WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Скрябин Дмитрий Сергеевич

МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОРТОВ-ХАБОВ В МАГИСТРАЛЬНО-ФИДЕРНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

Специальность 05.22.19 – Эксплуатация водного транспорта, судовождение

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Государственная морская академия им. адмирала С. О. Макарова».

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Кириченко Александр Викторович Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор Эглит Ян Янович кандидат технических наук, профессор Мейлер Леонид Ефимович Ведущая организация - ООО «Морское строительство и технологии»

Защита диссертации состоится «21» мая 2012 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 223.002.03 при Государственной морской академии им.

адмирала С. О. Макарова по адресу: 199106, Санкт-Петербург, Косая линия, 15-а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственной морской академии им. адмирала С. О. Макарова по адресу: Санкт-Петербург, Косая линия, д. 15-а.

Автореферат разослан « 18 » апреля 2012 г.

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах, заверенные печатью, просим направлять в адрес диссертационного совета.

Учный секретарь диссертационного совета Д 223.002.В. А. Прокофьев I.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность настоящего исследования определяется выраженной тенденцией развития мирового судоходства – глобальной контейнеризацией грузов широких номенклатур и развития на этой основе магистрально-фидерных транспортнологистических систем (ТЛС). В этих условиях функции демпфирования грузопотоков оказываются сконцентрированы в портах перевалки – «хабах», где изменяются порционность, ритмичность и направления грузораспределения. Очевидно, что процесс взаимодействия последовательно расположенных портов-хабов является определяющим при планировании функционирования всей магистрально-фидерной ТЛС, в том числе – при определении форм привлечения и рейсовых заданий магистральному и фидерному флоту.

Характер эволюции магистрально-фидерных транспортно-логистических систем подробно рассмотрен в работах А. Л. Кузнецова.

Исследованию вопросов функционирования сложных транспортных систем, в том числе портов и звеньев «флот – порт» посвящн ряд научных работ. Применительно к обычным условиям фрахтового рынка и с учетом проводимых в стране экономических реформ выполнены работы А. В. Кириченко, О. А. Ражева, Д. А. Алдошина, в которых отражаются отдельные аспекты эксплуатации морского и внутреннего водного транспорта с позиции грузовладельца (фрахтователя), и его взаимодействия с наземными видами транспорта (И. В. Черепанов). Однако в указанных работах флот рассматривается условно абстрагированным из общей системы его целевой эксплуатации, т. е. весь комплекс выполняемых регулярных рейсов оказывается за границами исследования. В работах О. А. Изотова в качестве границ исследования выступает арендная форма привлечения флота.

Системному подходу к решению задач оптимального планирования работы флота и портов посвящены работы В. З. Ананьиной, А. А. Бакаева, Л. Д. Ветренко, Е. Н. Воевудского, Л. М. Гаськова, Э. П. Громового, В. П. Капитанова, А. Р. Магамадова, Г. С. Махуренко, Б. Я. Рогинского, В. И. Савина, Я. Я. Эглита и других ученых, выполненные, в большинстве, в условиях существовавшего подчинения портов крупным судовладельческим предприятиям-пароходствам.

Теоретические основы оперативного управления, модели и методы оптимизации оперативного планирования эксплуатационной работы в условиях ведения непрерывного плана-графика работы флота (НПГРФ) изложены в работах В. Д. Левого.

Проблемы совершенствования организации работы линейного судоходства на основе аппарата экономико-математического моделирования всесторонне изучены в работах П. Я. Панарина.

Вопросы экономического обоснования решений по привлечению судов к выполнению регулярных перевозок и вопросы коммерческого обеспечения перевозок рассмотрены в работах Э. Л. Лимонова, С. Б. Лебедева и В. В. Шутенко.

Вопросы составления схем и расписания работы судов, в том числе при линейной форме движения, неоднократно рассматривались в специальной литературе. Предлагались различные частные методы для их решения.

Однако проведнный анализ методологических подходов к оптимальному планированию внутрисистемного взаимодействия портов и флота показывает, что в настоящее время методический аппарат, позволяющий принимать обоснованные системные решения в области рационального планирования процессов эксплуатации средств транспорта при работе последовательными рейсами, у операторов, осуществляющих управление магистрально-фидерными транспортнологистическими системами, в явном виде отсутствует.

Следовательно, имеется выраженное противоречие между наличием функционирующих магистрально-фидерных транспортно-логистических систем, опирающихся на порты-хабы, с одной стороны, и отсутствием современных научно обоснованных методов оптимального планирования взаимодействия портов-хабов посредством установления динамических рейсовых заданий магистральным и фидерным судам, действующим в различных формах привлечения.

Таким образом, научная задача исследования заключается в разработке методики планирования взаимодействия портов-хабов при эксплуатации средств водного транспорта в составе магистрально-фидерных транспортных логистических систем.

Цель исследования заключается в повышении эффективности процесса эксплуатации магистральных судов и портов-хабов на основе разработанных моделей и методов.

Объектом исследования является процесс эксплуатации магистральнофидерных транспортных логистических систем.

Предмет исследования – модели, методы и технические разработки по обеспечению процесса эксплуатации магистрально-фидерных транспортных логистических систем.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности. Исследование выполнено в соответствии с Паспортом специальности 05.22.19 – «Эксплуатация водного транспорта, судовождение», объект специальности – 1. Технология, организация и управление перевозками и работой флота; область исследования – 2.

Организация морских и речных сообщений и системы управления транспортным процессом, транспортная логистика на водном транспорте.

Исследование проводится в границах производственных систем морского транспорта (исключая сухопутные магистральные участки – «лендбриджи»).

Достижение поставленной цели предусматривает решение последовательности частных задач:

- произвести функциональный анализ и перспективы развития портовхабов;

- произвести анализ методологических основ организации портов-хабов;

- произвести анализ форм и методов использования флота при взаимодействии портов-хабов;

- произвести моделирование процесса взаимодействия портов-хабов в ТЛС различных уровней сложности (одно- и многобункерных);

- разработать метод выбора рациональных технологий работы элементов портов-хабов;

- обосновать порядок и определить достоверность прогнозирования затрат технологических ресурсов взаимодействующих портов-хабов;

- разработать математическую модель взаимодействия магистрального и фидерного транспорта в порту-хабе (транспортном узле);

- синтезировать методику планирования взаимодействия портов-хабов в магистрально-фидерных транспортно-логистических системах.

