Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ процесса информатизации образования на основе автоматизированной обучающей системы, использующей аналитические модели предметной области 11
1.1. Анализ взаимосвязи информационных и коммуникационных технологий и технологий обучения 11
1.2. Анализ аспектов влияния информатизации образования на практические аспекты технологий обучения 19
1.3. Ретроспективный анализ системы «дорожные условия транспортные потоки» и факторов, влияющих на ее функционирование 27
1.4. Формализация задачи исследования 56
Выводы по первому разделу 60
2. Математическое моделирование процесса поставок продукции специального назначения как предмета изучения в автоматизированной обучающей системе 64
2.1. Аналитическое и имитационное моделирование предметной области автоматизированной обучающей системы профессиональной подготовки и переподготовки специалистов 64
2.2. Математическая модель задачи выбора кратчайшего пути
2.3. Математическая модель определения времени движения на основе учета характеристик системы «дорожные условия -транспортные потоки» и факторов окружающей среды. 81
2.4. Методы теории массового обслуживания, применяемые для определения времени задержки движения транспортных потоков 104
Выводы по второму разделу 144
3. Методика формирования автоматизированной системы обучения управлению процессом обеспечения организаций продукцией специального назначения 148
3.1. Определение основных подходов к построению информационной модели процесса обучения 148
3.2. Применение информационного подхода к описанию целей обучения 163
3.3. Общая характеристика средств информационного моделирования процесса обучения управлению обеспечением организаций продукцией специального назначения 167
3.4. Обоснование возможностей применения геоинформационных технологий в процессе обучения управлению сложными пространственно-временными системами 179
3.5. Построение цифровой модели местности как информационного средства визуального обучения с применением системы электронных карт 189
Выводы по третьему разделу 204
Заключение 210
- Анализ взаимосвязи информационных и коммуникационных технологий и технологий обучения
- Аналитическое и имитационное моделирование предметной области автоматизированной обучающей системы профессиональной подготовки и переподготовки специалистов
- Методы теории массового обслуживания, применяемые для определения времени задержки движения транспортных потоков
- Определение основных подходов к построению информационной модели процесса обучения
Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Снижение удельных затрат на доставку продукции предприятий оборонно-промышленного комплекса (продукции специального назначения) определяется степенью автоматизации процессов управления ее доставкой и уровнем квалификации специалистов по транспортной логистике. На настоящем этапе влияние «человеческого фактора» на конечную эффективность планов доставки продукции специального назначения (ПСН) достаточно высоко. Необходимость учета широкого спектра факторов, оказывающих влияние на решение задач транспортной логистики, лимит времени на формирование планов доставки требуют от специалистов понимания сути задач и методов их решения. Поэтому наряду с направлением по автоматизации рутинных процессов подготовки планов обеспечения ПСН важным является направление по совершенствованию технологии подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН. Современные цели и задачи внутрифирменной подготовки специалистов требуют, чтобы система управления доставкой ПСН обладала функциями автоматизированного обучения. Поэтому весьма актуальным является проблема внедрения информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) при автоматизации подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.
В многочисленных работах (Бешенков С.А., Козлов О.А., Роберт И.В., Кузнецов А.А. и др.) рассмотрены методические аспекты реализации ИКТ для повышения качества обучения. Вопросы формализации компонентов методической системы обучения рассматривались в исследованиях Кузнецова Э.И., Ку-валдиной Т.А., Рудинского И.Д, Латышева В.Л. и др. Разработке и использованию автоматизированных обучающих систем посвящены работы Данилюка С.Г., Зайцевой Л.В., Новицкого Л.П., Павлова А.А., Романенко Ю.А., Сердюко-ва В.И.
Основой для формирования информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН является аналитическое моделирование условий задач, с которыми он сталкивается в своей служебной, профессиональной деятельности. Методологический базис решения задач указанного типа был заложен в теории массового обслуживания, значительный вклад в которую внесли Хинчин А. Я., Пальма К., Эрланг А.К., Поллачек Ф., Гнеденко Б.В., Саати Т. Л., Коваленко И.Н., Розенберг В. Я., Вентцель Е.С., Прохоров А. И., Боровков А. А., Волков И.К., Загоруйко Е.А. и мн. др.
