Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Постановка задачи исследования 15
1.1. Контейнерные терминалы восточного региона Балтийского моря и задачи управления этими терминалами 15
1.2. Формализация процессов обработки экспортно-импортных и каботажных судов на основе теории массового обслуживания 34
ГЛАВА 2. Математическое обеспечение процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на основе вычислительных и полиномиальных моделей 42
2.1. Постановка задачи формализации совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов 43
2.2. Вычислительные модели совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов 46
2.3. Вероятностные модели процессов обработки контейнерных судов с ограниченным временем пребывания судна в очереди 57
2.4. Полиномиальные модели показателей качества процессов обработки контейнерных судов 60
2.5. Условия оптимальной идентификации показателей качества процессов обработки контейнерных судов 73
2.6. Синтез непрерывных оптимальных планов вычислительного эксперимента 88
ГЛАВА 3. Оптимальное управление процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах . 96
3.1. Оптимальное управление загрузкой контейнерного терминала на основе технико-экономических показателей 97
3.2. Оптимальное управление процессами обработки судов на основе критерия главного показателя 103
3.3. Оптимальное управление процессами обработки судов на основе экспертных оценок 109
ГЛАВА 4. Алгоритмическое и программное обеспечение оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных 119
4.1. Алгоритмическое обеспечение оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов 119
4.2. Выбор инструментов и средств разработки 133
4.3. Особенности программного продукта «Модель процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах» 136
4.4. Оптимальное управление процессом совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерном терминале ООО «Моби Дик» 142
Заключение 148
Список использованных источников
- Формализация процессов обработки экспортно-импортных и каботажных судов на основе теории массового обслуживания
- Вычислительные модели совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов
- Оптимальное управление загрузкой контейнерного терминала на основе технико-экономических показателей
- Выбор инструментов и средств разработки
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Ужесточение требований к качеству обработки контейнерных судов выдвигает задачу оптимального управления этими процессами на различных стадиях проектирования и эксплуатации терминалов.
Решение задач оптимального управления затрудняется в связи с отсутствием моделей, адекватно описывающих процессы одновременной обработки экспортно-импортных и каботажных судов. В настоящее время для описания процессов в большинстве случаев используют детерминированные модели, как правило, основанные на предположении, что прибытие судов в порт представляет собой регулярный поток событий, следующих одно за другим, строго по графику, через одинаковые промежутки времени. Однако в реальных условиях процесс поступления судов к причалам носит случайный характер. Поэтому применение детерминированных моделей для описания процессов обработки судов вносит существенные погрешности, что не позволяет использовать эти модели для решения проблемы оптимизации указанных процессов. Еще в работах Б.В. Гнеденко было показано, что для решения задачи определения оптимального числа причалов целесообразно использовать вероятностные модели, полученные на основе теории массового обслуживания.
Вероятностные модели, основанные на классической теории систем массового обслуживания (СМО), были изложены в работах И.А. Русинова для обработки экспортно-импортных судов и А.М. Тюкавина для обработки каботажных судов.
Однако применение марковских моделей массового обслуживания для формализации и оптимизации процессов обработки судов не всегда является целесообразным, так как эти модели недостаточно адекватно описывают указанные процессы в реальных условиях функционирования.
Так при использовании марковских моделей СМО предполагается, что длительность перехода судна из порта в порт и длительность обработки судна подчиняется показательному закону распределения. Принятие этих допущений может привести к весьма существенным ошибкам при расчете показателей качества процессов обработки контейнерных судов в стационарном режиме.
Поэтому в работах А.С. Гайнулина и А.С. Хвастунова рассматривались вопросы вероятностной формализации и оптимизации процессов обработки каботажных и экспортно-импортных судов с использованием немарковских моделей массового обслуживания, основанных на теореме о повторении опытов. Однако указанные работы не учитывают взаимного влияния, возникающего при совместной обработке экспортно-импортных и каботажных судов.