На защиту выносятся:

- математическая модель процесса взаимодействия портов-хабов в магистрально-фидерной транспортно-логистической системе;

- математические модели взаимодействия магистрального и фидерного транспорта в порту-хабе (транспортном узле);

- методика планирования взаимодействия портов-хабов в магистральнофидерной транспортно-логистической системе.

Научная новизна исследования. В диссертации предложен и теоретически обоснован новый подход к планированию взаимодействия портов-хабов в действующих, в том числе, локальных магистрально-фидерных транспортных логистических системах, предусматривающий поэтапное моделирование элементов эксплуатационной работы средств водного транспорта и вероятностное прогнозирование значений ряда эксплуатационных показателей. Теоретическая значимость исследования заключается в том, что оно способствует развитию теории управления водным транспортом и транспортной логистики в части, касающейся управления многобункерными транспортными логистическими системами.

Практическая значимость исследования состоит в разработке комплекса математических моделей и методики планирования взаимодействия портов-хабов, позволяющих службам эксплуатации судоходных компаний, логистических провайдеров и мультимодальных транспортных операторов принимать управленческие решения на этапах планирования и оперативного регулирования трансокеанских перевозок.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе в рамках таких дисциплин, как «Организация и технология мультимодальных перевозок», «Организация и управление работой терминальных комплексов», «Транспортная логистика».

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования были представлены: на IV Всероссийской конференции с международным участием «Государство и рынок: механизмы и методы регулирования в условиях преодоления кризиса и перехода к инновационному развитию», 2010 г., СанктПетербургский государственный университет экономики и финансов; на X Международной научно-практической конференции «Логистика: современные тенденции развития», 2011 г., Санкт-Петербургский государственный инженерноэкономический университет; на Научно-практической конференции с международным участием «Системный анализ и логистика на транспорте», 2011 г., Государственная морская академия им. адмирала С. О. Макарова.

Предложенные автором математические модели взаимодействия магистрального и фидерного транспорта в порту-хабе (транспортном узле) используются при оценке проектов в ФГУП «Росморпорт» и в учебном процессе ГМА им. адмирала С. О. Макарова, что подтверждено актами о внедрении результатов.

По результатам настоящего исследования опубликовано 7 научных работ общим объмом 1,4 п. л., в том числе две, общим объмом 0,45 п. л., – в журналах, рекомендуемых Высшей аттестационной комиссией Минобрнауки России для опубликования научных результатов диссертаций на соискание учных степеней кандидата и доктора наук.

Структура диссертации. Структура и логика исследования обусловлены поставленными целью и задачами настоящей работы. Диссертация включает в себя введение, три главы, заключение, список использованных источников и 15 приложений. Основной текст диссертационной работы изложен на 143 страницах, иллюстрирован таблицами и рисунками. Список использованных источников включает 108 наименований.

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулированы его цель и задачи, объект и предмет, определена теоретическая основа исследования, раскрыты научная новизна, теоретическая и практическая значимость диссертации.

Первая глава «Анализ состояния и перспектив развития портов-хабов в магистрально-фидерных транспортных логистических системах» посвящена комплексному ретроспективному функциональному анализу развития европейских и отечественных портов в системе глобализации контейнерного сообщения, исследованы методологические основы организации портов-хабов, а также формы и методы использования флота при взаимодействии портов-хабов. результаты позволили обосновать цель и задачи исследования.

Во второй главе «Математическое моделирование процесса взаимодействия портов-хабов» на основе исследования существенных закономерностей взаимодействия сообщающихся центров контейнерного распределения разработаны математические модели процесса взаимодействия портов-хабов в ТЛС соответственно низкого и высокого уровня сложности и, на этой основе, определн метод выбора рациональных технологий работы элементов портов-хабов.

В третьей главе «Формирование методики планирования взаимодействия портов-хабов» на основании произведнного вычислительного эксперимента предложен порядок прогнозирования затрат технологических ресурсов взаимодействующих портов-хабов, определена достоверность полученных результатов и синтезирована методика планирования взаимодействия портов-хабов в магистральнофидерных транспортно-логистических системах на основе использования разработанных информационно связанных математических моделей.

В заключении представлены выводы по результатам исследования.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ Анализ состояния и перспектив развития портов-хабов в магистрально-фидерных транспортных логистических системах Произведнный ретроспективный анализ функционала торговых портов мира в зависимости от роста грузопотоков позволяет отметить следующие закономерности Постепенное развитие торговли и формирование устойчивых территорий грузового тяготения для портов привело к появлению достаточного запаса грузов, чтобы организовать экономически оправданное регулярное или линейное расписание движения.

Последующим важным фактором выступил постоянный рост тоннажа судов, используемых для перевозки вс больших объмов контейнерных грузов на дальние расстояния, как показано на рисунке 1.

Действие указанного эффекта масштабной экономии приводит к тому, что на достаточно длинных маршрутах экономически целесообразным оказывается использование все более и более крупных судов. Например, при том же самом объеме перевозок между портами, входящими в линейный альянс, можно было бы за счет увеличения интервала судозаходов накапливать большие партии и обслуживать всю сеть последовательным заходом в порты меньшего количества судов большей вместимости (рисунок 2).

Однако очевидно, что такая организация движения судов связана со снижением частоты сервиса и, следовательно, с неудобствами для клиента. Невозможность скачкообразного развития грузовой базы не позволяет в каждом порту организовывать быстрое и регулярное накопление грузовых партий соответствующих размеров. Кроме того, неэкономичным оказывалось вооружение всех портов побережья высокопроизводительным (и, следовательно, дорогостоящим) оборудованием, необходимым для обработки самых крупных судов.

Рисунок 1 – Принципиальная зависимость себестоимости перевозки грузовой единицы от расстояния перевозки и грузоподъмности судна Как следствие, рационализация маршрутов приняла характер выделения магистральных линий, связывающих между собой немногочисленные укрупнившиеся порты каждого побережья, и системы подпитки этих портов морскими маршрутами из близлежащих портов данного побережья. Соответствующие осевые порты в такой системе получают название «ступиц» или «хабов» (от англ. hub – ступица, концентратор), а подпитывающие маршруты и порты называют «фидерными» (от англ.

feeder – «питатель»).

