной информации

Вход процесса = {информационные поля заявки формы ГУ-12}, выход процесса = {форма ГУ-12; тип фронта, перечень выполненных операций}.

«АЗ» - процесс образования финансового результата

Вход процесса = {поток расходных материалов, бюджет времени, бюджет затрат}, выход процесса = {учтенный расход материалов, человеко-часы трудозатрат, отсроченный доход перевозчика, расчетная эффективность}.

Реализация этих процессов на грузовом фронте обеспечивается путем взаимодействия различных подсистем фронта. В соответствии с протекающими на фронте процессами автором выделены следующие подсистемы: А1 -техническая, А2 - информационная, АЗ - финансовая. Кроме того, предложена подсистема А4 - подсистема целей, или «интеллектуальный интерфейс» грузового фронта.

Благодаря наличию подсистемы А4 далее возможно говорить о грузовом фронте как о системе с гибкой реакцией, как об интерактивной системе. В этом заключается еще одно основание для разработки схемы общего алгоритма управления грузовым фронтом. Схема грузового фронта с подсистемой А4 дана на рис.4.

На рис.4 в качестве анализатора измеряемой части мезосреды и выхода с грузового фронта выступает искусственная нейронная сеть. После постановки сетью диагноза происходит передача управления одному из регуляторов, который подается на вход грузового фронта.

1 Стандарт диаграмм функционального моделирования (Integration Definition for Functional Modelling),

реализующий методологию моделирования систем в целом как множество взаимозависимых функций. Специфический железнодорожный коэффициент, вычисляемый как отношение массы порожнего вагона к массе загруженного в вагон груза.

Возмущение - дополнительный объем грузопотока

Входной грузопоток

Выбранное управление

Грузовой фронт как объект управления

Выходной грузопоток

Искусственная нейронная сеть (анализ выхода и мезосреды)

Состояние мезосреды фронта

Рисунок 4 - Схема грузового фронта как системы управления с участием интеллектуальной подсистемы

В соответствии с выбранной нотацией анализа автором исследовались внешние условия и нормативные документы (как внешние, так и внутренние по отношению к железнодорожному транспорту), в частности - технологические процессы работы грузовых фронтов, железнодорожных узлов и линий. В ходе сопоставления данных источников было выявлено, что каждый грузовой фронт как элементарная транспортная система на ж.-д. транспорте, имеет свое собственное целеполагание, испытывает на себе воздействие целеполагания со стороны ж.-д. транспорта в целом и конкретной логистической цепи (в которой данный фронт задействован) в частности. Это явилось основанием для построения в дальнейшем общего алгоритма управления грузовым фронтом (рис. 2 схема Б).

С учетом того, что технические, технологические, экономические и рыночные цели функционирования грузового фронта имеют разный вес при принятии решения о выборе того или иного варианта управления фронтом, автором вводится в общий алгоритм блок, отслеживающий ряд параметров как собственно грузового фронта, так и его мезосреды (т.е. части внешней среды, непосредственно управляющей работой грузового фронта, в данном случае -района железнодорожной станции). Указанные параметры обладают высокой степенью изменчивости во времени, их интерпретация в сегодняшних условиях производится оператором (руководителем работ). С учетом этого в качестве анализирующего блока применяется искусственная нейронная сеть[5].

Т.о., функция выходного грузопотока Q(t) (т., кг) с грузового фронта определяется как сумма решений, обусловленных начальным положением фронта (Qo) и особенностями входного грузопотока f(t). С определенным шагом h и числом шагов п, задаваемым пользователем, на заданном интервале времени [ti,t2] вычисляется итоговая функция грузопотока Q(t). С учетом внешних условий работы станции (грузового района) g(t, {Xi,...,X8}), нейронная сеть (Neural Net)

проводит диаг ностику эксплуатационной обстановки, после чего выносит одно из решений (Об).

Представленная на схеме Б рис.2 структурная схема алгоритма является полисистемной, так как представляет собой совокупность частных случаев функционирования грузового фронта как системы управления с переменной структурой. Полисистемное расслоение заключается в том, что каждый из таких случаев определяется тогда, когда нейронной сетью уже поставлен один из диагнозов относительно работы грузового фронта. Однако таких диагнозов может быть несколько, и для каждого диагноза нижняя часть схемы ^(СК^Бв), расположенная после вывода решения нейронной сети, будет индивидуальной. Таким образом, схема алгоритма распадается на несколько слоев, которые соединяются в точке расчета экономической эффективности решения Е. Следует отметить, что конструкция данного алгоритма позволяет добавить в него необходимое количество дополнительных сценариев работы и соответствующих им локальных алгоритмов управления.

Важным преимуществом представленного на схеме Б рис.2 алгоритма можно считать то, что он может быть применен и к системе нескольких грузовых фронтов, а также к математической модели железнодорожной станции как системы управления.

На основании общего алгоритма управления грузовым фронтом автором разработаны следующие локальные алгоритмы:

-алгоритм остановки работы грузового фронта по чрезвычайным показаниям;

-алгоритм «жесткого» вмешательства в работу грузового фронта, позволяющий кратковременно усилить его перерабатывающую способность;

-алгоритм «мягкого» управления грузовым фронтом, позволяющий в ряде случаев сохранить приемлемые экономические результаты работы фронта при безусловном выполнении технических и технологических критериев; -алгоритм нормального функционирования грузового фронта. Данные алгоритмы дополнительно определяют грузовой фронт как систему с обратной связью и отличаются следующими особенностями:

-возможностью учета технико-экономических и экономических показателей работы грузового фронта;

-способностью управлять как грузовым фронтом в целом, так и отдельными подсистемами грузового фронта (буфером, каналом передачи материального потока, непосредственно погрузочным устройством).

В третьей главе приводится постановка и решение задач и результаты моделирования различных аспектов работы грузовых фронтов на основании подходов и методик, представленных во второй главе, с использованием искусственной нейронной сети, а также синтезируется система рационального управления грузовым фронтом.

Рассмотрим построение системы управления грузовым фронтом как

разомкнутой системой.

В качестве возмущений, действующих на грузовой фронт, могут выступать:

1.Отказ различной степени тяжести в работе погрузочно-разгрузочного механизма

2.0тказ различной степени тяжести в работе соединительного канала

3.Поступление в новой смене неожиданного дополнительного плана работы по загрузке срочного груза

4.Приказ о погрузке в определенную смену дополнительного груза, что, возможно, потребует привлечения на грузовой фронт дополнительных средств погрузки.

Система управления (рис.5) грузовым фронтом определяет следующий набор управляющих воздействий:

1.Разрешение на прием грузопотока (2(1) в буфер (склад на площадке грузового фронта) до заполнения емкости буфера.

2.Переключение поступающего грузопотока 0(1) на буферы соседних грузовых фронтов.

3.Краткосрочное повышение перерабатывающей способности грузового фронта за счет привлечения дополнительных средств погрузки-выгрузки.

4.Включение дополнительного механизма, не указанного в технологическом процессе работы грузового фронта.

Рисунок 5 - Структурная схема системы управления грузовым фронтом

Система функционирует следующим образом. На вход буфера грузопотока

поступает входящий грузопоток 2ВХ0Д, характер поступления которого

определяется той или иной функцией времени.

Из буфера грузопоток поступает на механизмы грузового фронта, каждый из которых подключается с помощью ключей К,. Число ключей определяется

количеством установленных механизмов, определяемых как звенья чистого запаздывания.

Выходной грузопоток с грузового фронта определяется в общем случае как

(ЗУ.

Qout = f Mi)dt, (3)

'='1

где w(t) - функция производительности механизма на грузовом фронте.

Разность между входным и отгруженным грузопотоком обозначается как V((), полагая, что и вход и выход в систему изменяется как функция времени.

Для принятия решения с использованием такой системы необходимо

dV(t)

наблюдение и оценка показателей V(t) и-.

dt

Рассмотрим случай, когда на грузовой фронт поступает разовое воздействие величиной D (тонн, куб.м,). Предположим, что величина D больше объема буфера грузового фронта, поэтому прибывший груз не поступает в буфер, а загружается сразу в подвижной состав. Такие примеры характерны для внутрипромышленных и железнодорожных станций, на которые поступают кольцевые маршруты с определенным грузом (рудой, песком и т.п.).

В этом случае система поддержки принятия решений функционирует по алгоритму, представленному на рисунке 6.

В систему пользователем вводятся: величина воздействия D, время работы фронта на погашение этого возмущения Т, а также данные о производительностях механизмов грузового фронта {w} по числу механизмов г=/..и.

Время Т может определяться пользователем как на основе нормативных актов МПС России, так и по собственному желанию.

Система, получив такую информацию, проводит расчет величины V(t) по формуле:

Г (0 = D-[v/{f)dt (4)

"h

D

Время на нейтрализацию возмущения система определяет как Ти = —.

dV{i)

Производная контрольной величины в этом случае--= -z, w < 0, т.е.,

dt

в штатном режиме грузовой фронт перерабатывает возмущение данного типа за конечное время, однако величина экономической эффективности будет различной для разных итераций.

С Ьедт ^

йтдйаг^ЩЛшк.»

