автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление перевозками грузов автомобильным транспортом на основе ситуационного и вероятностного подхода

На правах рукописи

ЗАТВОРНИЦКИИ Александр Петрович

УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕВОЗКАМИ ГРУЗОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ НА ОСНОВЕ СИТУАЦИОННОГО И ВЕРОЯТНОСТНОГО

ПОДХОДА.

05 13 10 — Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□0305Э4ББ

Воронеж-2007

003059466

Работа выполнена в Воронежской государственной лесотехнической академии

Научный руководитель доктор технических наук,

профессор

Межов Вячеслав Егорович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор

Белокуров Владимир Петрович

кандидат технических наук, Фортинский Юрий Кирович

Ведущая организация Воронежский государственный архитектурно-строительный университет.

Защита диссертации состоится 30 мая 2007 в 13 часов на заседании диссертационного совета Д212 037 02 при Воронежской государственной тесотехнической академии (394613, г Воронеж, ул Тимирязева, 8, зал заседания -ауд 118

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии

Автореферат разослан 19 апреля 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета Л^-г^ """"""Курьянов В К

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы Огромная роль автотранспортных перевозок в современной экономике очевидна Грузовой автомобильный транспорт обеспечивает деятельность большинства отраслей экономики и участвует в удовлетворении потребностей практически всех слоев населения

Однако, происходящее в настоящее время резкое увеличение числа транспортных средств, «взрывная автомобилизация», в совокупности с естественным отставанием мер системного характера по увеличению пропускной способности транспортной сети, затрудняет работу грузоперевозчиков, приводит к снижению ее качества, росту себестоимости перевозок и прочим негативным последствиям По тем лее причинам, широко распространенные в настоящее время модели и алгоритмы, использующие средние значения времени движения или скорости автотранспортных средств (АТС), становятся все менее адекватными текущей обстановке

В то же время, развитие рынка грузоперевозок, увеличение конкуренции между перевозчиками и, с другой стороны, переход многих предприятий-потребителей транспортных услуг к мелкосерийному и позаказному производству, внедрение логистических методов управления, приводит к постоянному повышению требований к своевременности, качеству, стоимости перевозок Несомненно, эта тенденция будет сохраняться и в будущем

Эти процессы предъявляют новые требования ко всей системе управления грузоперевозками и, прежде всего, к уровню ситуационного (диспетчерского) управления перевозками, как увеличением числа ситуаций, требующих вмешательства диспетчерского персонала, так и ужесточением требований к своевременности и себестоимости перевозок

В наше время открывается возможность использования теоретико-вероятностных и статистических методов в задачах планирования и управления перевозками Предпосылками к этому являются значительно возросшая мощность современных ЭВМ появление и распространение спутниковых систем навигации, развитие средств связи, процесс интеграции информационных систем управления движением и перевозками, и т д Все это позволяет получать ранее практически недоступную информацию, анализировать ее, сохранять на длительное время и, главное, использовать в процессе планирования и управления, по-прежнему выдавая результаты за приемлемое для систем ситуационного управления время

Основным результатом использования этих новых методов является более точный учет различных факторов, влияющих на перевозки, что приводит к генерации более реалистичных, экономически эффективных и экологически дружественных планов и управляющих воздействий А, учитывая тот факт, что доля автотранспортных расходов в конечной стоимости многих товаров очень высока, тема данной работы - управление перевозками грузов автомобильным транспортом на основе ситуационного и вероятностного подходов -представляется весьма актуальной и важной для развития всей экономики России

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И Т 601 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» и научному направлению Воронежской государственной лесотехнической академии (ВГЛТА) - «Разработка средств автоматизации управления и проектирования (в промышленности)»

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка программно-технического комплекса ситуационного управления перевозками грузов автомобильным транспортом, с учетом вероятностных характеристик времени движения и времени погрузочно-разгрузочных работ Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи

1) построить математическую модель транспортной сети и разработать критерий оценки дохода от перевозки груза по заданному пути, с учетом вероятностных характеристик времени движения АТС,

2) разработать быстродействующий динамический алгоритм поиска пути в транспортной сети в условиях неопределенности времени движения А.ТС,

3) создать математическую модель задачи оперативного планирования (ОГП и ситуационного управления (СУ) грузовыми автомобичьными перевозками, и разработать критерий оптимизации плана перевозок, с учетом вероятностных характеристик временных интервалов,

4) разработать алгоритм оперативного планирования и ситуационного управления грузовыми автомобильными перевозками в условиях неопределенности временных интервалов,

5) провести реализацию программно-технического комплекса ситуационного управления перевозками, внедрить и провести оценку его эффективности

Методы исследования Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории графов, теории систем управления, мультиагентных систем эвристические и метаэвристические методы решения оптимизационных комбинаторных задач

Научная новизна работы

1) разработана модель транспортной сети, отличающаяся учетом неопределенности, разработан критерий оценки путей в транспортной сети отличающийся учетом степени риска возможного опоздания, вызванного неопределенностью времени движения, доказаны свойства критерия обеспечивающие построение быстродействующих алгоритмов,

2) разработан быстродействующий мультиагентный алгоритм поиска оптимального пути в транспортной сети, отличающийся учетом неопределенности и использованием нового критерия оценки путей,

3) построена математическая модель задачи ОП и СУ грузовыми автомобильными перевозками, отличающаяся учетом вероятностных характеристик времени поездки автотранспортных средств и времени погрузочно-разгрузочных работ разработан критерий оптимизации плана перевозок автотранспортного предприятия, отличающийся учетом вероятностного характера перевозочного процесса, и предложен эффективный по быстродействию алгоритм его вычисления,

4) разработан метаэвристический алгоритм планирования грузоперевозок отличающийся способностью генерировать и корректировать планы п управляющие воздействия с учетом сложившейся ситуации в режиме реального времени,

5) разработана структура программной реализации системы оперативного планирования и управления перевозками, позволяющая получить быстродействие достаточное для принятия решений в условиях реального времени

Практическая значимость и результаты внедрения. Основным практическим результатом работы является разработка программно-технического комплекса поддержки ситуационного управления грузовыми автоперевозками, и его внедрение, которое подтвердило эффективность предложенных решений Экономический эффект получен благодаря более точному соблюдению сроков выполнения заказов и более рациональному использованию подвижного состава

Научные и практические результаты работы положены в основу создания и внедрения электронных обучающих систем Результаты работы внедрены в ЗАО «ЛОТ» и учебный процесс ВГЛТА со значимым экономическим эффектом

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в ЗАО «ЛОТ» г Воронеж, и в учебный процесс ВГЛТА

Апробация работы. Основные положения и результаты данной работы докладывались на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ВГЛТА, международной конференции «Математические методы в технике и технологии»(Воронеж, 2006) и всероссийских научно-технических конференциях «Теория конфликта и ее приложения»(Воронеж, 2004), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах»(Воронеж, 2004, 2006), «Интеллектуальные информационные системы»(Воронеж, 2004)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ в научных журналах и сборниках, в том числе 2 — в изданиях, рекомендованных ВАК Опубликована монография и получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613345 от 22 09 2006

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 138 страницах, и состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка использованных источников, и четырех приложений

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении дана общая характеристика работы, обоснована актуальность выбранной темы исследования, показана ее новизна и практическая ценность

В первой главе проведен анализ состояния рынка грузовых автомобильных перевозок Отмечено, что в связи с ростом конкуренции, значительным увеличением числа транспортных средств, новыми потребностями и требованиями клиентов автотранспортных предприятий, широко распространенные в настоящее время методы оперативного планирования и ситуационного (диспетчерского) управления, использующие средние значения различных временных интервалов, становятся все менее адекватными реальной ситуации и требованиям перевозчиков Поэтому имеется необходимость в более адекватных моделях и алгоритмах, в частности учитывающих вероятностные характеристики величин, описывающих перевозочный процесс В связи с появлением и распространением спутниковых систем навигации ГЛОНАСС/ОРБ, развитием средств связи, большой вычислительной мощностью современных ЭВМ, для внедрения таких методов появились необходимые предпосылки