Исследование общей закономерности функционирования портов показало,что порты, выполняющие функции «хабов», должны характеризоваться следующими признаками:

- это должны быть крупнейшие порты побережья;

- они должны принимать максимальные по размерам и вместимости суда, работающие на соответствующих направлениях;

- преобладающими операциями в этих портах должна являться перевалка с судна на судно, или трансшипмент.

Перевалка с морских судов на речные (или баржи) не рассматривается как трансшипмент, а относится к смене видов транспорта, морского на внутренний водный.

Кроме канонического трансшипмента вида «хаб»-«ступица», описанного выше, следует выделять еще эстафетный трансшипмент, с помощью которого различные линии передают друг другу грузовые партии для обслуживания направлений, не входящих в сферу их интереса (например, передача груза между «широтными» и «меридиональными» направлениями).

Для перемещения груза между начальным и конечным портом могут использоваться параллельные маршруты нескольких линий или их консорциума с тем, чтобы в совокупности поддерживать регулярное расписание. Используемый для этого трансшипмент носит название интерлинийного.

Действие эффекта масштабной экономии не ограничивается морскими перевозками. Снижение удельной стоимости перевозки единицы груза характерно и для наземных перевозок, как в смысле вместимости отдельных транспортных средств (их составов), так и объемов перевозимых грузовых партий. Соответствующие механизмы рационализации маршрутов, действующие на суше, могут обеспечить достаточную мощность и наземной сети транспортировки. В этом случае соответствующий порт, принимающий магистральные суда, получает название «входного», или «ворот» (англ. gateway, или ворота).

Установлено, что порты, выполняющие функции «ворот», целесообразно характеризуются следующими признаками:

- это должны быть крупнейшие порты побережья (как и «хаб»);

- они должны принимать максимальные по размерам и вместимости суда, работающие на соответствующих направлениях (как и «хаб»);

- преобладающими операциями в этих портах должна являться перевалка с судна на наземный транспорт и обратно, или транзит.

Еще одним вариантом рационализации сети контейнерных перевозок оказываются «маятниковые» маршруты. Они возникают тогда, когда на каждом линейном судне имеется объем груза, экономически оправдывающий заход в нескольких портов «хабов» вместо использования фидерных линий. Другим паритетным фактором является требование обработки судна в порту за сутки, вытекающее из необходимости поддержания частоты сервиса и расписания.

Наконец, необходимо учитывать возможность запланированного отклонения от линейного маршрута и выполнения по отдельному договору прямой доставки в какой-либо порт, если его характеристики позволяют принять соответствующее судно. Соответствующая доставка носит название «drop-shipment», (англ. drop – заходить).

С учетом сказанного, порты-хабы всех типов обычно не имеют развитой тыловой транспортной структуры, и часто занимают островное (эксклавное) положение в государстве.

Приведенную классификацию портов иллюстрирует рисунок 3.

Рисунок 2 – Гипотетическое последовательное линейное судоходство Рисунок 3 – Порты различных типов в морских перевозках Как можно видеть, порт-хаб в основном ориентирован на завоз и вывоз груза морем, в то время как порт-«ворота» консолидирует и распределяет грузы в территории своего тяготения в основном с помощью наземной системы распределения.

Очевидно, что целесообразность функциональной дифференциации крупных портов определяется как целевая функция модели математического программирования, описывающая формирование глобальной сети маршрутов. С ее помощью могут быть качественно и детально проанализированы экономические механизмы, отвечающие за возникновение того или иного варианта.

На основании проведенного исследования можно утверждать следующее.

Современные морские перевозки подразделяются на магистральные, т. е. перевозки между базовыми портами континентов, и фидерные, используемые для каботажного сообщения между портами одной страны или одного континента. Основная тяжесть грузопотоков падает на базовые (магистральные) порты континентов, например, Нью-Йорк, Чарльстон, Саванна, Лонг Бич в Северной Америке; Гамбург, Бремерхафен, Роттердам в Европе; Кобе, Гонконг, Сингапур на Дальнем Востоке и др.

Примером фидерных портов на Севере Европы могут служить Санкт-Петербург (Россия), Котка, Хельсинки (Финляндия), Мальм (Швеция), Орхус (Дания) и другие.

В мировой морской транспортной сети наметилась четкая тенденция увеличения доли грузов, перевозимых в контейнерах, что на фоне требований рынка к снижению уровня транспортных издержек привело к росту потребности в контейнеровозах вместимостью свыше 7500 ДФЭ. Указанные тенденции привели к необходимости строительства портов-хабов с глубиной 17–21 м, способных принимать и обрабатывать такие и более крупные суда для перевалки грузов на фидерные суда с последующей их доставкой в пункт конечного назначения.

Потребность в строительстве подобных портов вызвана следующими тенденциями развития морских перевозок:

- в настоящее время примерно 30 % мировых объемов контейнерных перевозок – это трансшипмент или перевалка груза;

- трансшипмент позволяет грузоотправителю использовать и выбирать дополнительные альтернативные маршруты транспортировки и позволяет сократить транзитное время;

- морской транспорт в настоящее время опирается на трансшипмент как на средство сокращения количества единовременно используемых судов.

Следует особо выделить зону или район тяготения, т. н. хинтерленд, под которым понимается территория, с которой порт получает свою клиентуру, свой ввоз и куда он направляет свой вывоз. Указанные территории, их социально экономическое развитие оказывает влияние на развитие порта. Но это обоюдное влияние – наличие порта с развитой транспортной инфраструктурой способствует развитию территорий. Границы района тяготения определяются условиями удобной доставки грузов в порт и обратно при минимизации транспортных затрат. Линию, отделяющую район тяготения одного порта от районов тяготения других портов иногда определяют как грузоразделительную линию. Для портов общего назначения эта линия достаточно четко определена и стабильна. Но развитие специализированных портов модифицировало данное понятие, поскольку районы тяготения по различным грузам могут быть разными и накладываться один на другой.

