автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Управление интерактивной диспетчеризацией в едином информационном пространстве посреднического транспортного оператора

ПЕЙСАХОВИЧ Даниил Григорьевич

УПРАВЛЕНИЕ ИНТЕРАКТИВНОЙ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЕЙ В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ПОСРЕДНИЧЕСКОГО ТРАНСПОРТНОГО ОПЕРАТОРА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы и связь)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

5 ДЕК 2013

Самара-2013

005542926

Работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий федерального государственного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет)»

Научный руководитель - доктор технических наук, доцент

Иващенко Антон Владимирович

Официальные оппоненты: Титов Борис Александрович,

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева» (национальный исследовательский университет), заведующий кафедрой организации и управления перевозками на транспорте;

Юрков Николай Кондратьевич,

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», заведующий кафедрой «Конструирование и производство радиоаппаратуры».

Ведущая организация - ФГБОУ ВПО «Самарский государственный

технический университет» (г. Самара)

Защита диссертации состоится 25 декабря 2013 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д212.215.07, созданного на базе федерального государственного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет)» (СГАУ) по адресу: 443086, г. Самара, Московское шоссе, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГАУ.

Автореферат разослан 23 ноября 2013 г.

Ученый секретарь „

диссертационного совета Белоконов И. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы ....,••

Современное развитие информационно-коммуникационных технологий позволяет существенно повысить качество планирования и контроля исполнения заказов на перевозку грузов наземным транспортом. Оснащение водителей грузовых транспортных средств устройствами спутниковой навигации и терминалами с выходом в Интернет обеспечивает техническую возможность информационного взаимодействия с диспетчерами в режиме реального времени, что определяет новые требования к интеллектуальным системам планирования транспортных ресурсов.

В настоящее время в транспортной логистике становится популярной концепция посреднического транспортного оператора (Fifth Party Logistics, 5PL), суть которой состоит в организации логистического аутсорсинга за счет использования глобального информационного пространства. Деятельность 5PL посреднического оператора основана на использовании комплекса современных информационно-коммуникационных технологий, которые позволяют вести базу данных грузоотправителей, грузополучателей и транспортных компаний, осуществлять планирование перевозок, диспетчеризацию и мониторинг исполнения заказов. Таким образом, 5PL оператор управляет в основном потоками информации о заказах, ресурсах, планах и фактическом состоянии транспортной сети.

В связи с этим, актуальной является задача разработки новых методов распределения сторонних транспортных ресурсов, основанных на информационном управлении виртуальным взаимодействием контрагентов в едином информационном пространстве.

Теоретическую основу исследования составляют современные научные работы в области системного анализа и управления сложными организационно-техническими системами таких ученых, как В.Н. Бурков, В.А. Виттих, Д.А. Губанов, В.Г. Засканов, Б.Г. Ильясов, И.А. Каляев, H.A. Коргин, В.В. Кульба, В.В. Липаев, Д.А. Новиков, Э.А. Трахтенгерц. Вопросам экономики посреднических организаций посвящены работы Д.В. Черновой, C.B. Токма-нева, A. Hickson, В. Wirth, G. Morales.

Целью работы является повышение эффективности деятельности посреднического транспортного оператора за счет организации интерактивного распределения сторонних ресурсов в едином информационном пространстве с учётом особенностей управления привлечёнными исполнителями.

Для достижения указанной цели необходимо рещить следующие основные задачи:

1. Провести анализ процессов взаимодействия участников цепи поставок транспортной логистики в едином информационном пространстве.

2. Разработать модель интерактивной диспетчеризации в едином информационном пространстве посреднического транспортного оператора.

3. Разработать методы интерактивной диспетчеризации, обеспечивающие баланс показателей деятельности посреднического транспортного оператора.

4. Разработать алгоритмы интерактивной диспетчеризации

5. Разработать информационно-логическую модель автоматизированной системы управления ресурсами для посреднического транспортного оператора.

6. Реализовать автоматизированную систему управления ресурсами посреднического транспортного оператора и исследовать предложенные методы и алгоритмы средствами имитационного моделирования.

Объектом исследования является единое информационное пространство транспортного посреднического оператора.

Предметом исследования являются процессы взаимодействия участников логистической цепи поставок в едином информационном пространстве транспортного логистического оператора.

Методы исследования. В работе использовались методы управления сложными организационно-техническими системами, системного анализа и теории автоматического управления, методы объектно-ориентированного проектирования и моделирования информационных систем.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)». Пункты паспорта:

4 - Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

9 - Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских и социальных объектов.

10 - Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах.

Научная новизна работы. Научная новизна работы характеризуется следующими результатами:

1. Впервые предложена модель интерактивной диспетчеризации сторонних ресурсов посреднического оператора в транспортной логистике, позволяющая отразить основные особенности взаимодействия между независимыми участниками логистической цепи поставок в едином информационном пространстве.