сю

ло ео ММ! 11т с

Рисунок 6 - Алгоритм управления грузов;,гм фронтом при бесперегрузочной технологии и результат его выполнения

Рассмотрим случай непрерывного поступления груза на фронт.

,=,2

Пусть на грузовой фронт оказывается возмущение С(1) ~ I g(í)dt со

скоростью g{t), т.е. за конечный период времени с постоянной скоростью поступает груз. Такие случаи характерны для большинства станций с узкоспециализированными грузовыми фронтами.

Тогда контрольная величина работы грузового фронта У(1) будет определяться как:

у(о = о(о-дои1(0= \ /2 око+•■■+*„ ем

(5),

а ее производная

Л

= г(0-5>(/)

(6)

Условие нормализации работы фронта - переход производной в отрицательную зону. Противоположное этому условие определяет необходимость задействовать дополнительные механизмы или перераспределять часть грузопотока на иные грузовые фронты.

Понятно, что множество решений зависит от формы входящего воздействия С(/), и, конечно, наличие в функции возмущения дифференциала

порядка «, требует соответствующего анализа величины-.

сЬ.

Рисунок 7 - Алгоритм управления грузовым фронтом в общем случае

На рисунке 7 изображен общий алгоритм управления грузовым фронтом по техническим критериям. На первом этапе в систему вводятся данные о времени начала и окончания воздействия, о скорости поступления возмущения, а также о производительностях механизмов (в общем случае - в виде функций), и, как в предыдущем случае, о пользовательском времени ликвидации возмущения Т.

Затем система определяет величину G(t) и предполагает, что фронт работает с начальной производительностью w.

Далее запускается цикл (по числу механизмов), в ходе которого вычисляется время ликвидации возмущения, показатель V(t) и его первая производная. В случае, если значение первой производной положительное, включается следующих механизм, после чего цикл повторяется до тех пор, пока знак первой производной от V(t) не изменится.

В этом случае происходит выход из цикла, расчет издержек C(t) и доходов грузового фронта I(t), расчет экономической эффективности. Если полученное значение меньше требуемого значения Еи, то переработка такого груза не принимается, в противном случае запускается процесс работы грузового фронта.

Такой алгоритм может использоваться многократно в течение дня, путем перебора заданий и отбора тех, которые обеспечат эффективность не ниже Е„.

В этом заключается универсальность разработанной рациональной системы управления, которая может быть применена к любому грузовому фронту, к любой железнодорожной и промышленной станции с любым путевым развитием.

Наличие на грузовом фронте более, чем одного пути для возможности маневрирования выступает лишь в качестве необходимого условия для того, чтобы оказываемое управление по многократному усилению производительности было обеспечено погрузочными ресурсами со станции (вагонами). Понимая, что на подачу вагонов требуется определенное время, можно внести в программный код скрипта, описывающего схему 6 времени запаздывания, через которое рационально включить очередной ключ К,.

В качестве варианта алгоритма, представленного на рисунке 7, можно

- dV(t)

предложить отбор не по знаку производной -, а по сравнению

dt

пользовательского Т и рассчитанного Ти времени ликвидации возмущения на грузовом фронте.

Если рассматривать предложенную систему управления грузовыми фронтами еще более детально, то в качестве предварительной меры молено предложить анализ наполнения буфера.

Расчеты в этом случае проводятся по алгоритму на рисунке 7 в один проход, с модернизацией расчетного блока и удалением оттуда вектора производительности механизмов, а проверка определяется не временем, а наличием свободного объема буфера.

В качестве опытного примера для апробации алгоритма на рис.7 был выбран один из грузовых фронтов станции Самара. Важным подтверждением работоспособности скрипта, созданного на основании рис.7., является вектор, содержащий моменты последовательного включения каждого из механизмов грузового фронта, s ={7, 157, 407, 442}.

То есть, на 8 шаге включается второй механизм дополнительно к первому, на 158 шаге - третий механизм в дополнение к уже функционирующим двум, на 408 шаге - дополнительно четвертый механизм, а на 443 шаге исчерпывается перерабатывающая способность фронта.

При этом на 275 шаге (при 27,5 единицах модельного времени) объем заданного возмущения полностью компенсируется.

Таким образом доказано, что в частном случае может быть построена система рационального управления грузовым фронтом, учитывающая транспортные запаздывания и генерирующая управления релейного типа, которые задействуют те или иные механизмы, установленные на грузовом фронте. Предложенные схемы однокритериального управления грузовым фронтом лежат в основе системы суточного оперативного планирования работы грузового фронта с заданными показателями экономической эффективности.

Далее перейдем от построения системы управления грузовым фронтом по

техническим критериям к синтезу системы управления грузовым фронтом по технологическим и экономическим критериям.

В таком случае основными задачами, входящими в комплекс моделей функционирования грузового фронта, являются следующие:

1.3адача функционирования грузового фронта с позиций уровня загрузки системы

2.3адача программного управления грузовым фронтом 3.Задача управления грузовым фронтом при переменном внешнем воздействии.

При моделировании работы грузового фронта действуют следующие допущения и ограничения:

I. Известно, что на любом временном интервале грузопоток

0{t) через грузовой фронт меняется по дифференциальному уравнению

- F(/(<),g(0) » где /С) " Функция планового поступления грузопотока,

dt

g(t) - функция внешнего воздействия на работу грузового фронта; Функция внешнего воздействия на грузовой фронт реализуется в виде поступающего (или удаляемого) грузопотока.

М.Ограничение по перерабатывающей способности. Нормальное функционирование грузового фронта обеспечивается при выполнении условий Q(t) < N*' < N^ для vi е [/,,/,], где N^ - перерабатывающая способность

грузового фронта, Л'* - перерабатывающая способность станции. Отклонения от

данного условия есть нарушение работы станции той или иной степени тяжести;

III. О воздействии мезосреды. На грузовой фронт действуют факторы

работы железнодорожной станции = 1..8, влияние которых на грузопоток

на фронте выражается определенной функциональной зависимостью. Установление характера этой зависимости составляет предмет отдельного исследования. Для целей данного исследования влияние этих факторов учитывается опосредованно через показания нейронной сети.

IV. В общем случае затраты на управление работой фронта моделируются с помощью квадратичного функционала качества управления, а внешние воздействия на грузовой фронт - как воздействия с периодически изменяющейся амплитудой при зафиксированных моментах начала и окончания управления t, и t2-

Далее рассмотрим упомянутые выше модели подробнее. 1.Задача функционирования грузового фронта с позиции уровня его загрузки. Эта задача является статической, применяется,, при нормальном функционировании грузового фронта и является инструментом оптимизации работы грузового фронта по экономическим критериям, а именно - по

максимуму удельной прибыли на единицу перерабатываемого грузопотока.

Задача определения наиболее рентабельного уровня загрузки грузового фронта ставится, исходя из следующих предположений:

- для каждого грузового фронта существует оптимальный уровень загрузки Б, величина которого зависит от параметров: расходы на хранение материального потока в единицу времени с единицы площади (объема буфера) - к; недополученный доход от эксплуатации грузового фронта в единицу времени с единицы площади (объема буфера) - с1 (ден. единиц); затраты на балансирование работы грузового фронта - с денежных единиц с единицы площади (объема буфера) в единицу времени. Величина партии перерабатываемого грузопотока через грузовой фронт составляет д т.;

-в большинстве случаев грузопоток на железнодорожном транспорте поступает непрерывными партиями.

Эта модель используется в дальнейшем для отыскания закона распределения размера партий грузопотока и уровня оптимальной загрузки, при котором удельная прибыль с единицы грузопотока максимальна.

2.3адача программного управления грузовым фронтом, применяемая для кратковременной нормализации обстановки в переходных режимах. При постановке задачи управления в соответствии с настоящей моделью ограничение (II) не принимается во внимание.

Для целей настоящего исследования, принимая во внимание циклический характер экономической активности, обобщенное уравнение развития грузового фронта как динамической системы можно задать как:

¿(КО

- а вт + /<■), (7)

&

где

а - амплитуда воздействия на грузовой фронт;

и(0(1), Г) - управление работой фронта (функция от времени, величины грузопотока (2(1) и функции ошибки ^(ден.ед.).

Р = (С(0 - С/а)2 - функция ошибки, рассчитываемая как квадрат разности

сложившихся затрат С(1) на работу фронта в каждый момент времени и желаемого или оптимального уровня затрат Ср. Данная функция опосредованно учитывается искусственной нейронной сетью, контролирующей работу грузового фронта.

Начальные условия: ()((, ) =

В формуле (7) управляющее воздействие И на грузовой фронт зависит от состояния системы и величины функции ошибки.

Функция управления грузовым фронтом определяется исходя из минимизации затрат на управление на правом конце траектории и в ходе самого

процесса управления на временном отрезке [<,./2]. Момент завершения управления задан, исходя из достижения грузовым фронтом некоторого допустимого значения грузопотока, время начала и окончания управления фиксированы.

Функционал затрат на управление - квадратичный с терминальным членом, решается задача Больна вида:

где и1 (I) - функция управления работой грузового фронта на временном интервале [^¿2]; А(52(/2) - терминальный член, характеризующий затраты на управление работой грузового фронта на конце траектории.