Разработка вероятностных моделей процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных контейнерных судов сталкивается с рядом трудностей, среди которых необходимо отметить следующие:
Вычислительная модель транспортной системы представлена в виде
комбинированной сети массового обслуживания, включающей две
разомкнутых и одну замкнутую СМО.
Необходимость рассмотрения большого числа состояний транспортно-технологической системы, определяемых всем возможными сочетаниями прихода экспортно-импортных и каботажных судов к каждому терминалу.
Многофакторность предлагаемых моделей, которые учитывают возможное влияние характеристик отдельных терминалов друг на друга.
При оптимальном управлении процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов во многих случаях целесообразно использовать аналитические, а не численные методы оптимизации.
Действительно именно аналитические методы оптимизации позволяют в отличие от численных методов получать оптимальные решения на основе аналитических выражений. Для разработки аналитических методов оптимального управления процессами возникает задача активной идентификации в классе полиномиальных моделей, т.е. задача разработки полиномиальных моделей показателей качества процессов, представляющих собой зависимости показателей качества процессов от характеристик терминалов и потоков экспортно-импортных и каботажных судов.
Одной из основных особенностей процессов обработки судов является многокритериальность, что объясняется большим числом разнообразных, и во многих случаях противоречивых требований, предъявляемых к указанным процессам. Это существенно усложняет задачи оптимального управления процессами обработки и делает их трудноформализуемыми. Кроме того во многих случаях необходимо учитывать неполноту объема исходных данных, необходимых для решения задачи оптимального управления, а также непрерывное изменение этих данных.
Оптимальное управление процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов является задачей одномерной непрерывной многокритериальной оптимизации, решение которой в зависимости от наличия априорной информации о технико-экономических показателях процессов может осуществляться на основе различных методов.
В связи с вышеизложенным целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования контейнерных терминалов путем решения задачи оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на основе вероятностных вычислительных и полиномиальных моделей.
В соответствии с указанной целью в работе сформулированы, обоснованы и решены следующие задачи:
Анализ особенностей процессов обработки контейнерных судов и существующих методов их формализации.
Разработка вычислительных вероятностных и полиномиальных моделей стационарных процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов в транспортно-технологических системах, содержащих два терминала.
Оптимальное управление процессами совместной обработки эспортно-импортных и каботажных судов на основе различных критериев.
Разработка алгоритмического и программного обеспечения, для оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов. Методы исследования. Методической основой и общей формальной базой
диссертационного исследования служат теория вероятностей, теория массового
обслуживания, теория планирования эксперимента и отдельные разделы теории
принятия решений.
Объектом исследования в диссертации являются процессы совместной
обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных
терминалах.
Предметом исследования в диссертации является математическое и
алгоритмическое обеспечение оптимального управления процессами совместной
обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных
терминалах.
Научная новизна и положения, выносимые на защиту. Основными
научными положениями диссертации являются:
-
Формализация процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах в виде комбинированной сети массового обслуживания, содержащей две разомкнутые и одну замкнутую СМО.
-
Синтез многофакторных планов вычислительного эксперимента, минимизирующих интегральную оценку ошибки аппроксимации, для активной идентификации показателей качества процессов обработки контейнерных судов в классе полиномиальных моделей.
-
Модифицированные методы оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных контейнерных судов, в основу которых положены разработанные автором многофакторные полиномиальные модели.
-
Алгоритмическое и программное обеспечение оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов, на основе которых создан программный комплекс. Практическая ценность. В результате проведенных исследований
доказана целесообразность и эффективность использования теоритических разработок и предлагаемых вероятностных моделей для решения конкретных задач, возникающих при оптимальном управлении процессами обработки экспортно-импортных и каботажных контейнерных судов. Указанные вероятностные модели и алгоритмы оптимального управления позволяют повысить эффективность проектирования контейнерных терминалов в морских портах с учетом противоречивых требований, предъявляемых к качеству процессов обработки судов.