Отмечено, что наибольшее влияние на перевозочный процесс оказывает неопределенность во времени движения транспортных средств и во времени нахождения автомобиля у клиента (при выполнении погрузочно-разгрузочных работ, ожидании очереди у клиента, оформлении документов, и так далее)

Рассмотрена задача поиска пути в условиях неопределенности Приведен обзор работ по методам решения этой задачи Рассмотрена задача маршрутизации

грузов в условиях неопределенности Приведен обзор работ по ряду постановок этой задачи и методам их решения Особое внимание уделено эвристическим алгоритмам, основанным на аналогии с поведением колонии муравьев

Предложен ряд мер, направленных на улучшение управляемости грузовых перевозок и позволяющих успешно применять более совершенные методы ОП и СУ В частности, очевидно, что опоздания при доставке грузов приводят к убыткам грузополучателей Поэтому, чтобы мотивировать перевозчика успевать в срок, разумно указанные затраты переложить также на него, вычитая их из оплаты Таким образом, предлагается ввести функцию стоимости услуг перевозчика в зависимости от времени доставки Аналогично, целесообразно вводить штрафные санкции за задержку автомобиля клиентом (например, в очереди на погрузку или разгрузку) дольше оговоренного заранее срока Эти меры позволяют как к прибыльности перевозок, так и к соблюдению их сроков подходить с единых позиций, используя прибыль перевозчика, за вычетом штрафов за опоздания, как главный критерий оценки плана Для ситуационного управления крайне необходимо расположить заказы в порядке их важности, применение предложенных мер позволяет сделать это естественным образом

В заключение, сформулирована цель работы и задачи, решение которых необходимо для достижения поставленной цели

Вторая глава посвящена разработке моделей и алгоритмов функционирования подсистемы поиска пути в транспортной сети, с учетом неопределенности Транспортную сеть будем представлять ориентированным графом, дуги которого соответствуют участкам дорожной сети, а вершины -точкам соединения двух или более таких участков Для учета суточных, недельных и сезонных колебаний интенсивности движения введено понятие временного слоя модели - множество интервалов времени в течение года во время которых параметры интенсивности движения примерно одинаковы Пусть Ь - множество временных слоев Ь={Ь,},=1 ^ , где М|_ - их количество Также, пусть Т={Т, }|=1 м, -множество отрезков времени, на которые разбиты сутки, №г - количество таких отрезков, ТТБ - множество типов транспортных средств ТТ8={ТТ8, }1=1 ^, где

N-1X3 - количество таких типов

В ряде экспериментальных работ установлено, что распределение времени движения по пути в транспортной сети описывается нормальным законом распределения, также сообщается, что корреляция между временем движения по разным участкам пути, в большинстве случаев, пренебрежимо мала Следовательно, описание дуги между 1-й и )-й вершинами графовой модели можно представить в виде кортежа

Е„=«уи,(Ь), а; (Ь), БцСГге), С./ЬДТБ), Оч>, (1)

где <1Ц, м - длина моделируемого участка, шц(Ь), о^ (Ь) - мат ожидание и квадрат

стандартного отклонения времени движения по моделируемому участку, для каждого из временных слоев модели Прочие параметры описаны в диссертации Теперь возможно задание модели дорожной сети К№=<Т, ТТБ, и V, Е, Уш, У„и1> (2)

Множества У={У1}1=1М1/- множество вершин дорожной сети (здесь Му -

количество вершин), У|пс:У и У0ШсУ - подмножества «входов» и «выходов»

дорожной сети (например, въезды и выезды города), Е — множество дуг, представляющих участки дорожной сети Отметим, что в данной модели регулируемые перекрестки, переезды и прочие участки пренебрежимо малой длины представляются не вершинами, а также дугами

Каждый путь между двумя точками, для конкретного временного слоя и типа транспортных средств, можно описать следующими сарактеристиками

,ТТ8к>Ьч)=<(1те,тж,а^ ,С„,(Х>, (3)

где - длина пути, Шщ и - математическое ожидание и стандартное отклонение времени движения по пути В диссертации приведены формулы для расчета всех компонентов кортежа (3), а также описаны источники картографических и статистических данных для построения моделей

В работе получен критерий, позволяющий оценивать пути, учитывая неопределенность времени поездки Пусть автомобиль следует некоторым путем \У к клиенту Время начала поездки 1:5 - дискретная случайная величина с распределением вероятности длительность поездки т - величина с

распределением вероятности рт(х), с! - длина пути, функция оплаты услуг перевозчика клиентом в зависимости от времени г прибытия груза - qt(t) Время, ранее которого не следует начинать разгрузку, обозначим 1:тш, а время поездки вместе со временем ожидания Дт=(гтш-15)+п1ах{0д5+тЧтт} Затраты на доставку груза (себестоимость перевозки) обозначим как qт дт(с1, Дт)=-(с,1 сН-с, Дт) (здесь, с<| - себестоимость одного километра пробега, ст - себестоимость единицы времени работы) Доход 4 от обслуживания клиента может быть вычислен по формуле

Ч(ё,гт1„,15,т)=я1(15+Дт)+Ч1(с1, Дт) (4)

Предложен критерий

Цейог^Ц) 'ес)от(т) (5)

где

. . .. [о при Ч(с1,1т,,,,},,т)< О ; |0, прйЧ(с1,г,1|1П,;!>х)>0 (6)

[Я((1 иначе [я(сМт1П>^,т), иначе

Смысл этого критерия в следующем - суммарная прибыль, полученная от N экспериментов (поездок) в одинаковых условиях, - суммарный убыток от тех же N экспериментов (поездок) Таким образом, вектор критериев позволяет оценить не только доходность, но и риск убытков пути

Итак, каждому пути можно сопоставить вектор (Б^,^) Для выбора из множества путей следует строить множество оптимальных по Парето решений используя следующее правило \у >- ж, <» Э^^йЗ^^лЗ;^,);^^-,),

(Sn.SK)

причем одно из неравенств дотжно быть строгим, значок «-\у, >- -\¥2» означает,

что путь \У1 лучше по критерию (Б^Э^) Однако непосредственное применение критерия для поиска пути затруднительно невозможно «напрямую» использовать заранее подготовленные результаты предварительных расчетов, так как для

расчета критерия требуется информация о сроках и правилах доставки конкретного заказа Поэтому, получены следующие результаты

Определение Путь Wi с характеристиками <dbmi,af .Ci.O^ чучше чем w2 с карактеристиками <d2,m2, а; ,С2,02> по критерию HW (wj >- w2) если, и только

если d|<d2, m2-mi>3|cji-a2|, оба пути W] и w2 приводят в одну и ту же вершину, каждый автомобиль, удовлетворяющий ограничениям С|, удовлетворяет также и ограничениям С2 Множество HW-оптимальных путей между некоторыми вершинами дорожной сети - множество таких путей, что для каждого из них не существует тучшего по HW пути

Утверждение Пусть М — все множество путей от точки А до клиента В, движение из точки А начато в случайное время ts с распределением ps(ts), функция оплаты услуг перевозчика клиентом - qt(t), минимальное время начала разгрузки t.nm, функция qt(t) - невозрастающая при t>tmin, время прохождения каждого пути

распределено по нормальному закону, М/ + - множество путей, Парето-

)

оптимальных по критерию ), MHWcM - множество путей HW-

оптимальных путей Тогда, М/+ |сМи

Смысл этого утверждения в том, что задача поиска оптимальных по (S^, ) путей свелась к задаче поиска путей, оптимальных по их характеристикам <dw,mw,aJv,Cvv,Ow>, и откидыванию из них неоптимальных по Самое

главное из полученных от этого преимуществ заключается в том, что не обязательно знать функцию qt(t) и параметр tmm, описывающие конкретный заказ от конкретного клиента, чтобы начать поиск (потенциально) оптимальных путей Это позволяет использовать результаты предварительных расчетов

На основе введенного критерия и утверждения, разработан мультиагентный динамический алгоритм поиска пути Для обработки каждого из запросов на поиск пути между парой точек он требует создания целевого подслоя внутри соответствующего временного слоя В каждом целевом подслое создается множество агентов, для каждого из узлов дорожной сети Каждый агент будем представлять кортежем

