авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ В.Е. Гозбенко, М.Н. Крипак, А.Н. Иванков ...»

-- [ Страница 3 ] --

Преобразование элементов этих столбцов осуществляется в виде x tjU = x 2 - a, jU где а – величина, зависящая от числа факторов.

Сумма элементов столбца, соответствующего квадратам факторов N N n x tjU = ( x 2jU - a) = x 2jU - N a = 0.

U =1 U =1 U = Откуда N x 2jU a = U =1.

N В ОЦКП каждый фактор фиксируется, в общем случае, на пяти уров нях (–, –1, 0, 1, + ).

Для определения неизвестных «а» и «» нужно сформировать и решить систему из двух уравнений. Одно из них для «а» мы записали раннее. Другое уравнение получим из условия ортогональности для столбцов x4 и x t t N x4U x5t U = N 0 (1 - a ) 2 + a 2 (2n - 4) + n0 a 2 = 0.

t U = После простейших преобразований с учетом того, что N= N 0 + 2n + n0 – общее число опытов в плане, получаем соотношение N 0 + 2a 2 N 0 + 2a N -2 -2 a + a2 = 0.

N N N Соотношение для а при j = 1, 2 или 3 может быть записано как:

N x 2jU N0 + 2 a 2.

a = U =1 = N N Подставив его в последнее уравнение, получаем N - 2 a2 + a2 = 0, N откуда константа преобразования а 2n N a= =.

2 n + 2 n + n N Тогда N0 + 2 a 2 N =a= N N и плечо «звездных точек»

a= ( N N0 - N0 ).

Очевидно, что план является ортогональным. В отличие от планов ПФЭ, для ОЦКП сумма квадратов факторов разных столбцов не является одинаковой.

По результатам опытов плана формируется полином Y = b0 + b1 x1 + b2 x 2 + b3 x3 + b12 x1 x 2 + b13 x1 x3 + b23 x 2 x3 + € + b123 x1 x 2 x3 + b4 ( x12 - a) + b5 ( x 2 - a) + b6 ( x3 - a).

2 Коэффициенты полинома b0, b1, b3, b12, b13, b23, b123, b4, b5, b6 определяются как N xiU YU bi = U =1.

N xiU U = Можно преобразовать полином к виду Y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + b12 x1 x2 + b13 x1 x3 + b23 x2 x3 + b123x1 x2 x3 + b4 x12 + b5 x2 + b6 x3, €t 2 где b0 = b0 - b4 a + b5 a - b6 a.

t Значения параметров ОЦКП при числе факторов n n 2 3 4 5 6 7 a 1 1,215 1,414 1,596 1,761 1,909 2, a 0,667 0,73 0,8 0,86 0.91 0,946 0, N 9 15 25 43 77 143 Если поставить дополнительные параллельные опыты, можно опреде лить s2воспр, проверить значимость коэффициентов регрессии и при наличии степеней свободы – адекватность уравнения.

Значимость коэффициентов уравнения можно проверять для каждого коэффициента в отдельности по критерию Стьюдента. Исключение из уравнения регрессии незначимого коэффициента не скажется на остальных коэффициентах. При этом выборочные коэффициенты bj оказываются так называемыми несмешанными оценками для соответствующих генераль ных коэффициентов j:

bj j, т. е. величины коэффициентов уравнения регрессии характеризуют вклад каждого фактора в величину y. Диагональные элементы ковариационной матрицы равны между собой, поэтому все коэффициенты уравнений опре деляются с одинаковой точностью:

sвоспр sb j =.

N План ОЦКП для ожидания погрузки Параметры плана N0 = 4, N = 9, = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3, a - a = -2 / 3.

План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 1 Приложения 11. Коэффициенты полинома составляют b0 b1 b2 b12 b11 b 9,433 –0,867 –0,7 1,1 0,8 1, Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле дующие значения y:

Yu0 - Y 0 (Yu0 -Y0) Y U 1 10.2 0.73 0. 2 8.8 -0.67 0. s2 воспр 3 9.4 -0.07 0.004 sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t y 0 ( y - y 0 ) u 9.47 0.986 0.493 0.702 0.248 37.98 3.49 2.8 4.42 3.23 5. Y 0 = u= u u= Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи циенты b1, b2, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

y = 9,433 + 1,1x1 x 2 + 1,3 x 2.

€ Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера:

sост F= ;

s воспр ( yi - y i ) € i = s ост =, N -l где l – число значимых коэффициентов в уравнении регрессии.

Табулированное значение критерия Фишера для = 0,05, f1 = 4, f2 = 2, F1-p(f1, f2) = 19,3.

23, s ост = = 4,756, 8- 4, F= = 9,647, 0, 9,64719,3.

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери мент.

Рассчитанные значения YU по полиному приведены в плане. Также € приведены величины YU - YU, подтверждающие достаточно высокую точ € ность полинома.

План ОЦКП для ожидания разгрузки Параметры плана N0 = 4, N = 9, = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3, a - a = -2 / 3.

План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 2 Приложения 11. Коэффициенты полинома составляют b0 b1 b2 b12 b11 b 5,778 –0,183 1,033 0,425 0,017 1, Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле дующие значения y:

Yu0 - Y 0 (Yu0 - Y 0 ) Y U 1 6.1 0.47 0. 2 4.9 -0.73 0. s2 воспр 3 5.9 0.27 0.071111 sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t y 0 (y 5.63 0. - y 0 ) u 4. 0.413 0.64 0.22 25.41 0.80 4.54 1.86 0. Y 0 = u= u u= Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи циенты b1, b12, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

y = 5,78 + 1,033 x 2 + 1,067 x 2.

€ Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера.

Табулированное значение критерия Фишера для = 0,05, f1 = 4, f2 = 2, F1-p(f1, f2) = 19,3.

3, s ост = = 0,606, 8- 0, F= = 1,469, 0, 1,46919,3.

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери мент.

Рассчитанные значения YU по полиному приведены в плане. Также € приведены величины YU - YU, подтверждающие достаточно высокую точ € ность полинома.

План ОЦКП для ожидания автомобилей Параметры плана N0 = 4, N = 9, = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3, a - a = -2 / 3.

План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 3 Приложения 11. Коэффициенты полинома составляют b0 b1 b2 b12 b11 b 16.889 –4.050 0.417 0.275 0.483 –0. Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле дующие значения y:

Yu0 - Y 0 (Yu0 -Y 0 ) Y U 1 17.5 0.77 0. 2 15.6 -1.13 1. s2 воспр 3 17.1 0.37 0.134444 sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t y 0 (y 16.73 2. - y0 ) u 1.003 1.002 0.35 47.69 11.44 1.17 0.77 1.36 1. u= Y= u u= Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом коэффи циенты b2, b12, b11, b22 незначимы и их следует исключить из уравнения.

После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

y = 16,89 - 4,05 x1.

€ Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера.

Табулированное значение критерия Фишера для = 0,05, f1 = 4, f2 = 2, F1-p(f1, f2) = 19,3.

3, s ост = = 0,606, 8- 0, F= = 1,469, 0, 1,46919,3.

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери мент.

Рассчитанные значения YU по полиному приведены в плане. Также € приведены величины YU - YU, подтверждающие достаточно высокую точ € ность полинома.

План ОЦКП для общего времени ожидания Параметры плана N0 = 4, N = 9, = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3, a - a = -2 / 3.

План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 4. Коэффициен ты полинома составляют b0 b1 b2 b12 b11 b 16.889 –4.050 0.417 0.275 0.483 –0. Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле дующие значения y:

Yu0 - Y 0 (Yu0 -Y 0 ) Y U 1 17.5 0.77 0. 2 15.6 -1.13 1. s2 воспр 3 17.1 0.37 0.134444 sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t y 0 ( y 16.73 2. - y 0 ) u 1.003 1.002 0.35 47.69 11.44 1.17 0.77 1.36 1. u= Y= u u= Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи циенты b2, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После ис ключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

y = 32,089 - 5,117 x1 + 1,875х1 х 2 + 1,833х 2.

€ Глава РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА ПЕРЕВОЗЧИКОВ 3.1. Системный подход к оперативному управлению работой автомобилей Для повышения эффективности автотранспортного обслуживания транспортных узлов и крупных грузообразующих объектов необходимо воссоздание систем оперативного управления работой автомобилей, в том числе принадлежащих различным владельцам, а также развитие систем комплексного транспортно-экспедиционного обслуживания предприятий различных секторов экономики с возложением на предприятия автотранс порта общего пользования функций координирующего органа по управле нию этой работой.

В условиях экономической самостоятельности предприятий автомобильный транспорт не может решить задачу наиболее эффективной перевозки грузов, исходя лишь из своих критериев эффективности перевозки, игнорируя интересы грузоотправи телей и грузополучателей. Сегодня появляется огромное множество транспортных фирм, конкурирующих между собой. Все это вызывает необходимость подходить к рассмотрению грузоотправителей, грузополучателей и автотранспорта с точки зрения системного подхода и принимать как единую систему с общими целями, которую при нято называть логистической [92].

Работа таких структур ускоряет процесс перевозки грузов путем квалифициро ванного управления и обработки потоков информации, позволяет повысить эффектив ность автоперевозок, избежать простоя автотранспорта в поиске грузов и обеспечить его обратную загрузку с вероятностью от 40 до 90 % [58].

На рис. 3.1 и табл. 3.1 показана схема взаимодействия элементов логистической системы по информационным, материальным и финансовым потокам.