Реализация работы. Полученные результаты доведены до алгоритмов и программного обеспечения, которые использовано при эксплуатации контейнерного терминала ООО «Моби Дик» в соответствии с федеральной целевой программой «Развитие транспортной системы России (2010-2020 годы)».
Предложенные рекомендации апробированы и внедрены в учебном процессе Государственного Университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова.
Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международной научно-практической конференции «Инновационные процессы и технологии в современном мире» (Уфа 2013г.), на международной конференции «Потенциал развития науки в первой четверти XXI века» (Киев 2013 г.), на международной конференции «Technical sciences: modern issues and development prospects» (Великобритания 2013 г.), на семнадцатой международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск 2014 г.), на двенадцатой международной научно-практической конференции «Техника и технология: новые перспективы развития» (Москва 2014 г.) и на пятой межвузовской научно-практической конференции аспирантов, студентов и курсантов «Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта России» (Санкт-Петербург 2014 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе две статьи опубликовано в изданиях, имеющихся в перечне научных журналов ВАК Министерства образования РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и двух приложений. . Общий объем работы составляет 180 страниц, включая 158 страниц основного текста и 22 страницы приложений, в том числе 21 рисунок, 27 таблиц и список использованных источников из 100 наименований.
Формализация процессов обработки экспортно-импортных и каботажных судов на основе теории массового обслуживания
В современных условиях характеризующихся интенсивными темпами развития международной торговли, транспорт является одним из главных системообразующих факторов, определяющих темпы экономического роста страны.
Без создания эффективной, надежной и дешевой системы доставки промышленных товаров никакая модернизация экономики невозможна. Транспортная составляющая в стоимости отечественной продукции должна быть на уровне зарубежной – то есть снизиться в среднем с пятнадцати – тридцати до пяти – семи процентов.
Морской транспорт является одним из старейших видов транспорта который, использует для массовой перевозки грузов и пассажиров дешевые естественные водные пути. Морскому транспорту принадлежит особая роль в транспортной системе страны. Однако распад СССР существенно подорвал роль морского транспорта России, как в экспортно-импортных, так и в каботажных перевозках. До распада СССР большинство судов обрабатывалось в более удобных и лучше оборудованных портах союзных республик (в основном на Украине и Прибалтике). Именно в эти порты направлялась большая часть капиталовложений на новое строительство и реконструкцию береговых сооружений. Помимо утраты Россией в результате распада СССР наиболее удобных и современных морских портов, она лишилась и большей части торгового флота. Использование же Россией морских портов бывших союзных республик, сопряжено с дополнительными финансовыми затратами и таможенными неудобствами.
Так, ввиду недостатка производственных мощностей Северо-Западного региона около 30 % транзитных грузов проходят через морские порты Балтии и Финляндии. Ежегодно теряется из-за этого 1 млрд. долларов за транзит и перевалку грузов через Прибалтийские и Финские порты. Однако в последующие годы Россия значительно укрепила свои позиции на Балтийском и Черном морях, на Севере и Дальнем Востоке. Общая протяженность морских судоходных линий, эксплуатируемых Россией, оценивается в настоящее время более чем в 1 млн. км.
Сегодня особую значимость для российской экономики приобрел Северо-Западный регион. В настоящее время через порты Северо-Западного региона проходит более 100 млн. тонн российских внешнеторговых и транзитных грузов, перевозимых морским транспортом. Наиболее крупные порты на Черном море -Новороссийск и Туапсе (экспорт нефти, импорт зерна), на Азовском море -Таганрог, на Белом - Архангельск (экспорт леса и лесоматериалов, а также экспорт нефтепродуктов), на Баренцевом - Мурманск (экспорт апатитов, цветных металлов и других грузов), на Дальнем Востоке - Владивосток, Находка, Ванино, Корсаково (разнообразные грузы, в том числе экспорт леса, лесоматериалов и угля на АТР).