Цель постановки данной задачи - минимизация интегральных затрат на управление грузовым фронтом на определенном временном интервале, принимая функцию функционирования фронта как величину непрерывную.

Решение данной задачи может быть выполнено на основе принципа максимума.

3. Задача управления грузовым фронтом как объектом с переменной структурой при переменном внешнем воздействии. В отличие от задачи, программного управления, работа грузового фронта осуществляется в условиях связи со станцией и с увеличением временного горизонта анализа это будет влиять на выход грузового фронта.

Объект управления описывается уравнением (7).

Функционал качества управления:

минимизируется на временном интервале где Л - весовой параметр

штрафа или затрат на управление.

Начальные условия аналогичны начальным условиям, указанным в задаче 2. Задача будет решаться с использованием уравнения Беллмана для систем с полной обратной связью.

Для рассматриваемого грузового фронта уравнение Беллмана записывается

как:

(В)

(9)

тах' иеи

д<р(Щ | ^ Эр(Г,8)

ы % дд

(Ю)

Оптимальное управление при этом удовлетворяет условию:

77

n dípit.Q) „

u{t,Q) = argmax^ I f{t,Q,u)~ f°(t,Q,u)

ueU |y=l oQ

В (10) - (11) обозначено:

(p(t,Q) - функция Беллмана; u(t,Q)- функция управления; f(Q,t,u) = asirme + u(l)- непрерывно дифференцируемая функция грузопотока на фронте; f0(Q,l,u) = Ли2 - непрерывно дифференцируемая функция управления

грузовым фронтом на рассматриваемом интервале времени; F(Q) = XQ2 -непрерывно дифференцируемая функция затрат на управление на правом конце траектории.

Совершив необходимые преобразования, будем искать решение в виде <p(t,Q) = ÁxK(t)xQ2(t), где <p(t2,Q) = -F(Q) = -¿Q2(0 - функция

оставшихся потерь на управление. Именно коэффициент К (в нашем случае -функция K(t)) и обеспечивает обратную связь, учитывающую текущее состояние грузового фронта. Характер изменения этого коэффициента и будет нас интересовать.

Подставив выражение <p(í,Q) - Лх K(t)xQ2 (í) в систему, проведя необходимые преобразования, переходим к следующему итоговому уравнению: , dK(t) .

Q (О х f-^2 " К (0J + 2а sin wt х K(t)Q(t) = 0 п 2)

dt v '

Полученное уравнение (12) представляет собой обобщенное уравнение функционирования грузового фронта в условиях синусоидальных внешних воздействий.

Выбор той или иной задачи управления производится при помощи двухслойной нейронной сети с обратным распространением сигнала ошибки, применяемой в качестве блока анализа мезосреды и собственно грузового фронта.

При проведении анализа мезосреды, эксплуатационной обстановки на станции, а также ряда параметров собственно грузового фронта и выдаче рекомендаций по выбору того или иного сценария управления автором разработана специализированная нейронная сеть.

Первый слой состоит из трех нейронов, учитывающих 8 факторов {ЛГ,}:

1.(время задержки в работе грузовой системы, час; объем задержанной порции грузопотока, т; скорость обработки грузопотока, т/ед.вр.)

2.(свободный резерв перерабатывающей способности грузовой системы, %; оперативный коэффициент неравномерности, %; процент потерь и искажений, %)

3.(мгновенные незапланированные затраты, руб.; степень отклонения от оптимального значения затрат на переработку грузопотока).

Выходы первого слоя подаются на вход второго слоя, представленного

одним нейроном.

В первом, третьем нейронах первого слоя, а также для выходного нейрона заданы сигмоидные функции активации. Второй нейрон сети обладает ступенчатой функцией активации, что связано с природой тех показателей, которые он оценивает. Так, реакция на понижение резерва перерабатывающей способности, потери и значительный рост неравномерности должна быть более выраженной, нежели реакция на изменения затратных и иных подобных показателей.

Обучение нейронной сети проводилось на основании данных о работе грузовых фронтов станции Самара за периоды 2004-2008 и 2009-2010 гт. Это связано с тем, что выбранные временные периоды представляют собой траектории растущей и кризисной экономики, со свойственными им тенденциями изменения как внешних воздействий, так и состояния железнодорожной инфраструктуры.

Нейронная сеть выдает следующие диагнозы:

- процесс протекает нормально, внешнего воздействия не требуется (Л5<0,1) - производится контроль работы грузового фронта (по задаче №1);

- необходимо мягкое управление с обратной связью (0,1<05<0,4); -задача №3

- необходимо жесткое управление с перераспределением грузопотока " на иные грузовые фронты (0,4<Е)б<0,7) - задача №2 и задача №3 в

разных комбинациях;

- для нормализации ситуации следует прекратить подачу входного грузопотока на грузовой фронт, ситуация критическая (Вз>0,7) -ручное управление.

Последние два диагноза и соответствующие им сценарии управления находятся вне зоны оптимальности по экономическим критериям, так как в рассматриваемой ситуации речь идет о восстановлении пропускной способности и работоспособности грузовых фронтов.

В четвертой главе на основании сформулированных критериев оптимальности, общего и частных алгоритмов управления грузовым фронтом, разработанных математических моделей функционирования и алгоритмов управления грузовым фронтом, предложенной нейронной сети, производится оценка работы системы поддержки принятия решений на конкретном примере.

Для рассматриваемого фронта станции Самара, принятого в качестве экспериментальной модели, автором были проверены несколько распределений случайной величины «размер порции грузопотока» (наиболее часто встречающиеся в работе транспортно-логистических систем нормальное, экспоненциальное, Вейбулла, равномерное).

Для выбранного грузового фронта станции Самара величина расходов на хранение составит 1г=1.5 (д.е.), расходы на балансирование фронта с=2 (д.е.), а

величина штрафа за дефицит или переизбыток составит ¿~2 (д.е.) за единицу перерабатываемого грузопотока. Тогда при математическом ожидании случайной величины размера грузопотока в 70 г., получим, что в случае нормального распределения оптимальный размер грузопотока равен 8=77,584 т.

Автором исследован случай программного управления грузовым фронтом. Установлено, что в условиях синусоидальных воздействий на грузовой фронт грузопоток фронта совершает колебания вслед за поступлением грузопотока в систему. Иных воздействий на грузовой фронт не оказывается.

Если на определенный таким образом грузовой фронт начинает оказываться постоянное внешнее воздействие, вносимое в дифференциальное уравнение, т.е. с постоянной скоростью начинает поступать грузопоток, то, очевидно, выходной грузопоток постоянно возрастает. Такое развитие событий противоречит сложившейся технологии и логике функционирования любой логистической системы, поэтому здесь речь пойдет уже о том, как остановить работу такого фронта, т.к. выход грузопотока с него может вызвать сбои в работе всей станции.

Для решения задачи программного управления грузовым фронтом предположим, что грузопоток ()(()на фронте меняется по закону:

с1(2(1)

—— = 0.8772 + 1.129Бт 0.419* + и( *)

¿И

(13)

здесь «(/) - управление по времени.

Установлено, что решение задачи программного управления (задача №2) противоречит целям грузового фронта как системы в части превышения пределов пропускной способности фронта в течение конечного периода времени. В этих условиях нет особого смысла моделировать именно траекторию управляющего воздействия.

Чтобы обеспечить работу грузового фронта в таких условиях, не прибегая к управлению с обратной связью, автором предлагается подавать в таких случаях на вход грузового фронта входное воздействие вида:

= — IV сов VI Ъ

(14)

Рисунок 8 - Принципиальный вид изменения грузопотока при наличии внешнего воздействия постоянного и смешанного типов

Для оценки первичной технологической эффективности сделанных предположений автором используются следующие параметры:

power :=-- 1 reduce :=-= 2,314

S Qih)

Параметр «Power» показывает итоговую результирующую силу управления, при этом грузопоток в последний момент времени рассматриваемого временного отрезка сравнивается с оптимальным, который гарантирует наибольшую прибыль, рассчитанную по формуле оптимального размера грузопотока. Параметр «Reduce» показывает, во сколько раз конечное значение грузопотока превышает значение грузопотока по фронту, которое было бы без применения управления, приложенного к фронту (QH(t2)). Таким образом, управление снижает грузопоток в 2,314 раза, что находится в пределах зоны нормальной работы грузового фронта.

Теперь оценим экономическую эффективность найденного способа управления. Имеющееся отклонение от оптимального грузопотока определяется выражением dQuneff.

if Power <1 then dQuneff: =S*(l-Power) else dQuneff: =S* (Power-1);

При этом заметим, что потери возникают как в случае превышения оптимального уровня, так и в случае недогруза фронта.

Прибыль (profit) от работы фронта в конечный момент времени h формируется как profit := RZ- Cost

где RZ - доход по грузовому фронту (ден.ед.),

Cost- общие издержки на освоение указанного размера грузопотока (ден.ед.).

Всякие отклонения грузопотока в измеряемый момент времени от оптимального размера приводят к немедленной потере части прибыли, получаемой с данного грузового фронта. Таким образом, в условиях, когда основное влияние на результат работы фронта вносит внешняя составляющая, целесообразно вернуться к управлению по скорости протекания процесса.

