WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Наибольший интерес представляет реализация алгоритмов поддержки принятия решений (ППР), в которой предложен математический аппарат, служащий основой для разработанной системы ППР в оперативном управлении авиакомпанией. Одной из наиболее сложных задач контура оперативного управления является задача планирования самолето-моторного парка компании, а именно планирование (назначение) конкретных воздушных судов под рейсы.

Задача заключается в определении однозначного соответствия рейсов и конкретных воздушных судов, которые будут выполнять эти рейсы, исходя из состояния ВС, степени их готовности, наличия разрешений и ограничений по трассам, а также исходя из их коммерческой загрузки. Помимо регулярного планирования воздушных судов, возникает также задача оперативной модификации рейсов (при снижении или превышении фактической коммерческой загрузки, отсутствии ВС для выполнения рейса по расписанию, необходимости введения дополнительных рейсов и посадок и т.д), что требует оперативного назначения ВС на рейсы.

Очевидно, эта задача в вычислительном плане является NP-сложной, а следовательно, при увеличении размерности входных данных (N,M), где Nколичество рейсов, M-количество самолетов, сложность ее решения растет экспоненциально, что делает невозможным применение переборных алгоритмов. В случае, например, Аэрофлота, порядок величин N и M исчисляется сотнями единиц, как рейсов, так и ВС. Главная проблема в построении системы поддержки принятия решений для оптимизации СМП состоит в нахождении алгоритма, достаточно эффективно работающего в режиме реального времени, т.е. выдающего диспетчеру разумную подсказку в течение нескольких секунд на вычислительных средствах достаточно средней мощности (класса рабочей станции).

До сих пор назначение самолетов на рейсы в большинстве авиакомпаний производится вручную, либо с применением автоматизированных систем фиксирующего характера. При этом оценить эффективность производимых назначений ВС практически невозможно.

Для того, чтобы сделать задачу расстановки (или «модификации») решаемой в реальном времени, необходимо построить математическую модель с линейной или, по крайней мере, выпуклой функцией отклика, с целью применения стандартного по быстродействию математического аппарата поиска экстремума. При этом такая линейная модель должна, тем не менее, позволять прямо или косвенно влиять на стандартные применяемые в авиации измеряемые KPI, такие как:

– регулярность полетов;

– пунктуальность полетов;

– суммарное время задержки рейсов.

Следует отметить, что установка и балансировка приоритетов в каждом из критериев, оцениваемых указанными показателями, сама по себе является сложной управленческой задачей, не рассматриваемой в настоящей работе.

Ниже приведена предложенная в диссертационной работе линейная математическая модель, сворачивающая мультикритериальную задачу в однокритериальную с предоставлением возможности подбора весовых коэффициентов, влияющих на измеряемые критерии качества (KPI).

Для решения поставленной задачи назначения ВС на рейсы требуется максимизировать функционал ~ Mj N (t) M ~ J = { Xijl - Cijl Xijl}- ti ci (1- zi )} (1) {Sijl i i=1 j=1l=при наличии ограничений следующего вида ~ M M j Xijl bik zi, (2) a jlk j=1l =при k K1i, и ~ M M j Xijl bik zi, (3) a jlk j=1l =при k K2i, где K1i- множество индексов, для которых значения характеристик или параметров самолета должны быть меньше, чем показатели, которые требуются для выполнения i-го рейса, K2i- множество индексов, для которых значения характеристик или параметров самолета должны быть больше, чем показатели, которые требуются для выполнения i-го рейса, i- штрафной ~- время, на которое задерживается рейс, c - коэффициент за задержку рейса, ti i штрафной коэффициент за отмену i-го рейса, Sijl – доходы i-того рейса, выполняемого l-тым ВС j-того типа, Cijl –расходы по выполнению i-того рейса, выполняемого l-тым ВС j-того типа, N(t) – множество рейсов, М – множество ВС, aijk и bijk – значения соответствующих характеристик ВС и рейса, zi- целочисленные переменные типа {0,1}, Xijl - целочисленные переменные типа {0,1}. Величина Xijl равна 1, если i-тый рейс выполняется l-тым самолетом jтого типа и нулю в противном случае. Величина zi равна 1, если i- тый рейс состоится и нулю в противном случае.

Кроме этих ограничений в модели присутствуют ограничения ~ M M j Xijl = zi, (4) j=1l=где i = 1,..., N (t), которые устанавливают, что i-тый рейс может быть либо совершен или задержан, если переменная zi окажется равной 1, либо отменен, если эта переменная окажется равной 0.

Расчет модели (1)-(4) сводится к решению задачи линейного программирования с частью целочисленных переменных типа {0,1}.

~.

Переменными данной модели являются Xijl, zi, Из них Xijl и zi являются ti целочисленными, значения штрафных коэффициентов i, ci задаются оператором.

~ будет определяться с помощью Время задержки (переноса) рейса ti следующего ограничения (для k=1) ~ M M j ~ ~ Xijl - ti bi1zi, (5) a jlj=1l=где ajl1 - определяет время готовности l-того самолета j-го типа к выполнению biочередного рейса, ~ - время выполнения i-го рейса по расписанию минус время на подготовку самолета к рейсу.

Ресурс выбираемого самолета по расстоянию налета для выполнения рейса i должен превышать удвоенное расстояние, которое самолет должен преодолеть для выполнения данного рейса с учетом расстояния до запасных аэродромов. Поэтому в модель включается следующее ограничение ~ M M j Xijl bi2zi, (6) a jlj=1l=~ где ajl2 - определяет ресурс l-го самолета j-го типа по расстоянию налета, bi- удвоенное расстояние, которое самолет должен преодолеть для выполнения iго рейса с учетом расстояния до запасных аэродромов.