За последнее время было успешно реализовано несколько проектов в области строительства и модернизации морских портов. Среди них можно отметить глубоководный причал компании «Роснефть» в порту Туапсе, грузовой порт в устье реки Мзымты, реконструкция порта Большой Сочи. Уверенными темпами развивается новый контейнерный терминал в порту Усть-Луга, введенный в эксплуатацию в 2011 году. Большие перспективы в Приморье у портов в Зарубине, которому уготовано стать основным пунктом перевалки зерна и будущего нефтецентра Козьмино.
Федеральной целевой программой «Развития транспортной системы России на 2010-2020 г.» предусматривается к 2020 году по сравнению с 2009 увеличить суммарную производственную мощность отечественных портов на 454 млн. тонн, общий тоннаж морского транспортного флота РФ повысить на 43 процента, тоннаж флота под российским флагом увеличить в 2 раза. Будут осуществлены мероприятия по увеличению производственной мощности российских морских портов, в частности, в соответствии с подпрограммой «Морской транспорт» [67]: реконструкция Санкт-Петербургского морского канала; формирование южной и северной частей морского торгового порта Усть-Луга, включая операционную акваторию контейнерного терминала; реконструкция значимых объектов в портах Санкт-Петербург, Выборг, Оля, Петропавловск-Камчатский и Анадырь; реконструкция и дноуглубление каналов в портах Высоцк и Находка, Холмск; строительство глубоководного порта в г. Балтийске и нового морского порта в пос. Набиль (Сахалинская обл.); развитие портов Кавказ, Темрюк, Таганрог, Сочи, Оля, Архангельск и Ванино.
Современный этап развития перевозок характеризуется всемирным распространением прогрессивного метода унификации грузовых мест, получившего название «контейнерной революции». Любой груз помещается в стандартный контейнер, перевозится любым маршрутом и в любой комбинации водных и сухопутных видов транспорта. При этом сокращаются и интенсифицируются погрузочно-разгрузочные операции, сроки продвижения грузов, экономятся рабочая сила и подвижной состав. Существенно повышается сохранность груза при транспортировке и упрощается координация совместной работы морского, речного, железнодорожного и автомобильного транспорта. Уровень контейнеризации грузопотоков в мире составляет в среднем 50-60%. Процесс контейнеризации грузопотоков в России значительно отстает от мирового уровня, однако также характеризуется устойчивой положительной динамикой.
В результате, в последние годы во всем мире происходит быстрая интеграция всех видов и типов перевозок в единую глобальную транспортную сеть. Активно осуществляется развитие транзитных перевозок через Россию. Организованы регулярные международные Транссибирская и Транскавказская контейнерные линии, связывающие страны АТР, Европу, страны Ближнего и Среднего Востока. Возрастает объем каботажных перевозок, т.е. водных перевозок, которые выполняются между морскими портами одной и той же страны. Различают малые каботажные перевозки, которые выполняются между портами одного моря, и большие каботажные перевозки между портами разных морей. Как правило, каботаж осуществляется каботажным флотом – судами, предназначенными для совершения плавания в ограниченном районе, обычно на небольшом удалении от берега.
До появления контейнерных перевозок примерно половину своего жизненного цикла грузовое судно проводило под погрузо-разгрузочными работами. Во многом это было связано с необходимостью держать несколько типов линий под различные типы грузов. Это существенно ограничивало возможности терминалов по приему судов. Однако повсеместное внедрение контейнеров позволило унифицировать процессы обработки судов, что дало возможность увеличить пропускную способность терминалов.
Возрастающая сложность современных перерабатывающих терминалов и ужесточение требований к качеству обработки контейнерных судов выдвигает задачу оптимального управления этими процессами на различных стадиях проектирования и эксплуатации терминалов.
