Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Иследов ание теоретических аспектов оперативного управления при распределении ресурсов на содержание автомобильных дорог 7
1.1. Исследование методов оперативного управления содержанием автомобильных дорог 7
1.2. Определение критериев распределения ресурсов на содержание автомобильных дорог 19
1.3. Анализ методов планирования распределения ре сурсов на содержание автомобильных дорог 28
Выводы по 1 главе 44
Глава 2. Определение степени влияния основных факторов, влияющих на тэс ад при распределение затрат по ремонту и содержанию автомобильных дорог 45
2.1. Исследование совокупного влияния параметров на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги 45
2.2. Технико-экономическая интерпретация результатованализа 62
2.3. Экономико-математическая оценка результатов анализа 66
Выводы по 2 главе 74
Глава 3. Разработка математической модели обеспечения нормативных значений обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги по результатам работ по их ремонту и содержанию 75
3.1. Исследование поведения основных факторов в за данных пределах изменения обобщенного показа теля качества и состояния автомобильной дороги . 75
3.2. Моделирование изменения транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог 86
3.3. Экспериментальные исследования по оценке работы модели в реальных условиях 90
Выводы по 3 главе 113
Глава 4. Разработка методики прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог при определении объемов работ по их ремонту и содержанию 114
4.1. Прогнозирование ТЭС АД при различных вариантах затрат на поддержание автомобильных дорог в нормативном состоянии 114
4.2. Рекомендации по применению методики прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог при определении объемов работ по их ремонту и содержанию на практике 120
Выводы по 4 главе 127
Общие выводы 128
Литература
- Исследование методов оперативного управления содержанием автомобильных дорог
- Исследование совокупного влияния параметров на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги
- Исследование поведения основных факторов в за данных пределах изменения обобщенного показа теля качества и состояния автомобильной дороги
- Рекомендации по применению методики прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог при определении объемов работ по их ремонту и содержанию на практике
Исследование методов оперативного управления содержанием автомобильных дорог
Успешная эксплуатация автомобильных дорог зависит от качества и состояния конструктивных элементов дорожных сооружений, а так же от правильной организации движения на дорогах. Ситуация, сложившаяся в дорожной отрасли, в настоящее время характеризуется отсутствием соответствующих условий для комфортного и безопасного движения на автомобильных дорогах. Низкий технический уровень, не соответствие параметров дорог интенсивности движения, перегрузка отдельных участков дорог, вызванная ростом числа большегрузных автомобилей и объемов перевозок на них, ведут к снижению скорости движения [75, 63,1]. Это вызвано значительным сокращением финансирования дорожного хозяйства [50], и, как следствие, ростом доли недоремонта [45].
Известно, что количество средств выделяемых на ремонт и содержание автомобильных дорог оказывает прямое влияние на состояние дорожной сети [46].
В настоящее время значительно возросла интенсивность автомобильного движения, которая превосходит расчетную. При этом в составе транспортного потока растет число большегрузных автомобилей со сверхнормативной нагрузкой на ось более Юти превышением общей допустимой массы [73]. Результатом является появление значительных деформаций, снижение прочности дорожной одежды, недостаточное сцепление и ухудшение ровности покрытия.
Анализ показывает, что большая часть сети автомобильных дорог работает в условиях большой перегрузки автомобильным транспортом [7], а технический уровень дорог не может обеспечить безопасное движение автомобилей и полностью исключить причины дорожно-транспортных происшествий из-за неблагоприятных дорожных условий.
Под влиянием действующих нагрузок, климатических воздействий, условий эксплуатации состояние автомобильной дороги непрерывно снижается [70, 99]. О снижении ТЭС АД с течением времени свидетельствуют так же исследования зарубежных авторов [120, 123, 126].
По опыту авторов [77], использование таких проектов в практической работе позволяет значительно повысить эффективность принимаемых решений по различным вопросам развития и совершенствования сети автомобильных дорог.
Например, в Саратовской области система управления позволяет использовать комплексный подход для решения проблем эксплуатации дорог с целью наиболее рационального использования имеющихся средств [84].
В качестве другого примера систем управления содержанием автомобильных дорог можно рассмотреть систему [59]. Модель, положенная в основу данной системы, включает основные технические характеристики дороги, однако, не учитывает финансовые возможности дорожной отрасли. Ограниченность в денежных ресурсах, на наш взгляд, не позволяет в полной мере реализовать подсистему «управление содержанием дорог».