И1 И Грузоотправители Грузополучатели КЦУП И И5 И3 Ф Автоперевозчики Ф Ф1 Ф Банк Материальный Информационные потоки поток Финансовые потоки Рис. 3.1. Схема взаимодействия элементов системы по информационным, финан совым и материальным потокам Таблица 3. Информационные, финансовые и материальные потоки Обозначение Соответствующая потоку операция Информационные потоки И1 Подача заявки на перевозку груза от грузоотправителя И2 Подача заявки на перевозку груза от грузополучателя И3 Подача сведений о наличии подвижного состава у автоперевозчиков И4 Обработка заявки в КЦУП и передача информации грузоотправите лю о рационально выбранном автоперевозчике И5 Передача заявки рационально выбранному автоперевозчику, согла сование условий перевозки груза и рекомендация о рациональном маршруте перевозки Финансовые потоки Ф1 Оплата транспортной услуги грузоотправителем (грузополучателем) Ф2 Получение автоперевозчиком денег за транспортировку груза Ф3 Получение денег за услуги КЦУП Материальный поток МП Перевозка груза автоперевозчиком от грузоотправителя к грузополу чателю Процесс проектирования доставки грузов, включающий координационный центр управления перевозками (КЦУП), осуществляется следующим образом:

Заказ на доставку груза поступает от грузоотправителя или грузополучателя в КЦУП через телефон, факс, электронную почту. Для облегчения работы заказчика по оформлению заказа используется типовой бланк заказа, который содержит следующие реквизиты: информация о заказчике, пункт назначения, название груза, количество, ус ловия доставки, время отправления и прибытия, периодичность доставки, требуемые до полнительные услуги, приоритеты требований («точно в срок» или «min расходы»).

Автоперевозчики, желающие взаимодействовать с КЦУП, подают сведения: о месте расположения, марках транспортных средств, их грузоподъемности, количестве автомобилей, тарифах на перевозку, о наличии дополнительных услуг.

На основе требований заказчиков, а также оперативной информации от автоперевоз чиков оператор-диспетчер КЦУП разрабатывает несколько вариантов плана доставки, оп ределяя схемы доставки и провайдеров. Разработанные варианты планов доставки сравни ваются с данными заказа клиента. Исключаются (или модифицируются) планы, не соот ветствующие имеющимся требованиям. Ранжируются остальные варианты и выбирается наилучший.

Оператор ведет переговоры с фирмами, включенными в выбранный план, для оконча тельного уточнения и согласования условий доставки. Если условия удовлетворяют всех уча стников, то заключается договор на перевозку [6].

На рис. 3.2 показана схема проектирования доставки грузов через координацион ный центр управления перевозками [71].

Г А А1 В КЦУП и характеристики автомобилей, тарифы и т.д.

Название груза, количество, места отправле Место расположения, количество, марки р в ния и назначения, требования и т.д.

у т Обработка заказа А2 В з о и определение требований о п в е Разработка возможных А3 В л р вариантов системы доставки а е д в Оценка качества … … е о разработанных вариантов л з ь ч нет … … ц и Сравнение требований к ы и да Аn Вm Выбор оптимального варианта доставки Заключение договоров с участниками процесса доставки Рис. 3.2. Схема проектирования доставки грузов через КЦУП Координационный центр управления перевозками может решить следующие за дачи:

– создать базу данных автотранспортных средств, имеющихся в наличии у пред приятий, желающих взаимодействовать с КЦУП;

– упростить поиск и привлечение клиентов автотранспортным предприятиям;

– осуществить диспетчерское управление подвижным составом;

– закрепить заявки на перевозку грузов за автотранспортными предприятиями при максимальном использовании специализации подвижного состава, его грузоподъемность;

– обеспечить уменьшение нулевых пробегов за счет закрепления клиентов за ав тотранспортными предприятиями с учетом близости грузоотправителя и (или) грузополучателя к автотранспортному предприятию;

– составить наиболее эффективные маршруты движения с использованием эко номико-математических методов и ЭВМ;

– обеспечить уменьшение порожних пробегов за счет объединения заявок, обеспечивающих загрузку транспортных средств в обоих направлениях.

Решение этих задач позволит:

– добиться улучшения технико-эксплуатационных показателей работы авто транспорта;

– уменьшить транспортные издержки, а, следовательно, увеличить прибыль предприятий или привлечь большее количество клиентов за счет снижения тарифов на перевозку;

– улучшить экологическую обстановку в регионе за счет уменьшения количест ва порожних и нулевых пробегов.

3.2. Оптимизация размещения координационного центра управления перевозками на территории рассматриваемого района Задачи оптимального расположения станций обслуживания, в частности, КЦУП, граничат с социальными и экономическими проблемами в сферах транспортного обеспе чения, в работе коммунальных служб, органов социальной защиты населения, МЧС, при размещении предприятий обработки «вредных» объектов (утилизации отходов) и др. Ре шение этих задач является необходимым условием для эффективной деятельности органи заций. Поэтому проблемы этой области являются важными и актуальными.

Очевидно, что расположение КЦУП должно обеспечивать быстрое прибытие гру зовых автомобилей в точки вызовов. Кроме того, необходимо учитывать и другие фак торы, в частности, экономические: уменьшение расхода бензина, уменьшение среднего пробега машин, уменьшение числа постов погрузки и разгрузки для обслуживания за данных областей обслуживания и т.п.

Таким образом решаются задачи, реализующие различные условия обслуживания.

В настоящее время существуют несколько направлений исследования расположения станций обслуживания. Оптимальное решение зависит от принятых критериев и огра ничений. Критерии и ограничения формулируются различным образом.

При выборе оптимального места расположения КЦУП использовали данные, по лученные в ходе статистического обследования. Выявили 12 наиболее крупных грузо образующих пунктов, определили их характеристики, представленные в табл. 3.2.

Таблица 3. Характеристики грузообразующих пунктов Количество Координата* Координата* Шифр Название груза (P), т по оси Х, м по оси Y, м в день А1 Пивзавод 6523 7400 1. А2 Склады «Рыбобаза» 6659 7550 1. А3 Мясокомбинат «Ангарский» 6010 7569 А4 Молочный комбинат «Молка» 5965 7626 2. А5 Хладокомбинат 5859 7882 1. А6 Хлебзавод 5798 7973 0. А7 Оптовая база «Сатурн» 6659 8381 А8 Оптовая база «Смак» 1586 2144 А9 Хлебзавод «Каравай» 1631 1993 2. А10 Оптовый склад фирмы «Гном» 1888 2190 0. А11 Склад ОАО «Пластик» 906 3096 0. А12 Пекарня «Кубеков» 5965 6569 0. * За начало осей координат принята начальная точка на юго-западе г. Ангарска.

Оптимальное расположение КЦУП вычисляли по формулам:

n xi Pi i = XC = (3.1) n Pi i = n yi Pi i = YC =, (3.2) n Pi i = где х – координата пункта по оси абсцисс, м;

y – координата пункта по оси ординат, м;

i – порядковый номер грузообразующего пункта;

n – количество грузообразующих пунктов;

Р – количество груза, заявленного на перевозку, т.

В результате расчетов получили:

Xc = 5331м, Yc = 6699 м.

Данным координатам соответствует место на пересечении улиц Чайковского и Карла Маркса, т. е. в деловом районе города (Приложение 10), что является логичным при выборе места расположения КЦУП.

3.3. Оптимизация зон обслуживания автовладельцами районов города Для оптимизации зон обслуживания автовладельцами районов города и оптими зации зон развозки грузов с оптовых складов применяли диаграммы Вороного.

На плоскости задано множество S, содержащее N точек. Требуется для каждой точки pi множества S определить локус точек (x, y) на плоскости, для которых расстоя ние до pi меньше, чем до любой другой точки множества S.

Если имеются две точки pi и pj, то множество точек, более близких к pi, чем к pj, есть не что иное, как полуплоскость, определяемая прямой, перпендикулярной отрезку pi p j и делящей его пополам, а также содержащая точку pj. Обозначим эту полуплос кость Н(pi, pj). Множество точек, более близких к pi, чем к любой другой точке, кото рое обозначают V(i), получается в результате пересечения N-l полуплоскостей. Это множество является выпуклой многоугольной областью, имеющей не более N-l сторон.

Таким образом, V (i ) = H ( pi, p j ).

I i j Область V(i) называется многоугольником Вороного, соответствующим точке pi.

Получаемые таким образом N областей образуют разбиение плоскости, представляю щее некоторую сеть, называемую диаграммой Вороного. Вершины многоугольников определяют вершины диаграммы Вороного, а соединяющие их отрезки – ребра диа граммы Вороного.

Каждая из N исходных точек множества принадлежит в точности одному много угольнику Вороного. Поэтому, если ( x, y ) V (i ), то pi является ближайшим соседом точки (x, y). Диаграмма Вороного содержит всю информацию о близости точек соот ветствующего множества.

Для примера приведем диаграмму Вороного.

Каждая ячейка диаграммы, содержащая (x, y), называется многоугольником Воро ного, соответствующим точке (x, y), ребра и вершины, соответственно, ребра диаграм мы Вороного и вершины диаграммы Вороного.

Приведем некоторые свойства диаграммы Вороного, которые доказываются до вольно просто в предположении, что никакие четыре точки исходного множества не лежат на одной окружности [119].

1. Каждая вершина диаграммы Вороного является точкой пересечения в точ ности трех ребер диаграммы.

2. Для каждой вершины v диаграммы Вороного множества S окружность C(v) не содержит никаких других точек множества S.

3. Каждый ближайший сосед точки pi в S определяет ребро в многоугольнике Вороного V(i).

4. Многоугольник V(i) является неограниченным тогда и только тогда, когда точка pi лежит на границе выпуклой оболочки множества S.

5. Ребро диаграммы Вороного является отрезком прямой, перпендикулярной отрезку, соединяющему некоторые две точки из исходного набора и прохо дящей ровно через середину этого отрезка. Каждое ребро принадлежит ров но двум многоугольникам.

6. Диаграмма Вороного для множества из N точек содержит не более 2N- вершин и 3N-6 ребер.

При проведении исследований был использован модуль программы MATLAB и, в частности, построение полигонов Вороного. Возможности программы позволяют на основании анализа соседства вычислить ряд показателей, отражающих пространствен ную организацию, в частности локальную энтропию, моду, медиану, стандартное от клонение, сделать кластерный анализ.

