WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Разработан метод прогнозирования тенденции изменения грузопотока, основанный на применении теории распознавания образов, и обеспечивающий более высокую адекватность прогнозирования в условиях сильной зашумленности и нестационарности прогнозируемого грузопотока.

В нашем методе исследуемую ситуацию необходимо отнести к одному из двух классов: Р – рост, П – падение грузопотока. Факторы, влияющие на динамику переходов, могут быть самыми разнообразными. Если говорить об изменениях грузопотоков, проходящих через морской порт, то это могут быть: время года, тарифы, цены, политическая обстановка и пр.

На первом этапе решения задачи следует выявить факторы, влияющие на верность распознавания тенденций изменения ряда. В рассматриваемой задаче, очевидно, следует прибегнуть к помощи эксперта. Пусть они (факторы) уже известны: Таким образом, набору объектов будет соответствовать набор n-мерных векторов где j – текущий номер объекта, и в дальнейшем вместо самих объектов будем рассматривать соответствующие им вектора признаков, а термины «объект», «ситуация» будем отождествлять с вектором признака объекта:

(7)

Множество векторов объектов образует n-мерное признаковое пространство, в котором каждый объект отображается точкой, а каждому классу соответствует некоторая область (совокупность точек).

Для кодирования информации о том, к какому классу принадлежит объект, введем переменную классификации у, которая принимает m (по числу классов) различных значений (это могут быть, в частности, номера классов). Для грузопотока считаем характерными два класса: рост, обозначаемый «Р» и падение – «П». Тот факт, что объект принадлежит, например, классу «Р», будем обозначать следующим образом:

Последовательность объектов с указанием того, к какому классу принадлежит каждый из них, называют обучающей последовательностью. Ее обычно представляют в виде

(8)

где – значение i-го фактора у j-го объекта;

– значение переменной классификации для j-го объекта.

Описание объектов с помощью n-мерных векторов дает возможность геометрической интерпретации задачи распознавания. Ее решение сводится к выделению в признаковом пространстве областей, соответствующих различным классам объектов и построению границ, разделяющих эти области. Решение о принадлежности объекта к тому или иному классу принимается в зависимости от того, к какой области принадлежит точка, соответствующая объекту с заданными параметрами.

Выбор решающего правила и метода его построения зависит: от структуры расположения классов в признаковом пространстве, точности задания признаков, «геометрии» областей классов и др. факторов.

В нашем примере принадлежность к области определяется сравнением расстояний до эталонных точек и Для данного метода получены следующие аналитические выражения:

при

(9)

при

(10)

(11)

Из формул (9)–(11) очевидно, что после получения значения множество k расширяется на единицу, и, соответственно, изменяются координаты эталонных точек и что вынуждает рассчитывать их заново, но, в то же время, это приводит к повышению точности прогноза, так как метод прогнозирования тенденции изменения грузопотока основан на анализе статистических данных и чем шире статистическая выборка, тем более точные прогнозы дает данный метод. Одновременно возникает вопрос о введении зависимости значимости некоторых факторов от времени. Это особенно актуально для грузопотоков, которые характеризуются сезонностью, например стоимость зерна в прошлом году, может значительно отличаться от стоимости этого года.

В четвертой главе « Логистическая сеть транспортного коридора» актуализирована проблема анализа и развития складских систем морского порта. В данной главе имеющиеся теоретические разработки по организации складского хозяйства рассмотрены сквозь призму организации транспортного коридора и повышения эффективности работы морского порта. Предложены способы совершенствования работы логистического центра.

В работе получена логистическая сеть, показанная на рисунке 4.

Обоснованы преимущества логистического подхода к рассмотрению складских процессов.

Рисунок 4 – Логистическая сеть движения грузопотоков через морской порт

Построены технологические схемы работы склада в ТУ, помогающие определить технологию работы складского хозяйства и разработать меры для ее оптимизации. Основной сложностью при функционировании больших складских комплексов, а особенно складских комплексов в составе транспортных коридоров, участвующих в процессе перевалки грузов является очень большой объем грузодвижения. Это значительно затрудняет контроль за нахождением, отгрузкой и поступлением грузов на склад. На основании этого предложено использовать метод системы статусов, заключающийся в следующем: система движения груза на складе представляется в виде матрицы статусов обработки груза в АСУ.