В этой связи следует отметить, что границы района тяготения – хинтерленда конкретного порта определяется целым рядом факторов, среди которых целесообразно выделить:

- удобство доставки грузов в порт и расстояние этой доставки;

- социально-экономические особенности развития региона;

- уровень его экономического и производственного потенциала;

- наличие природных ресурсов и перерабатывающей базы;

- другие причины, оказывающие влияние на минимизацию транспортных издержек.

На формирование и развитие района тяготения оказывают влияние также фактор вписывания порта в систему транспортных коридоров, обслуживающих потребности мировой торговли. Данное обстоятельство может привести к тому, что в зону тяготения какого-либо порта может попасть значительная часть или даже вся территория страны. Примером могут служить Новороссийский и Большой порт Санкт-Петербург в России.

Математическая модель процесса взаимодействия портов-хабов в магистрально-фидерной транспортно-логистической системе.

Перевозка грузов магистральным транспортом осуществляется, как правило, порционно, крупными (определяемыми весовыми и объемными характеристиками транспортных средств) партиями однородных номенклатур. Этим определяется потребность демпфирования материальных средств и проведения операций по разукрупнению материального потока в каждых последующих грузовых распределительных центрах.

Соответственно можно выделить функциональный период, за который объем грузов будет развозиться по «спицам» схемы и потребляться грузополучателями, определяя объем транспортной работы всех элементов системы на последующий период. Следовательно, общий производственный процесс транспортной логистической системы (ТЛС) будет определяться совокупностью взаимоувязанных технологических процессов в выделенных базовых элементах. Таким образом, определяется необходимость начального обоснования рациональной технологии работы базовых элементов ТЛС.

При моделировании технологического процесса для участка ТЛС, состоящего из выпускающего хаба А (распределительного центра 1, РЦ1), магистрального маршрута (логистического канала), распределяющего хаба Б (распределительного центра 2, РЦ2) и сети расходящихся логистических каналов-«спиц» (получил известность как двухбункерная1 магистрально-фидерная логистическая система) принята система условных обозначений:

признаки: q={1,…,m} – номенклатур грузов; i={1,…,n} – технологических линий РЦ1; j={1,…,k} – технологических линий РЦ2; t – функционального периода;

показатели: b – размер партии груза, т; d – объем потребляемой партии материальных средств по определенной номенклатуре, т; M – норма обработки грузов в логистическом канале, сут/т; Р – мощность логистического канала в функциональном периоде, сут; r – величина запаса материальных средств, т; x – резерв мощности РЦ, сут.

переменная: у – наличие отправки партии груза в функциональном периоде (булева переменная).

Математическая модель планируемого процесса для случая bq > dq принимает вид:

1, если грузqй номенклатуры y1 обрабатывается в период t в РЦ1;

qt 0, в противном случае (1);

В качестве «бункера» принято понимать демпфирующий материальные потоки распределительный центр.

1, если груз qй номенклату ры yqt обрабатывается в период t в РЦ2;

0, в противном случае (2);

bqy1 Pqi xqi (3);

Mqi qt q bqyqt Pqj xqi (4);

Mqj q 1 1 rq,t1 rqt bqyqt bqy (5);

qt 2 2 rq,t1 rqt dqt bqyqt (6);

1 rqt bqyqt (7);

rqt dqt (8).

Решением системы уравнений будут векторы:

Y1qt = {y11t, y12t,…, y1mt}, Y2qt = {y21t, y22t,…, y2mt}.

Вектор Y1t задает производственную программу хаба А на плановый период t, а вектор Y2t – соответственно хаба Б.

Решая систему (1-8) в каждом плановом периоде t получаем общую производственную программу функционирования ТЛС. Определим, что набор векторов {y1qt} и {y2qt}, задающий производственную программу ТЛС на продолжительном промежутке времени (фактически – в течение всего периода функционирования ТЛС) характеризует собой стратегию производства (Z).

Любая стратегия Z предполагает некоторый объем запаса Rt, который может быть либо изменяющимся (возрастающим), при t, либо ограниченным. Стратегию производства ТЛС, для которой объем запаса ограниченный, назовем стационарной. Произведем поиск стационарной стратегии производства ТЛС. Рассмотрим отношение величин – размеров партий грузов и объемов потребляемой партии материальных средств по определенным номенклатурам:

bq q .

dq Величина q показывает, на сколько плановых периодов хаб Б обеспечит формирование потребляемых партий материальными средствами q-й номенклатуры с момента их отгрузки в количестве b и при потребностях потребления d.

Пусть – наименьшее число, которое делится на любое q без остатка:

q .

q Тогда частное от их деления (q) означает число необходимых отправок партий груза за плановых периодов, удовлетворяющих потребность комплектации. По технологии работы ТЛС хаб А обеспечивает потребность в материальных средствах хаб Б. Для каждого планового периода t эта потребность будет определяться выражением:

dqt bq yqt.

В каждый плановый период эта величина различна. Так как в хабе 2 технологический процесс повторяется через каждые периодов, то количество материальных средств, которыми хаб А обеспечивает хаб Б за цикл, будет постоянно и равно.

dqt tЧисло отправок партий грузов 1q для хаба А определяется следующим образом:

bq dqt yqt t1 t1 1 q, q bq bq т. е. целесообразное число отправок партий грузов и многономенклатурных партий потребляемых материальных средств соответственно из хаба А и хаба Б должно быть одинаковым.

Пусть в хабе А имеется начальный остаток r1q0, тогда при стратегии Z1, для которой 1, yqt q tчерез периодов остаток будет следующий:

1 1 rq rq0 bq.

dqt yqt t1 tСледовательно, получаем:

1 1 2 2 1 rq rq0 bq q bq q rq rq0.

, т.е.

Таким образом, доказано, что при стратегиях Z1 и Z2 процесс производства повторяется и в хабе А, и в хабе Б каждые плановых периодов.

В методологии планирования промежуток времени, в течение которого то или иное явление повторяется, принято называть циклом. В нашем случае циклом работы ВТС С() назовем период времени, через который решение системы (1-8) повторяется. Стратегия производства ТЛС соответственно может быть названа циклической (согласующей различные ритмы работы хаба А и хаба Б). Циклические стратегии производства позволяют перейти при исследовании модели от продолжительного интервала времени к конечному отрезку времени определенной продолжительности.