Многочисленные теоретические наработки представляют собой основу для формирования научно-практического подхода к созданию автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН. При этом актуальность темы работы обусловлена необходимостью разработки научно-методических основ функционирования автоматизированной системы образовательного назначения, предназначенной для подготовки специалистов по автотранспортной логистике ПСН, и поддержки их деятельности при решении профессиональных задач.
Проблемная ситуация определяется противоречием между необходимостью организации автоматизированной подготовки специалистов по оперативному управлению автотранспортными перевозками ПСН и отсутствием специализированного комплекса моделирования системы «дорожные условия -транспортные потоки» как информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.
Цель исследования - формирование информационно-аналитической базы автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН на основе математического моделирования условий автотранспортных перевозок.
Объектом исследований является автоматизированная система подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.
Предметом исследований являются модели, методики моделирования и рациональной организации автотранспортных перевозок, предназначенные для реализации в виде автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.
Научная задача состоит в разработке научно-методического аппарата моделирования системы «дорожные условия - транспортные потоки» и формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН как основы создания автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН.
Основные результаты исследования, представляемые к защите:
1. Математическая модель системы «дорожные условия - транспортные потоки», предназначенная для исследования влияния характеристик условий движения специализированных транспортных колонн на время доставки ПСН.
2. Методика формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН как методическая база принятия решений для автоматизированной системы подготовки специалистов по обеспечению ПСН.
Достоверность результатов, основных научных результатов, выводов и рекомендаций обусловлена обоснованностью исходных данных и принятых ограничений; корректной постановкой научной задачи исследования и выбором апробированных методов ее решения, включающих современные методы кибернетики, системного анализа, теории принятия решений, теории вероятности, математической статистики и систем массового обслуживания, и отвечающих сущности исследуемых процессов.
Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1)в том, что математическая модель системы «дорожные условия -транспортные потоки» позволяет исследовать зависимости времени доставки ПСН с учетом увеличенного числа существенных характеристик системы «дорожные условия - транспортные потоки» и факторов окружающей среды, определяемых спецификой задачи автотранспортной логистики ПСН; 2) в разработке методики формирования рационального плана обеспечения организаций ПСН, которая представляет собой методическую и алгоритмическую основу для создания автоматизированной системы подготовки специалистов по транспортной логистике ПСН и поддержки их профессиональной деятельности.
Практическая значимость работы обусловлена разработкой алгоритма формирования рационального плана обеспечения ПСН, позволяющего с учетом характеристик системы «дорожные условия - транспортные потоки» и факторов окружающей среды производить сравнительную оценку вариантов доставки ПСН в заданном районе с установленной транспортной сетью.
Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных систем» (г. Серпухов, 2003 - 2005), Международной научно-методической конференции «Качество инженерного образования» (г. Брянск, 2003 - 2005).
По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них две публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК («Инфокоммуникационные технологии», «Образование и Информатика»).
Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы в отчетах о НИР «Транспорт-2004, 2005», «Технология - 2004, 2005» и внедрены в ЗАО «Спарта» (г. Санкт-Петербург), ОАО «Ратеп» (г. Серпухов), а также в учебном процессе СВИ РВ (г. Серпухов).
Структура диссертационной работы. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения.
В первом разделе проведен анализ взаимосвязи информационных и коммуникационных технологий и технологий обучения, в котором сделан вывод о том, что новые информационные технологии являются базовой методической, программно-машинной и информационной основной технологий обучения, обеспечивающей формирование информационных и коммуникационных технологий обучения, а также анализ аспектов влияния информатизации образования на развитие технологий обучения, в результате которого рассмотрены сущность и содержание «содержательной» и «процессуальной» направлений обучения. С целью более полного учета природно-климатических и дорожных условий движения автотранспорта при решении задачи оптимизации (рационализации) процесса обеспечения организаций ПСН проведен ретроспективный анализ системы «дорожные условия - транспортные потоки» и факторов, влияющих на ее функционирование, а также осуществлена постановка научной задачи исследования.