2. Впервые предложены методы интерактивной диспетчеризации, обеспечивающие баланс показателей деятельности посреднического транспортного логистического оператора, позволяющих проводить системный анализ его деятельности в условиях свободного взаимодействия участников логистической цепи поставок в едином информационном пространстве.

3. Впервые разработаны алгоритмы интерактивной диспетчеризации, позволяющие реализовать информационное управление распределением транспортных ресурсов на основе оверлейной сети и отличающиеся возможностью обеспечения баланса показателей деятельности посреднического транспортного логистического оператора.

Практическая значимость.

1. Разработанные методы и алгоритмы позволяют реализовать принципы информационного управления взаимодействием участников логистической цепи поставок по распределению транспортных ресурсов и повысить эффективность деятельности посреднического логистического транспортного оператора, а также его привлекательность у потребителей логистических услуг.

2. Модель и алгоритмы интерактивной диспетчеризации позволяют реализовать управление распределением транспортных ресурсов в едином информационном пространстве в условиях неполноты и неопределенности информации, сопутствующих деятельности посреднического логистического транспортного оператора.

3. Разработанная автоматизированная система управления распределением ресурсов позволяет создать единое информационное пространство, в котором обеспечивается эффективное взаимодействие между участниками логистической цепи поставок в транспортной логистике.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Модель интерактивной диспетчеризации посреднического транспортного логистического оператора.

2. Критериальный и вершинный методы баланса показателей деятельности посреднического транспортного логистического оператора.

3. Псевдодирективный, лимитирующий и разделительный алгоритмы интерактивной диспетчеризации, основанные на реализации оверлейной сети для участников логистической цепи поставок.

Реализация и внедрение научно-технических результатов работы.

Разработанные модели и алгоритмы внедрены в НПК «Разумные решения», НПК «Сетецентрические платформы» и были использованы для разработки ряда программных решений в транспортной логистике, внедрены в учебный процесс Самарского государственного аэрокосмического университета им. С.П. Королева (национального исследовательского университета).

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2012, 2013), международной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 2013), международной конференции АТМ-2013 (Саратов, 2013), конференции с международным участием «Перспективные информационные технологии» (Самара, 2012), конференции «Информационные технологии в управлении» (Санкт-Петербург, 2012).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных научных работ, в том числе 3 статьи в изданиях, входящих в «Перечень ВАК».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, библиографического списка из 93 наименований и перечня приложений из 3 наименований. Она содержит 127 страниц основного текста, включая 44 рисунка и 4 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе работы проведен обзор и анализ процессов взаимодействия и управления распределением ресурсов в транспортной логистике.

Транспортная логистика - одна из наиболее значимых и сложных сфер хозяйственной деятельности человечества. На современном этапе развития этой сферы общепринята следующая классификация логистических операторов: 1PL (First Party Logistics) - автономная логистика, в которой все операции выполняет грузовладелец; 2PL предполагает привлечение сторонней организации для транспортировки; 3PL предусматривает использование субподрядчиков; 4PL решает задачи формирования цепи поставок, планирования, управления и контроля процессов в нескольких логистических организациях.

Наименование 5PL (Fifth Party Logistics) дается по аналогии с услугами 3PL и 4PL и определяет существенное отличие от них. У такой компании может не быть собственных материальных или финансовых ресурсов, а услуги по организации перевозок оказываются путем накопления и обработки информации об участниках рынка и построения для них оптимальных логистических цепочек.

Деятельность оператора 5PL основана преимущественно на использовании современных информационно-коммуникационных технологий и приводит к появлению следующих тенденций в управлении транспортными ресурсами:

- кооперация транспортно-экспедиционных компаний с целью агрегации доступных ресурсов;

- широкое применение принципов аутсорсинга: транспортные компании могут передавать заказы частично или полностью на исполнение субподрядчикам;

- преимущественно информационное взаимодействие заказчиков и исполнителей приводит к ускорению процесса принятия решений и возможности реализации сложных комбинаций;

- поддержка модели SAAS (Software as a service) на техническом и экономическом уровнях упрощает привлечение новых исполнителей и заказчиков и обеспечивает относительную свободу выбора заказов исполнителями;

- жесткий контроль исполнения заказов за счет мониторинга текущего состояния и местоположения транспортного средства;

- распределение и децентрализация процесса принятия решений.

Автоматизация деятельности оператора 5PL имеет ряд особенностей, главная из которых заключается в неопределенности состава ресурсов, доступных для выполнения постоянно пополняющегося потока заказов и свя-

занная с ней необходимость привлечения в основном сторонних перевозчиков. С другой стороны, решения по назначению заказов должны согласовываться с конечными исполнителями.