Поскольку циклическая стратегия предусматривает повторение технологических операций через известные промежутки времени, то любая циклическая стратегия производства является стационарной.

Для многобункерных систем система условных обозначений уточняется следующим образом:

признаки: q={1,…,m} – номенклатур грузов; i={1,…,n} – технологических линий; ={1,…,L} – распределительных центров;

соответственно показатель Mqi – норма обработки грузов в i1-i логистическом канале, сут/т.

Таким образом, в случае bq > dq, решением будут наборы переменных {yqt}.

Представим их в виде векторов:

Yqt {y1t, y,..., y }.

2t mt Вектор Yqt задает производственную программу РЦ на плановый период t.

Стратегия Z будет определяться набором векторов Yqt, задающих производственный процесс на продолжительном интервале времени.

Целевая функция в этом случае может быть представлена в виде (в принятой системе условных обозначений):

n m F(y) Pi bqyqt min (9).

Mqi 1t i1 qФункция F(y) является, по сути, степенью равномерности использования ресурсов. Задача оптимизации использования технологического оборудования состоит в отыскании такой оптимальной несинхронной стратегии, при которой достигается минимум функции F(y) при ограничениях (1-8).

Рассмотренный порядок планирования технологических процессов ТЛС предусматривает достаточно трудоемкое решение ряда оптимизационных задач.

Вместе с тем, известны ситуации, характеризующиеся относительно стабильными, регулярными грузопотоками, как и составом привлекаемых технологических средств. В указанных ситуациях очевидна потребность лишь некоторой корректуры в каждом последующем планируемом периоде значительной продолжительности (полугодие, год) некоторых показателей производственной программы портов. При этом трудоемкость процесса планирования ожидается минимальная.

Подобное повышение оперативности расчетов необходимо также в ходе исполнения функции оперативного регулирования перевозок при текущих изменениях их условий. Таким образом, оказывается целесообразной замена, в указанных ситуациях, оптимизационной модели более простой прогнозной моделью, позволяющей лицам, принимающим решения определять изменение потребностей в технологических ресурсах ТЛС в зависимости от изменений условий ее функционирования.

В результате проведенного исследования установлена возможность разработки прогнозных моделей для конкретных массовых (регулярных) перевозок на основе множественного регрессионно-корреляционного анализа результатов решения модели (1-9) в параметрической форме. В качестве исходных данных были приняты параметры показателей технологических процессов ТЛС при перевозке воинских грузов береговым войскам и силам Балтийского флота, дислоцирующимся в Калининградской области.

Анализ наличия грузов в ТЛС позволяет определить предусмотренную несинхронность технологических процессов для укрупненных номенклатур грузов, в масштабе представленных графиков видимую при более высоких величинах порционности.

После алгебраических преобразований был получен ряд регрессионных уравнений для различных технологически несовместимых укрупненных номенклатур грузов (см. таблицы 1, 2, 3), при принятой системе условных обозначений:

х1 – размер прибываемой партии груза (порционность), тыс.т/кв.;

х2 – норма обработки грузов в логистическом канале, сут/тыс.т;

х3 – выделяемая мощность логистического канала, сут/кв.

Решение контрольных примеров показывает, что скорость подготовки исходных данных и решения прогнозных моделей, по сравнению с оптимизационной, возросла в 15–20 раз. Учитывается возможный стохастический характер исходных данных, что не предусматривается детерминированной моделью. Вместе с тем, очевидно, что используемые регрессионные уравнения обладают локальной значимостью и должны предварительно рассчитываться для каждой ТЛС.

Таблица 1 – Параметры показателей технологических процессов ТЛС при перевозке грузов в Калининградскую область Размер прибываемой Мощность логистичеНорма обработки (М), Потребпартии (порцион- ского канала (Р), сут/тыс.т ность (d), ность) (b), тыс.т/кв. сут/кв.

тыс.т/ мес.

-1 0 +1 -1 0 +1 -1 0 +Уголь 30,00 35,00 40,00 1,250 0,870 0,667 50,00 53,75 57,50 7,5ГСМ наливом 65,32 76,28 87,20 0,393 0,312 0,231 35,00 37,63 40,25 16,3Генеральные грузы 16,22 19,09 21,96 2,500 1,750 1,000 55,00 59,13 63,25 4,0Строительные грузы 40,20 46,88 53,60 2,500 1,875 1,250 134,00 144,05 154,10 10,0Таблица 2 – Зависимости затрат ресурсов логистических каналов ТЛС (y, сут/год) от условий выполнения перевозок Регрессионные Качественные характеристики уравнений уравнения для груза угля коэффициент множественной корреляции 0,99;

множественный критерий Фишера 359;

y = 3,03x1xстандартная ошибка 0,048% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = для груза ГСМ 145,48 146,18lg x2 коэффициент множественной корреляции 0,95;

множественный критерий Фишера 10,65;

y стандартная ошибка 7,6% 0,013x1 2,при степенях свободы 1 = 2 и 2 = для генеральных грузов коэффициент множественной корреляции 0,98;

множественный критерий Фишера 26,85;

y = 57,49x2x10,0стандартная ошибка 7% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = для строительных грузов коэффициент множественной корреляции 0,999;

множественный критерий Фишера 308;

y = 2,39x1xстандартная ошибка 0,017% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = Таблица 3 – Зависимости величины резерва мощности логистических каналов ТЛС (y, сут/год) от условий выполнения перевозок Качественные характеристики Регрессионные уравнения уравнений для груза угля коэффициент множественной корреляции y = 0,113х1х2х3 – 0,21х1х3 – 0,97;

-8,148х2х3 + 2,47х1 + 15х3 – множественный критерий Фишера 18,07;

-177,48 стандартная ошибка 6,23% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = для груза ГСМ 44,64 1109 коэффициент множественной корреляции y 0,87;

3,73х2 0,079 3,73х2х3 0,079хмножественный критерий Фишера 6,45;

15301,стандартная ошибка 13,78% 3,73х1х2 0,079хпри степенях свободы 1 = 2 и 2 = 380139, 3,73х1х2х3 0,079х1хдля генеральных грузов коэффициент множественной корреляции 65,33х2 8,31х3 2,18х2х3 249,y 0,97;