Мосавтодором совместно с НПО Росдорнии был разработан модельно- динамический метод управления качеством содержания автомобильных дорог в условиях воздействия опасных явлений погоды [56].
По данным о состоянии дорог разработана специальная информационная карта. Содержание карты построено таким образом, что все ее данные кодируются с расчетом составления алгоритмов и программ для автоматизированного планирования мероприятий по содержанию дорог и определения их эффективности на персональных ЭВМ.
При математическом моделировании процессов по содержанию дорог необходим детальный учет факторов, которые можно классифицировать как технические, организационные, технологические и климатические.
Применение персональных ЭВМ дает возможность повысить качество разрабатываемых планов содержания автомобильных дорог и фиксировать результаты их выполнения. Персональные компьютеры позволяют вести контроль, оперативный учет и анализ работ по содержанию дорог.
В дальнейшем Мосавтодором предложен свой метод оценки состояния автомобильных дорог [116].
Основными направлениями программы, разработанной Центром управления качеством автомобильных дорог [109] являются: диагностика автомобильных дорог, оценка и прогнозирование их транспортно-эксплуатационного состояния, планирование дорожно-ремонтных работ; оценка качества содержа 14 ния автомобильных дорог; управление качеством дорожно-строительных и ремонтных работ; совершенствование нормативной базы и средств измерений; автоматизация процессов управления качеством дорог.
По результатам массовых обследований создан информационный банк данных транспортно-эксплуатационного состояния сети дорог. Разработаны единые нормы представления информации по всем параметрам автомобильных дорог. Разработано программное обеспечение на персональных ЭВМ. Подготовлена единая система прогнозирования ТЭС АД и планирования дорожно-ремонтных работ при ограниченных ресурсах.
На стадии подготовки управленческого решения проводится технический учет, паспортизация, диагностика и оценка состояния автомобильных дорог. Эти данные являются информационной базой для принятия решений по управлению состоянием дорожной сети на основе рационального использования финансовых средств и материально-технических ресурсов.
На стадии принятия решения осуществляется разработка и оценка альтернатив и стратегий по содержанию автомобильных дорог, проводимых на основе многовариантных расчетов с использованием существующих нормативных документов. Далее производится выбор критериев оптимальности и принятие наилучшего решения [27].
Методы принятия решений, направленных на достижение намеченных целей, могут быть различны: на основании интуиции управляющего; метод, основанный на понятии «здравого смысла» [30]. Однако в нашем случае применим метод, основанный на научно- практическом подходе, предполагающий выбор оптимальных решений на основе обработки значительного объема информации, позволяющей обосновать принимаемые решения. Он требует применения современных технических средств и, прежде всего, электронно-вычислительной техники.
Рассмотрим процесс принятия управленческих решений на предприятие в дорожной отрасли. В его основе лежит поэтапный план и метод решения, а также их информационное обеспечение [87]. Работа по сбору, обработке и оценке информации в дорожной отрасли проводится на всех этапах процесса принятия решений, но имеет особенности, отражающие специфику выполняемых действий и решаемых задач.
Информационная подсистема дорожного хозяйства должна обеспечивать обработку: первичной информации, исходной информации (подготовленная для дальнейшего использования), преобразованной информации (переработанная, подвергнутая анализу, обобщенная).
Дорожные организации во всем мире нуждаются в эффективной системе управления и контроля за содержанием автомобильных дорог. В последние годы такую систему разрабатывают и применяют в большинстве стран с развитой в техническом плане сетью дорог [89]. Анализ прибыли показывает, что самый высокий уровень содержания автомобильных дорог приносит хороший доход всему обществу, частным компаниям и пользователям дорог. Однако в связи с ограниченностью бюджета дорожные управления должны эффективно контролировать расходование финансовых средств, а также доход от ресурсов, израсходованных на дороги. Важными частями системы управления дорог являются сбор и обработка информации, включающей данные о дороге и о движении, от которых зависит планирование работ [10].
Система включает три подсистемы: анализ перспективы, аналитические модели, описание характеристик движения транспортных средств и состояние дорожной одежды. Принятие решений происходит на трех уровнях: стратегии, тактики, технологических операций. Основная цель этого уровня эффективное использование бюджетных средств. Решения, принимаемые на высшем уровнернием.