При этом классические методы оптимизации транспортной логистики рассматривают исполнителей как собственные ресурсы, что противоречит принципам работы посреднического оператора, не обладающего своим парком ресурсов. Данная особенность не позволяет применять классические алгоритмы планирования и управления транспортом, в связи с чем, актуальной является задача применения современных принципов информационного управления для распределения транспортных ресурсов с учетом фактора времени.

Специфика деятельности оператора 5РЬ не позволяет строить согласованное расписание на всем горизонте планирования. В связи с этим, задаче управления ресурсами, доступными посредническому оператору 5РЬ, соответствует модель диспетчеризации, которая предусматривает распределение транспортных заказов между имеющимися ресурсами в режиме реального времени. Цели эффективной диспетчеризации включают обеспечение согласованной работы за счёт равномерности, непрерывности, ритмичности и экономичности выполнения процессов транспортной логистики.

Во второй главе работы предлагается модель интерактивной диспетчеризации посреднического транспортного логистического оператора, основанная на реализации многоакторной модели взаимодействия заказчиков и исполнителей в едином информационном пространстве.

Обозначим заказы на транспортировку грузов щ, / = 1..^, а компании, участвующие в жизненном цикле заказов (грузоотправители, грузополучатели, экспедиционные и транспортные компании, а также водители) и:,

] = \..Ы11. Каждую такую компанию будем называть актором — субъектом, представляющим интересы соответствующей компании и выступающим в качестве лица, принимающего решения по обработке заказов. Опишем следующие события жизненного цикла заказа и>,. на интервале времени (7^,, 7^): е*, =е*(и>,,/* )е {0,1} -появлениезаказа еи {ОД} - предложение заказа »?, актору и/,

е'и = {0,1} - выбор (назначение) актору ;

е" = е"(чг,!")е {0,1} - уход из системы в случае отсутствия обработки (отказ).

Эти булевы переменные принимают значение 0 в случае отсутствия соответствующего события (время наступления такого события будет равно ). Цена выполнения с, у заказа актором иу определяется самим актором и предлагается на согласование центру. Л(.. - продолжительность выполнения заказа актором и. при полной загрузке ресурсов (один актор не может

выполнять одновременно несколько заказов, один заказ не может выполняться несколькими акторами).

Наиболее близкой к решаемой задаче является задача о назначениях в открытой форме. Модифицировав эту задачу при условии распределения событий по времени, получим:

сы min>

(1)

У-1

*(w„/ *)• e'fo.(Сmin. (2)

¡«1 J=i

Задача (1, 2) описывает поиск наиболее эффективного распределения ресурсов. При этом для транспортных компаний-исполнителей справедлива следующая цель:

N. К. , ч

T.'Ze\wi'uj't'jrclj max- (3)

Каждому актору относительно потока заказов e(w,,Ky,/(J) нужно выбрать такую стратегию e'(w,,Uj,t,j), при которой выполняется (3). Соответственно, центру относительно потока заказов е * нужно выбрать такую стратегию (план предложения) е для нескольких к с учетом (2), при которой выполнится (1).

Частная цель каждого актора для заданного потока е может быть представлена в виде:

V«, :Е1>(и'„ м , / ) • e'(w,., Uj, /,',) • (l - e'(w,, uk, t'IJc) • (l - Sj t ))• ctJ —> max, (4)

i=] Ы1

где 8,,. - дельта Кронекера: S,t = j ^

|0 ,j*k

Назовем задачу (1, 2, 4) задачей интерактивной диспетчеризации. При организации интерактивной диспетчеризации прямое управление распределением ресурсов невозможно, поскольку перечень ресурсов и заказов меняется со временем. Поэтому перед центром - оператором 5PL необходимо ставить следующие задачи:

- привлечение заказчиков и исполнителей с целью максимизации их количества для обеспечения возможности выбора наилучшего исполнения каждого заказа;

- формирование обстоятельств взаимодействия с целью поддержки кооперации и конкуренции, полезной для его участников и/или центра;

- оценка и анализ ключевых показателей эффективности бизнеса с целью повышения уровня сервиса.

Для возможности оценки эффективности управления определим критерии оценки деятельности посреднического транспортного оператора. С учетом специфики, обусловленной влиянием фактора времени, сформулируем, по аналогии с теорией ограничений, следующие критерии:

Суммарная стоимость заказов, обработанных за период:

С •':,)•<•.,• (5)

(-1 у-1

Средняя загрузка ресурсов:

^О-^,- (6)

Связанный объем заказов:

0 = -ТГ-■ 11>;* *,)• 4".. (с -'*.)■ (?)