A'=<IN', OUT', Q', PAR', f>, (7)

где IN' - множество индексов агентов, из которых достижим данный, OUT' -множество индексов агентов, достижимых из данного, Q' - очередь сообщений, поступающих данному агенту (сообщения представляют собой индексы тех агентов, изменение состояния которых требует пересчета состояния данного агента), PAR' - множество характеристик HW-оптимальных путей от агента А' до целевого агента данного слоя - Ац, с информацией о том, через какой из агентов, смежных с данным, он проходит (сам путь при этом хранить не требуется), t1 является потоком выполнения данного агента Множества IN' и OUT' каждого и s агентов установлены в соответствии со структурой дорожной сети

Для начала расчетов, необходимо от целевого агента данного слоя Ац разослать сообщения всем «входящим» в него агентам (их индексы находятся в множестве INU) В дальнейшем целевой агент ничего не делает и не реагирует на поступающие сообщения Целью всех остальных агентов является помещение в

РхЛЯ' характеристик Н\У-оптимальных путей до целевого агента Для этого они работают по алгоритму, представленному на рисунке 1 Обозначение Ех(РАЯ',к) на рисунке 1 обозначает функцию, возвращающую множество характеристик путей Р АД1 за исключением тех из них, которые проходят через вершину к

Рисунок 1. Структурная схема алгоритма работы агентов при поиске пути

При необходимости в получении собственно пути, а не только его характеристик, необходимо проделать обратный ход, алгоритм которого в общих чертах аналогичен обратному ходу в динамическом программировании, с рядом особенностей, вызванных многокритериальностью задачи

Третья глава посвящена моделям и алгоритмам ОП и СУ автомобильными грузоперевозками в условиях неопределенности Задачей этих алгоритмов является определение оптимального способа удовлетворения заявок на перевозку грузов имеющимся автотранспортом Глава начинается с построения модели ОП и СУ грузовыми перевозками, с учетом вероятностного характера процесса Отметим что и сбор, и развоз грузов в этой модели считаются частным случаем доставки груза «от точки к точке», с использованием одного и того же автомобиля для совмещенной доставки нескольких грузов Путем введения «искусственных» точек каждой заявке сопоставляется ровно один грузоотправитель и ровно один грузополучатель В работе введены множества заявок, точек (погрузки или доставки), транспортных средств Для учета неопределенности времени погрузочно-разгрузочных работ каждой точке сопоставлена функция распределения вероятности задержки АТС клиентом, от времени Предложено формальное определение плана перевозок как такой последовательности точек погрузки или разгрузки для каждого автомобиля, что не превышается грузоподъемность АТС, предусматривается посещение соответствующей точки разгрузки после посещения точки погрузки, и ряд других ограничений

Далее, сформулирована задача поиска из всего множества планов перевозок подмножества оптимальных по некоторому критерию Предложен критерий оптимальности плана перевозок, способный работать в условиях неопределенности Он также основан на идее подсчета доходов и расходов от N

мысленных экспериментов, как и критерий оценки пути одь

вычисляется иначе из-за другой структуры задачи, а именно

где С? - множество всех возможных значений прибыли Для расчет предложенного критерия необходимо уметь для любой возможной прибыли О рассчитывать вероятность ее появления, т е получить алгоритм расчета р( ц У 4 еС? Суммарную прибыль от выполнения плана можно вычислить по формул

ц = Хч<У) > " прибыль от выпочнения плана транспортным средством ТБ* 1=1

1=1

где пУ - количество клиентов в плане транспортного средства ТБ 1-1 (тУ|4) — себестоимость поездки от клиента !-1 к 1-му клиенту в плаг ТБУ, 1 = '(^') ~ функция оплаты услуг перевозчика в зависимости от времен прибытия к клиенту, Цд,'=Цдг'(Д1У|) - функция штрафа в зависимости от времен

задержки автомобиля ьм клиентом плана, " - себестоимость поездки с последнего клиента к депо Зная это, критерий (8) можно вычислять методо Монте-Карло, однако в диссертации предложен другой, точный метод его расчет Он вычисляет распределение вероятности

Р(¥>(Ч^) = Ф|фрГ(ЧГ)©ФР1.'(Ч11')©ФР;ЧЧ;')|, О<>)

у=1 V1=1 1=1 11=0 )

где знак «©» обозначает получение распределения вероятности с\мм дискретных случайных величин или функций от случайных величин Алгорш основан на последовательном попарном вычислении распределений сумм, особой обработкой для взаимно зависимых дискретных случайных величин Т сравнению с методом Монте-Карло, предложенный алгоритм требует меиьи времени для работы, но больше оперативной памяти, поэтому выбирать алгорит вычисления критерия (8) следует в зависимости от области его применения

На основе модели и критерия (8), разработан динамический мультиагентнь алгоритм ОП и СУ автомобильных грузоперевозок Алгоритм основан на аналог! с поведением колонии муравьев при поиске пищи По сравнению с другм известными алгоритмами решения задач, основанными на том же дринциг разработанный алгоритм обладает следующими отличительными особенностям вероятностный характер решаемой задачи, многокритериальность оптимюаш плана перевозок, использование «вставочных» субэвристик

Поиск решений производится множеством агентов Их взаимодейств осуществляется через множество Парето-оптимальных решений и матрицу используемую для организации «обратной связи» от качества полученных ран решений Во время поиска решения, каждым агентом проделываются следующ операции построение плана (путем использования матрицы «обратной связи» суб-эвристики), локальная оптимизация (простая процедура улучшен

полученного решения), обновление матрицы ф и множества оптимальных решений Рассмотрим элементы предлагаемого алгоритма

Вставочные субэвристики Задачей субэвристик является оценка «привлекательности» каждого из возможных вариантов вставки клиента в частично построенный план перевозок Для учета вероятностного характера задачи будем использовать три субэвристики «среднюю», «оптимистическую» и «пессимистическую» В них в качестве значения времени какого-либо процесса (поездки или погрузки/разгрузки), будем использовать величину га, т + -JD, т - д/О соответственно (здесь т — мат ожидание соответствующей величины, Б -ее дисперсия) Итак, пусть п - число возможных вариантов вставок в план, {т|1>гГ> ,П"} — рассчитываемые значения привлекательности каждого из вариантов, а С={С', С2, , С") - множество возможных вариантов вставки Каждую возможную вставку С' опишем кортежем

С =<К„,Крей,Ъ >^11МХ„Хс)у>)где Ь|,ред - точка (клиент или депо), после которой предполагается произвести вставку, ь' — точка, которую предполагается вставить в план, ь^ - точка, перед которой предполагается вставить точку ь', - предполагаемый вставкой С' путь от точки ь|, к ь', - предполагаемый вставкой С' путь от точки ь' к Ь^ед, - путь от точки ь1 к точке Ь^ед,

удаляемый вставкой С', V1 - индекс автомобиля, в маршрут которого предполагается данная вставка

Предлагаемые субэвристики являются адаптациями известного алгоритма Соломона Их работа разделена на две фазы С первой фазы начинается построение плана перевозок, предпочтение отдается наиболее отдаленным от депо клиентам Во время второй фазы в генерируемый план последовательно вставляются клиенты из числа необслуженных Для этого, на каждом шаге, строится множество С, и для каждого С' производится расчет т|' по формуле

Здесь пех^Ь') - последовательность точек, следующих после Ь' в генерируемом плане, а<] и ач - подстроенные коэффициенты, агг'(Ь) - оценка времени прибытия в точку Ь, при условии что была выполнена вставка С', апг(Ь) - оценка времени прибытия в точку Ь, при условии что вставка С' не была выполнена Смысл форму ты (11) в том, что предпочтение отдается тем из возможных вставок, которые предположительно принесут наибольшую прибыль

Построение плана перевозок При построении решения используются две разные матрицы - матрица (рт для критерия и матрица ф" для критерия Алгоритм заключается в следующем

1 Выбрать случайное число тае[0,1], и выбрать одну из субэвристик - «среднюю», «оптимистичную» или «пессимистичную»