Таким образом, на основе анализа существующих систем было установлено, что система управления содержанием автомобильных дорог должна основываться на способности быстро реагировать на изменение состояния автомобильных дорог во времени при ограниченных ресурсах. Кроме того должна прогнозировать состояния автомобильной дороги на перспективу, учитывать финансовые возможности дорожной отрасли и их распределение на содержание и ремонт автомобильных дорог с максимальной технической отдачей.
Исследование совокупного влияния параметров на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги
Математически задача формулируется следующим образом: найти аналитическое выражение и связи между обобщенным показателем качества и состояния автомобильной дороги и определяющих его факторов. Нами выделены следующие факторы: процент оснащенности дорожной техникой; затраты на содержание 1 км дороги; совокупность факторов отраженных в проценте согласно ВСН 41-88 значение автомобильной дороги, категория, дорожно - климатическая зона и межремонтные сроки; процент износа дороги по данным бухгалтерии. Математическая модель рассчитана на основе данных по двадцати участкам автомобильных дорог в Волгоградской области общей протяженностью 936,5 км за трехлетний период.
Участки дорог находятся на обслуживании дорожных организаций, что означает различную оснащенность дорожной техникой а так же затраты на содержание автомобильных дорог (см. рис. 2.2). Наивысший процент оснащенности дорожной техникой в пределах 60 наблюдается в ДСУ-6 и Дубовском ДРСУ, а наименьший до 30 в ДСУ-2, Жирновском ДРСУ, Илов-линском ДРСУ и Серафимовичском ДРСУ. Затраты на 1 км содержания автомобильных дорог за анализируемый период различны, однако наибольшие понесены в Даниловском, Жирновском и Руднянском районах.
Одним из факторов, используемым в расчетах предлагаем процент износа автомобильной дороги по данным управленческого учета [68, 43] (см. рис. 2.3). Дороги, имеющие наибольшую степень износа: а/дорога Михайловка-Серафимович-Суровикино (Михайловский р-н), а/дорога Новоанинский-Алексееаская-Усть Бузулукская (Алексеевский р-н), а/дорога Новоанинский-Алексеевская-Усть Бузулукская (Новоанинский р-н), а/дорога Новоанинский-Киквидзе-Елань-Рудня-Жирновск (Киквдзенский р-н), а/дорога Новоанинский-Киквдзе-Елань-Рудня-Жирновск (Новоанинский р-н).
Критерием правильного применения регрессионного и корреляционного анализа при изучении взаимосвязей между выявленными факторами является наличие нормального распределения совокупности, которое наблюдается только в том случае, если на эту взаимосвязь действует множество случайных, независимых или же слабо зависимых факторов и отсутствуют факторы, играющие в общем итоге преобладающую роль [54]. Для решения уравнения нами была составлена матрица, состоящая из данных по двадцати участкам автомобильных дорог за трехлетний период. Значения коэффициента множественной корреляции, полученное в расчетах за трехлетний период составило 0,81. Это свидетельствует о наличии тесной связи между выбранными параметрами.
Данное утверждение подтверждают регрессионные расчеты по двум факторам, где также присутствуют наиболее значимые показатели. Необходимо отметить, что проводя расчеты, по модели (2.3) где в качестве одного из показателей принята степень оснащенности дорожных организаций техникой, второй показатель принимает нехарактерные значения, а вклад факторов в состояние автомобильных дорог, не включенных в модель, принимает значения более единицы. Значение Q при втором показателе затраты на содержание 1 км автомобильной дороги составляет за 2002-2004 гг. 6,315. При втором показателе совокупности факторов отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 (межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно- климатическая зона) Q принимает значение за 2002-2004 гг. 3,231.
Проведя всесторонние расчеты по трем, а затем двум факторам, можно сделать вывод о возможности исключения показателя процента износа дороги, из-за его незначительности. Данный параметр принимает значение степени влияния в трехфакторной модели от 0,48 до 0,113. В расчетах двухфакторной модели в совокупности с наиболее значимыми факторами за 2002-2004 гг. резко возрастало Q. Значения данного параметра, использовавшегося при расчетах в
совокупности с затратами на содержание 1 км автомобильной дороги составляли 23,487, а в совокупности факторов отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 (межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно-климатическая зона) Q принимает значение 9,261.