Во втором разделе осуществлено обоснование применения аналитических и имитационных моделей в качестве предметной области автоматизированной обучающей системы в рамках программы повышения квалификации и профессиональной послевузовской переподготовки специалистов в условиях непрерывного обучения; проведено моделирование процесса поставок продукции специального назначения, в результате которого разработаны модели оценивания характеристик процесса передвижения транспортных потоков и выбора кратчайшего пути их следования из любого начального в любой конечный пункт дорожной сети выбранного района (региона), предложен метод оценивания режимов движения однородных транспортных потоков различного типа.
В третьем разделе предлагается методика формирования автоматизированной системы обучения управлению процессом обеспечения организаций продукцией специального назначения, которая включает последовательно выполняемые этапы информатизации автоматизированного обучения: определение основных подходов к построению информационной модели процесса обучения; применение информационного подхода к описанию целей обучения; рассмотрение общей характеристики средств информационного моделирования процесса обучения управлению обеспечением организаций продукцией специального назначения; обоснование возможностей применения геоинформационных технологий в процессе обучения управлению сложными пространственно-временными системами; построение цифровой модели местности как информационного средства визуального обучения с применением системы электронных карт.
В заключении сформулированы основные выводы и результаты исследований по теме диссертации и предложено направление дальнейших исследований, отмечена степень реализации результатов, а также обзор публикаций по теме диссертации.
Анализ взаимосвязи информационных и коммуникационных технологий и технологий обучения
Ускорение социально-экономического и научно-технического процесса оказывает революционизирующее воздействие на все стороны общественного производства, систему общественный отношений, на самого человека. Динамизм развития общества выступает основной предпосылкой необходимости перестройки, реформирования образования. Характерной особенностью этого процесса является изменение доминирующего вида деятельности человека, обусловленное переходом от индустриального к информационному этапу развития общественного производства.
Это приводит к новому пониманию готовности выпускников учебных заведений (центров переподготовки и повышения квалификации) к жизни, профессиональной деятельности в информационном обществе, заставляет переосмыслить традиционные представления о содержании образования, путях и методах его осуществления. В отличие от предыдущего этапа развития производства, когда основная часть общественного труда носила репродуктивный (воспроизводительный) характер, сегодня доля творческого труда значительно возрастает. При этом период обновления производственных технологий, замены их на более совершенные быстро сокращается и в ближайшем будущем будет составлять не более 3-5 лет. Динамика преобразований в технологии производства, социальных и экономических структурах стала заметно опережать динамику смены человеческих поколений. Это означает, что в течение трудовой жизни подавляющему большинству населения неоднократно осваивать новые виды деятельности, постоянно повышать свою квалификацию. Именно поэтому информационное общество часто называют также «постоянно обучающимся обществом». Непрерывное образование становится, таким образом, неотъемлемой частью жизни каждого человека. В этом и заключается главное влияние информатизации общества на систему образования.
Происходящие преобразования производственных сил общества неразрывно связаны с дальнейшим развитием общеобразовательной и профессиональной школы, которая обеспечивает процессы их воспроизводства. Темпы технического прогресса в настоящее время начинают все в большей степени зависеть от эффективности системы образования, которая в свою очередь не меняется, отражая новые требования общества, обусловленные развитием науки и производства. Все это постоянно ставит перед образованием новые, все более сложные задачи по обучению и одновременно инициирует создание все более совершенных средств, технологий обучения, способствующих решению этих задач. Наиболее перспективными среди них являются средства и технологии, связанные с информатизацией образования. Отметим, что цель информатизации образования состоит в глобальной рационализации интеллектуальной деятельности за счет использования информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), радикальном повышении качества подготовки специалистов с новым типом мышления, соответствующим требованиям постиндустриального общества, каковым оно является в настоящее время.