При проведении исследований были построены диаграммы Вороного для г. Ан гарска (опорными точками являются гаражи крупных владельцев автомобилей в черте города и крупные оптовые склады, наиболее важные для товародвижения в городе) (рис. 3.3 и 3.4).

При построении использовалась формула:

r( xk, xi* ) r( xi, xi* ), (3.3) где – расстояние, хki, хi – автовладельцы, хi*– точки доставки, k = 1, n – количество владельцев автомобилей, i = 1, m – все количество точек на карте.

Кратко опишем алгоритм:

1. Разделить множество S на два приблизительно равных подмножества S1 и S2, ис пользовав для этого медиану по х-координате.

2. Рекурсивно построить Vor(S1) и Vor(S2).

3. Построить ломаную, разделяющую S1 и S2.

4. Удалить все ребра диаграммы Vor(S2), расположенные слева от, и все ребра Vor(S1), расположенные справа от. В результате получаем Vor(S) – диаграмму Вороного для множества в целом.

Рис. 3.3. Диаграмма Вороного для оптимизации зон обслуживания автовладельцами районов г. Ангарска Рис. 3.4. Диаграмма Вороного для оптимизации зон развозки грузов с оптовых складов г. Ангарска В результате наложения двух карт (автовладельцев и оптовых складов) определи ли автовладельцев, которым необходимо отдавать предпочтение при выборе автомоби лей для перевозки грузов с конкретных оптовых складов, так как нулевой пробег транспортных средств при этом будет наименьшим. Владельцы автомобилей В1, В2, В и В12 попали в зону обслуживания склада А1;

владельцы автомобилей В7, В9, В13 по пали в зону обслуживания склада А3;

владельцы автомобилей В4, В5, В6, В10 и В попали в зону обслуживания склада А4;

зона обслуживания владельца автомобилей В лежит на границе складов А2 и А3.

3.4. Решение задачи закрепления владельцев автомобилей за оптовыми складами При составлении карт на основе диаграмм Вороного не учитывается провозная возможность автоперевозчиков и потребность в перевозке гру зовладельцев, поэтому была решена транспортная задача, позволяющая учесть эти ограничения.

Методы, которые применяются при исследовании транспортных процессов, мож но разделить на описательные и математические. Описательные методы не дают коли чественной меры для оценки изучаемых процессов, поэтому широкое распространение получили математические методы, которые позволяют получать наиболее точную оценку прогнозирования данных. Самые распространенные из них – это методы линей ного программирования, в задачах которых условия, налагаемые на область допусти мых значений переменных, определяются системой линейных неравенств или равенств, при этом искомая величина является также линейной функцией тех же переменных.

Для оптимизации решалась многоэтапная транспортная задача. На первом этапе про изводилось закрепление владельцев автомобилей за крупными складами однородной про дукции с целью уменьшения пробега и затрат от места хранения автомобилей до пункта по грузки. На втором этапе решалась задача доставки грузов от распределительных центров до грузовладельцев.

Математическая модель транспортной задачи:

nm L( X ) = cij xij ® min i =1 j = m xij = ai ;

i = 1, 2,..., n, j =1 (3.4) n xij = b j ;

j = 1, 2,..., m, i= "xij 0, i = 1, 2,..., n;

j = 1, 2,..., m, где L(X) – транспортные расходы на перевозку всей продукции [руб.];

n – количество пунктов отправления (крупных складов);

m – количество владельцев автомобилей, желающих сотрудничать с КЦУП;

cij – расстояние нулевого пробега (или затрат) от места хранения автомобилей до пункта погрузки Bj [км. или руб. / ед. прод.];

xij – количество продукции, перевозимой из пункта отправления Ai в пункт назначения Bj [ед. прод.];

ai – объем вывоза из пункта отправления Ai (i =1, 2, …, n) [ед. прод.];

bj – суммарная грузоподъемность парка автомобилей с учетом коэффициента использования грузоподъемности Bj ( j =1, 2, …, m) [ед. прод.].

Целевая функция представляет собой общие транспортные расходы на осуществ ление всех перевозок в целом. Первая группа ограничений указывает, что запас про дукции в любом пункте отправления должен быть равен суммарному объему перевозок продукции из этого пункта. Вторая группа ограничений указывает, что суммарная гру зоподъемность автомобилей у владельцев автомобилей должна полностью удовлетво рить спрос на перевозку.

Для автоматизированного расчета транспортных задач методом по тенциалов была составлена программа «Optim» в среде Delphi [67]. Про грамма имеет модульную структуру: каждая операция (ввод таблицы стоимостей перевозки единицы груза, величин запасов и потребностей;

проверка сбалансированности задачи;

получение начального плана мето дом минимальной стоимости;

расчет потенциалов;

расчет оценок и опре деление вводимой в базис переменной;

построение цепочки и т.д.) написа на в виде отдельных процедур. В программе расчет оценок выполняется по формуле cij = cij - ui -v j, поэтому план будет оптимальным, если все оценки положительны. Для построения цепочки перераспределения ис пользована рекурсия. Алгоритм программы позволяет рассчитывать несба лансированные транспортные задачи, автоматически вводя фиктивный за m n m n ai b j.

ai b j, вод, если или фиктивного потребителя, если i= 1 j= i= 1 j= Пример окна с оптимальным планом приведено на рис. 3.3.

Рис. 3.5. Окно с оптимальным планом Компьютерная программа позволяет за достаточно короткое время оптимизировать процесс планирования перевозок однородных грузов, уменьшить пробег автомобилей, существенно сократить транспортные расходы.

Наглядной формой представления модели транспортной задачи является транс портная матрица. В табл. 3.3 представлена транспортная матрица, составленная по ста тистическим данным на 1 день.

Транспортная задача имеет закрытый тип, так как суммарный запас груза равен суммарной грузоподъемности автомобилей.

Таблица 3. Транспортная матрица Владельцы автомобилей Запасы Склады груза, т B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B 10000 11600 1000 1200 3000 3900 4700 6200 7300 5800 2900 A1 9 7 11 22 7300 7900 6000 5700 6500 2100 1500 2600 4000 4000 5600 8500 A2 13 55 10 9300 7300 7000 7800 4400 700 3300 2700 4000 6600 9500 A3 18 36 11 7400 7200 5400 4400 5200 4800 3000 6600 6000 300 2600 5500 A4 45 24 Суммарная грузоподъ емность 9 7 11 80 55 10 18 68 11 24 11 41 автомоби лей, т.

Результат закрепления владельцев автомобилей за складами с помощью транс портной задачи позволяет уточнить зоны обслуживания автовладельцами районов го рода, полученные с помощью диаграмм Вороного, с учетом провозной возможности автоперевозчиков и потребности в перевозках грузовладельцев. При решении транс портной задачи, учитывающей провозную возможность автоперевозчиков и потреб ность в перевозках грузовладельцев, получено закрепление, представленное в табл. 3.3.

Владельцы автомобилей В1, В2, В3, В12 обслуживают склад А1;

провозные возможно сти автоперевозчика В4 распределены на склады А1, А2 и А4, также склад А2 обслу живают автоперевозчики В5, В6, В8;

склад А3 обслуживают автоперевозчики В7, В8, В9 и В13;

склад А4 обслуживают автоперевозчики В4, В10, В11.

3.5. Применение динамической транспортной задачи с задержками для согласования производственной программы Анализ показал, что несогласованность ритмов работы поставщиков (потребите лей) и перевозчиков существенно осложняет работу обеих сторон. Для обеспечения прямого варианта работы требуется оперативная перестройка потоков, а также допол нительный подвижной состав. Однако степень рассогласования может быть настолько большой, что происходят неизбежные срывы. Возникает задача определения допусти мых границ рассогласования.

Соотношение производственных программ поставщиков и потребителей в теку щий момент времени t, при котором не выполняется условие динамического баланса, t -t j m t n ai (t ) b j, (3.5) t = 0 i =1 t =t j j = где tj = min(tij), называется несогласованным производством и потреблением;

ai(t) – объем производства i-го поставщика в момент времени t;

bj(t) – объем спроса j-го потребителя в момент времени t.

В подобных случаях реализуемая перевозка происходит с заведомым опозданием, так как выпуск продукции происходит раньше момента возникновения спроса на вели чину, меньшую потребного времени на транспортирование. Поэтому возникает по требность в новых, гибких формах взаимодействия транспорта и производства. С этой целью необходимо рассматривать их как подсистемы единой системы, объединенные управляемыми связями. Часто даже небольшие уступки производства (например, неко торое изменение плана отправки маршрутов) значительно улучшают условия функцио нирования. Для определения затрат, потребных на коррекцию производственных про грамм, расширим функцию транспортно-производственных расходов [129]:

С ( K ( Aik, B jl )) = Cij + C j (tik + t ij - t jl - t ) + C jkt j, (3.6) где Cjk – затраты на единичную коррекцию производственной программы j-го потребителя;

Cij(t) – удельные затраты на перевозку груза в момент времени от i-го поставщика к j-му потребителю;

tik+tij-tjl – потребная коррекция производственной программы j-го потребителя в момент tjl;

j – время возможной коррекции в момент tjl.

Возможная коррекция позволяет устранить опоздание грузов, но не всегда. В ря де случаев потребное изменение временных параметров производственных программ превышает возможное по внутренним причинам производства. В таких случаях кор рекция позволяет лишь сократить опоздание. Практическая корректировка ритмов ра боты сводится к сдвигу момента выпуска груза производством-поставщиком в сторону опережения или к смещению момента возникновения спроса потребителя в сторону опоздания. Величина затрат Cjk (возможно и Cik) учитывает издержки производства на перестройку ритма работы.