Выбор параметров: затраты на содержание 1 км автомобильной дороги и
совокупность факторов отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 (межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно- климатическая зона) как основополагающих не случаен, поскольку основываясь на статистических данных наибольшие изменения по годам присущи затратам на содержание 1 км дорог. В 2003 году затраты на содержание возросли, а в 2004 произошло их уменьшение (см. рис. 2.2). Однако не только затраты на содержание дорог изменялись, подобным образом это происходило и с затратами на ремонт автомобильных дорог [100]. Данное изменение отразилось на втором интересующем нас показателе совокупности факторов отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 (межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно- климатическая зона). Поскольку этот показатель сочетает в себе данные о межремонтных сроках, то затраты на ремонт оказывали решающую роль на его изменение, прослеживается явная их нехватка.
Размерность выборки в 20 значений (исследованы 20 автомобильных дорог за год) считается нами критической, поскольку при 60 выбранных значениях (20 дорог за трехлетний период) снижается степень влияния рассматриваемых параметров (см. рис. 2.3). Показатель влияния затрат на содержание 1 км дорог по двум факторам в 2002, 2003, 2004 гг. по 20 значениям колебался, составляя соответственно 0,762, 0,932, 0,758. Однако при расчетах, но уже по 60 значениям показатель упал до 0,536. Аналогичный процесс происходит и с показателем совокупности факторов отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 (межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно- климатическая зона) в 2002, 2003, 2004 гг. по 20 значениям он составлял соответствен 61 но 0,836, 0,549, 0,391. С изменением размерности до 60 значение данный показатель стал составлять 0,490.
Динамика изменения параметра нейтральной эффективности по годам составляла от 0,101 до 0,574 и была меньше чем итоговая за три года, она составила 0,870. Это свидетельствует о наличии влияния на результат ряда неучтенных нами параметров. Поскольку в результатах регрессионных расчетов по 20 значениям существуют определенные отличия, то нами предлагается использовать функцию (2.15) как усредненную для анализируемого временного промежутка. На основании вышесказанного следует сделать вывод, что функция (2.15) в полной мере характеризует основные параметры, влияющие на обобщенный показатель качества и состояния проанализированных автомобильных дорог. По итогам проведенных исследований по определению степени влияния факторов на состояние автомобильной дороги выделены наиболее значимые: процент оснащенности дорожной техникой; затраты на содержание 1 км дороги; совокупность факторов отраженных в проценте согласно ВСН 41-88 значение автомобильной дороги, категория, дорожно - климатическая зона и межремонтные сроки; процент износа дороги по данным управленческого учета. При дальнейшем анализе из выделенных факторов были исключены: процент оснащенности дорожной техникой, процент износа дороги по данным управленческого учета, поскольку их степень оказала наименьшее влияния на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги.
Основываясь на полученных результатах, можно сделать вывод, что наибольшее влияние на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги оказывают: затраты на содержание 1 км автомобильной дороги и проводимые ремонтные работы. 2.2. Экономико-математическая оценка результатов анализа.
Визуальное представление результатов облегчает интерпретацию как самих факторов, так и выделенных типов объектов, позволяет учитывать при типологии большой багаж экспертных представлений, не включенных в первоначальный набор признаков [39].
Кроме того, в табличной части используемой программы, занесены данные имеющейся матрицы, участвовавшие в расчетах для поиска оптимального варианта определения степени влияния по имеющимся факторам, с целью определения их местоположения в трехмерном пространстве.
Как видно из рисунков 2.6 и 2.7 одно и тоже значение обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги может быть достигнуто множеством сочетаний значений Хъ- совокупность факторов отраженных в проценте согласно ВСН 41-88 значение автомобильной дороги, категория, до 64 рожно - климатическая зона и межремонтные сроки и!4- затраты на содержание 1 км дороги. В зависимости от имеющихся ресурсов выделяемых на ремонт и содержание автомобильной дороги выбирается возможный вариант соотношений параметров для достижения максимального значения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги, в пределах нормативных значений.