Далее ограничения по всем k расписываются аналогично.

Для каждого ВС существует набор характеристик, описывающих его состояние и статус. Также существует набор характеристик для каждого рейса.

По сути, наборы этих характеристик являются формулярами рейса и воздушного судна. В рамках модели рассмотрено 28 пар ограничений по ВС и рейсам.

Для l-го самолета j-го типа характеристики ajlk обозначают соответствующие параметры рейса и должны сравниваться именно с соответствующими параметрами и характеристиками ВС, чтобы определить возможность выполнения данного рейса данным самолетом. Совокупности всех характеристик ВС и рейсов, по сути, являются формулярами ВС и рейсов.

Задача расстановки бортов по рейсам сводится к решению задачи линейного программирования. В рамках апробации и внедрения результатов настоящей работы была проведена разработка решения указанной задачи назначения ВС.

Решение базировалось на применении стандартных пакетов линейного программирования, однако размерность задачи такова, что попытка «прямого» ее решения приводит к практически неприемлемому по времени результату.

По этой причине автором был предложен итерационнодекомпозиционный метод, учитывающий специфику поставленной задачи, а именно существования нескольких предпочтительных групп <тип рейса, тип самолета>, позволяющих вести оптимизацию отдельно в каждой группе, фиксируя остальные переменные. Известно, что такой алгоритм является сходящимся для выпуклой функции, поэтому разработанная методика позволяет в реальном масштабе времени получать результаты, близкие к оптимальным и удовлетворяющие ожиданиям пользователя.

Итоговые результаты показывают, что для задачи размерностью N=100, M=600 время работы для рабочей станции с конфигурацией PC – P-IV 3GHz, 512 Mb RAM составляет 0,6-0,8 сек., что соответствует условиям работы в реальном времени.

В результате апробации данного решения задачи управления СМП в рамках автоматизированной системы оперативного управления ОАО «Аэрофлот» ее реализация, осуществленная в среде Lingo была интегрирована в АСОУПД ОАО «Аэрофлот» и позволила в значительной степени повысить эффективность принимаемых решений.

В пятой главе приводится краткое описание создаваемой на основе настоящей работы комплексной автоматизированной системы оперативного управления производственной деятельностью ОАО «Аэрофлот».

В приложения вынесены материалы по разрабатываемой в ОАО «Аэрофлот» автоматизированной системе оперативного управления производственной деятельностью, строящейся на базе предлагаемого в данной диссертации подхода, а также проектная документация.

Основные выводы:

1. В результате проделанной работы достигнуто увеличение эффективности управления производственной деятельностью авиакомпании на 15-20% (по экспертным оценкам), что является решением важной научнотехнической задачи.

2. Установлены закономерности связи предметной области и комплексной АСУ ПД путем формализации производственных процессов.

3. Созданы теоретические и практические основы, а также методология построения автоматизированных систем управления производственной деятельностью крупных предприятий в области авиаперевозок.

4. Разработана математическая модель, апробированная в ОАО «Аэрофлот», особенность которой заключается в оперативной поддержке принятия решений.

5. На основе данной модели, а также формализованных производственных процессов построена комплексная автоматизированная система управления производственной деятельностью авиакомпании, разработаны базовые элементы ее программного обеспечения.

6. Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности управления ПД Аэрофлота, как в оперативном контуре, так и по результатам оценки на основе ключевых показателей эффективности KPI.

Основные положения диссертации отражены в публикациях:

1. Арбузова Н.И., Козлов С.А. Модели и принципы управления конфликтными потоками в классе алгоритмов с упреждением при влиянии случайной среды на структуру входных потоков и загрузку системы.

//Научный вестник МГТУГА.– № 70.– М., 2003.– С. 117-124.

2. Козлов С.А. Оценка индекса стоимости авиаперевозок с целью снижения производственных расходов. //Научный вестник МГТУГА.– № 70.– М., 2003.– С. 124-131.

3. Арбузова Н.И., Козлов С.А. Обслуживание с приоритетами при посадке ВС и тэнкеринге в аэропорту. //Сб. тезисов докл. научно-технической конференции МГТУГА.– М., 2003.– С. 211.

4. Козлов С.А. Математические методы оптимизации расхода авиатоплива и их практическая реализация в авиакомпаниях. //Сб. тезисов докл. научно-технической конференции МГТУГА.– М., 2003.– С. 57.

5. Егорова А.А., Козлов С.А. Методы и средства проектирования информационных систем при автоматизации авиакомпании. //Сб. тезисов докл.

научно-технической конференции МГТУГА.– М., 2006.– С. 195.

6. Егорова А.А., Козлов С.А. Алгоритмы поддержки принятия решений в информационной системе авиакомпании. //Сб. тезисов докл. научнотехнической конференции МГТУГА.– М., 2006.– С. 194.

7. Егорова А.А., Козлов С.А. Информационные системы: методы и средства проектирования. //Научный вестник МГТУГА.– № 105.– М., 2006.– С.

84-92.

8. Козлов С.А. Характеристики авиакомпаний как объекта автоматизации при построении информационных систем. //Научный вестник МГТУГА.– № 105.– М., 2006.– С. 150-155.

Pages:     | 1 | 2 ||






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