В настоящее время возможности экстенсивного роста большинства существующих портов исчерпаны, так как все они в той или иной степени «зажаты» активно развивающейся городской инфраструктурой. В связи с этим дальнейшее развитие таких портов возможно только лишь за счет оптимизации работы действующих терминалов в целях повышения интенсивности погрузо-разгрузочных работ и максимального сокращения сроков обработки экспортно-импортных и каботажных судов. При этом наиболее важной и сложной задачей является оптимизация процессов обработки судов путем оптимального планирования и оперативного управления этими процессами.
Вычислительные модели совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов
В основу математического обеспечения многокритериальной оптимизации должны быть положены вычислительные вероятностные модели, которые адекватно описывают процессы совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах. Как было показано в 1.2 марковские модели массового обслуживания не являются достаточно адекватными для описания процессов обработки судов. Поэтому в настоящей работе рассмотрен другой подход к разработке вычислительных вероятностных моделей, основанных на использовании частной теоремы о повторении опытов. При этом впервые рассматриваются вероятностные вычислительные модели совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов и предлагаются выражения для учета их взаимного влияния.
При решении задач оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов возникает необходимость использования методов оптимизации. Однако, как будет показано ниже, расчет показателей качества процессов обработки контейнерных судов является процедурой, включающей достаточно большое число итераций. Это приводит к увеличению временных и вычислительных ресурсов, необходимых для получения конечного результата, а также существенно усложняет задачу оптимизации. Для упрощения оптимального управления целесообразно воспользоваться полиномиальными моделями процессов обработки контейнерных судов. Это позволяет решать задачи оптимального управления аналитическими методами.
Таким образом, возникает задача определения специальных полиномиальных моделей показателей качества процессов обработки судов, которая представляет собой задачу активной параметрической идентификации.
Как известно, под параметрической идентифицируемостью понимается возможность определения параметров математической модели систем или процессов на основе экспериментальных исследований.
В зависимости от объема априорной информации о системе или процессе различают задачи идентификации в широком и узком смысле. При решении задач идентификации в широком смысле априорная информация о системе или процессе либо незначительна, либо вообще отсутствует. Система или процесс представляется в виде «черного ящика», и для их идентификации необходимо решение ряда дополнительных задач, связанных с выбором класса модели. Следует отметить, что в настоящее время теория идентификации в широком смысле не получила еще достаточного развития и находится в стадии становления.
При решении задачи идентификации в узком смысле, считается, что известен класс моделей, к которому она относится, а априорная информация о системе или процессе достаточно обширна. Такая постановка задачи идентификации наиболее соответствует реальным условиям и поэтому будет рассмотрена в данной главе.
Рассмотрим транспортную систему, включающую два контейнерных терминала. В каждом терминале содержится S1 и S2 причалов. На терминалы поступают на обработку m1 и m2 экспортно-импортных судов. Потоки судов являются стационарными пуассоновскими и имеют интенсивность 1 и 2. Перевозки каботажных грузов между терминалами можно рассмотреть как последовательность циклических операций, когда m3 судов перевозит груз от одного терминала к другому, а потом возвращается и повторяет операцию. Предполагается, что каботажные и экспортно-импортные суда обладают одинаковыми характеристиками, т.е. одинаковой контейнеровместимостью, а каботажные суда и одинаковой средней скоростью движения. Таким образом, математические ожидания суммарного времени движения каботажных судов по маршруту в прямом и обратном направлениях одинаковы.
Рассмотрим временную ось, которой соответствует положение каботажных судов в циклических операциях. Сделаем следующие допущения:
Вероятность попадания того или иного числа каботажных судов на отрезок временной оси зависит от длины этого отрезка, то есть суда распределены по оси с одинаковой средней плотностью.
Все суда распределяются на временной оси независимо друг от друга, т.е. попадание того или иного числа судов на отрезок времени не зависит от того, сколько их попало на любой другой отрезок, не перекрывающийся с первым отрезком.
Вероятность попадания на малый отрезок At двух или более судов пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью попадания одного судна. Выполнение этих допущений позволяет рассматривать потоки прихода
каботажных судов к терминалам, как пуассоновские потоки.