2 Построить множество С={С',С2, ,С"} возможных вставок Если С=0, завершить работу алгоритма Используя выбранную субэвристику, рассчитать

л' =РЯ'

(П)

ДсТ =<3(\у11ре11] + (}(\у;1И)-(1(ш;,с), Д1' = агг,(Ь[|ПМ)-агг(14ы)

значения {г)1, тр, , Т1а} для каждой из возможных вставок

3 Для каждого С'е С, рассчитать оценку «успешности» вставки, по формуле

Фы ■ и. тф., ,

VI/ =----(12)

2ф , ,

^преа^пс^слец

где (рч„у рассчитывается по формуле <р <№У = отр!^ + (1 - , (ср^)

значение матрицы со+(ф~) , показывающее «успешность» перехода отточки х г маршруту в точку у, а коэффициент гое [0,1] показывает насколько больше внимание при поиске следует уделять максимизации критерия по сравнению 1ч

4 Рассчитать вероятность выбора каждого из вариантов С' по формуле

-,при г|' > 0лц>' > 0

KnTivT

1=1 П ' I iJ)

1j>0aidj>0

е,при "п' < 0VVI/' < 0

где е - достаточно малое число (использование довольно малой вероятное! принять допустимое, хотя и кажущееся бесперспективным, решение позволит некоторых случаях выйти из «ловушки локального оптимума»)

5 Выбрать один из вариантов вставки С' случайным образом, в соответствии вероятностями {p,},-i а, и произвести эту вставку

6 Повторить, начиная с пункта 2

На последующих этапах обработки применяются стандартные для даннс эвристики процедуры локальной оптимизации и обновления матрицы с ряде модификаций, вызванных многокритериальностью решаемой задачи Подробна эти процедуры описаны в диссертации

Описанный эвристический алгоритм проводит многокритериал-зну оптимизацию, его результатом является множество Парето-оптимальных г критерию (IJ, ,1^ ) планов перевозок

В четвертой главе описаны особенности реализации систем автоматизации ОП и СУ грузоперевозками с использованием разработалнь моделей и алгоритмов, а также представлены результаты машиннь экспериментов Глава открывается описанием и обоснованием техничеаа средств и базового программного обеспечения, необходимых для работы систем] Это компьютеры с архитектурой IBM PC, с операционной системой Windows Linux - кроссплатформенная разработка на базе среды исполнения Microsoft N 2 0 (в Windows) и Mono (в Linux), СУБД PostgreSQL Предложена струкгу] программной реализации системы В основу программной реализации подсистем решено было положить трехзвенщ-ю архитектуру Такая архитектура являет! развитием идеологии «клиент-сервер», и подразумевает распределение вес функций системы между тремя уровнями «тонкие клиенты» уровень бизне логики, уровень управления базами данных Описаны основные компонент системы и их взаимодействие Особое внимание уделено модулю поиска пути дорожной сети, так как он является наиболее загруженным компонентом систем]

а также «узким местом» с точки зрения быстродействия Например, при построении плана перевозок со 100 заказами, генерируется несколько тысяч запросов на поиск пути Поэтому, в работе предложена структура подсистемы, оптимизированная по быстродействию и использованию оперативной памяти

Проведены машинные эксперименты Для подсистемы поиска пути автоматически сгенерированы наборы тестовых данных, измерено время обсчета одного слоя и потребности в оперативной памяти На ПК с процессором Pentium III-500 с 512 Мб ОЗУ, на наборах данных, сопоставимых по параметрам с транспортной сетью г Воронеж, время обсчета одного слоя составило в среднем 30 секунд На рисунке 2 представлен график зависимости среднего времени полного обсчета слоя подсистемой поиска пути, в зависимости от числа вершин в модели транспортной сети

а 20000 40000 оОООО 80000 100000 120000 140000 160000 _чисп ' вершин н модени тр 1т.портнои сыпи_

Рисунок 2. Среднее время обсчета слоя подсистемой поиска пути, в зависимости от числа вершин в модели транспортной сеги.

Проведено сравнение результатов ручной прокладки путей в транспортной сеги, программного поиска путей с использованием среднего времени движения, и поиска путей с использованием разработанной подсистемы Преимущество разработанной подсистемы в экономической эффективности перед остальными методами составляло от 5% до 40%

Для подсистемы планирования перевозок также были сгенерированы наборы тестовых данных и изучена длительность одной итерации в зависимости от размерности задачи, а также динамика изменения качества решений со временем Установлено, что длительность одной итерации практически линейно зависит от размерности задачи, пример типичной динамики качества решений со временем на одной из тестовых задач приведен на рисунке 3

О00П00 • ------------ ------------------------------------

2 §.400000 -F ¡\ Л/Л Г \1 \ Л/ w If ./"Л AIVW ^

т!

1 6 И 16 21 26 31 36 41 46 Si S6 51 66 71 76 31 36 91 9e итецчции

Рисунок 3. Динамика улучшения качества решений на итерациях поиска

На рисунке показано максимальное значение критерия планов, входящих в глобальное множество Парето-оптимальных решений (а), и в токальное множество Парето-оптимальных решений на каждой итерации (б)

Проведено сравнение эффективности планов перевозок сгенерированных разработанной программой с учетом неопределенности, программно с использованием среднего времени движения, и построенных «вручную» Результаты с учетом неопределенности в среднем на 11-12% эффективнее а качество «ручного» планирования заметно снижается с ростом числа клиентов Разработанное программное обеспечение имеет свидетельство о официальной регистрации программы для ЭВМ Особенности его внедрения, эффективность и описание методики применения заключает четвертую главу ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 Выполнен анализ состояния рынка грузовых автотранспортных перевозок На его основе выявлена актуальность методов ситуационного управления и оперативного планирования перевозками, учитывающих вероятностные характеристики перевозочного процесса

2 Предложена математическая модели транспортной сети, учитывающая вероятностные характеристики времени движения АТС Разработан критерий оценки путей в транспортной сети, отличающийся учетом вероятностных характеристик времени движения и учетом риска опоздания, доказаны его свойства, обеспечивающие построение быстродействующих алгоритмов

3 Разработан быстродействующий мультиагентный алгоритм поиска оптимального пути в транспортной сети, учитывающий вероятностные характеристики процесса перевозок Полученный алгоритм позволяет проводить быстрое изменение путей в случае возникновения каких-либо возмущений в транспортной сети

4 Построена математическая модель задачи оперативного планирования и ситуационного управления грузовыми автомобильными перевозками отличающаяся учетом вероятностных характеристик времени поездки автотранспортных средств и времени погрузочно-разгрузочных работ

5 Разработан критерий оптимизации плана перевозок автотранспортного предприятия Его значение может быть вычислено с помощью метода Монте-Карло Также разработан и математически обоснован эффективный по быстродействию алгоритм вычисления разработанного критерия оптимизации

6 Разработан метаэвристический алгоритм планирования грузоперевозок отличающийся учетом вероятностных характеристик перевозочного процесса и способностью генерировать и корректировать планы и управляющие воздействия с учетом сложившейся ситуации, в режиме реального времени

7 Предложена структура программного комплекса, обоснован состав аппаратного и базового программного обеспечения системы Разработаны подсистемы планирования перевозок и поиска оптимального пути в транспортной сети Проведены машинные эксперименты, показавшие пригодность разработанных программ для решения практических задач, и позволившие ожидать повышение суммарной прибыли от перевозок Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ Разработанное программное обеспечение внедрено в учебный процесс ВГЛТА, с экономическим эффектом 135 тыс руб ч на

автотранспортном предприятии ЗАО «ЛОТ», что позволило получить экономический эффект 218 тыс руб за счет более точного соблюдения сроков доставки и более рационального использования подвижного состава

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах. Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1 Затворницкий, А П Алгоритм оценки экономической эффективности плана перевозок с учетом неопределенности времени доставки и обслуживания [текст] / А П Затворницкий // Системы управления и информационные технологии - 2006

2 1 (24) - С 141-144

2 Черкасов, О Н Комплексирование и особенности реализации типового программно-технического комплекса управления автотранспортными перевозками [текст] /ОН Черкасов, А П Затворницкий // Транспортное дело России - 2006 -Спец вып №6 - С 18-20