Значения, принимаемые обобщенным показателем качества и состояния автомобильной дороги на изображенных рисунках 2.6 и 2.7, определяются нахождением точек в пространстве в пределах изображенной функции. Чем выше значение данного показателя, тем удаленнее координата Y от нулевой точки координат в сторону увеличения. Полученная в расчетах функция (2.15) дает возможность выбора проводимых работ по ремонту и содержанию.
Используя возможности программы, изобразим графически в трехмерном пространстве функции (2.12), (2.13), (2.14) для двухфакторной модели. Это позволит наглядно показать расположение полученных графиков в заданном пространстве и сравнить с выбранным нами графиком функции (2.15).
Для этого, аналогично раннее рассмотренному графику, покажем полученные функции с различным углом поворота системы координат.
Анализируя полученные графики, следует заметить, что все они расположены со схожими координатами. Однако график функции (2.14) имеет координаты отличные от координат функций (2.12), (2.13), поскольку на графическом изображении можем наблюдать отклонение данного графика от соседних.
Количество точек с одинаковыми значениями У бесчисленное множество, при этом значения Х3 и Х4 будут существенно отличаться, что с экономической точки зрения дает возможность выбора наиболее экономически выгодного распределения ресурсов для максимально возможного увеличения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги 2.3. Технико-экономическая интерпретация результатов анализа.
При проведении исследований совокупного влияния параметров на обобщенный коэффициент качества автомобильной дороги, использовалась производственная функция типа Кобба - Дугласа (1.18.).
В процессе анализа по четырем факторам постепенно исключались менее значимые. В конечном итоге было установлено, что наименьшее влияние оказывали следующие факторы: процент оснащенности дорожной техникой и процент износа дороги. Однако продолжался анализ взаимосвязи между факторами, как исключаемыми, так и наиболее значимыми.
Не всегда принятый в статистике или поддающийся непосредственному измерению показатель адекватно отражает то или иное свойство, интересующее исследователя. Если адекватность вызывает сомнения, целесообразно привлечь несколько дополнительных показателей, отображающих изучаемую исследователем характеристику с разных сторон, или представить первоначально сформулированную концепцию о свойствах в более простом виде [39].
Для интепретации полученных результатов анализа обратимся к происхождению используемой в расчетах функции. Функция была впервые предложена Филиппом Уикстидом [36], а применена впервые в 1927 году экономистом Полом Дугласом и математиком Чарльзом Коббом для решения экономической задачи.
Существует ряд проблем по применению производственной функции, особенно в тех случаях, когда она используется для макропроцессов. В частности, даже в тех случаях, когда между выпуском продукции, производственным оборудованием и трудом в производственном процессе существует технологическая зависимость, то совершенно не обязательно, что подобная зависимость существует тогда, когда указанные факторы комбинируются в масштабах экономики в целом [61].
Устойчивость параметров производственной функции выражается в том, что эта функция отражает не только всю используемую совокупность наблюде 67 ний, но и отдельные ее части. Предлагаемый метод заключается в следующем:
все наблюдения разделить на отдельные классы на основе качественного анализа, рассчитать для каждого класса соответствующие параметры рассматриваемой функции, а затем с помощью отдельных статистических критериев определить, являются ли различия в оценках параметров, полученных по группам, существенными или они могут быть объяснены ошибками выборки [104].
Следовательно, попытаемся дать характеристику используемым факторам, учитывая не только техническую сторону вопроса, но и экономическую. Первый предложенный для анализа фактор - процент оснащенности дорожной техникой. Степень оснащенности дорожных организаций техникой по содержанию автомобильных дорог, объясняет, согласно [67] насколько соответствует фактическая техническая оснащенность установленной стандартом. Для объяснения полученных результатов предлагается рассмотреть оснащенность дорожных организаций техникой и ее использование. Полученные показатели свидетельствуют о наименьшем значении фондоотдачи в 2002 году. Однако в 2003 году данный показатель возрастает, а в 2004 году снижается. Причиной изменения показателя фондоотдачи является изменение объемов выполненных работ по содержанию автомобильных дорог. Среднегодовая стоимость основных фондов, используемых на содержание автомобильных дорог, значительно не изменилась. Это объясняется незначительным поступлением, а в ряде случаев отсутствием поступления основных производственных фондов. Аренда недостающей техники возможна только в дорожных организациях, поскольку дорожная техника по роду своей деятельности имеет специфическую направленность (дорожные катки, асфальтоукладчики, автогрейдера и др.). Анализ оснащенности техникой дорожных организаций свидетельствует о не возможности передачи ее в аренду, потому как нехватка техники прослеживается во всех анализируемых организациях. При рассмотрении оснащенности дорожной техникой по содержанию автомобильных дорог в сравнении с полученными показателями фондоотдачи прослеживается следующая взаимосвязь: чем выше процент оснащенности дорожной техникой, тем ниже показатель фондоотдачи анализируемой организации.