При этом взаимное влияние различных терминалов будет, как показано ниже, осуществляться путем учета влияния значений математического ожидания среднего времени судов, в очереди каждого из терминалов на интенсивность прихода этих судов в другой терминал.
Возникает задача определения математических ожиданий d1 и d2 числа судов, находящихся в очереди на первом и втором терминалах, а также математические ожидания времени ожидания в очереди Тож1 и Тож2 и суммарного времени пребывания в терминалах ГЕ1 и ГЕ2.
Формализация задачи совместной обработки контейнерных судов может быть представлена в виде комбинированной сети СМО, где двум открытым многоканальным СМО соответствует обработка экспортно-импортных судов, а замкнутой многоканальной СМО - обработка каботажных судов. Рассмотрим движение каботажных судов в прямом и обратном направлении. Время цикла операции является случайно величиной. Необходимо определить математическое ожидание времени цикла, равное сумме математических ожиданий отдельных составляющих: ТЦ=ТМ+ Тоб1 + Тоб2 + Тож1 + Тож2 . (2.1) При этом первые три слагаемых считаются известными, а два последних определяются методом последовательных приближений. Интенсивность прихода каждого каботажного судна на первый терминал будет зависеть от времени пребывания судна вне этого терминала и определяется выражением:
Оптимальное управление загрузкой контейнерного терминала на основе технико-экономических показателей
Формализуем задачу оптимального управления, т.е. задачу определения оптимальной загрузки на первом контейнерном терминале на основе технико 98 экономических показателей. Будем рассматривать навигационный период в течении которого, интенсивности суммарных потоков прихода экспортно-импортных и каботажных судов к первому терминалу Atи Я3(і) считаются постоянными. Будем также считать, что контейнерная вместимость судов примерно одинакова, т.е. каждое судно перевозит определенное число контейнеров одного типа. Обработка судов осуществляется с интенсивностью . Предполагается, что доходы контейнерного терминала от обработки судов пропорциональны числу этих судов, а следовательно, и потокам Хг и Я3(і). В тоже время простой судов приводит к экономическим потерям судоходных компаний, связанных с дополнительными эксплуатационными расходами при ожидании и потерю доходов из-за потери провозной способности судна. Эти потери судоходная компания компенсируют штрафными санкциями, выставляемыми терминалу.
Рассмотрим выражения для экономических показателей процесса обработки судов. Доход терминала за единицу времени (сутки) в соответствии с условием пропорциональности будет определятся выражением:
Затраты терминала на совместную обработку экспортно-импортных и каботажных судов можно условно разделить на три составляющие: Первая составляющая затрат связана с приведенными потерями судоходной компании, зависящими от простоя судов: З 1 = C 1 d 1 , (3.2) где С 1 - приведенный коэффициент стоимости простоя судна за единицу времени. Вторая составляющая затрат представляет собой приведенные расходы на содержание коллектива людей и комплекса технических средств, обеспечивающих выполнение работ:
Третья составляющая представляет собой приведенные затраты на эксплуатацию причалов. Будем считать что эти затраты пропорциональны числу причалов и не зависит от перерабатываемых грузов.