Монография

1 Черкасов, О Н Математическое и программное обеспечение системы управления автотранспортными предприятиями [Текст] монография /ОН Черкасов, В Е Межов, Ю С Сербулов, А П Затворницкий - Воронеж ВГУ, 2007 -338 с

Статьи и материалы конференций

1 Затворницкий. А П Самоорганизующиеся мультиагентные сети в задачах управления экономическими системами [Текст] / А П Затворницкий // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах тр всерос конф — Воронеж, 2004 - С 78-79

2 Затворницкий, А П Использование программ-агентов для интеллектуализации пользовательских интерфейсов информационных систем [Текст] / А. П Затворницкий // Интеллектуальные информационные системы Ч 2 тр всерос конф - Воронеж, 2004 - С 132-133

3 Затворницкий, А И Моделирование и анализ взаимодействий между агентами в мутьтиагентной системе на базе теории автоматов [Текст] / АП Затворницкий // Теория конфликта и ее приложения матер всерос науч -техн конф - Воронеж, 2004 - С 335-341

4 Затворницкий, А И Об одном из способов представления иерархических классификаций в байесовых сетях доверия [Текст] / А П Затворницкий // Моделирование систем и информационные технологии Ч 2 межвуз сб науч тр

Научная книга - Воронеж, 2006 - Вып 1 - С 63-68

5 Затворницкий, А И Выбор оптимальных путей в транспортной сети в условиях неопределенности [Текст] / А П Затворницкий // Теория конфликта и ее приложения матер всерос науч-техн конф - Воронеж, 2006 - С 178-183

6 Затворницкий, А П Оценка эвристики «обобщенная потеря» для задачи максимизации прибыли при маршрутизации транспортных средств [Текст] / А П Затворницкий // Моделирование систем и информационные технологии Ч 2 межвуз сб науч тр - Воронеж, 2006, - Вып 3 - С 49-54

7 Затворницкий, А П Применение формулы Байеса для уточнения времени прибытия груза в транспортно-складских логистических системах [Текст] / А П Затворницкий // Моделирование систем и информационные технологии Ч 2 межвуз сб науч тр - Воронеж, 2006, - Вып 3 - С 54-57

8 Затворницкий, А П Оценка надежности и экономической эффективности плана

перевозок в условиях возможных задержек и наличия штрафных санкции ¡а опоздание [Текст] / А П Затворницкий // Математическое моделирование, компьютерная оптимизация технологий, параметров оборудования и систем управления межвуз сб науч тр - Воронеж, 2006 -Вып 11-С 174-178

9 Затворницкий, АП Априорная оценка времени задержки грузового автотранспорта у клиента, на основе байесовых сетей доверия [Текст] < АII Затворницкий // Математическое моделирование, компьютерная оптимизация технологий, параметров оборудования и систем управления межвуз сб науч тр -Воронеж, 2006 -Вып 11-С 190-192

10 Затворницкий, АП Алгоритм представления иерархических классификаций в байесовых сетях доверия, не требующий использования узлов-ограничителей [Текст] / А П Затворницкий // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-19 сб трудов международ науч конф В 10-и т Т 10 Секция 11 -Воронеж 2006 - С 198-199

11 Затворницкий, А П Иерархические классификации в байесовых сетях доверия [Текст] ! А П Затворницкий // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах тр всерос конф - Воронеж, 2006 -С 105-106

12 Затворницкий, АП Критерий выбора способа доставки грузов с учетом неопределенности времени перевозки и наличия штрафных санкций за опоздание [Текст] / А П Затворницкий // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-19 сб трудов международ науч конф В 10-ит Т 7 Секция 7- Воронеж 2006 -С 145-147

13 Затворницкий А П Транспортная логистика и задача максимизации прибыли при маршрутизации автотранспорта [Текст] / А П Затворницкий </ Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах тр всерос конф - Воронеж, 2006 - С 97-99

Просим Ваши отзывы на реферат в двух экземплярах с подписями, заверенными гербовой печатью, направлять по адресу 394613, г Воронеж, ул Тимирязева, 8 ВГЛТА, ученому секретарю Тел /Факс 53-72-40

Затворницкий Александр Петрович

УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕВОЗКАМИ ГРУЗОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ НА ОСНОВЕ СИТУАЦИОННОГО И ВЕРОЯТНОСТНОГО

ПОДХОДА

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать «18» апреля 2007 г Формат 60*841/18 Бумага писчая 80 г/м" Печать оффсетная

_Объем 1 уел п л Тираж 100 экз Заказ № С'Ь'Л_

УОП ВГЛТА 394613, г Воронеж, ул Тимирязева, 8

Введение

Глава 1. Задача управления перевозками грузов автомобильным транспортом

1.1 Оперативное планирование и ситуационное управление перевозками автомобильным транспортом, в условиях неопределённости

1.2 Современные методы планирования и управления грузовыми перевозками 16 1.3. Цели и задачи исследования 25 Выводы по главе

Глава 2. Модели и алгоритмы функционирования подсистемы поиска пути в транспортной сети, с учётом неопределённости

2.1 Подсистема поиска оптимального пути в транспортной сети, и её место в системе управления грузоперевозками

2.2 Модель транспортной сети, с учётом неопределённости

2.3 Критерий оценки дохода от перевозки груза по заданному пути

2.4 Мультиагентный динамический алгоритм поиска пути 48 Выводы по главе

Глава 3. Модели и алгоритмы оперативного планирования и ситуационного управления автомобильными грузоперевозками, в условиях неопределённости

3.1 Подсистема оперативного планирования и ситуационного управления перевозок грузовым транспортом, и её место в управлении грузоперевозками

3.2 Модель оперативного планирования и ситуационного управления грузовыми перевозками, с учётом вероятностного характера процесса

3.3 Критерий оптимизации плана перевозок, учитывающий вероятностный характер перевозочного процесса

3.4 Априорная оценка времени задержки грузового автотранспорта у клиента, на основе байесовых сетей доверия 75 3.5 Динамический мультиагентный алгоритм планирования автомобильных грузоперевозок

Выводы по главе

Глава 4. Разработка специального программного обеспечения системы управления грузовыми перевозками

4.1 Техническое и базовое программное обеспечение автоматизации управления грузовыми перевозками

4.2 Особенности реализации программных средств автоматизации комплекса управления грузовыми перевозками на основе ситуационного и вероятностного подхода

4.3 Результаты машинных экспериментов

4.4 Особенности внедрения разработанных средств 106 Выводы по главе

Актуальность работы. Огромная роль автотранспортных перевозок в современной экономике очевидна. Грузовой автомобильный транспорт обеспечивает деятельность большинства отраслей экономики и участвует в удовлетворении потребностей практически всех слоёв населения.

Однако, происходящее в настоящее время резкое увеличение числа транспортных средств, «взрывная автомобилизация», в совокупности с естественным отставанием мер системного характера по увеличению пропускной способности транспортной сети, затрудняет работу грузоперевозчиков, приводит к снижению её качества, росту себестоимости перевозок и прочим негативным последствиям. По тем же причинам, широко распространённые в настоящее время модели и алгоритмы, использующие средние значения времени движения или скорости автотранспортных средств (АТС), становятся всё менее адекватными текущей обстановке.

В то же время, развитие рынка грузоперевозок, увеличение конкуренции между перевозчиками и, с другой стороны, переход многих предприятий-потребителей транспортных услуг к мелкосерийному и позаказному производству, внедрение логистических методов управления, приводит к постоянному повышению требований к своевременности, качеству, стоимости перевозок. Несомненно, эта тенденция будет сохраняться и в будущем.

Эти процессы предъявляют новые требования ко всей системе управления грузоперевозками и, прежде всего, к уровню ситуационного (диспетчерского) управления перевозками, как увеличением числа ситуаций, требующих вмешательства диспетчерского персонала, так и ужесточением требований к своевременности и себестоимости перевозок.