Далее рассмотрим управление грузовым фронтом с обратной связью (задача №3).Учитывая найденный и подтвержденный в задаче №1 характер решения, описывающего оптимальный размер партии грузопотока, рассмотрим поведение исследуемого грузового фронта в окрестности значения оптимальной величины грузопотока.

В качестве исходных данных примем, что для исследуемого фронта

Q := 77,66 т.

Тогда итоговое уравнение приобретает вид:

Q2 x-+ Q1 x К1 + 2QK ■ a sin wt = O

dt

Решим это уравнение численно на временном интервале от момента начала управления t¡ = 82,4 до момента окончания модельного периода^ = 200с шагом 0,2 ед. времени, выполнив 588 итераций.

В качестве начальных условий функции К примем значение К=1. Решение уравнення в табличном (табл. 1.) и графическом (рис.9) виде приведены ниже.

Таблица 1 - Коэффициент обратной связи при управлении грузовым фронтом

К1= t K(t) t K(t) t K(t) t K(t)

82,4 1 83,6 0,455 84.8 0,296 86,0 0,221

82,6 0,833 83,8 0,418 85,0 0,28 86,2 0,212

82,8 0,714 84.0 0,386 85,2 0,266 86,4 0,204

83,0 0,625 84,2 0,359 85,4 0,253 86,6 0,196

83,2 0.556 84,4 0,335 85,6 0,241 86,8 0,189

83,4 0,50 J 84,6 0,315 85,8 0,23

к

с

» » то па да ш м» иа ив га ко 1» яо

Рисунок 9 - Принципиальный вид коэффициента обратной связи при управлении грузовым фронтом

На основании проведенных экспериментов с моделью грузового фронта можно сделать следующие выводы:

1.При управлении поступающими на грузовой фронт порциями грузопотока со случайным характером распределения величины этой порции при фиксированных удельных затратах на хранение и переработку каждой порции, наиболее эффективным с позиций удельной прибыли законом распределения является нормальный.

2.Поведение грузового фронта при постоянном внешнем воздействии может быть представлено в виде разомкнутой системы, однако лишь для целей описания и мониторинга событий, но не для управления. Построение программного управления является экономически неэффективным, так как несмотря на математическую оптимальность решения, затраты на поддержание такого режима управления оказываются несоразмерно большими, чем возможная выгода от системы управления.

Найденное управление грузовым фронтом является адаптивным за счет постоянного функционирования в контрольном режиме специальной нейронной

сети из двух слоев, состоящей из четырех нейронов, работающих в режиме обратного распространения ошибки при обеспечении точности распознавания

образов свыше 1,8x10" .

З.Оптимальное управление как единичным грузовым фронтом, так и группой грузовых фронтов станции возможно только с использованием механизма обратной связи. Проведение разомкнутого управления возможно только с нелинейным логическим элементом, и на короткий временной период.

4.Экономический эффект от внедрения системы управления представляет собой совокупность эффектов на разных уровнях: микро-, мезо- и макроуровне. Эффективность вложения в новую систему управления грузовыми фронтами можно рассматривать еще и с позиции всех участников логистического процесса.

5.В условиях, когда основное влияние на результат работы грузового фронта вносит внешняя составляющая, а управление производится по скорости, достигается максимальная величина прибыли транспортной системы на единицу перерабатываемого грузопотока.

Полученные модели могут быть применены при разработке системы поддержки принятия решений для оптимального управления грузовым фронтом.

В заключении сформулированы основные выводы, перечислены полученные в работе результаты.

Приложения содержат скрипты алгоритмов и акты внедрения результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТА ТЫ

1.Работа как магистральных, так и промышленных железных дорог основывается на едином, сквозном графике движения поездов. В связи с этим в настоящем исследовании автором сделана попытка математического моделирования и конструирования структурной схемы процесса обработки грузовых поездов на станции. Это является первым шагом на пути перехода к системам управления объектами железнодорожного транспорта как динамическими комплексами, с возможностью реальной оптимизации работы железных дорог по процессному, а не территориальному подходу. Однако это требует включения новых, подчас нелинейных динамических звеньев в модели работы станций, депо и иных подразделений транспортного комплекса. Так, в настоящей работе выявлены сложности, связанные с работой локомотивного хозяйства, и не позволяющие в полной мере спроектировать и реализовать новый алгоритм сортировки и подборки вагонов по грузовым фронтам. Эта задача является поисковой и перспективной для ученых в области управления железнодорожным транспортом.

2.Выполненный анализ задач управления транспортным комплексом, существующих вариантов технологического процесса на железнодорожном транспорте позволил рассматривать грузовой фронт как элементарный функциональный компонент железнодорожный транспортных систем.

зависимости от сложившейся ситуации.

4.Построен комплекс математических моделей управления грузовыми фронтами, основанный на объединении математического аппарата дифференциальных уравнений с методами поиска решений и конструкциями искусственных нейронных сетей, на основании которых целесообразно создавать системы поддержки принятия решений. Для выбранных условий грузового фронта ст. Самара грузопоток при наличии ограничения по перерабатывающей способности грузового фронта в момент окончания модельного времени 12=1000 единиц сокращен в 2,314 раза по сравнению с традиционным управлением.

5.Разработан способ адаптивного управления грузовыми транспортно-логистическими системами, учитывающий изменение внешней и внутренней среды грузового фронта как системы, позволяет минимизировать затраты на управление грузовым фронтом и получить максимальную удельную прибыль с единицы перерабатываемого грузопотока при различных видах закона распределения размера партии. Автором показано, что в условиях однородного по технико-экономическим характеристикам грузопотока максимум удельной прибыли на единицу грузопотока на выбранном грузовом фронте ст. Самара, достигается при нормальном законе распределения размера партии.

Разработанный способ при безусловном соблюдении технологии работы, обеспечивает отклонение качественных показателей экономической эффективности на момент окончания управления в 1,3% от расчетного экономического оптимума.

6.Внедрение элементов комплекса моделей в опытную эксплуатацию на Куйбышевской железной дороге - филиале ОАО «РЖД» и в текущей деятельности ООО «Кирово-Чепецкие пестициды» позволило:

- обеспечить оптимальный уровень загрузки грузовых фронтов за счет эффективного планирования и переключения входящего грузопотока;

- организовать мониторинг входящего и выходящего грузопотока с грузовых фронтов для целей оптимального управления;

- повысить эффективность переработки грузопотока и снизить транспортную составляющую в цене продукции.

Рекомендации по применению указанных основных положений методологии возможно сформулировать только после изучения технологического процесса и особенностей работы каждой логистической системы, однако перспективные направления продолжения настоящего исследования связаны с анализом внутренней структуры грузового фронта и построением моделей переходных функций, а также учетом импульсных и сопряженных переходных функций.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

В изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

I.Ольшанский A.M. Методология построения адаптивной системы оперативного управления железнодорожными грузовыми терминалами.//Автоматизация в промышленности. Научно-технический и производственный журнал. - №1, 2010. - М.-.ИПУ РАН, ООО «Солист», 2010. -с.38-42.

2.0лыианский A.M. Программно-целевой подход к управлению грузовыми фронтами как логистическими системами.//'Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Технические науки». — Самара:2009, №3(25). - с.44-49.

З.Ольшанский A.M. Экономико-математическая модель адаптивного управления работой грузовых систем. // Вестник Самарского государственного экономического университета. - Самара: 2009 - №2(52), - с. 66 - 70.

4.Ольшанский A.M. Логистическое управление работой пространственно распределенных грузовых систем. // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Перспективы и направления развития транспортной системы. Специальный выпуск. - Самара: 2007 - с.54-56.

5. Иванов Б.Г., Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. Применение нейронных сетей при анализе работы грузовых фронтов. [Текст]/Б.Г.Иванов, А.М.Ольшанский, А.Ю.Рязанов //Вестник Самар. гос. ун-та пут. сообщ. - Самара, 2009. №3 - с.61-63

б.Ольшанский A.M. Оптимальное многокритериальное управление работой грузовых систем // Вестник гранспорта Поволжья. - Самара: 2008 - №3(15), - с.16-23.

В других изданиях:

7.0льшанский A.M., Рязанов А.Ю. Представление развития экономической системы в свете теории катастроф. // Аспирантский вестник Поволжья. - Самара: 2006.-№1 (11),-с. 49-50.

Б.Ольшанский A.M., Рязанов АЛО., Варгунин В.Н., Сафронов С.А., Писарев К.В. Моделирование работы грузовой системы как случайно функционирующего объекта // Вестник Самарского муниципального института управления. - Самара: 2007 -№5,- с. 118-122.

Э.Ольшанский A.M. Управление работой пространственно-распределенных грузовых систем на основе логистических принципов // Надежность и качество: Тр. межд. симпозиума, в 2-х тт., т.2 / Пензенский государственный университет; -Пенза, 2007-С.229-231.

Ю.Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. К вопросу о вариационном управлении экономическими системами. // Молодежь и экономика: новые взгляды и решения: межвуз. сб. тр. молод, ученых / ВолгГТУ; - Волгоград:, 2006 - с. 203-206.