Следовательно, выражение для прибыли можно записать следующим образом: П = Д-31-32-33 = С 1 - СД 1 - С 1 - C3S1. (3.4) Сформируем задачу оптимизации загрузки первого терминала. Будем считать, что известны характеристики второго терминала p2, S2, m2, характеристики каботажных перевозок Тм и т3, а также характеристики первого терминала S1 и т1. Если число т1 не известно, то его следует взять максимальным, в частности т= 80. Такой выбор т1 обеспечит гарантированную прибыль. Затем, необходимо выбрать такую интенсивность потока прихода судов в порт, при которой величина прибыли в единицу времени (сутки) была максимальной. Применение критерия максимализации прибыли в указанной постановке целесообразно в случаях, когда выполняются следующие условия:
1. Контейнерный терминал включает в себя достаточное число причалов, причем расходы на содержание причалов практически не зависят от числа обрабатываемых судов. 100
2. Спрос на обработку судов превышает предложение, т.е. для терминала имеются предложения по достаточно большому объему экспортно-импортных судов. Тогда, согласно (3.4) величину прибыли можно представить в виде: Я = CУ1 - С Д -С&, (3.5) где АС = С 0-С2. Однако, в дальнейшем, при определении прибыли не будем учитывать постоянные расходы, не зависящие от интенсивности прихода судов к терминалу. К ним относятся приведенные затраты на содержание причаловC3S, т.е. в этом случае критерий максимализации прибыли будет определяться выражением:
Для уменьшения числа переменных разделим выражение на С1. В результате получим окончательное выражение для максимализации прибыли: Определение оптимальной загрузки терминала, то есть определение значения интенсивности прихода экспортно-импортных судов к терминалу, соответствующей максимуму прибыли, осуществляется в следующей последовательности.
Зная значения коэффициентов С0, Q и С2, определяют соотношение —. На основе этого соотношения и известных характеристик транспортной системы 77г1,52,77г2,( 2 гм и тз определяется оптимальное значение коэффициента загрузки причалов р. Далее легко определяется оптимальная приведенная плотность входного потока экспортно-импортных судов и его оптимальная интенсивность А?. y/1 = (p1S1; А? = fi\f/1 = ju(plS1. Определение оптимального значения загрузки первого терминала может быть осуществлено классическим аналитическим методом на основе 101 полиномиальных моделей среднего числа судов в очереди dx и средней приведенной результирующей плотности прихода судов к первому терминалу Оптимальные значения коэффициента загрузки срх могут быть получены на основе аналитического метода путем дифференцирования полиномиальных моделей отдельных слагаемых выражения (3.6) по параметру qx, соответствующему . Представим приведенную прибыль в виде: ЛГ 7 7 7 7 2 л = Ф;+ рЮ-К- рк-Ть -ІР -ІршЯІ (3-8) М 2=1 2=1 2=1 г=1 2=1 i j Здесь и далее индекс Ь" соответствует коэффициентам полиномиальной модели среднего числа судов в очереди на первом терминале dx, а индекс Ь " -модели суммарной плотности прихода судов на первый терминал у/ .
Выбор инструментов и средств разработки
Расчеты выполняются до пятидесяти итерации, этого количества хватает, чтобы понять закономерность изменения выводимых значений и для получения требуемой точности. Пункты 2, 3 и 4 обладают аналогичным кодом, рассматривать его не имеет смысла. После вывода результатов, чтобы вернуться в основное меню необходимо нажать клавишу Enter и там выбрать необходимое действие. Программу из фаила можно запустить при открытии файла Project.exe. Она запустится либо в пользовательском режиме, либо через среду разработки путем открытия файла Program.cs. Можно заключить, что предложенный программный продукт полностью решает задачу вычисления показателей качества процессов совместной обработки каботажных и экспортно-импортных судов на контейнерных терминалах.
Оптимальное управление процессом совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерном терминале ООО «Моби Дик» Контейнерный терминал ООО «Моби Дик» и система управления этим терминалом были подробно рассмотрены в параграфе 1.2. Однако система управления этим терминалом не предусматривала управление процессом совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов, т.е. выбора оптимальной загрузки терминала. Поэтому автором было осуществлено внедрение разработанного программного комплекса в систему управления контейнерным терминалом ООО «Моби Дик» в виде его отдельной подсистемы. Рассмотрим некоторые результаты расчетов, выполненных автором с помощью указанной подсистемы.
Терминал «Моби Дик» сотрудничает со многими линейными перевозчиками. Однако основу грузооборота составляет линия HMM (Hyundai Merchant Marine), на которую приходится более 70% всего контейнерооборота терминала. В месяц суда линии HMM делают от 17 до 23 заходов на терминал «Моби Дик». Из них 4 фидерных контейнеровоза связывают терминал с крупнейшим прибалтийским портом - Клайпедой. Этот порт был также рассмотрен ранее в параграфе 1.2. Фидерная линия между этими терминалами, по которой курсируют 4 контейнеровоза, находится в пределах восточной части Балтийского моря, т.е. ее можно назвать каботажной.