В наше время открывается возможность использования теоретико-вероятностных и статистических методов в задачах планирования и управления перевозками. Предпосылками к этому являются: значительно возросшая мощность современных ЭВМ, появление и распространение спутниковых систем навигации, развитие средств связи, процесс интеграции информационных систем управления движением и перевозками, и т.д. Всё это позволяет получать ранее практически недоступную информацию, анализировать её, сохранять на длительное время и, главное, использовать в процессе планирования и управления, по-прежнему выдавая результаты за приемлемое для систем ситуационного управления время.

Основным результатом использования этих новых методов является более точный учёт различных факторов, влияющих на перевозки, что приводит к генерации более реалистичных, экономически эффективных и экологически дружественных планов и управляющих воздействий. А, учитывая тот факт, что доля автотранспортных расходов в конечной стоимости многих товаров очень высока, тема данной работы - управление перевозками грузов автомобильным транспортом на основе ситуационного и вероятностного подходов -представляется весьма актуальной и важной для развития всей экономики России.

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» и научному направлению Воронежской государственной лесотехнической академии (ВГЛТА) - «Разработка средств автоматизации управления и проектирования (в промышленности)».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка программно-технического комплекса ситуационного управления перевозками грузов автомобильным транспортом, с учётом вероятностных характеристик времени движения и времени погрузочно-разгрузочных работ.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1) построить математическую модель транспортной сети и разработать критерий оценки дохода от перевозки груза по заданному пути, с учётом вероятностных характеристик времени движения АТС;

2) разработать быстродействующий динамический алгоритм поиска пути в транспортной сети в условиях неопределённости времени движения АТС; 5

3) создать математическую модель задачи оперативного планирования (ОП) и ситуационного управления (СУ) грузовыми автомобильными перевозками, и разработать критерий оптимизации плана перевозок, с учётом вероятностных характеристик временных интервалов;

4) разработать алгоритм оперативного планирования и ситуационного управления грузовыми автомобильными перевозками в условиях неопределённости временных интервалов;

5) провести реализацию программно-технического комплекса ситуационного управления перевозками, внедрить и провести оценку его эффективности.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории графов, теории систем управления, мультиагентных систем, эвристические и метаэвристические методы решения оптимизационных комбинаторных задач. Научная новизна работы:

1) разработана модель транспортной сети, отличающаяся учётом неопределённости; разработан критерий оценки путей в транспортной сети, отличающийся учётом степени риска возможного опоздания, вызванного неопределённостью времени движения; доказаны свойства критерия, обеспечивающие построение быстродействующих алгоритмов;

2) разработан быстродействующий мультиагентный алгоритм поиска оптимального пути в транспортной сети, отличающийся учётом неопределённости и использованием нового критерия оценки путей;

3) построена математическая модель задачи ОП и СУ грузовыми автомобильными перевозками, отличающаяся учётом вероятностных характеристик времени поездки автотранспортных средств и времени погрузочно-разгрузочных работ; разработан критерий оптимизации плана перевозок автотранспортного предприятия, отличающийся учётом вероятностного характера перевозочного процесса, и предложен эффективный по быстродействию алгоритм его вычисления; 6

4) разработан метаэвристический алгоритм планирования грузоперевозок, отличающийся способностью генерировать и корректировать планы и управляющие воздействия с учётом сложившейся ситуации в режиме реального времени;

5) разработана структура программной реализации системы оперативного планирования и управления перевозками, позволяющая получить быстродействие, достаточное для принятия решений в условиях реального времени.

Практическая значимость и результаты внедрения. Основным практическим результатом работы является разработка программно-технического комплекса поддержки ситуационного управления грузовыми автоперевозками, и его внедрение, которое подтвердило эффективность предложенных решений. Экономический эффект получен благодаря более точному соблюдению сроков выполнения заказов и более рациональному использованию подвижного состава.

Научные и практические результаты работы положены в основу создания и внедрения электронных обучающих систем. Результаты работы внедрены в ЗАО «ЛОТ» и учебный процесс ВГЛТА со значимым экономическим эффектом.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в ЗАО «ЛОТ», г. Воронеж, и в учебный процесс ВГЛТА.

Апробация работы. Основные положения и результаты данной работы докладывались на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ВГЛТА, международной конференции «Математические методы в технике и технологии»(Воронеж, 2006) и всероссийских научно-технических конференциях «Теория конфликта и ее приложения»(Воронеж, 2004), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах»(Воронеж, 2004, 2006), «Интеллектуальные информационные системы»(Воронеж, 2004).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ в 7 научных журналах и сборниках, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК. Опубликована монография и получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613345 от 22.09.2006.

Структура и объём работы. Диссертация изложена на 138 страницах, и состоит из введения, четырёх глав, выводов по работе, списка использованных источников, и четырёх приложений.

Выводы по главе 4

1. Проведена оценка требований разработанных алгоритмов к вычислительным ресурсам. Обоснован выбор аппаратной платформы, операционной системы, системы управления базами данных, и языка программирования, необходимых для реализации автоматизированной системы. В частности, приведено обоснование разработки кроссплатформенной системы, способной работать и в Microsoft Windows, и в Linux, на базе среды исполнения Microsoft.Net (в Windows) и Mono (в Linux).

2. Предложена структура программной реализации автоматизированной системы, основанная на трёхзвённой модели организации информационных систем. Рассмотрены основные модули системы, и их функции. Описан характер взаимодействия модулей внутри системы, и их взаимодействие с внешней средой.

3. Рассмотрены особенности функционирования наиболее загруженного модуля системы, являющегося «узким местом» с точки зрения быстродействия - модуля поиска путей в транспортной сети. Предложена структура модуля, оптимизированная под такую нагрузку. Получена оценка требований модуля к памяти.

4. Проведены машинные эксперименты. Для подсистемы поиска путей в транспортной сети исследовалась скорость реакции системы в режиме оперативного планирования и в режиме обработки возмущений в транспортной сети. Также проведена практическая проверка теоретической оценки потребности модуля в оперативной памяти. Для подсистемы планирования перевозок экспериментально изучалась скорость реакции системы, качество получаемых решений, и динамика улучшения получаемых решений со временем.

5. Рассмотрены особенности и результаты внедрения разработанных средств.

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1. Выполнен анализ состояния рынка грузовых автотранспортных перевозок. На его основе выявлена актуальность методов ситуационного управления и оперативного планирования перевозками, учитывающих вероятностные характеристики перевозочного процесса.

2. Предложена математическая модели транспортной сети, учитывающая вероятностные характеристики времени движения АТС. Разработан критерий оценки путей в транспортной сети, отличающийся учётом вероятностных характеристик времени движения и учётом степени риска возможного опоздания, а также доказаны его свойства, обеспечивающие построение быстродействующих алгоритмов.

3. Разработан быстродействующий мультиагентный алгоритм поиска оптимального пути в транспортной сети, учитывающий вероятностные характеристики процесса перевозок. Полученный алгоритм позволяет проводить быстрое изменение путей в случае возникновения каких-либо возмущений в транспортной сети.

4. Построена математическая модель задачи оперативного планирования и ситуационного управления грузовыми автомобильными перевозками, отличающаяся учётом вероятностных характеристик времени поездки автотранспортных средств и времени погрузочно-разгрузочных работ.

5. Разработан критерий оптимизации плана перевозок автотранспортного предприятия. Его значение может быть вычислено с помощью метода Монте-Карло. Также разработан и математически обоснован эффективный по быстродействию алгоритм вычисления разработанного критерия оптимизации.

6. Разработан метаэвристический алгоритм планирования грузоперевозок, отличающийся учётом вероятностных характеристик перевозочного процесса и способностью генерировать и корректировать планы и управляющие воздействия с учётом сложившейся ситуации, в режиме реального времени.

7. Предложена структура программного комплекса, обоснован состав аппаратного и базового программного обеспечения системы. Разработаны подсистемы планирования перевозок и поиска оптимального пути в транспортной сети. Проведены машинные эксперименты, показавшие пригодность разработанных программ для решения практических задач. Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. Разработанное программное обеспечение внедрено на автотранспортном предприятии ЗАО «ЛОТ» и в учебный процесс Воронежской Государственной Лесотехнической Академии.