II.Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. Принципы разработки системы

диагностики состояния экономических систем на основе нечеткой логики. // «Современный финансовый рынок РФ»: материалы межд. науч.-практ. конф./ ПермГУ. - Пермь: ПГУ, 2006 - с.69-72.

12,Ольшанский А.М., Рязанов А.Ю. Программное управление развитием эколого-экономических систем. // «Научная сессия МИФИ - 2006»: Сб.науч.тр., Т.13/МИФИ. - М.:, 2006. - с.52-53

13.0льшанский А.М., Рязанов AJO., Шиманчик ИЛ. Моделирование управляемого развития медико-географической системы // Телескоп: научный альманах. - Самара: 2006. -Вып.13 - с. 42-49.

14.Клёнов М.В., Ольшанский А.М., Рязанов А.Ю. К вопросу о мониторинге работы грузовых фронтов // «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта» : материалы 2-й межд. науч.-пра1сг.конф./ СамГАПС/. - Самара, РИО СамГАПС: 2006, с.71-73

15.Ольшанский А.М., Рязанов А.Ю. Современные особенности функционирования грузовых систем.// «Дни студенческой науки»: материалы 34-й науч. конф. студ. и асп. /СамГАПС/. - Самара, РИО СамГАПС: 2007, с.121.

16.0лыпанский A.M., Рязанов А.Ю. К вопросу об оценке эффективности управления работой грузовых систем// Дни студенческой науки»: материалы 35-й науч. конф. студ. и асп. - Выпуск 9. /СамГУПС/. - Самара, РИО СамГУПС: 2008, с.134-135.

17.Крылов С.М., Ольшанский А.М. Декомпозиция бизнес-процессов в элементарных транспортных системах//в кн.: «Информационные, измерительные и управляющие системы»: материалы Международной научно-технической конференции. - Самара, СамГТУ, 2010. - 363 с. - ISBN 978-5-7964-1345-6, с.309-313.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУВПО «Самарский государственный технический университет» (протокол №1 от 14 февраля 2011г.)

Заказ №308. Формат60x84 1/16. Уч.-изд. л¿0. Тираж 100 экз.

Отпечатано в типографии Самарского государственного технического университета 443100, Самара, ул.Молодогвардейская, 244 корпус 8.

Введение.

1 Исследование основных принципов функционирования транспортных систем.

1.1 Логистические системы и их функции. Классификации логистических систем.

1.2 Особенности выделения, проектирования и моделирования систем в транспортном комплексе.1В

1.3 Особенности функционирования линейных транспортных систем различного ранга.

1.4 Методы исследования грузовых фронтов как транспортных систем.

1.5 Анализ традиционных подходов к управлению грузовым фронтом.

1.6 Выводы по первой главе.

2 Анализ и синтез общего алгоритма управления грузовым фронтом.

2.1 Выявление особенностей функционирования элементарной транспортной системы на примере грузового фронта.

2.2 Особенности организации управления транспортными системами.

2.3 Грузовой фронт как объект управления.

2.4 Разработка алгоритмов управления грузовым фронтом как системой с учетом влияния мезосреды.

2.5 Формирование предпосылок для создания математических моделей функционирования и оценки качества управления грузовым фронтом.

2.6 Выводы по второй главе.

3 Построение комплекса моделей функционирования и синтез управления грузовым фронтом.

3.1 Предпосылки постановки задач управления грузовыми фронтами.

3.2 Задача определения оптимального уровня загрузки системы «буфер грузовой фронт».

3.3 Решение задачи программного управления грузовым фронтом.

3.4 Разработка нейронной сети как элемента системы управления грузовым фронтом как объектом с переменной структурой.

3.5 Задача управления грузовым фронтом как системой с обратной связью при заданном синусоидальном внешнем воздействии.

3.6 Синтез системы рационального управления грузовым фронтом.

3.6.1 Алгоритм управления грузовым фронтом в случае бесперегрузочной технологии.

3.6.2 Алгоритм управления грузовым фронтом при непрерывном поступлении груза.

3.6.3 Замечание о влиянии разработанной системы управления на технологический процесс работы станций.

3.7 Выводы по третьей главе.

4 Исследование прикладных аспектов управления грузовыми фронтами.

4.1 Оценка влияния параметров распределения входного грузопотока на эффективность работы грузового фронта.

4.2 Некоторые аспекты расширения и адаптации системы управления грузовым фронтом.

4.3 Практическая реализация локальных алгоритмов управления грузовым фронтом.

4.4 Общая оценка эффективности управления грузовым фронтом.

4.5 Выводы по четвертой главе.

Актуальность исследования. В современных условиях важное значение уделяется межтранспортному взаимодействию в рамках логистических центров, узлов и терминалов. Разрабатываются проекты строительства логистических терминалов в Самаре, Казани, Новосибирске и других городах с привлечением государственных и частных инвестиций. Понятно, что такие объекты должны функционировать максимально эффективно. Значительный вклад в эффективную обработку материального потока вносят железнодорожные коммуникации. Несмотря на положительный опыт, наработанный десятилетиями работы отечественных железных дорог, отраженный в существующих технологических процессах, эффективность работы подвижного состава и грузовых фронтов остается невысокой. Так, до 80% оборота вагона занимает стоянка, из которых 40% -это простой вагона на грузовом фронте под грузовыми операциями.

Такая ситуация создает предпосылки к дальнейшей передаче этой неэффективности по всему технологическому процессу работы станции, в результате повышается затратная составляющая в работе всего железнодорожного транспорта, которая впоследствии перекладывается на плечи потребителей через грузовые тарифы.

Эта сторона проблемы пока в большей степени затрагивает ОАО «РЖД». Но и создаваемые логистические терминалы, которые не находятся под прессом Тарифного руководства, должны заботиться о своей максимальной эффективности.

Схожие проблемы, только в масштабе выбранного промышленного предприятия, имеются и на промышленном железнодорожном транспорте, и в специальных транспортных (железнодорожных) подразделениях крупных промышленных предприятий, часто входящих в состав многоотраслевых холдингов. Известно, что длина путей необщего пользования в Российской Федерации превышает эксплуатационную длину магистральных железных дорог. Железнодорожная инфраструктура промышленных предприятий столь же разнообразна, как и магистральных железных дорог - это и соединительные пути, и перегоны, и промышленные станции, а также вспомогательные сортировочные станции. В качестве наиболее протяженной инфраструктуры транспортных подразделений промышленных предприятий в РФ можно назвать железные дороги полуострова Ямал, Ханты-Мансийского автономного округа, входящие в состав транспортных подразделений ОАО «Газпром», инфраструктуру Новолипецкого, Магнитогорского и иных металлургических комбинатов, ст. Алань в республике Татарстан, построенную инвесторами из нефтяной отрасли и пр.

Здесь следует особо остановиться на характере управления железнодорожными перевозками, который во многом базируется на директивных началах, осуществляется по технологическим процессам, не учитывающим системного характера работы любого транспортного терминала, станции.

Существующая на железнодорожном транспорте технология во многом опирается на математические и экономико-математические модели, характерные в большей степени для плановой экономики, многие алгоритмы управления различными этапами перевозочного процесса отличаются недостаточным уровнем гибкости и приспособляемости к условиям внешней среды.

На железнодорожном транспорте элементарной транспортной подсистемой является грузовой фронт - участок железнодорожного пути с необходимыми сооружениями и устройствами, предназначенный для проведения грузовых операций, на котором выполняются погрузочные и/или выгрузочные операции в вагоны и формируются первичные расходы и доходы перевозчика.

Объединение грузовых фронтов по какому-либо признаку в определенной части железнодорожной станции является грузовым районом, в свою очередь, грузовые районы входят в состав системы более высокого уровня - грузовой железнодорожной станции.

Проблема управления работой грузовых фронтов остается в числе актуальных не только с точки зрения улучшения качественных показателей использования подвижного состава, оптимального использования пропускной и перерабатывающей способности станции, но и с точки зрения потерь материальных, временных, финансовых ресурсов железнодорожного транспорта и его организаций, а также с позиций повышения качества транспортного обслуживания и конкурентоспособности железнодорожного транспорта на рынке транспортных услуг. Кроме того, оптимальная работа транспортных подразделений промышленных предприятий позволяет минимизировать долю транспортных издержек в отпускной цене продукции, а значит, снизить транспортную нагрузку на экономику страны.

В настоящее время, в условиях постоянного изменения технологических процессов на железнодорожном транспорте, необходимо изменить подход к построению систем управления работой станций, узлов и направлений, а также транспортной инфраструктуры промышленных предприятий. Сделать это грамотно, с достижением заданного уровня организационной и экономической эффективности возможно на основе качественной проработки аспектов управления элементарными транспортными системами.

Это объясняет особую значимость настоящего исследования для транспортного комплекса и промышленности.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью данного исследования является разработка модели функционирования грузовых фронтов, синтез многокритериального оптимального управления и построение алгоритма системы поддержки принятия решений для управления работой грузовых фронтов на объектах промышленного железнодорожного транспорта.

Для достижения поставленной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1.Анализ отечественных и зарубежных исследований и моделей 6 поведения транспортно-грузовых систем.