Степень износа автомобильной дороги согласно данных управленческого учета это не только экономический показатель. Он так же дает представление о техническом состоянии объекта. Износ автомобильной дороги определяется начислением процента износа от балансовой стоимости дороги за год [68].
Дорога, введенная в эксплуатацию, имеет наивысший обобщенный показатель качества и состояния, и ее износ по данным бухгалтерии равен нулю. С увеличением степени износа, снижается обобщенный показатель качества.
Третий фактор - совокупность параметров, отраженных в процентах согласно ВСН 41-88 - межремонтные сроки, категория дороги, значение дороги, дорожно- климатическая зона.
Данный показатель рассчитывался с применением [106], что позволило определить для каждой конкретной категории дороги период проведения ремонтных работ, учитывая ее значение и дорожно-климатическую зону. Затем при наличии данных о протяженности дороги определялась длина ежегодно ремонтируемого участка и сопоставлялась с участком дороги, подвергшемуся ремонту.
Произведенный расчет позволяет определить, каков процент фактически проведенного ремонта от планового. Это отражает протяженность километров проведенного ремонта, поскольку недоремонт приводит к снижению качества состояния дороги. А постоянный недоремонт влечет в дальнейшем либо к потере километров, либо в какой-то момент к гораздо большим затратам, чем если бы ремонт производился своевременно [46]. С экономической точки зрения рассматриваемый показатель дает возможность определить нехватку производимых затрат на ремонтные работы, что в свою очередь выражается с технической точки зрения в недоремонте и снижении обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги.
Исследование поведения основных факторов в за данных пределах изменения обобщенного показа теля качества и состояния автомобильной дороги
Количественная оценка качества и состояния дороги и возможности ее сравнения с нормативными требованиями позволяет определить и обосновать необходимые объемы финансирования для проведения каждой дороги или сети дорог в соответствии с указанными требованиями и наоборот, исходя из фактических объемов финансирования рассчитать каждый уровень транспортно- эксплуатационного состояния который может быть достигнут при этом финансировании [19].
Согласно ОДН 218.0.006 [79] обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги представляет собой произведение (1.17),
Показатели Пд, КПд, К0б, Кэ являются критериями оценки качества и состояния дороги. Их нормативные значения для каждой категории дороги принимают в соответствии с действующими нормативно- техническими документами [79].
Определим пределы изменения значения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги согласно [79].
Объект исследования обладает динамическими характеристиками, т.е. особое значение приобретает задача прогнозирования динамики состояния объекта под действием различных факторов. При ее решении использование модели может оказать неоценимую помощь [32].
Задача заключается в определении степени влияния факторов по распределению средств с максимальным увеличением обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги. Поскольку функция (2.15) в полной мере характеризует основные параметры, влияющие на обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги, то ее следует приравнять к максимально возможному показателю качества.
Минимальное значение обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги составляет 0,17 [79]. При увеличении затрат на ремонт и содержание дорог значение будет стремиться к максимуму, т.е. к 0,91- для дорог третьей технической категории. Следовательно, значения функции находятся в области от 17 до 91.
Проводя распределение средств на ремонт и содержание, происходит изменение обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги. При этом следует учесть, что предельное значение показателя может составлять 0,91. Для наглядности предлагаем полученную функцию представить графически. Для этого, стремясь к максимальному значению обобщенного показателя качества, приравняем ее к 91. Используя возможности программы, зададим ограничения Хг, Xt, Y. Для этого из имеющейся функции при известном Y, выведем неизвестные Х3яХ4. После ряда преобразований ограничения принимают следующий вид: Для наглядности отобразим данный график, но под другим углом, что Дает возможность более полного представления о его нахождении в трехмерном пространстве. Изображение зависимости 91 = 0,870 х; х; при двухфакторном анализе будет гиперповерхность в 3-х мерном пространстве (см. рис. 3.1, 3.2). Эту гиперповерхность, называют результирующей или производственной, поверхностью [104]. Каждому набору факторов (Х3, Х4) соответствует некоторая определенная точка 7, в пределах ограничения 7=91. Поверхность Г = 0,870 4 пересекает плоскость факторного влияния при 7=91, то получаем линии, называемые изоквантами. Иначе говоря, изокванты лежат в плоскости обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги (7). Важным свойством изокванты является то, что в каждой точке этой линии соотношение факторов (Х3, Х4) различны, а Пд остается неизменным. Следует также отметить, что чем дальше изокванты от начала координат, тем выше обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги [104].