54758,79ехр(х1) множественный критерий Фишера 20,81;

стандартная ошибка 7,27% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = для строительных грузов коэффициент множественной корреляции y = 0,04х1х2х3 – 2,8х1х2 – 0,97;

-0,17х1х3 – 3,86х2х3 + 11,47х1 + множественный критерий Фишера 17,26;

+261,78х2 + 15,78х3 – 1070,38 стандартная ошибка 6,68% при степенях свободы 1 = 2 и 2 = Математические модели взаимодействия магистрального и фидерного транспорта в порту-хабе (транспортном узле) В качестве хабов в составе ТЛС рассматриваемой структуры выступают пункты стыков транспорта различного вида, в т. ч. магистрального и внутрипроизводственного. Упоминавшаяся в п. 2.1 задача определения возможностей групп технологического оборудования этих пунктов (фактически – транспортных узлов) сопряжена с задачей оптимального их функционирования. Данная проблематика значительно осложнена, в частности, следующими аспектами:

- транспортные единицы значительно отличаются по грузоподъемности;

- число и грузоподъемность изолированных емкостей транспортных средств также различны;

- возможности подачи и рассредоточения изолированных емкостей по оперативным фронтам работ неодинаковы.

В этой связи вопросы оптимального взаимодействия видов транспорта в узлах возможно объединить в относительно обособленную научную область. Представляется, что проблематика настоящего исследования предполагает производство оценки возможностей производства альтернативных вариантов технологических операций, связанных с временным хранением (в течение одного и более плановых периодов t) и прохождением грузов различных номенклатур через пункт взаимодействия видов транспорта (процессы перегрузочный, формирования/расформирования грузовых мест, коммерческой обработки и др.), в качестве которого целесообразно рассмотреть морской порт (ввиду наиболее выраженного проявления приведенных аспектов). Это позволит определить мощность логистических каналов в конкретных условиях функционирования хабов для последующего построения оптимальной стратегии производства ТЛС.

Примем систему обозначений для признаков: грузопоток (q), определяющий род груза и режим его прохождения через порт; склад () грузоотправителя, грузополучателя, временного хранения логистического провайдера или транспортного предприятия, определенного конструктивного типа, размерений собственно склада и его приемоотпускных устройств (терминалов), планировки путевого развития, а также возможностей применения определенных типов перегрузочных машин (в т. ч. для формирования/ расформирования укрупненных грузовых мест) и условий хранения грузов; причал (р) во взаимодействии с данным складом, определяющий интенсивность перегрузочного процесса, вид и протяженность связующих путей;

вариант грузового плана склада (d), учитывающий объем и структуру складских грузопотоков, размеры партий грузов с определенными физико-химическими свойствами, способ формирования штабелей, который обусловлен техникоэксплуатационными параметрами склада, прочностью тары, устойчивостью штабеля, условиями техники безопасности, возможной высотой подъема груза перегрузочными средствами (большой и малой механизации), а также линейно-массовыми характеристиками грузовых мест; маневровые экспедиции (), которые с позиций маневровых операций можно охарактеризовать типом фронта обработки по условиям подачи и уборки вагонов, удаленностью фронта обработки от выставочного парка порта, степенью разветвленности путевого хозяйства порта.

Показатели: b – общее количество груза, т; CC, CB - приведенные затраты за 1 ч стоянки соответственно судна и вагона, руб./ч; Sf – приведенные затраты за использование складских объемов в течение планового периода, руб./м3; S – стоимость использования причала, руб./ч; S приведенная стоимость использования средств большой механизации, руб./ч; S – приведенная стоимость использования средств малой механизации, руб./ч; S – стоимость использования маневрового локомотива, руб./ч; S приведенная стоимость использования трудовых ресурсов, руб./чел.-ч; FОБЩ – общий полезный объем складов временного хранения, м3; Т – плановый бюджет времени причала, причало-ч; ТБМ – плановый суммарный бюджет времени средств большой механизации, машино-ч; ТММ – плановый суммарный бюджет времени средств малой механизации, машино-ч; ТЛОК – плановый суммарный бюджет времени маневровых локомотивов, локомотиво-ч; А – трудовые ресурсы по явочной численности докеров-механизаторов на плановый период, чел.-ч; В1, В2 – коэффициенты лексикографического предпочтения;

переменная: х – количество груза фиксированного грузопотока, осваиваемого по определенной технологии грузопереработки, т.

Намеченная задача заключается в выборе такого распределения грузопотока по технологиям грузопереработки, при котором обеспечивался бы минимум комплексных расходов по порту и на стоянку транспортных средств в части, зависящей от перечисленных признаков разнообразия при освоении планового грузооборота, чем определяется целевая функция вида:

CC CBKПР CB (1 KПР ) SКПР {BПР ПР ВСКЛ ПР q p d P Р Р P qp qp qpd qp S (1 KПР ) В2 (Sf fqpd Sqpd Sqpd Sqpd СКЛС Р qpd Sqpd)} xqpd min (10) при ограничениях:

1) по величине грузопотока:

bq (11);

xqpd p d 2) по величине полезного объема складов временного хранения района порта:

ОБЩ xqpd Fp (12);

fqd q d 3) по бюджету времени используемых причалов:

KПР 1 КПР xqpd ТПР (13);

p ПР СКЛС q d P Р qp qpd 4) по бюджету времени эксплуатации средств большой механизации:

БМ (14);

xqpd Tp qpd q d 5) по бюджету времени эксплуатации средств малой механизации:

ММ xqpd Tp (15);

qpd q d 6) по бюджету времени эксплуатации маневровых локомотивов:

(16);

xqpd TЛОК qp q p d 7) по наличию трудовых ресурсов порта:

xqpd A (17);

qpd q p d 8) физический смысл переменной обусловливает ее неотрицательность:

xqpd (18).

Разнообразие условий грузопереработки и временного складирования материальных средств в порту определяет значительные размеры модели (10–18) и трудоемкость решения. Поэтому для упрощения формализации задачи целесообразно применение методов агрегирования, укрупняя рассматриваемые показатели, а также принимая некоторые допущения.