/.I

В третьей главе работы предлагаются методы баланса показателей деятельности посреднического транспортного логистического оператора по организации взаимодействия участников логистической цепи поставок в едином информационном пространстве.

Данные методы предназначены для решения задачи интерактивной диспетчеризации и обеспечения баланса критериев (5 - 7) путем реализации информационного управления действиями акторов со стороны оператора 5РЬ и основаны на реализации оверлейной транспортной сети. Рассмотрим транспортную сеть оператора 5РЬ. Определим сеть дорог, как граф О = (V, Я), где V - множество вершин графа V,, / = а Я - множество рёбер графа г , <7 = 1..//,., соединяющих эти вершины.

Заказы появляются в системе в одной из вершин графа. Опишем событие появления заказа в вершине V,:

Акторы могут перемещаться между этими вершинами по рёбрам г , соединяющим их. Опишем следующие события передвижения актора и 1 по вершинам на интервале времени (Г^.Г^,):

, = {0,1} - прибытие актора uj в вершину V,;

е", = е"(иу,у„1",)е {од} — отбытие актора и1 из вершины у,.

Для решения задачи интерактивной диспетчеризации предлагается построить на основе графа й, так называемую оверлейную сеть (см. Рисунок 1), которая представляет собой граф

= Данный под-

ход широко применяется при организации обмена информацией в пиринговых сетях связи. Оверлей — операция наложения друг на друга двух или более слоев, в результате которой образуется один производный слой, содержащий композицию пространственных объектов исходных слоев, топологию этой композиции и ат-

Оверлейная сеть

Рисунок 1 - Построение оверлейной сети на основе сети до-

рибуты, арифметически или логически производные от значений атрибутов исходных объектов. Таким образом, оверлейная сеть, это виртуальная сеть, структура которой отличается от реальной коммуникационной сети, на базе которой эта оверлейная сеть функционирует.

Информация об оверлейной сети становится доступна акторам, участвующим во взаимодействии (см. Рисунок 2). Отметим, что для разных групп акторов могут быть построены отличающиеся оверлейные сети. Таким образом, обеспечивается информационное управление их взаимодействием, целью которого является сохранение требуемой ритмичности потребления заказов.

Учитывая особенности решаемой задачи, можно сформулировать два метода решения задачи интерактивной диспетчеризации, основанные на реализации оверлейной сети.

Рисунок 2 - Схема интерактивной диспетчеризации Критериальный метод заключается в поиске и отсечении решений, возможно выигрышных с позиций акторов, но невыгодных с позиций баланса показателей (5 - 7). Такой метод построен с учетом стратегии акторов, которые заинтересованы в поиске наилучшего для себя решения, поэтому из предложенных вариантов выберут наиболее выгодный для себя. При этом центр (диспетчер оператора 5РЬ) должен проводить корректировки, направленные на сохранение справедливого распределения заказов. Таким образом, центр формирует обстоятельства информационного взаимодействия с учетом различных вариантов распределения заказов по акторам.

Суть метода состоит в ограничении доступных для актора вариантов назначения на обработку заказов, которое производится следующим образом:

- определение функции выигрыша центра, аргументом которой будет множество вариантов назначения акторов на обработку заказов;

— оценка всех вариантов назначения акторов на выполнение заказов — определение значений функции выигрыша центра для этих вариантов;

- определение функции, график которой перпендикулярен к графику функции выигрыша центра, служащей границей, определяющей доступность заказов для акторов;

— ограничение доступа акторов только к тем заказам, значение функции выигрыша центра для которых будет лежать выше пересечения с функцией, график которой перпендикулярен к графику функции выигрыша центра.

Варианты распределения акторов по заказам оцениваются по некоторому критерию. Оверлейный граф будет состоять из вершин, содержащих те варианты распределения, значение критерия для которых будет превышать некоторое пороговое значение и тех рёбер, которые будут вести акторов к выбранным вариантам распределения.

Вершинный метод заключается в разделении графа на участки локализации акторов и предотвращения длительных, заведомо невыгодных для центра, переходов за более выгодными для актора заказами. Метод основан на решении классической задачи о назначениях в условиях, когда рассматриваются не сами заказы и акторы-исполнители, но вершины транспортной сети й.

Эти вершины V, необходимо разбить на два множества: вершины, в которых преобладают исполнители (количество исполнителей больше, чем количество заказов), и вершины, в которых преобладают заказы (количество заказов больше, чем количество исполнителей). Результатом такого преобразования станет оверлейная сеть С, представляющая собой двудольный граф, в вершинах одной доли которого сконцентрированы заказы, а в вершинах другой - акторы - исполнители.

Оверлейная сеть может быть использована как для реализации одного из классических методов решения задачи диспетчеризации, так и для формирования информационного представления актору, который осуществляет выбор решения самостоятельно.