Исходя из этого, информатизация образования понимается как: комплекс мероприятий, связанных с насыщением образовательной системы информационными средствами, информационными технологиями и информационной продукцией; методологию и стратегию совершенствования отбора содержания, методов и организационных форм обучения, ориентированных на развитие личности обучаемых, их интеллектуального потенциала, эффективную подготовку их к жизни и профессиональной деятельности в «информационном обществе»: Прежде чем приступить к анализу взаимосвязи ИКТ и технологий обучения (ТО), кратко остановимся на определении понятий «ИКТ», «ТО», а также, как итог, информационных и коммуникационных технологий обучения. Понятие «ИКТ» появилось в связи с развитием информатизации общества, базирующейся на средствах вычислительной техники (ВТ). ИКТ предлагают использование различных технических средств (ТС), центральное место среди которых принадлежит компьютеру. Следует отметить, что понятие информационные технологии (ИТ) относится не только к компьютеру, а включает в себя всю совокупность методов и средств, ориентированных на сбор, хранение, передачу, обработку и представление информации. Можно сказать, что ИТ концентрируют в себе значительную часть достижений науки и техники последних десятилетий и делают эти достижения доступными практически для каждого человека. Процесс развития ИТ можно условно разделить на четыре важнейших этапа, истоком каждого из которых явилось подлинно революционное явление в жизни общества: возникновение речи, создание письменности, книгопечатание, создание ЭВМ и каждое из этих событий, в свою очередь, коренным образом изменяло средства коммуникаций между членами общества. ИКТ (преимущественно безбумажная) радикально отличается от классической (бумажной) ИТ и несоизмеримо превосходит ее по экономичности, производительности, точности. Поэтому она неизбежно вытесняет классическую технологию. Особая роль, центральное место сегодня отводится информационным технологиям в процессе интеллектуализации общества, развития его системы образования и культуры. В развитии определения информатизации образования этот процесс рассматривается как процесс обеспечения сферы образования теорией и методикой разработки и оптимального применения средств и методов ИКТ. Это позволяет: обеспечить подготовку обучаемых к широкому и эффективному использованию компьютеров, средств ИКТ в своей учебной, а затем профессиональной деятельности; создать методические системы обучения, ориентированные на эффективное развитие мышления, интеллектуального потенциала обучаемых, их склон 14 ностей и способностей, овладение видами деятельности, отвечающими потребностям формирующего информационного общества; интенсифицировать учебный процесс за счет индивидуализации обучения, развития познавательной активности обучаемых, мотивации обучения. Общее понятие «технологи» согласно его традиционному пониманию есть совокупность знаний о способах и средствах обработки материалов. Технология включает в себя также и мастерство, искусство осуществления процесса. Технологический процесс всегда предусматривает определенную последовательность операций с использованием соответствующих средств и реализацией необходимых условий. Понятие «технология обучения» носит исторический, диалектически развивающийся характер. В связи с этим имеется множество интерпретаций данного понятия, отражающих различные его функциональные, образовательные, дидактические стороны аспекты.
Аналитическое и имитационное моделирование предметной области автоматизированной обучающей системы профессиональной подготовки и переподготовки специалистов
В [15] отмечается, что наиболее эффективными формами учебных занятий, представляющих технологии активного обучения являются «Деловая игра» и «Технология дистанционного обучения».
В отношении деловой игры следует отметить достаточно важную операцию, выполняемую при ее подготовке, называемую как «Диагностика объективных обстоятельств». Смысл ее заключается в том, что в данном случае рассматривается вопрос о том, где, как, когда, при каких обстоятельствах, условиях и с какими предметами будет проходить деловая игра, т.е. оцениваются ее внешние атрибуты. По определению [18], учебную деловую игру можно рассматривать как «ветвь педагогики» и как «ветвь имитационного моделирования». Эта двойственность определяет преимущества деловой игры как «инструмента» обучения. Дело в том, что, как и всякая игра, деловая игра ставит слушателя в мнимую или условную ситуацию, задаваемую имитационной моделью, и требует выполнения мнимых (игровых) действий. Но в то же время обучаемый остается в ситуации реального учебного процесса, выполняет вполне реальные действия, по своему предметному содержанию ничем не отличающиеся от действий, осуществляемых в рамках иных форм учебного процесса (анализирует, отбирает данные, ставит и решает задачи и пр.) находится во вполне реальных отношениях с другими партнерами по игре.
В процессе конструирования любой деловой игры необходимо реализовать принципы, подразделяющиеся с одной стороны, на группу принципов имитационного моделирования конкретных условий и динамики предметной облас 65 ти (реальных процессов и объектов) и группу принципов моделирования содержания и форм профессиональной деятельности специалистов - с другой. Обе группы реализуют принцип проблемности, содержание имитационной модели и процесса его развития в игровой деятельности (рисунок 2.1).