Установлено, что возможность выбора форм привлечения транспортных ных средств обеспечивается путем использования в целевой функции производного стоимостного показателя – «рублей за рейс» (в отличие от принятых: при рейсовых формах привлечения – «рублей за тонну/единицу»: при арендных – «рублей за сутки») и альтернативного сравнения бюджетов времени транспортного средства.

Используем следующую систему условных обозначений:

признаки: m – транспортного средства; q – пункта (района) завоза (потребления); g – номенклатуры груза; f – формы привлечения транспортного средства (f=1 – арендная форма; f=2 – рейсовая форма); h – технологии перевозки;

показатели: D – грузоподъемность транспортного средства, т; – коэффициент использования грузоподъемности, дес. дробь; Q – заданный объем перевозки, т; tp – время кругового рейса обращаемого транспортного средства, сут; TПЕР – заданный период выполнения перевозки, сут; R – возможное количество рейсов обращаемого транспортного средства, ед.; NОТП – возможное количество отправок необращаемых транспортных средств, ед.; Ф – стоимость кругового рейса обращаемого транспортного средства, руб./рейс; ФОТП – стоимость отправки необращаемого транспортного средства, руб./отправку; ФПР – стоимость суток простоя транспортного средства, руб./сут;

переменные: r – количество круговых рейсов обращаемых транспортных средств, ед.; nОТП – количество отправок необращаемых транспортных средств, ед.;

n – наличие транспортного средства в альтернативной форме привлечения, ед.; tПР – время простоя транспортного средства, сут.

Математическая модель расстановочной задачи принимает вид:

1. Заданное количество груза должно быть перевезено:

mghrmqfgh mghnОТП Qqg. (19) mqgh Dmqfgh Dmqfgh m f h m h 2. Бюджет времени транспортных средств должен быть выдержан:

P ПЕР ; (20) rmqfgh tПРf 1 Tm nm,f tmq,f 1,gh m, q f g h P ПЕР rmqfgh Tm nm,f 2. (21) tmq,f 2,gh q f g h 3. Обращаемые транспортные средства должны быть привлечены на альтернативной основе:

nm,f=1 + nm,f=2 1; (22) 0;

nmf 1 ; (23) n – целое число (т. е. nZ). (24) 4. Возможности транспортных средств не должны быть превышены:

rmqdh Rmqgh ; (25) nОТПmqghNОТПmqgh (26) 5. Физический смысл переменных предполагает их неотрицательность и целочисленность (с учетом условия 3.3):

rmqfdh 0; nОТПmqgh 0; tПРm,f=1,gh 0;

rmqfdh, nОТПmqgh, – целые числа. (27–30) Целевая функция минимизирует общие расходы на выполнение перевозки и принимает вид:

ОТП rmqfgh nОТПh Фmqfgh Фmqgh mqg m q f g h m q g h ПР. (31) tПРf min Фm,f 1 m, m Приведенная модель решаема методами смешанного целочисленного линейного программирования.

Укрупненная математическая модель задачи нахождения плана совместной работы морского, автомобильного транспорта и порта-хаба (склада) может быть представлена следующим образом:

Введем систему условных обозначений:

Признаки: m – типа (принадлежности) автомобиля; t – суток работы.

Показатели: X – общее количество груза на складе временного хранения, т;

П – суточная провозная способность автомобиля, т/авт.-сут.; N – возможное количество привлекаемых автомобилей в каждые сутки, авт.-сут.; R – пропускная способность склада, т/сут.; S – суточные эксплуатационные расходы при работе автомобиля (суточная стоимость работы наемного автомобиля), руб./авт.-сут.; SXP – суточная стоимость хранения груза, руб./т-сут.; Т – технологический (заданный) срок вывоза груза со склада, сут.

Переменные: n – количество автомобилей, работающих в течение суток, авт.-сут.; x – объем хранения, т-сут.

Формализованное описание задачи включает следующие ограничения:

1. Общее количество груза должно быть в технологический срок вывезено со склада:

; (32) nmt X Пm m t 2. Выделение автомобилей возможно в пределах имеющегося лимита:

. (33) nmt Nmt 3. Провозная способность автотранспорта ограничена пропускной способностью терминала:

nmt Rt. (34) Пm m 4. Остаток груза на складе к исходу каждых суток определяется выполненной транспортной работой:

xt xt1 nmt ; (35) Пm m x0 X; xT 0;xt 0;xt 1,...,T 1(t 0,...,T). (36–39) 5. Физический смысл переменных обусловливает требования неотрицательности и целочисленности:

nmt,xt 0;nmt целое число. (40–41) Целевая функция определяется, как:

XP nmt t Sm S xt min. (42) m t t Данная задача является задачей динамического программирования и решается методами смешанного целочисленного линейного программирования.

Методика планирования взаимодействия портов-хабов в магистрально-фидерной транспортно-логистической системе Анализ шагов, представленных в диссертационном исследовании позволяет выявить последовательность действий, направленную на достоверный прогноз состояния взаимодействующих портов-хабов в ТЛС с практически любой по протяжнности цепочкой РЦ, в том числе, различных видов транспорта.

С одной стороны, практический смысл этого безусловно имеется при прогнозировании работы всего направления мультимодальной грузоперевозки, с учтом железнодорожных составляющих в ленбриджей, когда вагоны или группы вагонов с грузов последовательно перевозятся в различных поездах – при известном плане формирования поездов. С другой стороны, известные цепочки хабов достаточно немногочисленны по естественным причинам и насчитывают не более нескольки взаимодействующих РЦ. Следовательно, по трудомкости решения препятствий для решения последовательности задач не выявляется, тем более, с учтом прогрессивной тенденции развития быстродействия вычислительной техники и мкости носителей информации.

Рисунок 4 – Укрупннная блок-схема методики планирования взаимодействия портов-хабов в магистрально-фидерной транспортно-логистической системе (номера формул приведены из диссертации) Логическая последовательность действий по планированию взаимодействия портов-хабов в многобункерных транспортно-логистических системах приобретает следующий вид:

- выбор исходных данных для определения рационального состава технологического оборудования каждого из портов-хабов;

- формирование оптимальных планов портов-хабов;

- постановка и решение параметрической задачи и формирование выборки для получения статистичечких зависимостей;

- определение, на основе полученных регрессионных зависимостей, прогнозных значений затрат ресурсов и величин резервов логистических каналов.