В четвертой главе работы описываются алгоритмы интерактивной диспетчеризации, позволяющие реализовать методы баланса показателей в едином информационном пространстве посреднического транспортного логистического оператора.

Псевдодирективный алгоритм реализует критериальный метод и подразумевает отсечение в оверлейном графе всех вариантов, кроме лучшего для актора, с учётом прибыли и длительности ожидания и реализуется путем решения задачи о назначениях с последующим закрытием всех рёбер, кроме тех, которые ведут от актора к назначенному ему заказу.

При составлении матрицы выигрышей, необходимой для решения задачи о назначениях, для определения значений выигрыша используется свёртка двух показателей - стоимость обработки заказа актором и остаточная длительность жизни заказа, которые суммируются с коэффициентом приоритета кр е0..1.

Функция выигрыша центра для псевдодирективного алгоритма может быть записана следующим образом:

Нд(к1,ир^) = кр-сы+{1-кр)-*г{1:-1и), (8)

Где 5 - коэффициент, выражающий отношение удельных операционных затрат на операционное время.

Отобразим множество заказов, доступных в данный момент актору, на графике, ось ординат которого отображает выигрыш актора, а ось абсцисс -остаточную длительность жизни заказов (см. Рисунок 3). Обозначим пунктирной линией график функции выигрыша центра (8).

Определим условие гр""'"" принадлежности заказа м, к максимальным по значению функции выигрыша центра (8) для заданного актора иу:

ш=1

Функция Н", график которой перпендикулярен к графику функции выигрыша центра, отсекает все варианты, кроме лучших по значению функции выигрыша центра (8). Функция Н" определяется следующим уравнением:

= ■с11-(\-к}5г{1:-1,1)+к*-""(и11 (10)

где кд~сд"~ функция коэффициента сдвига прямой IV" для актора и], определяется значениями критериев для самых выгодных с точки зрения центра заказов этого актора, то есть заказов, удовлетворяющих условию <р°~"т (9):

, , -с,,-(1 (,;_,„)))

-,-. (11)

Вариант, отмеченный на Рисунок 3 чёрной точкой, представляет собой решение поставленной задачи псевдодирективным алгоритмом.

Лимитирующий алгоритм реализует критериальный метод. Функция выигрыша центра для лимитирующего алгоритма Н" аналогична Н' (8):

Я'О^М.,/) = К ■ си + О "ЛК " (',"" О- (12)

Отличие лимитирующего алгоритма от псевдодирективного состоит в том, что множество доступных актору вариантов назначения может содержать более одного варианта, и один и тот же вариант может быть представлен нескольким акторам. Множество доступных вариантов будет определять оверлейный граф (см. Рисунок 4).

Определим условия гр'~"т и <р'~тт, устанавливающие принадлежность заказа »>, к максимальным и минимальным по значению функции выигрыша Н" заказам для заданного актора и1 соответственно:

N

Функция Н" аналогична функции н" (10), с тем лишь отличием, что коэффициент директивного сдвига кдгсд""° (11) заменяется коэффициентом лимитирующего сдвига кл'сд""а(и1):

н"( к,., и,, ;,„.) = -к, ■ с,„.-(і - к р)-1,• (*;- > к'—{и),

к'-^іц^М----+

1=1

£(9>~*(и,,ч)- (-кр ■ с,, -(l -кр\Sj ■ (t'-tj)

(14)

+ М

где к""""'"" е0..1 - коэффициент выборки доступных вариантов назначения актора, определяющий пропорцию отсеивания вариантов в оверлейный граф по их значению функции выигрыша центра.

Доход

100

Ограничение вариантов

Ограничение вариантов

о ■Я у У у у о У.

"V у у у f о о о о о о

оо о о о о о

3 о

Доход

100

ч у! У У • •

V у У У / ч* о Чч О' • • ч

оо о о о ч о Ч ч •

3 о

0 50 100 150

Остаточная длительность (с) [•Доступные О Недоступные j

50 100 150 200

Остаточная длительность (с)

• Доступные о Недоступные

Рисунок 3 - Графическое представле- Рисунок 4 - Графическое представление псевдодирективного алгоритма ние лимитирующего алгоритма Разделительный алгоритм реализует вершинный метод. Центр также решает задачу о назначениях, но при этом оперирует вершинами, содержащими акторов, с одной стороны и вершинами, содержащими заказы, с другой. Вершины, в которых нет ни акторов, ни заказов не участвуют в процессе принятия решения. Вершины, в которых одновременно присутствуют как акторы, так и заказы также исключаются из процесса принятия решения, так как исходя из (4), заказы, располагающиеся в той же вершине, что и актор, обладают наивысшим приоритетом для акторов, так как не требуют расходов на перемещение актора между вершинами.