В основе структурной схемы деловой игры также лежат имитационные модели: имитационная модель реального объекта, процесса (предметной области), имитационная модель предмета профессиональной деятельности специалиста, имитационная модель процесса профессиональной деятельности специалиста. Эти модели являются предметом (объектом) обучения (изучения) игровой модели (рисунок 2.2).
Развитие дистанционного обучения на основе информационных и коммуникационных (компьютерных) технологий привело к возможности обеспечения подготовки, тиражирования и передаче обучаемым комплектов учебно-методических и учебных материалов, в том числе на электронных носителях, широкого использования имитационных обучающих программ, моделей типовых технических и технологических процессов и т.п. [15].
С целью определения места имитационного моделирования в его общей системе, схематически покажем общую классификацию методов моделирования, в которой также выражается соотношение между аналитическим и имитационным моделированием. Данная классификация проводится по основным средствам моделирования (рисунок 2.3). Согласно этой классификации все методы моделирования делятся на два больших класса: методы материального (реального) моделирования и методы идеального (абстрактного) моделирования. Первый из этих классов, в свою очередь, можно разделить на подкласс предметного моделирования и подкласс аналогового моделирования, второй класс - на подкласс формализованного моделирования и подкласс неформализованного моделирования [14].
Предметным моделированием называется такое моделирование, в котором модель и прототип имеют сходное геометрическое построение или одинаковую природу протекающих в них физических процессов, или то и другое вместе взятое. Аналоговое моделирование или моделирование, основанное на процессуальном подобии, характеризуется тем, что прототип и объект имеют различную природу, но процессы в них описываются одинаковыми математическими соотношениями, обычно одними и теми же дифференциальными уравнениями.
В неформализованном моделировании рассматриваются мысленные модели, которые как бы строятся в мозгу человека и условно называются концептуальными структурами, и модели, записанные на естественном языке (концептуальные модели).
Модель, отражающая с необходимой полнотой систему - прототип в том или ином содержательном ее аспекте и записанная на естественном языке с использованием положений наивной логики, называется концептуальной моделью.
Освещая вопрос о проведении формализованного моделирования с использованием ЭВМ отметим, что отражение хотя бы одного аспекта исследуемой системы (прототипа) посредством моделирования с использованием ЭВМ требует фактически построения не одной, а нескольких моделей. Рассмотрим этот вопрос применительно к задачам математического моделирования. В зависимости от того, как решаются данные задачи, различают аналитическое математические моделирование и имитационное математическое моделирование.
Методы теории массового обслуживания, применяемые для определения времени задержки движения транспортных потоков
Время вынужденных остановок определяется наличием на дороге объектов, препятствующих безостановочному, свободному движению как отдельных автомобилей, так, тем более, и колонн автотранспорта. Количество таких препятствий (назовем их объектами дороги), характер их функционирования, оказывает влияние на продолжительность отдельных остановок и, соответственно, на общее время остановок при движении на всем участке дороги (всего маршрута движения), а, в конечном счете, на режим движения потоков автотранс 105 порта с определенной интенсивностью и действительными средней и максимально допустимой скоростями [77].
В качестве основных объектов дороги можно назвать следующие: перекрестки, отрезки дороги с пониженной пропускной способностью, мосты, железнодорожные переезды; неисправный AT; отрезки дороги, подвергшиеся воздействию последствий аварий на радиационно-, химически- и биологически опасных объектах, затоплений; места дорожно-транспортных происшествий. Все они способствуют образованию «заторов» («пробок») в ТП.