1. Айзерман, Н. А. Выбор вариантов: основы теории Текст. / Н. А. Айзерман, Ф. Т. Алескеров; Наука. М., 1990. - 240 с.

2. Акофф, P. JI. Планирование в больших экономических системах Текст. / P. JI. Акофф; пер. с англ. М.: Сов. радио, 1972. - 223 с.

3. Андерсон, В.Н. Геоинформационное моделирование к новой методологической парадигме Текст. / В.Н. Андерсон // Изв. РАН. сер. геогр. 1996. - № 2. - С. 124-130.

4. Аникеев, Е.А. Системы MRP/ERP и их значение в решении задач управления АТП Текст. / Е.А. Аникеев, О.Н. Черкасов // Моделирование систем и информационные технологии. Ч. 2: межвуз. сб. науч. тр. / Научная книга. Воронеж, 2006 - Вып. 1.- С. 3-8.

5. Антикин, А.С. О моделях взаимодействия предприятий-производителей, предприятий-потребителей и транспортной системы Текст. / А.С. Антикин // Автоматика и телемеханика, 1989. - №10. - С. 105-113.

6. Базара, М. Нелинейное программирование.Теория и алгоритмы Текст./ М.Базара, К. Шетги; Мир.- М., 1982.- 583 с.

7. Белокуров, С.В. Модели выбора недоминируемых вариантов в численных схемах многокритериальной оптимизации Текст. / С.И. Белокуров [и др.]- Воронеж: Научная книга, 2005 199 с.

8. Ю.Бережной, В.И. Международные автомобильные перевозки. Анализ и перспективы развития Текст. / В.И. Бережной, И.И. Заметалин; Интеллект-Сервис. Ставрополь, 1997. - 112 с.

9. Бережной, В.И. Международные автомобильные перевозки. Анализ и перспективы развития Текст. / В.И. Бережной, И.И. Заметалин; Интеллект-Сервис. Ставрополь, 1997. - 112 с.

10. Берзин, Е. А. Оптимальное распределение ресурсов и теория игр Текст. / Е. А. Берзин. -М.: Радио и связь, 1983. 216 с.

11. Берлянт, A.M. Виртуальные геоизображения Текст. / A.M. Берлянт.- М.: Научный мир, 2001. 52 с.

12. Берлянт, A.M. Геоинформационное картографирование Текст. / A.M. Берлянт.- М.: Геоизд., 1997. 64 с.

13. Богачев, В.М. Системы контроля управления и связи в дорожном хозяйстве Текст. : учеб. / В.М. Богачев [и др.]. М.: МАДИ, 1997. - 142 с.

14. Брахман, Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике Текст. / Т.Р. Брахман. М.: Радио и связь, 1984. - 288 с.

15. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем Текст. / Н.П. Бусленко. -М.: Наука, 1978.-400 с.

16. Важенин, Н. Интегрированная информационная система ФДС России: создание и развитие Текст. / Н. Важенин, Н. Диканский, А. Ляпин // Connect! Мир связи, 1999, №5. С. 106-108.

17. Васильченко, А. И. Согласование решений в транспортных системах Текст. / А. И. Васильченко, А. В. Пупышев, В. В. Скалецкий. М.: Наука, 1988.-94 с.

18. Вельможин, А.В. Технология организации и управление грузовыми автомобильными перевозками Текст.: учеб. для вузов / А.В. Вельможин,

19. В.А. Гудков, Л.Б. Миротин; Волгоград, гос. техн. ун-т. Волгоград, 1999. -296 с.

20. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей Текст.: учебник для студентов вузов / Е. С. Вентцель. М.: Академия, 2005. - 576 с.

21. Власов, В.М. Автоматизированные спутниковые радионавигационные системы на наземном транспорте системы Текст. / В.М. Власов // Connect! Мир связи. 1999. - № 4. - С. 42- 44.

22. Власов, В.М. Применение телекоммуникационных технологий в системе оперативного управления транспортом Текст. / В.М. Власов // Актуальные проблемы дорожно-строительного комплекса России: мат. всерос. науч-техн. конф./ КубГТУ. Краснодар, 1999. - С. 53-54

23. Гафт, М. Г. Принятие решений при многих критериях Текст. / М. Г. Гафт. М.: Знание, 1979. - 64 с.

24. Гиг, Дж. Прикладная общая теория систем Текст. / Дж. Гиг; пер. с англ. -М.: Мир, 1981.-733 с.

25. Глушков В.М. Системы оптимизации Текст. / В.М. Глушков // Кибернетика.-1980.- №5.- С. 89-90.

26. Горев, А. Э. Грузовые автомобильные перевозки Текст.: учеб. пособие для студентов вузов / А. Э. Горев. М.: Академия, 2004. - 288 с.

27. Гохман, О.Г. Экспертное оценивание Текст. /О.Г. Гохман Воронеж: Ворон, гос. ун-т., 1991.- 152 с.

28. Гурин, Л. С. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов Текст. / Л. С. Гурин, Я. С. Дымарский, А. Д. Меркулов; Сов. радио. М., 1968.-463 с.

29. Дубов, Ю. Я. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем Текст. / Ю. Я. Дубов, С. И. Травкин, В. Н. Якимец; Наука.-М., 1986.-296 с.

30. Еремин, И. И. Противоречивые модели оптимального планирования Текст. / И. И. Еремин. М.: Наука, 1988. - 160 с.

31. Конвей, Р. В. Теория расписаний Текст. / Р. В. Конвей, В. J1. Максвелл, JL В. Миллер; Наука. М., 1975. - 360 с.

32. Кондратьев, В. В. Задачи согласования, координации, оптимизации в активных системах Текст. / В. В. Кондратьев // Автоматика и телемеханика. 1987. - № 5. - С. 3-28.

33. Коноплянко, В.И. Системы информатизации в дорожном движении Текст. / В.И. Коноплянко, А.Ф. Мельников, А.В. Косолапов; Моск. авто-мех. институт.- М., 1991. 59 с.

34. Кузнецов Ю.Н. Математическое программирование Текст. / Ю.Н. Кузнецов, В.И., Кузубов, А.В. Волощенко; Мир.-М., 1985.-479 с.

35. Курганов, В. М. Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок товаров Текст.: учебно-практическое пособие / В. М. Курганов. М.: Книжный мир, 2005.-432 с.

36. Курганов, В.М. Ситуационное управление автомобильными перевозками Текст. : монография / В.М. Курганов; МАДИ. Москва: Техполиграфцентр, 2003. - 197 с.

37. Ловчиновский, Э.В. Реорганизация системы технического обслуживания и ремонта оборудования предприятий Текст. / Э.В. Ловчиновский.- М.: Инст. проб, управ. РАН.- 2004.- 385с.

38. Лукинский, B.C. Логистика автомобильного транспорта: концепция, методы, модели Текст. / B.C. Лукинский [и др.]. М.: Финансы и статистика, 2000 - 280с.

39. Сербулов, Ю. С. Модель активной двухуровневой системы по планированию поставок молочного сырья Текст. / Ю. С. Сербулов, С. П. Арбузов, А. Н. Пономарев // Математическое моделирование в САПР и АСУ: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1991. - С. 41-46.

40. Сербулов, Ю.С. Геоинформационные технологии Текст.: учеб. пособие / Ю.С. Сербулов [и др.]. Воронеж: Ворон, гос. универ, 2005. - 140 с.

41. Сербулов, Ю.С. Математическая модель оперативного управления поставки сырья на молочные предприятия Текст. /Ю.С. Сербулов // XXXII Научная внутри вузовская конференция: тез. докл. и сообщ. / Воронеж, технол. ин.-т. Воронеж, 1993, - т. 1. - С. 7

42. Сербулов, Ю.С. Модель оптимизации трехуровневой системы управления поставки молочного сырья Текст. / Ю.С.Сербулов // Понтрягинские чтения-IV: тез.докл.школы. / Воронеж, гос. ун.-т. Воронеж, 1993. - 169 с.