Задача о назначениях одних вершин другим решается одним из классических алгоритмов оптимизации, при этом матрица вариантов стоимостей

назначения одних вершин другим составляется с помощью функцию выигрыша Нр""' для всех возможных вершин, располагающих акторами с одной стороны и товарами с другой.

Определим условие <р" отсутствия заказов в V, в момент времени г.

>1 ы

Определим условие ір" отсутствия акторов в V, в момент времени г.

ф"(*„т)=П(і - 1 - 8'(«,.,у(,г;,)))є {од}. (16)

у=1

Определим условие <р" преобладания на графе количества вершин, содержащих только акторов, над количеством вершин, содержащих только товары в момент времени г

= (17)

Функция выигрыша центра Нр°,д от назначения вершины V, вершине V,, в момент времени гзависит от условия <р"(т):

Н<™>(у„У,„Х) = 7---^^^----,(18)

Ф"(Т) • [¿(s'fo.v,.,/;.,)■ (і - є*(ау, v,.,/",.)

(l - ф'(т))- izZk1".,' (і - 4",,",,<;., ))• & - « Wi))) І

W-1

где j(v;,v(.) — расстояние между вершинами v( и vr.

Результат решения задачи о назначениях на полученной матрице выигрышей служит матрицей смежности, по которой в оверлейной сети открываются рёбра на пути между назначенными друг другу вершинами.

Описанные методы и алгоритмы интерактивной диспетчеризации нацелены на удовлетворение целей интерактивной диспетчеризации (1 - 3).

Для минимизации затрат на обработку заказов акторами (1) необходимо минимизировать длительность достижения заказов акторами: Vw(, VV; (t'j -/*,)-> min :clj -» min,

A- i \ (19)

Vw,, VUj ;c: j —> min e'vw.=u, > С )' си -> min.

и j-1

Так как оба алгоритма, реализующие критериальный метод используют функции выигрыша (8 и 12), нацеленные на минимизацию времени ожидания обработки заказов j, разделительный алгоритм прямо ограничивает количество переходов, а частная цель акторов (4) обуславливает заинтересованность акторов в минимизации времени простоя, то можно утверждать, что (19) справедливо для всех описанных алгоритмов. С другой стороны, выражение (19) обуславливает минимизацию времени ожидания заказов, следовательно, описанные алгоритмы обеспечивают достижение цели (2).

Несмотря на то, что утверждение (19) обуславливает минимизацию затрат на достижение заказов акторами, оно не ограничивает акторов в определении цены выполнения заказов, при этом гарантирует максимизацию количества обработанных заказов, что в свою очередь обеспечивает (3).

Отметим, что критерии (5 - 7) подходят для оценки деятельности оператора 5РЬ в целом. Для их использования в алгоритмах поддержки принятия решений проведем несколько изменений.

Обозначим /„(}) = Є{і-Тт)-в{Т^-і), АГ = Тж -Гшч.

Сумма обработанных заказов сама по себе будет отражать текущий выигрыш; полученный с учетом внешних обстоятельств. В связи с этим введем критерий «текучести»:

кт

■т

--100%. (20)

ЁХУк^сК-лЫ

.«I

Среднюю загрузку ресурсов (6) отразим с помощью критерия эффективности:

к** = ^ "' „--100%. (21)

£<д Г.«,,<«)■ Ч/-/.У)

У-1 .=1

Это изменение позволит отразить уровень занятости исполнителей, особенно в процессах, связанных с изменением количества действующих в системе акторов, а также уровень сервиса для исполнителей.

Связанный объём заказов (7) преобразуем в критерий средней длительности жизни заказов:

N. N.

££е* fa.'*.) - • kj -1 *,)• л(Ф Ze* (»<•*■*■)• (/; - / *.)-/М

К"" = ^--£-<22)

£2> * {y,.t *,)•<> -/.U+Ее * Ом

1 i=l

Время жизни необработанных заказов необходимо учитывать особенно в ситуациях существенных изменений внешней среды.

В пятой главе приводится описание реализации и результатов исследования предложенных методов и алгоритмов с помощью имитационного моделирования и на реальных данных.

Рассмотрим сеть, построенную для оператора 5PL с использованием специализированного программного комплекса, разработанного на XNA 4.0 для платформы .NET (см. Рисунок 5). Сеть состоит из вершин связанных двунаправленными рёбрами. Каждая вершина с некоторой частотой производит заказы. Рёбра графа позволяют перемещаться акторам по графу и обладают двумя основными показателями: проходимость ребра в заданном на-

правлении (изменяется центром) и вес — стоимость (длительность) прохождения по ребру.