Среднее время морского перехода между этими двумя портами составляет 35 часов, т.е. суммарное среднее время на преодоления этого маршрута в обе стороны будет 70 часов. В таблице 4.1 приведен грузооборот контейнеров для каждого судна и фактическое время их обработки за май 2013 года. На основе данных, приведенных в таблице 4.1 можно рассчитать среднее время обработки одного контейнерного судна, Тобр, которое составляет 9,96 Далее воспользуемся первым методом для определения оптимального значения коэффициента загрузки первого терминала основанном на технико-экономических показателях. Предварительный анализ показал, что для терминала ООО «Моби Дик» ориентировочное соотношение коэффициентов будет равно 0,4. Подставив эти данные в оптимизационную модель на основе выражения (3.10), получим q l = 0,458 для экспортно-импортных судов и р = 0,492 для всех типов судов.
Далее найдем оптимальное значение коэффициента загрузки терминала на основе второго метода, основанного на критерии главного показателя. При опросе сотрудников терминала «Моби Дик» выяснилось, что среднее время ожидания судна в очереди не должно превышать 1,5-2 часа. С учетом Тоб =9,96 часа примем среднее приведенное время ожидания тож =0,15. Воспользовавшись оптимизационной моделью на основе (3.11) получим значение # = 0,440 для экспортно-импортных судов и значение (р 1 = 0,475 для всех типов судов.
Рассмотрим метод оптимизации, основанный на экспертных оценках. В экспертизе участвовало 12 экспертов, которые являлись сотрудниками ООО «Моби Дик» и Первого контейнерного терминала. Экспертам были предоставлены диапазоны изменения коэффициента загрузки терминала 0,4 ср1 0,6 и среднего времени ожидания 1 час Тож1 3 часов. Ранжирование показателей показало, что в указанных диапазонах наиболее важным показателем является среднее время ожидания судна в очереди, так как именно этот показатель определяет качество обслуживания. При этом учитывалось, что качество обслуживания является определяющим в условиях возрастающей конкуренции между терминалами. Из 12 экспертов 11 высказали это мнение. Величина коэффициента конкордации, согласно (3.22) будет иметь следующее значение: 144-6 Т.е. мнения экспертов достаточно согласованы. Далее методом непосредственной оценки определялись значения весовых коэффициентов JU1 = 0,324 и ju2 = 0,676. Тогда функция предпочтения будет иметь вид: Далее модулем оптимального управления на основе (3.27) определяется оптимальные значения коэффициента загрузки ср1 = 0,428 и = 0,475.
Сравнительно невысокое значение оптимального коэффициента загрузки терминала объясняется двумя причинами. Первая причина связана с тем, что в терминале содержится только два причала. Как было показано в параграфе 2.2 с увеличением числа причалов значение коэффициента загрузки при фиксированном времени ожидания существенно возрастает. Вторая причина объясняется высокими требованиями к среднему времени ожидания судов в очереди.
Далее, на основе выражений приведенных в параграфах 2.1 и 2.2, произведены расчеты. Результаты расчетов, приведенных в таблице 4.2, показали, что число заходов экспортно-импортных судов в терминал «Моби Дик» может быть увеличено при ограниченном среднем времени ожидании судов.
Как видно из приведенных расчетов, оптимальные значения показателей качества процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов, полученные на основе различных методов, незначительно отличаются друг от друга. Основные результаты главы 4. 1. Разработаны блок-схемы алгоритмов расчета вероятностных характеристик процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов. 2. Разработаны блок-схемы алгоритмов оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов. 3. Разработан программный комплекс для обеспечения оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах. 4. Произведено оптимальное управление процессом совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерном терминале ООО «Моби Дик».