2.Анализ грузового фронта и его функционирования как элементарной управляемой транспортной системы во взаимосвязи с положением грузового фронта в иерархии транспортно-грузовых систем.

3.Моделирование функционирования грузового фронта.

4.Синтез системы управления грузовым фронтом как объектом с переменной структурой.

5.Построение общего и частных алгоритмов управления грузовыми системами по технологическим и экономическим критериям.

Объект исследования. Объектом исследования является процесс управления функционированием грузовой системы транспортного подразделения предприятия как единого производственно-технического комплекса, который выступает в качестве преобразователя материального потока в транспортной системе.

Предмет исследования. Предметом данного диссертационного исследования является создание методов рационального вариативного управления оперативной работой грузовых систем.

Методологической базой исследования послужили фундаментальные монографии и прикладные разработки ученых в области математического моделирования, теории оптимального управления, теории нейронных сетей, логистики, экономики железнодорожного транспорта, системного анализа. В частности были использованы работы: Дж. Клира, Р.Беллмана, С.Хайкина, Р.Дорфа, Р.Бишопа, А.С.Бортаковского, Е.А.Бесекерского, А.М.Гаджинского, В.Г.Галабурды, А.Т.Дерибаса, С.М.Крылова, М.И.Дли, Б.Г.Иванова, А.Н.Колмогорова, В.Б.Колмановского, В.В.Круглова, Л.Б.Миротина, А.П.Михайлова, А.В.Пантелеева, Л.С.Понтрягина, Ю.И.Рыжикова, А.А.Самарского, В.Н.Садовского, С.А.Сафронова, Ы.Э.Ташбаева.

Методика исследования. В настоящем диссертационном исследовании применялись методы теории автоматического управления, динамического программирования, нейронных сетей и искусственного интеллекта, анализа и синтеза, изложенные в упоминаемых выше трудах отечественных и зарубежных исследователей.

Грузовой фронт как элементарное управляемое звено в транспортной системе исследован с позиций теории оптимального управления, а также в рамках программно-целевого подхода.

Научная новизна работы. Научная новизна данного диссертационного исследования заключается в следующем:

1 .Построена математическая модель и структурная схема функционирования промышленной железнодорожной станции как динамической системы, увязывающая воедино все этапы технологического процесса в транспортных системах различного уровня: от грузового фронта до магистральной линии.

2.Создана модель грузовой площадки как элемента грузового фронта, отражающая возможность выполнения погрузочно-разгрузочных работ с учетом подбора механизмов по критерию максимально достижимой производительности, учитывающий, в отличие от существующих, ограничения по перерабатывающей способности грузового фронта.

3.Построены локальные алгоритмы управления грузовыми фронтами, которые, в отличие от традиционных, предусматривают возможность управления как каждым элементом, так и грузовым фронтом в целом; с введением управления по экономическим и технологическим критериям.

4.Поставлена и решена задача управления грузовым фронтом как динамической системой с переменной структурой. Отличительной чертой выступает возможность выбора нескольких режимов управления, которые вводятся в действие на основании диагноза специализированной нейронной сети в соответствии с деревом целей конкретной железнодорожной транспортной грузовой системы.

5.Разработана система управления грузовым фронтом как элементарной логистической подсистемой, которая отличается возможностью достройки необходимого количества сценариев работы в зависимости от задаваемых пользователем критериев экономической и технологической эффективности функционирования данной системы.

Основные положения, выносимые на защиту:

1 .Математическая модель функционирования промышленной грузовой станции и процесса обработки грузовых (передаточных) поездов;

2.Набор локальных и объединяющий их общий алгоритмы управления грузовыми фронтами как логистическими системами;

3.Комплекс математических моделей управления грузовыми фронтами в соответствии с ранжированными критериями оптимальности;

4.Способ управления грузовыми транспортными системами, при котором обеспечивается вариативность управления в зависимости от состояния мезосреды, в соответствии с построенными алгоритмами;

5. Алгоритмы управления комплексом погрузочно-разгрузочных механизмов для типовых грузов при обработке групп вагонов с рациональным подбором необходимых механизмов.

Практическая значимость исследования. Разработана математическая модель функционирования грузовых фронтов как объектов с переменной структурой, система управления грузовыми фронтами, схема и программный код искусственной нейронной сети, а также общий и локальные алгоритмы управления грузовыми фронтами, которые реализованы в системах математического моделирования «МаШСАБ» и «МаЛАВ» и составляют основу системы поддержки принятия решений.

Элементы разработанной системы поддержки принятия решений внедрены в учебный процесс в ГОУ ВПО Самарский государственный университет путей сообщения (дисциплина «Производственный менеджмент в хозяйствах железнодорожного транспорта»).

Практическая значимость также выражается в экономическом эффекте, общая величина которого составляет в среднем 20,0 млн. руб. в базовых ценах 2002 года.

Элементы созданной автором системы поддержки принятия решений были внедрены в работу службы грузовой и коммерческой работы в сфере грузовых перевозок - структурного подразделения Куйбышевской дирекции управления движением - структурного подразделения Куйбышевской железной дороги1, а также в хозяйственную деятельность ООО «Кирово-Чепецкие пестициды».

Апробация работы. Основные положения диссертации апробированы в работе Куйбышевской железной дороги - филиала ОАО «РЖД», в хозяйственных договорах №15-63/юр от 15.10.2004 г. и 208/ДЦФТО от 20.07.2004, объединенных под общей тематикой «Автоматизированная система обработки электронного паспорта грузовых фронтов», грантовом исследовании РФФИ по зоне «Поволжье» «Проблема оптимизации контейнеропотоков как фактор экономического развития Самарского региона», в учебном процессе и на следующих научных конференциях: «Научная сессия МИФИ -2006», «Молодежь и экономика: новые взгляды и решения, ВолгГТУ, 2006», «Современный финансовый рынок в России, Пермь, 2006», «Надежность и качестов-2007 г.Пенза», 3-я Международная конференция «Автоматизация в промышленности» (ИПУ РАН, Москва, июнь 2009), международная конференция «Информационные, измерительные и управляющие системы» (Самара, 2010) и др.

Непосредственно по тематике исследования подготовлено 17 публикаций.

Диссертационная работа выполнена на 189 листах, включает в себя введение, четыре основных главы, заключение, список использованных источников, 2 приложения; в работе содержится 9 3 формулы, 37 иллюстраций, 8 таблиц.

Основные результаты работы состоят в следующем:

1 .Выполненный анализ задач управления транспортным комплексом, существующих вариантов технологического процесса на железнодорожном транспорте позволил рассматривать грузовой фронт как элементарный функциональный компонент железнодорожных транспортных систем управления.

2.С использованием аппарата теории управления системами автором разработаны общий и локальные алгоритмы управления грузовым фронтом, позволяющие получить различные сценарии управления в зависимости от сложившейся ситуации.

3.Построен комплекс математических моделей управления грузовыми фронтами, основанный на объединении математического аппарата дифференциальных уравнений с методами поиска решений и конструкциями искусственных нейронных сетей, на основании которых целесообразно создавать системы поддержки принятия решений. Для выбранных условий грузового фронта ст. Самара грузопоток при наличии ограничения по

166 перерабатывающей способности грузового фронта в момент окончания модельного времени 12=1000 единиц сокращен в 2,314 раза по сравнению с традиционным управлением.

4.Разработан способ адаптивного управления грузовыми транспортно-логистическими системами, учитывающий изменение внешней и внутренней среды грузового фронта как системы, позволяющий минимизировать затраты на управление грузовым фронтом и получить максимальную удельную прибыль с единицы перерабатываемого грузопотока при различных видах закона распределения размера партии. Автором показано, что в условиях однородного по технико-экономическим характеристикам грузопотока максимум удельной прибыли на единицу грузопотока на выбранном грузовом фронте ст. Самара, достигается при нормальном законе распределения размера партии.

Разработанный способ при безусловном соблюдении технологии работы, обеспечивает отклонение качественных показателей экономической эффективности на момент окончания управления на 1,3% от расчетного экономического оптимума.

5.В качестве частного случая синтезирована система управления грузовым фронтом как разомкнутой системой, которая учитывает скорость входящего грузопотока, состояние буфера грузового фронта и осуществляет рациональный подбор механизмов по критерию наиболее эффективного использования их производительности.

6.Внедрение элементов комплекса моделей в опытную эксплуатацию на Куйбышевской железной дороге - филиале ОАО «РЖД» и в текущей деятельности ООО «Кирово-Чепецкие пестициды» позволило:

- обеспечить оптимальный уровень загрузки грузовых фронтов за счет эффективного планирования и переключения входящего грузопотока;

- организовать мониторинг входящего и выходящего грузопотока с грузовых фронтов для целей оптимального управления;

- повысить эффективность переработки грузопотока и снизить транспортную составляющую в цене продукции.

Преобразования системы управления грузовыми фронтами можно рассматривать как своеобразный инвестиционный проект на железнодорожном транспорте, с применением некоторых стандартных и иных показателей оценки экономической эффективности.