43. Сербулов, Ю.С. Проблемные вопросы принятия решения и управления в задачах выбора и распределения ресурсов технологических систем Текст. / Ю.С. Сербулов // Информационные технологии и системы. -Воронеж, 1998. -Вып.2. с. 143-144.

44. Сысоев, В. В. Многоцелевой подход оптимального проектирования технологических систем Текст. / В. В. Сысоев, С. Д. Андреещев // Математическое моделирование в САПР и АСУ: межвуз. сб. науч. тр. / Ворон, гос. техн. ун-т. Воронеж, 1991. - С. 4-12.

45. Сысоев, В. В. Системное моделирование Текст.: учеб. пособие / В. В. Сысоев. Воронеж: Ворон, технол. институт, 1991. - 80 с.

46. Сысоев, В. В. Системное моделирование многоцелевых объектов Текст. / В. В. Сысоев // Методы анализа и оптимизации сложных систем. -Институт физико-технических проблем.- М., 1993. С. 80-88.

47. Сысоев, В. В. Структурные и алгоритмические модели автоматизированного проектирования производства изделий электронной техники Текст. / В. В. Сысоев. Воронеж: Ворон, технол. институт, 1993.-207 с.

48. Сысоев, В.В. Теоретико-игровые модели принятия решений многоцелевого управления в задачах выбора и распределения ресурсов Текст. / В. В. Сысоев, Ю.С. Сербулов, В.В. Сибко; Воронеж: Ворон, гос. технол. акад.-2000.- 60 с.

49. Таха, X. Введение в исследование операций Текст. / X. Таха; пер. с англ. -М.: Мир, 1985.- 479 с.

50. Урманов, И. Система оперативного управления состоянием автодорог ФДС России Текст. / И. Урманов, Н. Секачева, А. Ткаченко, В. Шигаров, В. Анисименко // Connect! Мир связи, 1999. - №5. - С. 114-116.

51. Филин, Е. А. Маршрутизация автотранспорта (VRP-Vehicle Routing Problem). Методы решения Текст. / Е. А. Филин, Р. Дюпа // 9 Нижегородская сессия молодых ученых: сб. научн. тр./ Нижег. гос. ун-т, 2004.-С. 56-63.

52. Фишберн, П. С. Теория полезности для принятия решений Текст. / П. С. Фишберн. М.: Наука, 1978.-352 с.

53. Цветков, В.Я. Геоинформационные системы и технологии Текст. / В.Я. Цветков // Финансы и статистика. 1998. - С. 230-263.

54. Цвиркун, А. Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход) Текст. / А.Д. Цвиркун, В.К. Акинфиев, В.А. Филиппов; Наука.- М.,1985. -174 с.

55. Черкасов, О.Н. Информационная система управления автотранспортными предприятиями Текст./ О.Н.Черкасов, Г.Е.Ковалев // Кибернетика и технологии 21 века: мат. научн. тр. междунар. конф. Москва, 2005.- С. 104-108.

56. Черкасов, О.Н. Математическое и программное обеспечение системы управления автотранспортными предприятиями Текст. : монография / О.Н. Черкасов, В.Е. Межов, Ю.С. Сербулов, А.П. Затворницкий. -Воронеж: ВГУ, 2007. 338 с.

57. Черкасов, О.Н. Оптимизация эффективности работы автотранспортного предприятия Текст. / О.Н. Черкасов // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. / Воронеж, гос. технич. унт. Воронеж, 2002. - С. 160-164.

58. Черкасов, О.Н. Комплексирование и особенности реализации типового программно-технического комплекса управления автотранспортными перевозками текст. / О.Н.Черкасов, А.П. Затворницкий // Транспортное дело России.- 2006. Спец. вып. № 6. - С. 18 - 20.

59. Черкасов, О.Н. Средства автоматизации управления автотранспортными предприятиями и информационные транспортные системы Текст. / О.Н. Черкасов [и др.].- Воронеж: Воронеж, гос. ун-та, 2006 257 с.

60. А partnership for progress. Kwachon field operation test Text. // Traffic technology international. 1998. - № 10-11. - P. 21-23.

61. Armour, M. Effect of police presence on driving speeds Text. / M. Armour // Australian Road Re-search. 1984. - Vol. 14, № 3. - P. 142 - 148.

62. Bergan, A. T. Keep on trucking. Safer commercial traffic with ITS Text. / Bergan А. Т., Taylor W. В., Bushman R. // Traffic technology international. -1998.-P. 239-242.

63. Chin-Ping Chang, E. Integrated freeway management in Taiwan Text. / Chin-Ping Chang E., Но К. K., Lin Kuo-Wei // Traffic technology international. -1996. -№ 10-11.-P. 42-46.

64. Czuchra, W. Iterative among dependent operations Text. / W. Czuchra // Found. Contr. Eng. 1985. - № 10. - P. 113-122.

65. Dempsey, P. Making a market. First steps to driver information ser-vices Text. / Dempsey P., Nuttal I. // Traffic technology international. 1998. - № 4-5. P. 64-69.

66. Dynamic and Stochastic Aspects in Vehicle Routing A Literature Survey Text. / T. Flatberg, G. Hasle, O. Kloster, E. J. Nilssen, A. Riise // SINTEF Applied Mathematics Report, Department of Optimization. - Norway, 2005.

67. Guntsch, M. Ant Algorithms in Stochastic and Multi-Criteria Environments Text. / PhD thesis at the Universitat Karlsruhe : Fakultat Wirtschaftwsissenschaften. Karlsruhe, 2004. - p. 158.

68. Harrington, E. C. The Desirability Function Text. / E. C. Harrington // Industrial Quality control. 1965. - № 10. - P. 21.

69. Herremans, R. Hide and speak. Using communication to improve enforcement the Dutch approach Text. / R. Herremans, E. Stelt // Traffic technology international. - 1998. - № 2-3. - P. 99-104.

70. Jih, W.R. A Family Competition Genetic Algorithm for the Pickup and Delivery Problems with Time Window Text. / W. R. Jih, Y. J. Hsu // Bulletin of the College of Engineering. 4. 90 Taipei, Taiwan, 2004. C. 121-130.

71. Logistic mid Wirtschflicher Aufbruck Text. // 23 Forum, Dresden, 27 april 1990.-Dresden.-42 p.

72. Miles, J. Urban traffic control meets Intelligent Transportation System Text. / J. Miles // Traffic technology international. Annual Review. 1998. - P. 4448.

73. Mitrovic-Mitnic, S. Pickup and delivery problem with time windows: A survey Text. / S. Mitrovic-Mitnic // Technical Report SFU CMPT. 1998. - № 12.

74. Montemanni, L. Gambardella. A new algorithm for a dynamic vehicle routing problem based on ant colony system Text. / L. Gambardella Montemanni, A. Rizzoli, A. Donati // Second International Workshop on Freight Transportation and Logistics. 2003.

75. Narus, J. A. Rethinking distribution: Adaptive channels Text. / Narus J. A., Anderson J. C. // Harvard Business Review. 1996. - Vol. 74, № 4. - P. 112120.

76. Nutall, I. In search of harmonious exchange Text. /1. Nutall // Traffic technology international. 1997. - № 2-3. - P. 41-43.

77. Nutall, I. Will the tigers roar. ITS market potential in ASEAN region Text. /1. Nutall // Traffic technology international. Dec97/Jan98. - P. 60-64.

78. Nuttal, I. Open for business Text. / I. Nutall // Traffic technology international. Dec98/Jan99. - P. 32-36.

79. Ojala, T. Fulfilling traveller's PROMISE Text. / T. Ojala, P. Decker // Traffic technology inter-national. Annual Review. 1998. - P. 219-222.

80. Savelsbergh, M. W. P. The general pickup and delivery problem Text. / M. W. P. Savelsbergh, M. Sol // Transportation Science. 1995. - № 29. - P. 17-29.

81. Schatz, P. COMPANION for the road Text. / P. Schatz // Traffic technology international. 1998. - № 4-5. - P. 103-106.

82. Wittus, G. Decision support for planning and resource allocation in hierarchical organizations Text. / G. Wittus // IEEE Trans. Sys., Man. And Cybern. 1986. - 16, № 6. - P. 927-942.