Математическая модель динамической транспортной задачи:

F=F1+F2+F3+F4min, (3.7) где Fi формируется следующим образом:

T m n F1 = Cij (t )U ij (t ), (3.8) t = 0 i =1 j = T n F2 = C * (t ), (3.9) j t =0 j = T n F3 = C jk (t )t j (t ), (3.10) t =0 j = T n F4 = C * (t )U ij (t )Dt * (t ), * (3.11) j t = 0 j = при ограничениях – статического баланса объемов производства, перевозок и потребления:

To m To m n To n ai (t ) = U ij (t ) = b j (t ), (3.12) t = 0 i =1 t = 0 i =1 j =1 t = 0 j = – связи поставщиков и потребителей:

U 'ij (t ) = U ' 'ij (t + tij ), (3.13) – динамики запасов потребителей:

m Х j (t ) = X j (t + 1) + U ' 'ij (t ) - b j (t ), (3.14) i = – полного отправления поставок:

n a i (t ) = U ' 'ij (t ), (3.15) j = – динамики баланса производства и транспорта:

t +t j n t m ai (t ) b j (t ), (3.16) t =1 i =1 t = 0 j = – естественной неотрицательности поставок и запасов:

U ij (t ) 0, X j 0, 0 t To, (3.17) где Cij(t) – удельные затраты на перевозку груза в момент времени от i-го поставщика к j-му потребителю;

* Cj (t) – удельные затраты в момент времени t на хранение груза у j-го потребителя;

** Cj (t) – стоимость потерь j-го потребителя из-за опоздания единицы груза на единицу времени;

Cjk(t) – затраты на единичную коррекцию производственной программы j-го потребителя;

Uij(t) – объем поставки, вышедшей в момент времени t от i-го поставщика к j-му потребителю;

Uij(t) – объем поставки, прибывшей в момент t времени от i-го поставщика к j-му потребителю;

Xj(t) – объем грузов, находящихся в момент времени t в запасе i-го потребителя;

tij – время движения от i-го поставщика к j-му потребителю;

j(t) – коррекция производственной программы j-го потребителя в момент времени t;

* t (t) – время опоздания поставки от i-го поставщика к j-му потребителю к моменту спроса t;

ai(t) – объем производства i-го поставщика в момент времени t;

bj(t) – объем спроса j-го потребителя в момент времени t;

Uij*(t) – объем опаздывающей перевозки.

Решение динамической транспортной задачи с задержками (ДТЗЗ) возможно лишь при выполнении условия динамического баланса объемов поставщиков и потребите лей, т. е. при условии относительной согласованности их производственных программ.

Однако при фактическом решении ДТЗЗ в большинстве случаев ритмы производства и потребления не соответствуют друг другу. Оптимального плана перевозок найдено быть не может, т. к. не выполняются требования ограничений по времени. Необходимо найти такое решение, которое близко к оптимальному, и получить такое решение, из меняя ограничения. Основой поиска необходимых изменений в ограничениях является частично безусловное решение, которое в дальнейшем выступает в качестве исходного и улучшаемого. В задаче снимается запрет на опоздание грузов, но оценивается стои мость потерь из-за опоздания. Полученное частично безусловное решение позволяет определить опаздывающие перевозки, потребное ускорение опаздывающих перевозок, стоимость потерь из-за их опоздания, потребную коррекцию производственных про грамм.

Алгоритм решения динамической транспортной задачи с задержками заключается в решении ряда статических транспортных задач. Для решения необходимы следующие данные:

1. Массив моментов выпуска продукции поставщиком:

T * = { tk }, k = 1, 2,..., n, где n – количество моментов выпуска продукции.

2. Массив моментов возникновения спроса потребителей:

T ** = { t jl }, j = 1, 2,.., m, l = 1, 2,..., n j, где m – количество потребителей;

nj – количество моментов спроса j-го потребителя.

3. Матрица транспортных задержек при движении груза от поставщика к j-му по требителю:

T = t j, j = 1, 2,..., m.

{} = g k A поставщиков.

A 4. Массив объемов производства Q {} = g jl B потребителей Bj.

B 5. Массив объемов спроса Q 6. Матрица транспортных затрат C = c j.

7. Матрица-строка затрат потребителей на хранение груза:

C * = c j, j = 1, 2,..., m.

8. Матрица-строка потерь потребителей из-за опоздания груза:

C ** = c j, j = 1, 2,..., m.

Для практического решения задачи могут быть использованы стандартные про граммы. В данном исследовании применен пакет Excel 2002 фирмы Mikrosoft.

Рассмотрение полученного оптимального статического плана на временной шкале дает динамический оптимальный план перевозок грузов [129].

Применение двухэтапной транспортной задачи позволило установить рациональное закрепление АТП за КЦУП (или транспортно-логисти ческими комплексами) с учетом порожних, груженых рейсов и пропускной способности улично-дорожной сети г. Ангарска.

Глава АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ПОДВИЖНОГО СОСТАВА И ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ПАРКА АВТОМОБИЛЕЙ 4.1. Оптимизация структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков В условиях рыночной экономики управление производственными мощностями занимает среди различных функций и задач управления на всех видах транспорта центральное место. На предприятиях автомобиль ного транспорта основной характеристикой является провозная способ ность. Провозную способность можно рассматривать в двух аспектах: как показатель, характеризующий производственную мощность предприятий, и как объект в системе управления автотранспортным предприятием. В первом случае это наибольшее количество единиц подвижного состава или количество тонн груза (или других единиц работы транспорта), которое может быть освоено (выполнено) данным транспортным предприятием в настоящий период времени при существующих условиях и режиме работы.

Как объект управления – это количество тонн груза (или других единиц работы транспорта), которое может быть перевезено (выполнено) пред приятием при оптимальном использовании производственных мощностей и их развитии [49].

Современный подход к управлению провозными способностями дол жен основываться на применении следующих подходов к управлению:

процессного, системного, ситуационного, вероятностно-адаптивного, ко личественного, маркетингового, логистического. Традиционно в практике управления автотранспортными предприятиями применяются процессный, системный и ситуационный подходы. Однако в условиях превышения предложения над спросом на перевозки предприятия автотранспортного транспорта уже не могут диктовать потребителям свои условия. В связи с этим предприятия должны быть ориентированы на потребности и интересы клиентуры, а также на повышение своей конкурентоспособности, что обу словливает необходимость использования маркетингового и логистического подходов в управлении провозными способностями. Маркетинговый под ход подразумевает четкую перспективную направленность действий на ры нок, предполагает концентрацию действий на формирование спроса и сти мулирование сбыта, ориентацию на своих целевых потребителей и создание Начало (1) i (2) Генерация вариантов структуры парка автомобилей Цикл по рассмотрению всех альтерна i=1, n тив структуры парка Цикл по категориям парка j=1, m Подпрограмма определения времени Q iавт (3),j оборота автотранспорта j-й категории в i-м варианте Определение парка автотранспорта (4) i, j Aавт j-й категории в i-м варианте Определение эксплуатационных Спробег, Cпростои расходов по каждой j-й категории (5) i, j i, j в i-м варианте по пробегу и простою автотранспорта j Определение суммарных затрат S С пробег + S C простои (6) i, j i, j на перевозку по i-му варианту i Определение min суммарных затрат min(SСпробег + SCпростои) (7) i, j i, j на перевозку по вариантам и фиксация номера варианта Определение оптимальной структуры (8) opt Ai парка на основе min суммарных расходов Конец Рис. 4.1. Схема оптимизации структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков положительного имиджа предлагаемых услуг за счет системы качества, вве дения инноваций и гибкой ценовой политики. Логистический подход пред полагает оценивать эффективность перевозочной деятельности не только с точки зрения перевозчика, но и с учетом интересов всех предприятий, фор мирующих, проводящих и поглощающих материальные потоки. Совокуп ность различных подходов, по мнению автора, наиболее полно учитывает современные условия функционирования автотранспортного предприятия и позволяет эффективно управлять провозными способностями.

Управление провозными способностями включает прогнозирование потребности в транспортной продукции и определение провозных воз можностей предприятия с учетом технологических особенностей пере возочного процесса. Схема оптимизации структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков представлена на рис. 4.1.

Согласно схеме проведена оптимизация структуры парка автомоби лей.

1. Имеем структуру грузопотока и расписание поступления заявок, собранных на основе статистической информации и представленных в пункте 2.2.

Количество заявок 1.5-3.0 3.0-5.0 5.0-8.0 8.0-15. Величина партии Рис. 4.2. Распределение заявок на перевозку за 1 день по величине партии Количество заявок 0.2 5.2 10.2 15.2 20.2 25.2 30.2 35.2 40.2 45. Интервалы, мин.

Рис. 4.3. Распределение заявок на перевозку за 1 день по интервалам поступления 2. Генерация вариантов структуры парка автомобилей. Задаем различные вариан ты структуры парка.

Таблица 4. Варианты структуры парка автомобилей Вари- Грузоподъемность автомобилей, т.

анты 1,5-3,0 3,0-5,0 5,0-8,0 8,0-15, Неспециализирован- Неспециализи- Неспециализи- Неспециализи ные рованные рованные рованные Неспециализирован- Неспециализи- Неспециализи- Специализи ные рованные рованные рованные Неспециализирован- Неспециализи- Специализи- Специализи ные рованные рованные рованные Специализированные Специализирован- Специализи- Специализи ные рованные рованные Специализированные Неспециализи- Неспециализи- Специализи рованные рованные рованные Специализированные Специализирован- Неспециализи- Неспециализи ные рованные рованные Специализированные Неспециализи- Неспециализи- Неспециализи рованные рованные рованные 3. Подпрограмма определения времени оборота автотранспорта j-й категории в i-м варианте.

Определяем время оборота автомобилей для каждой категории авто мобилей по грузоподъемности. Для этого используем формулу:

гр пор l рейса l рейса n + t ожi, q авто = t погр + + t разг + (4.1) гр пор V рейса V рейса i = где tпогр – время на погрузку автомобиля, ч;

гр l рейса – среднее расстояние ездки с грузом, км;

гр V рейса – средняя техническая скорость движения автомобиля с грузом, км/ч;

tразг – время на разгрузку автомобиля, ч;

пор l рейса – среднее расстояние порожней ездки, км;

пор V рейса – средняя техническая скорость движения порожнего автомобиля, км/ч;

t ожi – общие ожидания, ч.