Акторы способны перемещаться по рёбрам сети от вершины к вершине в поисках заказов и обрабатывать (поглощать) эти заказы. Стратегия акторов заключается в «жадном» потреблении. Для решения задачи применялись указанные выше алгоритмы. Рисунок 6 описывает результаты моделирования для случая добавления новых вершин с некоторой постоянной частотой Рисунок 5 - Пример оверлейной сети

В начале эксперимента на для оператора 5РЬ

графе присутствует 16 вершины и 16 акторов. С каждой новой вершиной к графу добавляется 1 актор для выравнивания баланса производительности и потребления. Для трёх основных показателей (текучесть, эффективность, средняя длительность ожидания) тренды построены на основе полиномов пятой степени. Для критерия среднего времени принятия решения — на основе экспоненциального выражения.

На графиках видно, что, несмотря на добавление акторов пропорционально количеству вершин, при росте графа наблюдается увеличение значений критерия текучести. Это объясняется тем, что увеличивается длительность переходов, которые необходимо совершать акторам для достижения искомого заказа на обработку.

Следует отметить, что лучшими значениями показателей текучести и эффективности обладают псевдодирективный и разделительный алгоритм. Благодаря тому, что при добавлении новых вершин добавляются и новые акторы, баланс производства и потребления остаётся на одном уровне без значительных колебаний. При этом наилучшие значения среднего времени жизни заказов в рамках данного эксперимента даёт псевдодирективный алгоритм. Затраты времени на принятие решения для всех алгоритмов имеют тенденцию роста с увеличением количества вершин на графе по степенной функции. Отметим, что график изменения среднего времени принятия решения для разделительного алгоритма имеет значительно более пологую форму. При этом на лимитирующее решение тратится меньше времени, чем на псевдодирективное.

Полученные результаты позволили сделать вывод о том, что разделительный и лимитирующий алгоритмы имеют преимущество по времени принятия решения перед псевдодирективным алгоритмом в условиях систем большой сложности (большого количества вершин, акторов-исполнителей или заказов).

р' ъ

Я 4 «

£5» / ^

^15 у®

2<> %

а й,

Текучесть. Отношение потерянной выгоды к полученной

Средняя длительность жизни заказов

Ктек (%) 120%

Ксжз (УВЕ) 35

100% 80% 60% 40% 20% 0%

— - -- - " Г-

- *

--•А

- - N

у у

' / /

/

16 18 20 22 24 26 28 30 Количество верш ин 16 18 20 22 24 Количество верш 26 28 30 ПН

--•Свободный --Псевдодирективный — - - Свободный -- Псевдодирективный

-Разделительный - - - • Ограничительный -Разделительный Ограничительный

Эффективность. Отношение суммы времени потраченного на обработку к сумме времени простоя и поиска

Среднее время принятия решения

70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%

Количество вершин

— - - Свободный -Разделительный

--Псевдодирективный

- - - • Ограничительный

20 22 24 26 28 Количество вершин _

- Псевдодирективный -Ограничительный

-Разделительный

Рисунок 6 - Результаты моделирования

В заключении диссертации сформулированы основные результаты и выводы диссертационного работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. В диссертации проведен анализ проблем управления ресурсами посреднического транспортного оператора, по результатам которого предложена модель интерактивной диспетчеризации посреднического оператора в транспортной логистике, позволяющая отразить основные особенности взаимодействия между независимыми участниками логистической цепи поставок в едином информационном пространстве.

2. Разработаны и обоснованы новые методы баланса показателей деятельности посреднического транспортного логистического оператора, позволяющие реализовать управление взаимодействием участников логистической цепи поставок в едином информационном пространстве.

3. Предложены алгоритмы интерактивной диспетчеризации (псевдодирективный, разделительный и лимитирующий), позволяющие реализовать информационное управление распределением транспортных ресурсов на основе оверлейной сети и отличающиеся возможностью обеспечения баланса показателей деятельности посреднического транспортного оператора.

4. Разработанные модель, методы и алгоритмы интерактивной диспетчеризации позволили реализовать информационное управление распределением транспортных ресурсов в едином информационном пространстве в условиях неполноты и неопределенности информации, сопутствующих деятельности посреднического логистического транспортного оператора 5PL, и повысить эффективность его деятельности. В частности, при предоставлении услуг на базе SAAS платформы внедрение данной технологии позволяет обеспечить повышение показателей эффективности распределения ресурсов: сокращение времени на взаимодействие до 10%, времени обработки заказов до 25%.