Рекомендации по применению указанных основных положений предложенных способов управления возможно сформулировать только после изучения технологического процесса и особенностей работы каждой логистической системы, однако перспективные направления продолжения настоящего исследования связаны с анализом внутренней структуры грузового фронта и построением моделей переходных функций, а также учетом импульсных и сопряженных переходных функций.

Заключение

Вопросы целевого управления грузовыми и логистическими системами в современных условиях приобретают все большую актуальность. Современное развитие транспорта происходит в условиях радикального изменения законодательства, трансформации транспортного рынка, формирования единой сети логистических центров, и именно в этих условиях важным оказывается применение нового подхода, учитывающего не только технические, технологические критерии качества, но и экономические критерии.

В качестве дополнительных факторов, применяемых при подобной оценке работы логистических систем, необходимо учитывать быстроту адаптации грузовой системы к работе в новых условиях.

Отечественные и зарубежные исследования в области логистики и управления эксплуатационной работой только начинают ориентироваться на изменяющиеся требования к конструированию систем управления логистическими системами. Результатом этого выступает технологическое отставание в развитии современных способов управления, причем это отставание проявляется в большей степени в инерционных, крупных по масштабу системах.

В связи с этим целесообразно начинать постепенную модернизацию существующих подходов к построению систем управления транспортными комплексами как объектами с переменной структурой (а впоследствии - к полностью адаптивным системам), разрабатывая последовательные каскады математических моделей и алгоритмов с программными кодами. При этом уровень исследования должен возрастать от элементарных, малых объектов управления к крупным, таким как транспортный узел, участок линии, регион, иное структурное подразделение транспортной организации.

Начальным звеном любой логистической системы является элементарное звено, в качестве которого в настоящем исследовании выступает грузовой фронт - источник как доходов, так и затрат для логистической системы.

Работа как магистральных, так и промышленных железных дорог основывается на едином, сквозном графике движения поездов. В связи с этим в настоящем исследовании автором сделана попытка математического моделирования и конструирования структурной схемы процесса обработки грузовых поездов на станции. Это является первым шагом на пути перехода к системам управления объектами железнодорожного транспорта как динамическими комплексами, с возможностью реальной оптимизации работы железных дорог по процессному, а не территориальному подходу. Однако это требует включения новых, подчас нелинейных динамических звеньев в модели работы станций, депо и иных подразделений транспортного комплекса. Так, в настоящей работе выявлены сложности, связанные с работой локомотивного хозяйства, и не позволяющие в полной мере спроектировать и реализовать новый алгоритм сортировки и подборки вагонов по грузовым фронтам. Эта задача является поисковой.

В работе автором сформулировано определенное «дерево целей», иначе говоря, ранжированная система критериев оптимальности функционирования, которой руководствуется каждый грузовой фронт в своем развитии и функционировании именно в качестве производственно-экономической и логистической системы. Система перерабатывает материальный и образует информационные и финансовые потоки, поэтому является логистической, с приоритетом технических и технологических критериев, что позволяет построить общий алгоритм моделирования управляемого развития, а также непосредственно способы управления работой грузового фронта.

Созданный автором общий алгоритм управления учитывает четыре кардинально отличающихся друг от друга сценария (локальных алгоритма), которые реализуются при возникновении определенного рода совокупностей внешних и внутренних условий. Классификация этих возникающих внешних ситуаций возлагается на ключевое «интеллектуальное» звено моделируемой системы - двухслойную нейронную сеть, учитывающую основные параметры эксплуатационной работы как самого грузового фронта, так и прилегающей железнодорожной станции.

При моделировании работы логистической системы автором применен наиболее общий подход к построению логистических систем управления -подход к оценке параметров работы грузовых фронтов в терминах непрерывных величин, полагая, что, в случае необходимости, можно легко перейти от непрерывных величин к дискретным.

1. Акофф P.JI. Системы, организации и междисциплинарные исследования // Системные исследования. Ежегодник 1969. М, 1969., С. 143-164.

2. Аникин Б.А., Тяпухин А.П. Коммерческая логистика: учеб. M.: ТК Велби, изд-во Проспект, 2005. - 432 с. ISBN 5-98032-810-6

3. Антонов A.B. Системный анализ. /А.В.Антонов. М.: Высшая школа, 2004.-454 с.

4. Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических систем: учебное пособие: Екатеринбург, изд-воУрал.гос.экон.ун-та.,2004.

5. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. — 3-е изд., испр. и доп. — М.: Высшая школа, 2003. 614 е., с илл. ISBN 5-06-005162-Х

6. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора. 2-е изд., стер. - М.: издательство Московского государственного горного университета, 2001. - 80 с. ISBN 5-7418-0031-9

7. Бесекерский В.А., Изранцев В.В.Системы автоматического управления с микроЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 320 с.

8. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1966. 922 е., с илл.

9. Бьерн А. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования. / пер. с англ. С.В.Ариничева/М.: РИА «Стандарты и качество», 2003. 272 с.-ISBN 5-94938-012-6.

10. Ю.Вентцель Е.С. Теория вероятностей. 8-е изд., стер. — М.: Высшая школа, 2002. - 575 е., ил

11. П.Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. -М.: Высшая школа, 2001. 208 е., ил.

12. Винников В.В., Быкова Е.Д., Винников C.B. Логистика на водном транспорте: Учебн. пособие для студентов и курсантов высших учебныхзаведений водного транспорта / Под общей ред. проф. В.В. Винникова. -Одесса: Фешкс, 2004. 222 е.;

13. Гаджинский A.M. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учебных заведений.— 2-е изд.— М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1999. — 228 с.

14. Н.Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. Изд. 6-е, перераб. и доп. — М.: Наука, 1988.-448 с.

15. Голубков В.В., Бриллиантов С.Н. Механизация погрузочно-разгрузочных работ и грузовые устройства. -М.:Транспорт, 1974. 368 с.

16. Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск, 1996. - 276 с.

17. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В. Л., Кирдин А.Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296 с.

18. Горбунов С.Д. Оптимизация деятельности региональных логистических систем на рынке нефтепродуктов Приволжского федерального округа: Дис. .канд. экономических наук. Казань: КГТУ, 2004.

19. Дегтяренко В.Н. Механизация погрузки и выгрузки строительных грузов на автомобильном транспорте. М.:, Транспорт, 1973. - 64 с.

20. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления, пер. с англ. Б.И.Копылова. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. - 832 е., с илл. ISBN 5-93208-119-8

21. Единая транспортная система: учебник для ВУЗов/под ред. В.Г.Галабурды. М.:Транспорт, 2001. - 303 с.

22. Иванов Б. Г. Диагностика повреждённости пролётных строений металлических мостов Текст. : моногр. / Б. Г. Иванов, 2006. 208 с.

23. Иванов Б.Г., Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. Применение нейронных сетей при анализе работы грузовых фронтов. Текст./Б.Г.Иванов, А.М.Ольшанский, А.Ю.Рязанов //Вестник Самар. гос. ун-та пут. сообщ. — Самара, 2009. №3 С.61-63

24. Киреев B.C. Механизация и автоматизация погрузочно-разгрузочных работ: учебник для техникумов. М.:, Транспорт, 1991. - 352 с.

25. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. - 544с.

26. Кондратьев Н.Д., Яковец Ю.В. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Текст./сост. Ю.В.Яковец, Л.И.Абалкин. М., Экономика, 2002. - 767 с. - ISBN 5-282-02181-1

27. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергия, 1980. - 424 е., ил.

28. Косоруков О. А. Исследование операций Текст.: учеб. / О. А. Косоруков, А. В. Мищенко ; под ред. Н. П. Тихомирова, 2003. 448 с.

29. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 с. - ISBN 5-94052-027-8.

30. Куденцов A.B. Моделирование процессов логистических систем управления на предприятиях оптово-розничной торговли: Дис. . канд. экономических наук. М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2003.

31. Кун Т. Структура научных революций. — М.: Прогресс, 1977. — с. 11

32. Ламбен Жан-Жак. Менеджмент, ориентированный на рынок / Перев. с англ. под ред. В.Б. Колчанова. Спб.: Питер, 2004. - 800 е.;

33. Лапа A.B. Моделирование процессов конфигурирования логистических бизнес-процессов: Дис. . канд. экономических наук. М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2005.

34. Левиков Г. А. Логистическое управление и транспорт: 16.0.12.6 Трансп.: Наука, техн., упр. ВИНИТИ. 1998, N 5, с. 31-33.

35. Лексин В.Н., Швецов А.Н. Программы и программно-целевые методы в регулировании территориального развития.//В кн. Управление процессамитерриториального и хозяйственного развития. Труды Института системного анализа РАН М., УРСС, 2001.-184 с.

36. Лившиц В. Н. Системный анализ экономических процессов на транспорте Текст. / В. Н. Лившиц, 1986. 240 с.

37. Логистические транспортно-грузовые системы: Учебник для студ. высш. учеб. заведений /В.И.Апатцев, С.Б.Лёвин, В.М.Николашин и др.; под ред. В.М.Николашина. М.:Издательский центр "Академия", 2003. - 304 с. ISBN 5-7695-1085-4

38. Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. М.: Наука, 1979.