Для определения времени ожидания выше были получены аналитиче ские формулы на основе планирования эксперимента и имитационного моделирования, которые позволили определить основные факторы, влияющие на время ожидания автомобилей и простои, связанные с занято стью погрузочно-разгрузочных механизмов, а также получить регрессион ные модели ожидания автомобилей Y, ожидания погрузки Y, ожидания 1 разгрузки Y и общее время ожидания Y.

3 В пункте 2.7 были получены регрессионные модели для специализи рованного парка:

Y = 16,89 – 4,05Х1, 1С Y = 9,433 + 1,1Х1Х2 + 1,067Х22, 2С Y = 5,78 + 1,033Х2 + 1,067Х22, 3С Y = 32,089 – 5,117Х1 + 1,875Х1Х2 + 1,833Х22, 4С где Х – интервал поступления заявок на перевозку грузов, мин., Х – величина партии груза, заявленного на перевозку, т.

Для неспециализированного парка:

Y = 17,88 – 2,87Х1 + 1,05Х1Х2 + 1,07Х22.

4Н Так как нам неизвестно аналитическое выражение функции отклика, то можно рассматривать не саму функцию, а ее разложение, например, в степенной ряд в виде полинома Y = В0 + B1Х1 + … + BnХn + В12Х1Х2 + …+ Вnn-1ХnХn-1 + В11Х12 + … + + ВnnXn2 +….

Разложение в степенной ряд функции возможно в том случае, если са ма функция является непрерывной и гладкой. На практике обычно ограни чиваются числом членов степенного ряда и аппроксимируют функцию по линомом некоторой степени. Приведенные выше степенные функции от вечают этим требованиям.

Факторы могут иметь разные размерности (А, В, Вт, об/мин) и резко отличаться количественно. Поэтому будем использовать кодирование фак торов.

Рис. 4.4. Пространство кодированных факторов Эта операция заключается в выборе нового масштаба для кодирован ных факторов (рис. 4.4), причем такого, чтобы минимальное значение ко дированных факторов соответствовало «–1», а максимальное значение «+1», а также в переносе начала координат в точку с координатами Х1ср Х2ср, …, Хnср.

X i min + X i max X icp =.

Текущее значение кодированного фактора X i - X icp X i - X icp 2 X i - X i max - X i min xi = = =, X icp - x1 min X i min - X icc X i max - X i min где Хi – именованное (абсолютное) значение фактора;

xi – кодированное значение фактора;

Xicp -Ximin = Ximax-Xicp – интервал варьирования фактора.

Функция отклика может быть выражена через кодированные факторы Y = f(x1, …, хn) и записана в полиномиальном виде Y = b0+b1х1+b2х2+…+bnхn+b12х1х2+…+bnn-1хn-1хn+b11х12+ …+bnnхn2+….

Очевидно, что, но Y = F(X1,…, Xi,…, Xn) = f(x1,… xi,…, хn).

Для полинома, записанного в кодированных факторах, степень влия ния факторов или их сочетаний на функцию отклика определяется величи ной их коэффициента bi. Для полинома в именованных факторах величина коэффициента Вi еще не говорит однозначно о степени влияния этого фак тора или их сочетания на функцию отклика.

4. Определение парка автотранспорта j-й категории в i-м варианте.

Для расчета количества автомобилей по каждой категории используем формулу:

N ездокi q автi Аi =, (4.2) T работы где Nездокi – количество ездок по каждой категории автомобилей;

Тработы – продолжительность рабочего времени, ч.

Расчеты по вариантам представлены в табл. 4.2.

Таблица 4. Расчет количества автомобилей Общее количество А1,5-3,0 А3,0-5,0 А5,0-8,0 А8,0-15, Вариант автомобилей 1 2 11 3 5 8 4 2 3 8 5 2 10 6 2 3 7 2 5. Определение эксплуатационных расходов по каждой j-й категории в i-м вари анте по пробегу и простою автотранспорта.

6. Определение суммарных затрат на перевозку по i-му варианту.

Общие эксплуатационные расходы найдены по формуле (исходные данные при ведены в табл. 4.3):

Ai n Эi = (l рейса С авт.км + l пор С авт.км + t ож С авт.часа ), гр гр пор (4.3) рейса i =1 j = где i – категория транспорта по грузоподъемности;

j – количество автомобилей определенной грузоподъемности;

гр С авт.км – себестоимость 1 км пробега с грузом, руб/км;

пор С авт.км – себестоимость 1 км порожнего пробега, пор гр руб/км ( С авт.км =0,8· С авт.км );

С авт.часа – себестоимость 1 часа простоя, руб/час.

Таблица 4. Исходные данные для расчета эксплуатационных расходов Грузоподъемность автомобилей, т Показатель 1,5-3,0 3,0-5,0 5,0-8,0 8,0-15, гр 2 3 3,5 С авт.км 10 12 14 С авт.часа Расчеты по вариантам представлены в табл. 4.4.

Таблица 4. Расчет эксплуатационных расходов, руб.

Общие 1,5-3,0 3,0-5,0 5,0-8,0 8,0-15, Вариант Э Э Э Э эксплуатационные расходы 1 7261, 7261, 2 6349, 5485,76 863, 3 6246, 1961,22 3421,67 863, 4 6024, 539,8 1199,52 3421,67 863, 5 6112, 539,8 4709,11 863, 6 6257, 539,8 1199,52 4518, 7 6657, 539,8 6117, 7. Определение min суммарных затрат на перевозку по вариантам и фиксация но мера варианта.

8. Определение оптимальной структуры парка на основе min суммарных расходов.

После изменения входных данных (интервал поступления заявок и величину пар тии груза) были проведены расчеты эксплуатационных расходов. По результатам по строена диаграмма зависимости суммарных эксплуатационных расходов по вариантам.

Общие эксплуатационные расходы 1 2 3 4 5 6 Номер варианта Рис. 4.5. Диаграмма зависимости суммарных эксплуатационных расходов по вариантам:

1 – реализация при условиях: средняя величина интервалов поступления заявок на перевозку Х 1 = 12,25 мин., средняя величина размера партии груза, за явленного на перевозку Х 2 = 5,62 т.;

2 – реализация при условиях Х 1 = 15,5 мин., Х 2 = 5,88 т.;

3 – реализация при условиях Х 1 = 10,5 мин., Х 2 = 5,88 т.;

4 – реализация при условиях Х 1 = 11,2 мин., Х 2 = 5,62 т.

Из рис. 4.5 видно, что при уменьшении интервалов поступления заявок увеличи ваются суммарные эксплуатационные расходы в вариантах с большей специализацией парка (варианты 4, 5). При наличии только большегрузных автомобилей или со струк турой парка, где преобладают автомобили грузоподъемностью более 5.0 т (варианты 1, 2), суммарные эксплуатационные расходы резко увеличиваются и незначительно зави сят от интервалов поступления заявок и величины партии груза. В вариантах, где в структуре парка есть малотоннажные (до 3.0 т) и большегрузные (свыше 8,0 т) автомо били (варианты 6, 7), суммарные эксплуатационные расходы увеличиваются при уве личении величины партии груза и уменьшении интервалов поступления заявок. Если структура парка автомобилей специализирована, но нет малотоннажных автомобилей (вариант 3), суммарные эксплуатационные расходы в большей степени зависят от вели чины партии груза, чем от интервалов поступления заявок.

4.2. Разработка информационно-управляющей системы выбора подвижного состава для перевозок автотранспортом Выбор подвижного состава – один из основных вопросов, который решается при обосновании транспортно-технологических схем перемеще ния грузов. Правильно выбранный подвижной состав должен обеспечивать минимум суммарных издержек на перемещение и хранение грузов по всей грузопроводящей цепи.

Выбор подвижного состава зависит от объема и расстояния перевозок, условий и методов их организации, размеров отправок (партионность), ро да грузов и их цены, средств и способов производства погрузочно разгрузочных работ, дорожных и климатических условий [25].

Выбор автотранспортного средства для конкретных условий эксплуа тации сводится к определению типа его кузова, грузоподъемности и соста ва с последующим установлением марки модели.

При выборе подвижного состава основными комплексными измерите лями эффективности перевозки груза являются: производительность транспортного средства, стоимостные показатели (транспортные издерж ки, себестоимость, прибыль) и энергоемкость перевозок (удельный расход топлива) [22, 23]. При выборе автомобиля для конкретного вида перевозок возникает ряд вопросов: как выбрать наиболее эффективный автомобиль, как сравнить различные автомобили между собой и др. На поставленные вопросы позволяет найти ответы разработанная система автоматизирован ного подбора подвижного состава.

Для определения целесообразности использования того или иного типа (модели) подвижного состава предлагается использование следующего алгоритма [74]:

1. Формирование базы данных исходной информации.

В качестве исходной информации используются данные, к которым относятся:

w – возможное количество типов (моделей) транспортных средств, подлежащих сравнению при перевозке определенного вида груза;

j – индекс, обозначающий тип (модель) подвижного состава (бортовой, самосвал, автопоезд и т.д.);

j = 1,..., w;

– вид груза;

lге, – величина пробега с грузом, км;

lх – величина пробега без груза, км;

tп;

tв – соответственно время погрузки и разгрузки, ч;

g – коэффициент использования грузоподъемности транспортного средства;

q – грузоподъемность транспортных средств, т;

Vт – средняя техническая скорость АТС, км/ч;

Qпред – суточный объем груза, предъявленный к перевозке, т.

2. Сравнительный анализ факторов условий эксплуатации, предварительный подбор подвижного состава.


При организации доставки различных грузов большое значение имеет предвари тельный подбор транспортных средств. Правильно подобранный тип (марка) автомо биля способствует обеспечению сохранности перевозимого груза, повышению произ водительности подвижного состава и снижению расходов на его доставку для участни ков транспортно-технологи-ческого процесса.