5. В результате имитационного моделирования показано преимущество разделительного и лимитирующего алгоритмов по времени принятия решения перед псевдодирективным алгоритмом в условиях систем большой сложности (большого количества вершин транспортной сети, акторов-исполнителей или заказов).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных Перечнем ВАК РФ

1. Пейсахович Д.Г. О применимости игровых моделей в задачах автоматизации взаимодействия сотрудников производственного предприятия // Программные продукты и системы, 2012. — № 3. — с. 59 — 62

2. Иващенко A.B., Кременецкая М.Е., Филатов А.Н., Пейсахович Д.Г. Современные технологии организации проектирования в едином информационном пространстве научно-производственного предприятия // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. — Самара: СГАУ, 2012,-№5.-4. 1.-е. 224-231

3. Иващенко A.B., Пейсахович Д.Г. Проактивная диспетчеризация ресурсов транспортного оператора 5PL // Интеллект. Инновации. Инвестиции, 2013.-№ 3.-е. 153-158

Список публикаций в других журналах, сборниках научных трудов и материалах научных конференций

4. Иващенко A.B., Пейсахович Д.Г. Кондициальное управление подразделением научно-производственного предприятия // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ 2012): труды научно-технической конференции с международным участием. — Самара: Издательство СНЦ РАН, 2012. — с. 195 - 199

5. Иващенко A.B., Кременецкая М.Е., Пейсахович Д.Г. Устранение неопределенности при взаимодействии персонала предприятия в автоматизированной системе внутрицехового планирования / в сб. трудов Международного симпозиума «Надежность и качество - 2012». - Пенза: Изд-во ПГУ, 2012.-2. т.-с. 311 -312

6. Иващенко A.B., Кременецкая М.Е., Пейсахович Д.Г. Автоматизация взаимодействия персонала предприятия в задачах распределения производственных ресурсов // Самолетостроение России. Проблемы и перспективы: материалы симпозиума с международным участием. — Самара: СГАУ, 2012.-с.201-203

7. Прохоров С.А., Иващенко A.B., Леднев A.M., Пейсахович Д.Г. Прикладной анализ временных рядов в задачах автоматизации производственного планирования // Материалы конференции «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2012). - СПб.: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2012. - с. 633 - 638

8. Иващенко A.B., Пейсахович Д.Г. Управление взаимодействием по обработке событий в автоматизированных системах интеллектуального производственного планирования // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании (КТ-2012): Труды одиннадцатой межвузовской научно-практической конференции. - Самара: Самарский государственный технический университет, 2012. - с. 107 — 110

9. Пейсахович Д.Г. Некоторые особенности построения систем передачи телеметрической информации / Молодой Учёный, 2010. № 8-1. - с. 109-112

10. Пейсахович Д.Г., Иващенко А.В. Стратегии информационного управления в многоакторной интегрированной среде / в сборнике научных статей итоговой научной конференции профессорско-преподавательского состава "Развитие и перспективы вузовской науки и образования в современных условиях" - Димитровград: Изд-во ДИТИ НИЯУ МИФИ, 2013-1 часть. -с.60 - 62

11. Иващенко А.В., Юмашев В.Л., Пейсахович Д.Г., Леднев А.М. Модели систем кондициального управления в многоакторной интегрированной информационной среде предприятия / в сб. трудов Международного симпозиума «Надежность и качество - 2013». — Пенза: Изд-во ПГУ, 2013. - 2. т.-с. 302-303

12. Иващенко А.В., Пейсахович Д.Г., Юмашев В.Л. Реализация метода кондициального управления согласованным взаимодействием в интегрированной информационной среде предприятия // в сб. статей XV международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике», Санкт-Петербург, 25-26 апреля 2013 года. - Том 1.-е. 21-23

13. Ivaschenko A.V., Peysakhovich D.G., Yumashev V.L. Management by conditions in enterprise integrated information space // Modern informatization problems in modeling and social technologies: Proceedings of the XVIII-th International Open Science Conference. - Lorman, MS, USA: Science Book Publishing House, January 2013. - p. 265 - 269

14. Иващенко A.B., Пейсахович Д.Г., Сюсин И.А. Кондициальное управление в интеллектуальных системах планирования грузового транспорта // Проблемы управления, обработки и передачи информации (АТМ-2013): сб. тр. III Международная научная конференция: в 2 т. - Саратов: Издательский дом «Райт-Экспо», 2013. - Т.2. - с. 254 - 259

15. Мультиагентная система управления грузоперевозками в реальном времени Smart Truck. Свидетельство и государственной регистрации программы для ЭВМ №2012611092 / Авторы Лада А.Н., Ларюхин В.Б., Мар-тинкевич А.В., Морозова Н.С., Очков Д.С., Пейсахович Д.Г., Рыбак Д.С., Скобелев П.О., Сочинский А.А., Царев А.В. - 26 января 2012 г.

Подписано в печать 22 ноября 2013 г. Формат 60x48 1/16. Тираж 100 экз. Отпечатано с готового оригинал-макета в СГАУ 443086, г. Самара, Московское шоссе, 34.