Использование системы статусов, характеризующих движение грузов на складе, позволяет значительно повысить сохранность грузов, и в случае выявления фактов недостачи, легко выявлять зону, где происходят хищения. Она совмещается с принципом передачи ответственности за грузы, который также способствует лучшей сохранности груза.

Учитывая стратегические задачи развития ОАО «РЖД», и сформулированную в этой связи менеджментом компании ориентацию деятельности на оптимизацию экономических критериев, функция (12) рассматривается в следующем ключе: J – это целевая функция, она может ставиться как на стратегическом уровне (уровне всей компании), так и на уровне подразделений. При оптимизации с точки зрения экономических критериев, под g следует понимать систему функций оптимизации, которые на стратегическом уровне могут обозначать прибыль компании, а на уровне подразделений – увеличение доходов путем повышения качества транспортного обслуживания, пропускной способности, снижения себестоимости работ, с учетом сохранения их качества, и, следовательно, в нашем случае уравнение принимает следующий вид

(12)

при

где Jo – целевая функция; g – система функций оптимизации; – параметр транспортного процесса ( – пропускная способность, – качество транспортных услуг, – безопасность транспортного процесса и т.д.); – нижняя граница ограничения введенных переменных; – верхняя граница ограничения введенных переменных; – взаимосвязь параметров транспортного процесса (например  – пропускной способности и качества транспортных услуг,  – пропускной способности и безопасности транспортного процесса, – качества транспортных услуг и безопасности транспортного процесса и т.д.); t, c, – временная, количественная и фазовая переменные.

Выявлены взаимосвязи функций выражающих различные критерии.

Проанализирована работа Логистического центра СКЖД. Даны предложения по ее совершенствованию. Предложено введение дополнительного отдела по взаимодействию видов транспорта, частичное изменение связей в иерархии логистического центра с целью укрепления вертикали управления и улучшения эффективности работы за счет приближения к системе единоначалия, что позволяет четко выделять степень ответственности. Предложенная структура логистического центра СКЖД позволит ему эффективно действовать в условиях нестационарной транспортной обстановки.

Приведена многообразная статистика, характеризующая объекты диссертационного исследования. Рассчитаны их числовые характеристики.

В качестве примера рассмотрим данные о грузопотоке сахара-сырца (рисунок 5) в ТУ г. Туапсе. Рассчитанная оптимальная загрузка портового оборудования составляет тыс.т.

Рисунок 5 – График погрузки сахара сырца

Полученные значения свидетельствуют о достаточно высокой стохастичности грузопотока и о наличии потерь, связанных с простоем оборудования по переработке грузопотока сахара-сырца.

Анализ динами изменения грузопотока позволяет определить параметры мощностей портового оборудования для переработки данного грузопотока, моменты и интервалы времени для проведения регламентных работ, объемы складов, демпфирующих неравномерность исследуемого процесса.

В заключении работы приведены конкретные результаты исследования, имеющие теоретическую и практическую значимость.

Основные выводы по работе

В результате проведенного в диссертации исследования были получены следующие конкретные результаты:

1. Выявлены роль и место ТК, проблемы и перспективы развития ТУ и ТК.

2. Проведен анализ традиционно используемых формальных методов при управлении ТК и ТУ и показана необходимость усовершенствования процесса исследования на основе введения доформальных методов когнитивного и морфологического моделирования (последний подробно исследован).

3. Осуществлена многокритериальная постановка процесса совершенствования работы ТУ, основанная на учете взаимодействия участников перевозочного процесса и дан его подробный анализ.

4. Уточнено представление о ТК как о логистической системе, что позволяет применить для его исследования хорошо теоретически разработанный и программно поддержанный аппарат логистики.

5. Обоснованы и описаны новые принципы создания АСУ ТУ, основанные на учете положительной и отрицательной обратной связи ее элементов и внедрении в структуру нетрадиционных блоков, например, баз знаний.

6. Предложена новая методика синтеза транспортной структуры ТК.

7. Разработан механизм определения оптимальной с точки зрения минимизации затрат технической оснащенности ТУ.

8. Предложены показатели, характеризующие динамику грузопотока, проходящего через исследуемую СМО: оптимальная загрузка канала; средний уровень загрузки коридора; коэффициент загрузки канала; коэффициент стабильности загрузки; коэффициент несоответствия оптимальной загрузке.