39. Лукинский B.C. и др. Логистика автомобильного транспорта: концепция, методы модели. М.'Финансы и статистика, 2004. - 277 с. ISBN 5-27902317-5

40. Математическое моделирование экономических процессов на железнодорожном транспорте Текст. : Учеб. для вузов ж.-д. трансп. / под ред. А. Б. Каплан, 1984. 256 с.

41. Мешкова Л. Л., Белоус И. И., Фролов H. М. Логистика в сфере материальных услуг (На примере снабженческо-заготовительных и транспортных услуг). 2-е изд. испр. и перераб. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. - 188 е.;

42. Миротин Л.Б., Боков В.В. Современный инструментарий логистического управления. М.: издательство «Экзамен», 2005. - 496 с. ISBN 5-47200181-1

43. Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э. Системный анализ в логистике: учебник /Л.Б.Миротин, Ы.Э.Ташбаев. М.: Издательство «Экзамен», 2002. - 480 с.

44. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: учебное пособие для ВУЗов. 4-е изд. - М.: Академический проект, Трикста, 2006. - 352 с.

45. Ольшанский A.M. Оптимальное многокритериальное управление работой грузовых систем // Вестник транспорта Поволжья. Самара: 2008 -№3(15),-с.16-23.

46. Ольшанский A.M. Экономико-математическая модель адаптивного управления работой грузовых систем. // Вестник Самарского государственного экономического университета. — Самара: 2009 — №2(52), с. 66 - 70.

47. Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю., Варгунин В.Н., Сафронов С.А., Писарев К.В. Моделирование работы грузовой системы как случайно функционирующего объекта // Вестник Самарского муниципального института управления. Самара: 2007 -№5, - с.118-122.

48. Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. К вопросу о вариационном управлении экономическими системами. // Молодежь и экономика: новые взгляды и решения: межвуз. сб. тр. молод, ученых / ВолгГТУ; Волгоград:, 2006 -с. 203-206.

49. Ольшанский A.M., Рязанов А.Ю. Принципы разработки системы диагностики состояния экономических систем на основе нечеткой логики. // «Современный финансовый рынок РФ»: материалы межд. науч.-практ. конф./ ПермГУ. Пермь: ПГУ, 2006 - с.69-72.

50. Основы логистики: учебное пособие./Под ред. Л.Б.Миротина, В.И.Сергеева. М.:Инфра-М, 2000. - 200с. - ISBN 5-16-000003

51. Пантелеев A.B., Бортаковский A.C. Теория оптимального управления в примерах и задачах. — М., Высшая школа, 2003. 583 с.

52. Попков Ю.С. Теория макросистем: равновесные модели. М.:, Эдиториал УРСС, 1999.-320 с. ISBN 5-8360-0035-2

53. Правила обслуживания железнодорожных подъездных путей (Ст. 12, 64 -77 Устава железных дорог Украины 21.11.2000 №644 Приказ Министерства транспорта Украины

54. Приказ МПС РФ от 20 декабря 1999 г. N 21ЦЗ "О перечне железнодорожных станций, в местах общего пользования которых имеются грузоподъемные механизмы для погрузки и выгрузки тяжеловесных грузов" (с изменениями от 5 января 2001 г.)

55. Приказ МПС РФ от 10 ноября 2003 г. N 70 "О Методике по разработке и определению технологических норм погрузки грузов в вагоны и выгрузки грузов из вагонов"

56. Приказ МПС РФ от 29 сентября 2003 г. N 67 "Об утверждении Порядка разработки и определения технологических сроков оборота вагонов и технологических норм погрузки грузов в вагоны и выгрузки грузов из вагонов"

57. Резер С.М. Комплексное управление перевозочным процессом в транспортных узлах. М.: Транспорт, 1982. 160 с.

58. Резер С.М. Управление транспортным комплексом. М.: Наука, 1988. 328 с.

59. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. — СПб., Питер, 2001.-384 с.

60. Росс Э. У. Введение в кибернетику Текст. / Э. У. Росс ; пер. с англ. Лахути ; под ред. В. А. Успенского ; авт. предисл. А. Н. Колмогоров, 2005. 432 с.

61. Саак А.Э. Разработка управленческого решения Текст. : учеб. / А. Э. Саак, В. Н. Тюшняков, 2007. 272 с.

62. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М. 1974. С. 64-68.

63. Садовский В. Методологические проблемы исследования объектов, представляющих собой системы // Социология в СССР. М.: Мысль, 1966. Т. 1.

64. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование: идеи. Методы. Примеры. 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 320 с. ISBN 5-9221-0120-Х

65. Саратикян B.C. Автоматизация процесса принятия решений при поездообразовании на станциях с нетиповой дорожной инфраструктурой: Дис. . канд. тех. наук. — М.: Московский государственный университет путей сообщения, 2005.

66. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе. М.: ИНФРА-М, 2001. 608 с.

67. Сирота A.A. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем.- М.: Техносфера, 2006. 280 с. ISBN 5-94836-080-6

68. Сорокин А.Н. Автоматизация процессов управления территориально-распределенным промышленным предприятием на основе сервис-ориентированного подхода: Автореф. дис. . канд. тех. наук: 05.13.06./ Вологда: 2007.

69. Сотников И.Б. Эксплуатация железных дорог. Учебное пособие для ВУЗов и техникумов ж.-д. трансп. М.: Транспорт, 1978. - 232 с.

70. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: учебное пособие. СПб.:, «издательский дом «Бизнес-пресса», 2000. — 326 с.

71. Типовой технологический процесс работы грузовой станции. М.: Транспорт, 1976.

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

73. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль. 1978.272 с.

74. Управление грузовой и коммерческой работой на железнодорожном транспорте. Учебник для ВУЗов/ под ред. А.А.Смехова. М.:Транспорт, 1990-351 с.

75. У правление эксплуатационной работой и качеством перевозок на железнодорожном транспорте. Учебник для ВУЗов/ Под ред. П.С.Грунтова. М.: Транспорт, 1994 - 543 с.

76. Урманцев Ю.А. Что должно быть, что может быть, чего не может быть для систем // Развитие концепции структурных уровней в биологии. М., 1972.

77. Федеральный закон от 8 января 1998 г. N 2-ФЗ «Транспортный устав железных дорог Российской Федерации»

78. Федеральный закон от 10 января 2003 г. N 17-ФЗ «О железнодорожном транспорте в Российской Федерации» (с изменениями от 7 июля 2003 г.)

79. Федеральный закон от 10 января 2003 г. N 18-ФЗ «Устав железнодорожного транспорта Российской Федерации» (с изменениями от 7 июля 2003 г.

80. Хайкин С. Нейронные сети Текст. : пол. курс / С. Хайкин. М.: ООО «И.Д.Вильяме», 2006. - 1104 с. - ISBN 5-8459-0890-6.

81. ЮО.Хэндфилд Роберт Б., Николе мл. Эрнест Л. Реорганизация цепейпоставок: создание интегрированных систем формирования ценности, пер сангл. M.: издательский дом «Вильяме», 2003. - 416 е., с илл. ISBN 5-84590507-9

82. Черкашин А.К. Полисистемный анализ и синтез. Отв. ред. В.С.Михеев. — Новосибирск, изд-во «Наука. Сибирское предприятие», 1997. 502 с.

83. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок /Пер. с англ. / под ред. В.С.Лукинского. СПб.: Питер, 2006. - 720 е., с илл. ISBN 5-272-00183-4

84. Экономика железнодорожного транспорта. Учебник для ВУЗов ж.-д. транспорта/ под ред. Н.П.Терешиной, Б.М.Лапидуса, М.Ф.Трихункова. -М.:УМК МПС России, 2001 600 с.

85. Энциклопедический экономический словарь. М.: Наука, 1979. С. 250

86. Юб.Эрлих А.А. Технический анализ финансовых и товарных рынков. Текст./ А.А.Эрлих. М., Инфра-М, 1996. - 176 с. - ISBN 5-86225-346-7

87. Юревич Е.И.Теория автоматического управления. М., Энергия, 1979. -416 с.

88. Яковец Ю.В. Прогнозирование циклов и кризисов. Текст./Ю.В.Яковец. -М., МФК, 2000.-86 с.

89. Pandey A., Masin M., Prabhu V. Adaptive logistic controller for integrated design of distributed supply chains//Journal of Manufacturing Systems. -Elsevier. #26, 2007. - pp. 108-115.

90. Potter A., Lalwani Ch. Investigating the impact of demand amplification on freight transport//Transportation Research Part E44 (2008) 835-846. Elsevier.

91. Tsung-Hsien Tsai, Lee C-K., Wei C-H. Neural network based temporal feature models for short-term railway passenger demand forecasting.//Expert Systems and Applications. Elsevier. - #36(2009). -pp.3728-3736.

92. Tuzkaya U.R., Onuh S. A fuzzy analytic network process based approach to transportation-mode selection between Turkey and Germany: A Case study.//Information Sciences. Elsevier. - #178 (2008). - pp. 3133-3146.

93. Yetiz Sazi Murat, Ceylan H. Use of artificial neural networks for transport energy demand modeling.//Energy Police. Elsevier. - #34 (2006). - pp. 3165 -3172.