Из всего многообразия типов и моделей подвижного состава, имеющихся в АТП или транспортных подразделениях организаций и предприятий, для сравнения выби раются АТС, которые по своим техническим параметрам и конструктивным особенно стям удовлетворяют заданным условиям эксплуатации (транспортным и дорожным), а также организационно-технологическим условиям производства работ на обслуживае мых объектах.

Каждое из условий определяет необходимость в тех или иных пара метрах и особенностях конструкции подвижного состава. В зависимости от вида груза (его физико-механических и химических свойств, габари тов, массы, типа тары и упаковки) выбираются тип (типы) кузова и их вместимость. Специализация кузовов многих типов подвижного состава предопределяет сферу их рационального применения. От объема перево зимого груза (размера партии, рейсового комплекта) зависят грузоподъ емность транспортного средства и его состав (одиночный автомобиль, автомобиль-тягач с прицепом, седельный тягач с полуприцепом). На вы бор типа и конструкции кузова, грузоподъемности и состава АТС влия ют также условия погрузки и выгрузки (наличие, расстановка, тип и производительность механизмов, условия маневрирования в местах по грузки или выгрузки и т. д.). Целесообразность применения, например, автомобилей самосвалов и самосвальных автопоездов или автомобилей самопогрузчиков определяется отсутствием у обслуживаемой клиентуры оборудования для механизированной выгрузки (погрузки и выгрузки) грузов из бортовых автомобилей и прицепов, его занятостью для выпол нения основных технологических процессов или отсутствием рабочих для проведения погрузки-разгрузки. Невозможность грузоотправителей или грузополучателей из-за своего территориально-складского обуст ройства (недостатки планировки постов погрузки и выгрузки, отсутствие сквозных проездов, малый радиус поворота подъездных путей и т. п.) принимать автопоезда предопределяет необходимость использования одиночных автомобилей. Дорожные условия (предельная осевая нагруз ка, ограничения по полной массе и габаритам подвижного состава, кон струкция покрытия и состояние дорожной сети и, в частности, подъездов к погрузочным и разгрузочным пунктам) также оказывают значительное влияние на выбор разновидности АТС. Подробно принципы предвари тельного подбора типа подвижного состава и рекомендации по целесо образности использования тех или иных АТС для выполнения перевозок различных грузов изложены в работах [89, 90, 91, 93, 94, 98, 55], поэтому приводить их в данной методике не будем.

3. Расчет производительности и себестоимости для каждого предварительно выбранного транспортного средства.

Определенное сочетание условий организации перевозок требует ис пользования определенной модели подвижного состава, которая могла бы обеспечивать максимальную производительность и минимальную себе стоимость перевозок [25].

QН g рас VT b Lгр WЧ =, (4.4) Lгр + t п- р Vt b где QН – номинальная грузоподъемность автомобиля, т;

g рас – коэффициент использования грузоподъемности, находимый по формуле (4.6);

VT – техническая скорость транспортного средства, км/ч;

Lгр – длина ездки с грузом, км;

t п- р – время простоя автомобиля под погрузкой и разгрузкой, ч;

b – коэффициент использования пробега:

Lгр b=, (4.5) Lх + Lгр + Lн где L x – холостой пробег автомобиля, км;

Lн – нулевой пробег автомобиля, км.

Грузоподъемность является одним из основных параметров автомобиля. Однако, она не всегда выражает действительное количество груза, которое может быть переве зено на данном автомобиле. Это количество зависит от объемной массы груза, внут ренних размеров кузова. Поэтому для оценки использования грузовместимости авто мобиля необходимо определить коэффициент использования грузоподъемности:

Qф g рас =, (4.6) Qн Ам где QФ – масса груза, необходимого для перевозки, т;

Aм – число автомобилей, необходимых для перевозки груза:

Qф Ам =, (4.7) Qн g кг где g кг – табличное значение коэффициента использования грузоподъемности относи тельно перевозимого груза.

Окончательная модель подвижного состава определяется на основе экономиче ских расчетов:

S = Te Ц Ам, (4.8) где Ц – тариф на перевозку груза, руб/час Te – время ездки, определяемое по формуле:

Lх + Lгр + Lн Te = + t п- р. (4.9) VТ 4. Сравнение различных марок автомобилей по производительности и себестои мости.

5. Выбор автомобилей с максимальной производительностью и минимальной се бестоимостью.

6. Окончательный выбор подвижного состава с учетом организационных факто ров (вероятностный метод).

По приведенному алгоритму разработана система автоматизированно го подбора подвижного состава [68].

Эта система позволяет автоматически рассчитать производительность различных марок автомобилей для конкретных перевозок, стоимость при заданных условиях для каждого автомобиля, а также сравнить автомобили по этим показателям и предложить пользователю лучшие варианты.

Программа состоит из следующих файлов: Transport.exe – исполняемый файл;

auto.JPG – заставка для фона главного окна программы;

Машины – типизированный файл автомобилей;

Тип Машины – типизированный файл сортировки по типу кузова;

Тарифы – типизированный файл тарифов;

Фирмы – типизированный файл организа ций;

Груз – типизированный файл грузов.

База данных «Служба заказчика транспортных компаний» является реляционной.

Информация хранится в виде логических таблиц с уникальными записями. Структура базы данных, отображающая таблицы и связи между ними, представлена на рис. 4.6.

Рис. 4.6. Структура базы данных Система работает в архитектуре «клиент» и рассчитана для одного пользователя.

Система оснащена базой данных, основное назначение которой – хранить данные о видах перевозимого груза, об организациях, автомобилях и тарифах на грузовые пе ревозки.

Данное приложение выполнено в среде программирования Borland Developer Studio 2006. Приложение предоставляет пользовательские сервисы и, прежде всего, внешний интерфейс, то есть простые в использовании средства для доступа и управле ния данными в базе данных. Клиентская часть отвечает за обработку результатов за просов и связь с таблицами и управлениям их в данной базе данных.

На главной форме расположено меню для управления запросами, таблицами и ок нами на ней.

Меню «Рассчитать» запускает расчет по вводимым данным. Для этого надо:

1. Выбрать из выпадающего списка наименования груза;

2. Ввести вес данного груза (в тоннах);

3. Нулевой пробег (в км);

4. Холостой пробег (в км);

5. Расстояние (в км);

6. Средняя техническая скорость (в км/ч);

7. Время на погрузку-разгрузку (в ч);

8. Нажать кнопку «Рассчитать».

Пример вводимых параметров показан на рис. 4.7.

Рис. 4.7. Вводимые параметры Меню «Справочники» необходимо для просмотра справочной информации и со стоит из следующих пунктов:

1. Машины;

2. Тип Машины;

3. Груз;

4. Фирмы;

5. Тарифы.

Пункт меню «Справочники Машины» запускает справочник автомобилей (рис. 4.8), в котором присутствует описание автомобилей, т.е. порядковый номер в справочнике, наименование автомобиля, грузоподъемность автомобиля и шифр типа кузова. Данный справочник необходим для хранения данных об автомобилях и их свойствах, необходимых для расчета.

Рис. 4.8. Справочник «Машины»

Рис. 4.9. Форма редактирования справочника «Машины»

Пункт меню «Справочники Тип Машины» запускает справочник группировки автомобилей по типу кузова, в котором присутствуют наименования кузовов автомоби лей и шифрованное обозначение типа кузова. Данный справочник необходим для связи справочников «Груз» и «Машины».

Пункт меню «Справочники Груз» запускает справочник грузов (рис. 4.10), в котором присутствует описание грузов, т. е. порядковый номер в справочнике, наиме нование груза, табличное значение коэффициента использования грузоподъемности соответствующего классу груза. Данный справочник необходим для хранения данных о видах грузов и их свойствах, необходимых для расчета.

Рис. 4.10. Справочник «Груз»

Рис. 4.11. Форма редактирования справочника «Груз»

Пункт меню «Справочники Фирмы» запускает справочник организаций, оказы вающих услуги по грузовым автоперевозкам, в котором присутствует описание органи заций, т. е. порядковый номер в справочнике, наименование организации, ее юридиче ский или фактический адрес. Данный справочник необходим для хранения данных об организациях, оказывающих грузоперевозки (рис. 4.12).

Рис. 4.12. Справочник «Фирмы»

Пункт меню «Справочники Тарифы» запускает справочник тарифов, который комплектует автомобили в организации по тарифам организаций, оказывающих транс портные услуги. В справочник входит наименование организации, наименование авто мобиля и тарифная цена на оказание услуги.

Разработанная система позволяет максимально учесть требования грузоотправителя к условиям перевозки (род груза, объем партии, условий перевозки и т. д.). Положенный в основу оптимизации алгоритм позволяет выбрать оптимальный подвижной состав для конкретного вида перевозок с использованием многокритериальных оценок: минимальная себестоимость перевозок, максимальная производительность транспортного средства, мак симальное удовлетворение спроса. Данная система может быть использована в качестве информационно-планирующей и управляющей в реальном режиме времени для диспет черского персонала логистических центров.


По разработанной программе были произведены расчеты для перевозки асбеста в кусках и порошке навалом при следующих исходных данных: lH = 1км, lХ = 1 км, lЕГ = км, tП-Р = 0,25 ч, VТ = 28 км/ч.

В результате расчета было получено 10 возможных вариантов. Три из них наибо лее удачны (рис. 4.13):

1. JAC HFC 1063K (5 т) – ОАО «Автомиг»;

2. Газ 33075 (4,5 т) – ОАО «Автомаг»;

3. ЗИЛ 130-80 (6 т) – ОАО «Мотор».

Себестоимость, руб 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Вес перевозимого груза, т Рис. 4.13. Изменение себестоимости перевозки асбеста в зависимости от величины заявленной партии где 1 – Газ 33075;

2 – JAC HFC 1063K;

3 – ЗИЛ 130-80.