Очевидно, если за tocmod, [од = \,т) (од - объект дороги) обозначить время вынужденной остановки перед од-м объектом дороги, то Остается определить методический подход к нахождению времени ост . Так как мы имеем дело с однородными транспортными потоками (мы их искусственно выделяем из всего ТП), которые с некоторой степенью приближения можно представить как простейшие случайные потоки событий (заявок), поступающих на объекты дороги как системы массового обслуживания (СМО) и обладающих свойствами ординарности, стационарности и отсутствия последствия, в качестве такого подхода можно принять методы теории массового обслуживания. Применение СМО того или иного типа для моделирования движения ТП зависит от режима движения транспортных потоков. Практика проведения исследований показывает, что для моделирования движения транспортных потоков применимо не все множество методов (типов) СМО. В качестве примера дадим порядок применения в моделировании некоторых СМО. Системы массового обслуживания с отказами 1. Классическая система массового обслуживания с отказами (система Эрланга) Постановка задачи. На вход п -канальной СМО подается поток заявок с интенсивностью X. Интенсивность простейшего потока обслуживания каждого 106 канала jx. Если заявка застала все и-каналов занятыми, то она получает отказ (покидает систему необслуженной). В нашем случае колонна автотранспорта меняет маршрут движения (если это возможно), когда очевидно, что время ожидания в очереди (время стояния, вынужденной остановки) превышает время прибытия к конечному пункту объездным путем (здесь предполагается, что запланированный маршрут движения проходит по кратчайшему пути). Если заявка застала свободным хотя бы один канал, то она принимается к обслуживанию любым из свободных каналов и обслуживается до конца (заявки "терпеливые" в канале обслуживания). Граф состояний данной СМО с отказами представлен на рисунке 2.15. Так как анализ работы любой СМО начинается с рассмотрения возможных состояний системы и составления размеченного графа состояний системы с указанием интенсивностей потоков, переводящих из одного состояния в другое. Далее в соответствии с мнемоническим правилом составляется система уравнений для вероятностей состояний. При установившемся (стационарном) режиме работы СМО в дифференциальных уравнениях производные (левая часть системы) приравниваются нулю, и из системы уже алгебраических уравнений определяются расчетные формулы. На указанном выше графе рассмотрено следующее множество состояний системы: х0 - все каналы свободны, ни одна заявка не обслуживается; 107 x, - занят ровно один канал (какой - неважно, так как характеристики каналов одинаковы - интенсивность X одинакова для всех каналов), обслуживается одна заявка; хк - занято ровно к каналов (каких именно - неважно), обслуживается к заявок; хп - все п каналов заняты, обслуживается п заявок. Поясним порядок определения интенсивности потоков событий на графе. Когда система находится в состоянии х0, на нее действует поток заявок с интенсивностью X, переводящий систему в состояние xi («перескок» через состояния невозможен, так как потоки ординарны).
Определение основных подходов к построению информационной модели процесса обучения
В результате исследований, определенных постановкой научной задачи и проведенных в данном разделе, выполнено следующее.
1. Рассмотрено аналитическое и имитационное моделирование предметной области автоматизированной обучающей системы профессиональной подготовки и переподготовки специалистов в рамках организованной системы. В процессе проведенного научного исследования постановки данной частной задачи даны определения и сформированы структурные схемы аналитического, имитационного и аналитико-имитационного моделирования предметной области обучения; определены принципы конструирования и структурная схема деловой игры, в основе которой чаще всего лежат указанные методы моделирования процесса обучения; раскрыта общая классификация методов программирования с обозначением в ней, как в иерархической структуре, места аналитического, имитационного и аналитико-имитационного моделирования. Отмечено, что при наблюдаемом в процессе своего развития усложнение содержания обучения и технологий процесса его осуществления предопределяет рост «удельного веса» аналитико-имитационного моделирования предметной области автоматизированной обучающей системы.
2. Осуществлено математическое моделирование решения транспортной задачи на основе методов линейного программирования. Показана идея прикрепления организаций-потребителей к организациям-поставщикам, где отмечено, что это прикрепление в условиях решения задачи оптимизации не может быть взаимно однозначным (изоморфным), т.е. к одной организации-поставщику могут быть «прикреплены» несколько организаций-потребителей и одновременно за одной организацией-потребителем могут быть закреплены несколько организаций-поставщиков. Это является одним из обязательных уеловий задачи линейного программирования по рациональному распределению продукции между организациями-потребителями при минимизации временных и стоимостных затрат на его транспортировку.