9. Предложено использовать понятия базовых элементов развития сети СМО, позволяющих методами аппроксимации и синтеза моделировать транспортную сеть любой сложности.

10. Получено соотношение для оценки коэффициента загрузки входов СМО, дающего возможность рассчитывать оптимальную загрузку транспортного коридора по всем направлениям транспортной сети в зависимости от пропускной способности «узкого» места.

11. Разработана морфологическая модель транспортного узла, обеспечивающая оптимизацию его работы на основе использования сценарного подхода к планированию деятельности.

12. Разработана математическая модель оптимизации распределения нагрузки по параллельным путям СМО с учетом потерь от перегрузки и недогрузки направлений.

13. Исследован математический аппарат прогнозирования загрузки СМО и ее элементов по стационарным временным рядам прошлых наблюдений.

14. Построены схема логистической сети, описывающей движение грузопотоков через морской порт и технологические схемы работы перевалочного склада в морском порту, помогающие разработать меры для их оптимизации.

15. Проанализирована работа Логистического центра СКЖД. Даны предложения по ее совершенствованию, в частности, введение дополнительного отдела и изменение иерархии связей.

16. Приведена статистика, характеризующая объекты диссертационного исследования. Рассчитаны их числовые характеристики.

Основные положения диссертации опубликованы в работах

  1. Лябах, Н.Н. Системный подход к исследованию складской деятельности / Н.Н. Лябах, А.А. Сычев // Вестник РГУПС. – Ростов н/Д, 2007. – № 3. – С. 43–47.
  1. Шабельников, В.А. Анализ и разработка методов прогнозирования тенденций изменения грузопотока в транспортной системе / В.А. Шабельников, А.А. Сычев // Изв. вузов Сев.-Кавк. регион. Техн. науки (приложение). – 2007. – № 4. – C. 56–59.
  1. Сычев, А.А. Экспедирование: проблемы согласования с федеральной целевой программой «Электронная Россия» / А.А. Сычев // Сб. тр. Рост. гос. ун-та путей сообщения. – Ростов н/Д, 2005. – № 1. – С. 130–132.
  1. Сычев, А.А. Перспективы использования новых информационных технологий электронного документооборота для участников перевозочного процесса / А.А. Сычев // Актуальные проблемы разв. ж.д. тр-та: Сб. науч. тр. молодых ученых, аспирантов и докторантов; под ред. д-ра техн. наук, проф. А.Н. Гуды. – Ростов н/Д : РГУПС, 2005. – С. 118–120.
  1. Сычева, М.А. Современные методы управления качеством производством с использованием корпоративных информационных систем на предприятиях / М.А. Сычева, А.А. Сычев // БЖД. Охрана труда и окружающей среды : Межвуз. сб. науч. тр. – Ростов н/Д : РГАСХМ, 2006. – С. 166–169.
  1. Сычев, А.А. Новые технологии создания корпоративных информационных систем управления грузовыми перевозками на примере АСУ экспедиторской деятельностью / А.А. Сычев // Журнал ВКСС Connect. – М., 2006. – № 3. – С. 139–144.
  1. Шевченко, А.А. Методы повышения экологической безопасности крупных транспортных узлов / А.А. Шевченко, А.А. Сычев // БЖД. Охрана труда и окружающей среды : Межвуз. сб. науч. тр. – Ростов н/Д : РГАСХМ, 2007. – С. 76–77.
  1. Сычев, А.А. Пути повышения доли рынка экспедиторской компании / А.А. Сычев // Транспорт-2007 : Сб. тр. всеросс. науч.-практ. конф. – Ростов н/Д : РГУПС, 2007. – С. 362–364.
  1. Сычев, А.А. Вопросы оптимизации работы комплексного транспортного узла в составе транспортного коридора / А.А. Сычев. – Ростов н/Д : Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион, 2007. – 28 с.
  1. Сычева, М.А. Управление транспортным узлом на основе построения морфологических моделей взаимодействия подсистем / М.А. Сычева, А.А. Сычев // Математические методы в технике и технологиях : Тр. Междунар. науч. конф. – Саратов : СГТУ, 2008.
    Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»