По критерию себестоимости, выбор конкретного автомобиля складывается сле дующим образом:

– при перевозке от 4 т до 10 т наиболее выгодно использовать ав томобили марки «JAC HFC 1063K»;

– при перевозке 12-16 т наиболее выгодно использовать автомоби ли «ЗИЛ 130-80»;

– при перевозке от 20 т и больше наиболее выгодно использовать автомобили «JAC HFC 1063K» и «ЗИЛ 130-80».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ В данной работе дано решение научной разработки оптимизации транспортного обслуживания грузовладельцев в пределах крупного города, обеспечивающее повыше ние эффективности перевозочного процесса за счет совершенствования управления и автоматизации функционирования координационного центра перевозки грузов. Выполнен ные исследования позволили сформулировать основные результаты монографии.

1. Теоретически обоснована необходимость создания комплексной системы управления автотранспортом в виде КЦУП. Проведен анализ потребности в перевозках и рынка транспортных услуг крупного города, созданы базы данных грузовладельцев и владельцев транспортных средств. Это позволило эффективно планировать потреб ность в ресурсах при доставке грузов. Определены основные законы распределения грузовых потоков. Величина партии груза, заявленного на перевозку, подчиняется нор мальному распределению, интервалы поступления заявок на перевозку подчиняются распределению Эрланга с коэффициентом К = 24. Определены основные статистиче ские характеристики грузовых потоков.

2. Проведено экспериментальное обоснование основных характеристик грузовых потоков: ожидания автомобилей, ожидания погрузки, ожидания разгрузки, общего времени пребывания автомобилей в наряде. На основе статистических наблюдений транспортной системы установлено, что уравнение ожидания автомобилей является линейным и зависит только от интервалов поступления заявок на перевозку, остальные уравнения являются нелинейными и зависят от двух факторов: интервалов поступления заявок и величины партии груза.

3. Предложены методики оптимизации грузоперевозок и структуры парка с уче том перспективных грузопотоков. Для оптимизации грузоперевозок решались много этапная и динамическая транспортные задачи, что позволило установить рациональное закрепление АТП за КЦУП и уменьшить влияние несогласованности ритмов работы поставщиков (потребителей) и перевозчиков. Проведенная оптимизация структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков показала, что с ростом спе циализации структуры парка возрастают межоперационные простои, что ведет к увели чению времени оборота до 20 %, а при унификации парка (все большегрузные автомо били) растут издержки на перевозку. Оптимальная структура парка должна устанавли ваться на основе сравнения затрат на перевозку при унификации и изменения межопе рационных простоев при специализации парка.

4. Разработана имитационная модель функционирования координационного цен тра для управления городскими грузовыми перевозками, позволяющая оценивать про стои автомобилей и механизмов. Определено оптимальное место расположения КЦУП.

В результате построения диаграмм Вороного определены зоны обслуживания автопе ревозчиков, которые уточнены решением двухэтапной транспортной задачи, учиты вающей провозные возможности автоперевозчиков и потребность в перевозке грузо владельцев.

5. Разработанная автоматизированная информационно-управляющая система вы бора подвижного состава позволяет максимально учесть требования грузоотправителя к условиям перевозки и оптимально подбирать подвижной состав с использованием многокритериальных оценок: минимальной себестоимости перевозок, максимальной производительности транспортного средства, максимального удовлетворения спроса.

Выявлено влияние интервалов поступления заявок и величины партий груза на сум марные эксплуатационные расходы при различных структурах парка автомобилей. На пример, при уменьшении интервалов поступления заявок увеличиваются суммарные эксплуатационные расходы в вариантах с большей специализацией парка.

ЛИТЕРАТУРА Автотранспорт на рубеже XXI века [Текст] // Автомобильный транспорт, 2000. – 1.

№ 4. – С. 6–8.

Автотранспорт на рубеже XXI века [Текст] // Автомобильный транспорт, 2000. – 2.

№ 8. – С. 6–8.

Айвазян С.А. Статистические исследования зависимостей. Применение методов 3.

корреляционного и регрессионного анализа при обработке результатов экспе риментов [Текст]. – М. : Металлургия, 1968.

Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу «Экономико 4.

математические методы и модели» [Текст]. – Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2002. – 152 с.

Аналитический доклад. Воздействие транспортного комплекса РФ на состоя 5.

ние окружающей среды и здоровья населения [Текст] // НИИАТ, 2001.

Андреев А. Об особенностях национального рынка транспортных услуг [Текст] 6.

/ А. Андреев // Логистика. – 2001. – № 3.

Аникин Б.А. Логистика [Текст.] – М. : ИНФРА-М, 2000. – 352 с.

7.

Афанасьев Л.Л. Повышение эффективности и качества работы автомобильного 8.

транспорта [Текст]. – М. : Транспорт, 1977.

Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ [Текст] / 9.

А. Афифи, С. Эйзен. – М. : Мир, 1982. – 488 с.

Ахматов Л.А. Региональные проблемы развития автотранспорта [Текст]. – 10.

Ташкент : Изд-во ФАН, 1984. – 184 с.

Ахматов Л.А. Совершенствование экономического механизма автотранспорта 11.

[Текст] / Л.А. Ахматов, Л.П. Романова. – Ташкент : Изд-во ФАН. 1985. – 194 с.

Ахматов Л.А. Тенденции и перспективы развития автотранспорта [Текст]. – 12.

Ташкент : УзНИИНТИ, 1982. – 34 с.

Бакаев А.А. Экономико-математической моделирование развития транспорт 13.

ных систем [Текст] / А.А. Бакаев, В.И. Гриценко, Л.И. Бажан, В.И. Попченко. – Киев : Наукова Думка, 1991. – 152 с.

Бардинер С.М. Автоматизированные системы управления на автомобильном 14.

транспорте [Текст] / С.М. Бардинер, Е.М. Бабарыкин. – М. : Транспорт, 1977. – 140 с.

Безель В.П. Имитация на персональных компьютерах работы транспортно 15.

производственных систем [Текст] / В.П. Безель, Л.В. Миротин, Т.В. Сулейме нов. – М. : Прометей, 1993. – 160 с.

Безель Б.П. Математическое моделирование работы перевалочных пунктов 16.

[Текст]. В кн. «Организация перевозочного процесса». – М. : Транспорт, 1968. – С. 205– Беляев Е.М. Терминальные системы перевозок грузов автомобильным транс 17.

портом [Текст] – М. : Транспорт, 1987. – 288 с.

Берталанфи Л. История и статус общей теории систем // Сб. системные иссле 18.

дования [Текст]. – М. : Наука, 1973. – С. 20–37.

Бикел П. Математическая статистика [Текст] / П. Бикел, К. Доксум. – М. : Фи 19.

нансы и статистика, 1983. Вып. 1. – 280 с.;

Вып. 2. – 254 с.

Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в 20.

экономических системах [Текст]. – М. : Наука, 1976.

Брунштейн Д.П. Автоматизация учетно-вычислительных работ на автомобиль 21.

ном транспорте [Текст] / Д.П. Брунштейн, В.И. Подольский, Е.П. Савицкий. – М. : Транспорт, 1986. – 216 с.

Ванчукевич В.Ф. Грузовые автомобильные перевозки [Текст] / В.Ф. Ванчуке 22.

вич, В.Н. Седюкевич, В.С. Холупов. – Минск : Высшая школа, 1989.

Великанов Д.П. Выбор наиболее эффективных грузовых автомобилей для оп 23.

ределенного вида перевозок [Текст] // Автомобильный транспорт. – 1977. – № 6. – С. 14 - 17.

Великанов Д.П. Эффективность автомобильных транспортных средств и транс 24.

портной энергетики [Текст] : Избранные труды. – М. : Наука, 1989. – 198 с.

Вельможин А.В. Грузовые автомобильные перевозки [Текст] : Учеб. для вузов / 25.

А.В. Вельможин., В.А. Гудков, Л.Б. Миротин, А.В. Куликов. – М. : Горячая ли ния – Телеком, 2006. – 560 с.

Вельможин А.В. К вопросу о рынке автотранспортных услуг [Текст] / 26.

А.В. Вельможин, В.А. Гудков // Автомобильный транспорт. – 2000. – № 3.

Вельможин А.В. Теория организации и управления автомобильными перевоз 27.

ками: логистический аспект формирования перевозочных процессов [Текст] :

Монография / А.В. Вельможин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – Волгоград. гос.

тех. ун-т. – Волгоград, 2001. – 178 с.

Вельможин А.В. Теория транспортных процессов и систем [Текст] : Учеб. для 28.

вузов / А.В. Вельможин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – М. : Транспорт, 1998. – 168 с.

Вельможин А.В. Технология, организация и управление грузовыми автомо 29.

бильными перевозками [Текст] : Учеб. для вузов. – 2-е изд., доп. / А.В. Вель можин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – Волгоград : Волгоград. гос. тех. ун-т, 2000. – 304 с.

Верховский И.А. Планирование и анализ себестоимости автомобильных перево 30.

зок [Текст]. – М. : Транспорт, 1966. – 216 с.

Волкова В.Н. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи 31.

[Текст] / В.Н. Волкова, В.А. Воронкова, А.А. Денисов. – М. : Радио и связь, 1983. – 248 с.

Вопросы планирования и учета транспортных затрат в народном хозяйстве 32.

[Текст] / ЦНИИ МПС. Вып. 454. – М. : Транспорт, 1972. – 112 с.

Воркут А.И. Грузовые автомобильные перевозки [Текст]. – Киев : Вища школа, 33.

1986. – 448 с.

Воркут А.И. Транспортное обслуживание торгово-оптовых баз [Текст] / 34.

А.И. Воркут, А.Г. Калинин, А.Г. Ковалик, А.А. Рудых. – Киев, Техника, 1985. – 112 с.

Выступление президента АСМАП Ю.С. Сухина [Текст]. – Автомобильный 35.

транспорт, 2000. – №1. – С. 7–9.

Гаджинский А.М. Основы логистики [Текст]: Учеб. пособие. – М. : ИВЦ «Мар 36.

кетинг», 1996. – 122 с.

Гаранина Л.И. Организация транспортно-экспедиционного обслуживания на 37.

селения [Текст] / Л.И. Гаранина, Б.В. Савульчик, Т.Е. Брунштейн, Б.П. Ключникова. – М. : Транспорт, 1968. – 288 с.