Следующим этапом работы следует определение значения координат точек Хг, Х4 для рассматриваемой функции, с целью нахождения максимального прироста обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги до 0,91. Поскольку функция (2.15) позволяет планировать работы по ремонту и содержанию дорог в определенной очередности на основе степени влияния на итоговый результат, то при известных значениях Хъ, Х4 в дальнейшем можно будет определять значение Г (обобщенный показатель качества).
Для определения координат точек обратимся к численному методу нелинейного программирования - градиентному методу. Этот метод позволяет рассматривать задачи максимизации f{x) при ограничениях, т.е. когда Х3, Х4 не
совпадают со всем пространством R" [31]. Непосредственное применение процесса (3.2) может привести к нарушению ограничений. Однако предполагается, что эту трудность можно преодолеть, например, если получаемую по формуле (3.2) очередную точку проектировать на множество X.
Период Обобщенный показатель качества Совокупность факторов, отраженных в 41-88, % Затраты на содержание 1 км дороги, тыс. руб. Из этого следует, что получены близкие по значению результаты. Отклонение по Хг составило 0,77 % , а по Х4 0,75 тысяч рублей. Однако сделать какие - либо выводы невозможно, поскольку значение Хъ измеряется в процентах, а!4в тысячах рублей. Определить наиболее экономически выгодный вариант с максимальной технической отдачей позволит приведение полученных значений к единым единицам измерения - тысячам рублей.
Рекомендации по применению методики прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог при определении объемов работ по их ремонту и содержанию на практике
Предлагаемую модель (3.4) по определению обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги при определенных затратах на содержание 1 км дороги и заданных километрах, подвергшихся ремонтным работам, целесообразно применять на уровне заказчика. Это позволит найти более правильный и обоснованный подход к распределению средств на ремонт и содержание автомобильных дорог, т.е. процесс управления требует совместного принятия управленческих решений финансистов и технических работников.
Для распределения ресурсов на практике предлагается следующая методика распределения ресурсов на ремонт и содержание и определения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги. Используя математические возможности, произведем распределение ресурсов по ремонту и содержанию дорог и определим ТЭС АД, а так же опишем методику. Рассмотрим методику на примере. В качестве примера предлагается распределить 2000 тыс. руб. с целью максимального увеличения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги, а так же его определения и нахождения затрат по ремонту и по содержанию 10 км дороги.
Для распределения ресурсов обратимся к численному методу нелинейного программирования - градиентному методу. Определим значения координат точек Х3, Х4 для рассматриваемой функции, с целью нахождения максимального прироста обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги. И одновременно используя функцию (4.2) определим затраты по ремонту и содержанию автомобильных дорог, которые будут соответствовать найденным точкам координат.
За точку отсчета принимаем наименьшее значение обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги, а также соответствующие ему Хъ и Х4. Наименьшее значение выбираем из таблицы 3.1 за 2003 год. Значение Y при 122 нимается равным 23 (для удобства расчетов, как и прежде умножаем обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги на 100), =20, Х4 =41,49. Строим таблицу для нахождения максимального значения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги, используя метод скорейшего подъема, и одновременно находим значения Х3 и Х4, а также определяем суммарное распределение ресурсов на ремонт и содержание автомобильных дорог (табл. 4.2).
Следовательно, задача распределения ресурсов с целью максимального увеличения обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги выполнена. На практике ограниченные финансовые возможности, которыми располагает заказчик, требуют распределения денежных средств с максимальной технической отдачей - увеличением обобщенного показателя качества и состояния автомобильной дороги. Предлагаемая методика позволит решить ежегодную задачу распределения средств на имеющиеся километры дорог обосновано, и даст возможность определить состояние автомобильной дороги при понесенных затратах на нее.