3. Рассмотрен вариант дорожной сети, в пределах которого осуществляется перемещение ПСН из любого начального в любой конечный пункт назначения, на основе которой показана необходимость и возможность выбора кратчайшего по времени и минимального по стоимости транспортных перевозок маршрута движения. Математически это формализуется минимизацией целевой функции при определении ограничений на соотношение количества продукции, вывозимого из пунктов-поставщиков в пункты-потребители, а также перемещаемого между некоторыми промежуточными пунктами.
4. Проведена постановка задачи выбора кратчайшего пути, начальным этапом решения которой является построение транспортной таблицы, показан порядок ее формирования. Решение задачи выбора кратчайшего пути основано на применении симплексного метода (или метода потенциалов). Наличие такой особенности классической транспортной задачи, разновидностью которой и является задача выбора кратчайшего пути, как избыточность системы ограничений, позволило определить ее как систему типа равенств между количеством продукции, вывозимого от организаций-поставщиков к организациям-потребителям.
5. Сформулирована математическая модель определения времени движения с учетом характеристик системы «дорожные условия - транспортные потоки» на основе геометрической модели участка дороги (маршрута движения), идея которой заключается в суммировании отрезков дороги одной технической категории; условного выделения суммарного отрезка на геометрической модели, представляющую собой отрезок прямой, протяженностью, равной протяженности рассматриваемого участка маршрута движения от некоторого начального пункта к конечному. Зная скорость движения по дороге определенной технической категории, можно определить и время преодоления суммарного отрезка и, соответственно, всего маршрута движения.
6. Рассмотрен физический смысл коэффициента обеспеченности расчетной скорости, его связь с фактической максимальной, обеспеченной расчетной и средней скоростей движения легкового автомобиля при различных дорожных условиях, интенсивности движения потоков автотранспорта и природно-климатических условиях. На основании этого построены соответствующие номограммы, которые могут быть запрограммированы и использованы как при заблаговременном планировании перемещения ПСН, так и при оперативном (текущем) управлении движением. Показан порядок пользования номограммами.
7. Разработана модель определения себестоимости автомобильных перевозок и структуры затрат. Отмечено, что себестоимость автомобильных перевозок определяет экономическую эффективность деятельности автотранспорта. Также определены производительность грузооборота товаров при «челночных» перевозках (из начального пункта в конечный и обратно) и производительность транспортных средств по типам автомобилей, которая может определяться как отношение величины работы по количеству автомобиле-часов (часовая производительность) или в тоннах перевозимого груза за единицу времени.
8. Проведено определение времени задержки движения автотранспорта на объектах дороги, препятствующих нормальному (безостановочному с обеспеченной расчетной скоростью) либо приводящих к снижению этой скорости, на основе методов теории массового обслуживания. Определено соответствие между режимами транспортных потоков и дисциплиной работы тех или иных типов СМО, показан физический смысл параметров и показателей различных типов СМО относительно характеристик транспортных потоков. В качестве основополагающих методов СМО, наиболее адекватно отражающих основные режимы движения, являются классическая СМО с отказами (система Эрланга) и классическая СМО с ожиданием в очереди. Отмечено, что для моделирования режимов движения, имеющие те или иные особенности, могут использоваться, например, такие типы СМО, как СМО с ожиданием и приоритетом в обслуживании, СМО с ограниченным временем нахождения заявки в очереди и неограниченным временем нахождения заявки на обслуживании, СМО с ограниченным временем нахождения заявки на обслуживании и неограниченным временем нахождения заявки в очереди и т.д.
9. В рамках решения задачи оптимизации маршрута движения рассмотрен принцип Парето, позволяющий определить область недоминируемых (несравнимых) одновременно по двум параметрам t и С альтернатив (вариантов перемещения из начального пункта в конечный).
10.Для разрешения парадокса недоминированных альтернатив области Парето показаны сущность, физический смысл, роль и значение таких методов оптимизации как метод выделения главного критерия, метод лексикографической оптимизации, метод последовательных уступок, человеко-машинные процедуры векторной оптимизации; отмечены достоинства и недостатки, ограничивающие область их практического применения.
11.В целях некоторой компенсации этих недостатков проанализированы методы свертывания векторного критерия (показателя) в скалярный, дана математическая формализация этого методического подхода. К этим методам относятся: обоснование допустимости свертки, нормализация критериев для их сопоставления, учет приоритетов (важности) критериев; построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации.