Гарманов Е.Н. Экономика дорожного хозяйства [Текст]. – М. : Транспорт, 38.

1990. – 248 с.

Геронимус Б.Л. Совершенствование планирования на автомобильном транс 39.

порте [Текст]. – М. : Транспорт, 1985. – 222 с.

Глушаков С.В. Программирование на Visual Basic 6.0 [Текст] / С.В. Глушаков, 40.

А.С. Сурядный. – Харьков : ФОЛИО, 2002. – 498 с.

Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и матема 41.

тической статистике [Текст] – З-е изд., перераб. и доп. – М. : Высш. школа, 1979. – 400 с.

Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст]: Учеб.

42.

пособие для вузов. 8-е изд., стер. – М. : Высш. школа, 2002. – 480 с.

Говорущенко Н.Я. Основы управления автомобильным транспортом [Текст]. – 43.

Харьков : Вища школа, 1978. – 224 с.

Гольштейн Е.Г. Задачи линейного программирования транспортного типа 44.

[Текст] / Е.Г. Гольштейн, Д.Б. Юдин. – М. : Наука, 1969.

Горев А.Э. Грузовые автомобильные перевозки [Текст]: Учеб. пособие для 45.

студ. высш. учеб. заведений. – М. : Академия, 2004. – 288 с.

Горчаков А.А. Компьютерные экономико-математические модели [Текст] / 46.

А.А. Горчаков, И.В. Орлова. – М. : Компьютер, ЮНИТИ, 1995.

Государственная транспортная политика РФ [Текст]. – Автомобильный транс 47.

порт, 1998. – № 1.– С. 65–72.

Громов Н.И. Управление на транспорте [Текст] / Н.И. Громов, В.А. Персианов.

48.

– М. : Транспорт, 1990. – 336 с.

Губенко А.В. Прогнозирование в управлении предприятиями транспорта 49.

[Текст] / А.В. Губенко, М.А. Сигитова // Современное управление. – Москва, 2006. – № 10. – 0,19 п.л.

Данко П.Е. Высшая математика в упражнениях и задачах [Текст] : Учеб. посо 50.

бие для студентов втузов. В 2-х ч. Ч. 2. – 4-е изд., испр. и доп. / П.Е. Данко, А.Х. Попов, Т.Я. Кожевников. – М. : Высш. школа, 1986. – 416 с.

Джонсон Н. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке 51.

[Текст] / Н. Джонсон, Ф. Лион. – М. : Мир. Т. 1, 1980, – 610 с, Т. 2, 1981, – 520 с.

Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического 52.

анализа [Текст]. – М. : Финансы и статистика, 1986.

Зайченко Ю.П. Исследование операций [Текст]. – Киев : Вища школа, 1979. – 53.

392 с.

Закс Лотар. Статистическое оценивание [Текст]. – М. : Статистика, 1976.

54.

Заруднев Д.И., Николин В.И. Обоснование применения различных автотранс 55.

портных средств в малой системе доставки грузов [Текст] / Сиб. гос. автомоб. дор. академия. – Омск, 2000. – 26 с. – Деп. в ВИНИТИ 15.06.00, № 1695–В00.

Иванов А.В. Развитие автомобильного транспорта и логистика [Текст]. – М., 56.

1989. – 40 с.

Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными сис 57.

темами [Текст]. – Киев : Техника, 1975.– 372 с.

Информационно-логистические службы-интеграторы [Текст] / Логистика. – 58.

1999. – № 1. – С. 12.

Исследования по общей теории систем[Текст] : Сб. переводов под ред. Содов 59.

ского В.Н., Юдина Э.Г. – М. : Прогресс, 1966. – 520 с.

Карасев А.И. Математические методы и модели в планировании [Текст] / 60.

А.И. Карасев, Н.Ш. Кремер, Т.И. Савельева. – М. : Экономика, 1987.

Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды [Текст] 61.

/ М. Кендалл, А. Стьюарт. – М. : Наука, 1976.

Кикоть В.С. Планирование эксперимента в задачах самоорганизации матема 62.

тических моделей [Текст]. – Автоматика, 1984. – № 1. – С. 32–39.

Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и мо 63.

делей [Текст]. – М. : ЗАО «Финстатинформ», 2000. – 246 с.

Ковалик А.Г. Формирование рациональных транспортно-технологических сис 64.

тем автомобильной доставки грузов [Текст] : Учеб. пособие. – Киев : УМКВО, 1989. – 120 с.

Козлов Ю.Т. Автоматизация управления контейнерными перевозками [Текст]. – 65.

М. : Транспорт, 1984. – 192 с.

Кокушкин А.А. Организация перевозок зерна [Текст]. – М. : Россельхозиздат, 66.

1981. – 96 с.

Колесник М.Н. Автоматизация нахождения оптимального плана перевозок од 67.

нородных грузов [Текст] / М.Н. Колесник, В.С. Асламова // Материалы ХII Международной (пятнадцатой екатеринбургской) научно-практической конфе ренции «Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон влияния» – Екатеринбург, Уральский государственный экономи ческий университет, 2006. – С. 233–234.

Колесник М.Н. Алгоритм автоматизированного выбора подвижного состава 68.

[Текст] / М.Н. Колесник, В.Е. Гозбенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – Иркутск : ИрГУПС, 2007. – № 4(16) – С. 46–52.

Колесник М.Н. Методы прогнозирования в задачах о перевозках [Текст] / 69.

М.Н. Колесник, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко // Сборник научных трудов. – Т. 2. – Ангарск : АГТА, 2005. – С. 213–219.

Колесник М.Н. Методы прогнозирования и оптимизации транспортной сети с 70.

учетом мощности пассажиро и грузопотоков: монография [Текст] / М.Н. Ко лесник, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко, А.Н. Иванков // Иркутский государст венный университет путей сообщения. – М. : Деп. в ВИНИТИ. 15.04.2008, №330-B, 2008. – 76 с.

Колесник М.Н. Организация грузовых автомобильных перевозок через логи 71.

стический центр [Текст] / М.Н. Колесник, И.М. Головных, С.В. Колганов // Те зисы докладов научно-технической конференции «Современные технологии и научно-технический прогресс» – Ангарск : АГТА, 2004. – С. 87–88.

Колесник М.Н. Принципы создания информационно-планирующей управляю 72.

щей системы перевозками на автомобильном транспорте [Текст] / М.Н. Колес ник, В.Е. Гозбенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделиро вание. – Иркутск : ИрГУПС, 2007. – № 3(15) – С. 46–52.

Колесник М.Н. Пути улучшения организации транспортного процесса грузово 73.

го автомобильного транспорта [Текст] / М.Н. Колесник // Сборник научных трудов: Естественные и технические науки. – Ангарск : АГТА, 2003. – С. 104– 108.

Колесник М.Н. Разработка справочно-информационной системы выбора под 74.

вижного состава для перевозки автотранспортом [Текст] / М.Н. Колесник, А.Н. Иванков, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Перспективы и направления развития транс портной системы, 2007. – С. 42–44.

Колесник М.Н. Состояние, проблемы и перспективы городских грузовых авто 75.

мобильных перевозок [Текст] / М.Н. Колесник, И.М. Головных, С.В. Колганов, А.И. Колесник // Сборник научных трудов : Развитие и формирование транс порта и связи региона в новых экономических условиях. – Иркутск : БГУЭП, 2004.

– С. 83–87.

Королев Н.С. Эффективность работы автомобильного транспорта [Текст]. – 76.

М. : Транспорт, 1981. – 232 с.

Кофман А. Массовое обслуживание [Текст]. Перевод с франц. / А. Кофман, 77.

Р. Крюон. – М. : Мир, 1965.

Криницкий Е. Информация в международных перевозках – это деньги [Текст] / 78.

Автомобильный транспорт. – 2001. – № 9. – С. 36–38.

Кузнецов К.А. Методы анализа и обработки данных для выбора варианта цен 79.

тра перевозки [Текст]: автореф. дис. канд. техн. наук / К.А. Кузнецов. – Ир кутск, 2000. – 20 с.

Кузьмин Ю.В. Разработка и внедрение «АСУ – Киевавтотранс» [Текст] / 80.

Ю.В. Кузьмин, Л.Ф. Борейша, Л.Г. Заенчик. – Киев : УкрНИИНТИ, 1973. – 44 с.

Левиков Г.А. Глобализация мировой экономики и логистика [Текст] / Г.А. Ле 81.

виков // БТИ. – 2002. – №8. – С. 22–29.

Левиков Г.А. Транспортная логистика [Текст] // БТИ, 1999. – №11-12. – С. 13– 82.

17.

Леман Э. Проверка статистических гипотез [Текст]. – М. : Наука, 1964. – 498 с.

83.

Литвиненко В.А. Логистика и маркетинг в управлении производством [Текст].

84.

Обзорная информация / В.А. Литвиненко, А.Н. Родников // Материально техническое снабжение. Сер.3. Применение математических методов, вычисли тельной техники и оргтехники в материально-техническом снабжении, 1991.

Вып. 1.

Лихтик М.С. Изучение грузопотоков при планировании и организации автомо 85.

бильных грузовых перевозок [Текст] / М.С. Лихтик, Б.Д. Прудовский, И.Г. Су бочева, И.А. Харшан. – М. : Транспорт, 1975. – 28 с.

Локшин Я. Грузовик в мегаполисе: состояние, проблемы, перспективы [Текст] / 86.

Я.Локшин // Автомобильный транспорт. – 2003. – № 9.

Лукинский В.С. Логистика автомобильного транспорта: концепция, методы, 87.

модели [Текст] / Лукинский В.С., Бережной В.И., Бережная Е.В. и др. – М. :

Финансы и статистика, 2002. – 280 с.

Мардас А.Н. Эконометрика. – СПб. : Питер, 2001. – 144 с.

88.

Макаров Н. Для повышения использования подвижного состава на грузовых 89.



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.