Совместное использование методик обеспечения ТЭС АД и планирование расходных статей бюджета дает возможность выбора варианта взаимоувязанных проектных и эксплуатационных мероприятий, обеспечивающих минимальную величину общих транспортных расходов на сети автомобильных дорог в условиях ежегодных бюджетных ограничений. Часто в случаях, когда общая стоимость имеющихся экономически эффективных проектов превышает наличные ресурсы, возникает необходимость выбора проектов для первоочередного осуществления. Для этого используют экономический принцип получения наибольших чистых выгод. На основе методики обеспечения ТЭС AJ\ прогнозируют чистую текущую стоимость при различных вариантах решений для каждого звена дорожной сети [47].
В современном мире для принятия решений все чаще используют экономико-математический подход. Поскольку рассматриваемая проблема распределения ресурсов на ремонт и содержание автомобильных дорог поддается количественному анализу, то наилучшее решение получено с математической строгостью. Преимущества экономико-математического подхода заключается не только в том, что осуществляется выбор действительно наилучших решений, повышающих эффективность управления состоянием ТЭС АД, т.е. цель достигается точнее и с меньшими затратами времени и ресурсов. Чаще всего при этом одновременно сокращаются затраты времени и труда на сам процесс принятия решений, значительно повышается производительность труда человека в системе управления. Однако экономико-математический подход требует, как правило, переработки больших количеств информации. Поэтому его использование все теснее связывается с применением технических средств, и в частности мощной вычислительной техники.
Экономико-математический подход к принятию решений заключается в построении математической модели управляемой системы и последующем ее анализе. Получив строгие математические соотношения в виде системы управлений состояния ТЭС АД, связывающих между собой параметры управляемой системы, и имея метод их решения, можно рассчитать, при каких значениях управляющих воздействий, проведения ремонта и содержания автомобильных дорог, достигается желаемый результат, т.е. найти оптимальные воздействия.
По итогам проведенных исследований установлено, что финансирование работ по содержанию и ремонту автомобильных дорог должно осуществляться как можно в большем объеме выполняемых работ, с целью поддержания сети автомобильных дорог в нормативном состоянии. Предлагается методика эффективного распределения ресурсов на ремонт и содержание 1 км автомобильной дороги с целью прогнозирования ТЭС АД. Эффект, возникающий в результате распределения ресурсов, выражается в сокращение расходования средств на ремонт и содержание автомобильных дорог, прослеживается в расчетах, приведенных в таблице 4.1.
В разработанной методике выявлена взаимосвязь распределения ресурсов с обобщенным показателем качества и состояния автомобильной дороги. Предлагаемая методика управления состоянием ТЭС АД реализуется с применением аппарата математического моделирования. В основу методики положен градиентный метод, позволяющий на каждом шаге определять не только со 126 стояние автомобильной дороги, но так же осуществлять распределение ресурсов на ремонт и содержание автомобильных дорог. Применение градиентного метода осуществляется с учетом общих ограничений как по ресурсам, выделенным к распределению, так и по нормативно установленному обобщенному показателю качества и состояния автомобильной дороги. Решения по распределению средств должны приниматься в интересах улучшения состояния ТЭС АД, иначе ресурсы будут распределены случайно или на основе компромисса.
В данной методике ресурсы, которыми располагает дорожная отрасль, увязываются с состоянием ТЭС АД. Исследуются возможности моделирования этого процесса в виде отображения, выражающего состояние автомобильной дороги в зависимости от начального распределения ресурсов.
Предлагаемую методику необходимо применять как систему с обратной связью. Система с обратной связью функционирует следующим образом. Выбирается управляющее воздействие, которое определяет требуемое состояние управляемого объекта, в нашей работе управляемым объектом является обобщенный показатель качества и состояния автомобильной дороги, а управляющим воздействием работы, проводимые по ремонту и содержанию автомобильных дорог. Информация о фактическом состоянии управляемого объекта поступает по каналу обратной связи. Специальный орган сравнивает эти состояния, и при несовпадении требуемого и фактического состояний управляемого объекта вырабатываются управляющие воздействия - проведение ремонта и содержания автомобильной дороги.