Таким образом, формируется методика четырхэтапная методика планирования взаимодействия портов хабов, как показано на рисунке 4:

Данная методика предназначена для мультимодальных транспорных операторов и логистических провайдеров, имеющих в управлении портовые средства, а также для промышленных грузовладельцев, эксплуатирующих внутрипроизводственный транспорт и операторов трансокеанских судоходных линий.

Применение методики целесообразно в два этапа – при планировании и оперативном регулировании перевозок.

Общие выводы В результате исследования, проведенного с целью повышения эффективности функционирования магистрально-фидерных транспортно-логистических систем, решена научная задача обоснования методики оптимального планирования взаимодействия портов-хабов, посредством установления динамических рейсовых заданий магистральным и фидерным судам, действующим в различных формах привлечения, обеспечивающего логистическую сбалансированность технологических процессов средств транспорта для удовлетворения потребностей грузовладельцев в перевозках и услугах.

При этом получены следующие выводы:

1. На основании анализа структуры действующих транспортно– логистических систем (ТЛС) разработан новый подход к определению количественных показателей производственного процесса ТЛС, отличающаяся от известных тем, что дает возможность оптимального выбора отдельных транспортных средств, альтернативных форм (рейсовых или арендных) их привлечения, технологий перевозок грузов различных номенклатур, определения производственных заданий транспортным средствам на каждый из последовательных планируемых периодов с учетом их согласованного взаимодействия в распределительных центрах при ввозе и вывозе грузов, а также выполненной транспортной работы в предшествующих плановых периодах, обеспечивающего как выполнение объемов перевозок с заданными качественными показателями, так и минимизацию потерь пропускной и провозной способностей элементов ТЛС и общих затрат на их выполнение.

Достоверность методики обеспечивается верификацией примененной оптимизационной модели.

2. Предложен новый подход к определению оптимальной стратегии производства и производственной программы ТЛС, отличающийся возможностью определения оптимальных объемов транспортной работы на звеньях между распределительными центрами ТЛС – портами-хабами, с учетом их демпфирующего эффекта и позволяющая определять порционность и ритмичность перевозок в каждом из последовательных планируемых периодов. Достоверность методики обеспечивается верификацией разработанных моделей технологических процессов двух- и многобункерных ТЛС. Исследование указанных моделей позволило выделить синхронную и несинхронную стратегии производства ТЛС, доказать необходимость обеспечения некоторого избытка технологических ресурсов в ТЛС для логистически сбалансированного функционирования элементов ТЛС и поставить задачу оптимизации загрузки технологических ресурсов ТЛС, положенную в основу указанной методики.

3. В связи с необходимостью минимизации требуемого избытка технологических ресурсов ТЛС разработана группа оптимизационных моделей технологических процессов в распределительном центре, в отличие от известных предусматривающие распределение как грузопотока различной номенклатуры, так и технологических средств по технологиям грузопереработки, и, на ее основе, предложен порядок выбора рациональных технологий работы элементов ТЛС.

4. В случаях выполнения массовых перевозок (устойчивый грузопоток), либо сезонных перевозок с известной периодичностью для определения необходимых затрат технологических ресурсов ТЛС и обоснования мероприятий оперативного регулирования доказана целесообразность применения прогнозных моделей, основывающихся на рассчитанных регрессионных уравнениях. Проведенный вычислительный эксперимент показал возможность повышения скорости подготовки исходных данных и принятия решения при использовании прогнозной модели по сравнению с оптимизационной в 15–20 раз при стандартных ошибках, лежащих в диапазоне 0,048–13,78 % в зависимости от укрупненных номенклатур грузов.

Определена последовательность действий по формированию плана взаимодействия портов-хабов в составе многобункерных магистрально-фидерных транспортно-логистических систем, позволяющая получать, с известной достоверностью, прогноз состояния системы на каждый планируемый отрезок времени. Обусловленная указанной последовательностью методика отличается тем, что позволяет, по итогам предварительных расчтов (решения полнофакторной параметрической задачи), получать регрессионные зависимости в целях оперативного прогноза состояния взаимодействующих хабов.

III. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 1. Скрябин Д. С., Бурков А. В., Никифоров В. Г. Информация о проблемах транспортных систем. В кн.: Сборник Российской академии транспорта. / Под ред. проф. А. В. Бутова. – СПб.: СПбГУВК, 2000. – 0,40 (0,20) п. л.

2. Скрябин Д. С. Состояние и тенденции развития морского судоходства.

// Эксплуатация морского транспорта. – 2008. – № 1(51). – 0,35 п. л.

3. Кириченко А. В., Скрябин Д. С. Моделирование технологического процесса двухбункерной транспортной логистической системы. В кн.: Государство и рынок: механизмы и методы регулирования в условиях преодоления кризиса и перехода к инновационному развитию. Материалы IV Всероссийской конференции с международным участием. / Под ред. В. А. Плотникова. СПб.: «Астерион», 2010.

– 0,25 (0,15) п. л.

4. Кириченко А. В., Скрябин Д. С. Моделирование эксплуатационной работы средств транспорта в цепочке поставок. // Системный анализ и логистика. – № 4 от 15.04.2010. – 0,25 (0,15) п. л.

5. Кириченко А. В., Скрябин Д. С. Моделирование взаимодействия магистрального и фидерного транспорта в цепочке поставок. // Системный анализ и логистика. – № 5 от 11.10.2010. – 0,25 (0,15) п. л.

6. Кириченко А. В., Скрябин Д. С. Метод прогнозирования взаимодействия портов-хабов в двухбункерной транспортно-логистической системе. // Эксплуатация морского транспорта. – 2011. – № 2. – 0,18 (0,1) п. л.

7. Кириченко А. В., Скрябин Д. С. Прогнозирование взаимодействия портов-хабов. В кн.: Логистика: современные тенденции развития. Материалы X Международной научно-практической конференции. 14–15 апреля 2011 г. СПб.:

СПбГИЭУ, 2011. – 0,25 (0,15) п. л.




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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.