WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

Щеголева Людмила Владимировна

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ МАШИН ДЛЯ СКВОЗНЫХ ПРОЦЕССОВ ЗАГОТОВКИ КРУГЛЫХ ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ

05.21.01 – Технология и машины лесозаготовок и лесного хозяйства 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Петрозаводск – 2011

Работа выполнена на кафедре прикладной математики и кибернетики ГОУ ВПО Петрозаводский государственный университет Научные консультанты: доктор технических наук, профессор Воронин Анатолий Викторович, доктор технических наук, профессор Шегельман Илья Романович

Официальные оппоненты: член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор Юсупов Рафаэль Мидхатович, доктор технических наук, профессор Григорьев Игорь Владиславович, доктор физико-математических наук, профессор Жабко Алексей Петрович

Ведущая организация: Северный (Арктический) федеральный университет

Защита диссертации состоится « 30 » сентября 2011 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.190.03 при Петрозаводском государственном университете по адресу: 185910, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 33.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Петрозаводского государственного университета.

Автореферат разослан «___»_____________2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Р. В. Воронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность темы исследования Рост внимания государства и специалистов к лесным проблемам обусловлен их значением как основы безопасного экономического и социального развития России и в особенности ее лесопромышленных регионов (Республик Карелия и Коми, областей Архангельской, Вологодской и др.), где продукция лесной промышленности составляет от 10 до 50% общего объема промышленной продукции. В целом же по Российской Федерации этот показатель составляет около 4%.

Результативность лесопользования в стране низка. В аналитической записке «Эффективность государственного управления лесными ресурсами Российской Федерации в 2004-2006 годах» Счетной палаты РФ отмечается, что в силу низкой степени развития производств по глубокой переработке древесины деятельность лесопромышленного комплекса (ЛПК) не отвечает экономическим интересам государства как собственника лесного фонда.

Важнейшую роль в лесопромышленном комплексе играют лесозаготовки, эффективность которых не может быть повышена без решения проблемы повышения эффективности связей лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий. Особенно обострилась эта проблема в настоящее время, в период, когда в отрасли активно идут процессы интеграции лесозаготовительных, лесоперерабатывающих и лесообрабатывающих предприятий, создания вертикально-интегрированных структур.

При этом, несмотря на работы предшественников, выполненные в ЦНИИМЭ, СПбГЛТА, МГУЛе, Воронежской ГЛТА, Марийском техническом университете, ГНЦлеспроме, ПетрГУ, КарНИИЛПКе, Архангельском техническом университете и др. НИИ и вузах страны, проблема обоснования оптимальных комплектов систем машин и режимов их работы, повышающих эффективность сквозных процессов заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов в рамках территориально распределенных лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий лесопромышленного региона, на базе математического моделирования и формирования электронных баз данных, увязывающих сезонность проведения лесосечных работ, вариантность направлений использования круглых лесоматериалов и транспортную инфраструктуру является весьма острой. Безусловно, что эта проблема должна решаться на современном уровне научно-технического развития с использованием методов математического моделирования и современных информационных технологий, включая разработку методов решения возникших задач. Все это в целом обусловило постановку названной темы и ее выполнение в Петрозаводском государственном университете.

В связи с этим сформулированная проблема, относящаяся к направлению «Рациональное природопользование», входящему в перечень Приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, весьма актуальна для лесопромышленного комплекса России и его лесопромышленных регионов.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является обоснование оптимальных комплектов систем машин и режимов их работы, повышающих эффективность сквозных процессов заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов в рамках территориально распределенных лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий лесопромышленного региона, на базе математического моделирования и формирования электронных баз данных, увязывающих сезонность проведения лесосечных работ, вариантность направлений использования круглых лесоматериалов и транспортную инфраструктуру.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

– разработать комплексную методику для формирования оптимальных комплектов оборудования и формирования технологических цепочек на базе математического, информационного и программного обеспечений;

– разработать математические модели, описывающие процессы выбора эффективных комплектов систем машин и оборудования, определения оптимальных режимов их работы с учетом сезонности лесозаготовок и распределения лесосек на зоны летней и зимней вывозки, с учетом освоения других видов природных ресурсов на примере минерально-сырьевых ресурсов, с учетом функционирования в рамках интегрированной структуры лесопромышленных предприятий;

– разработать методику и математические модели, описывающие процессы формирования эффективных технологических цепочек, увязывающих процессы заготовки, поставки и переработки топливной древесины в качестве вторичных ресурсов для предприятий теплоэнергетики;

– разработать методику формирования комплексной аналитической системы представления, сбора и хранения данных, увязывающую расположенные на одной территории лесные ресурсы, минерально-сырьевые ресурсы, региональную транспортно-энергетическую инфраструктуру, предприятия лесопромышленного и горнопромышленного комплексов;

– разработать комплексную геоинформационную систему (ГИС), объединяющую данные о территориальном расположении лесных и минерально-сырьевых ресурсов, промышленных предприятиях, транспортных и энергетических сетях, природно-климатических условиях Республики Карелия (РК);

– разработать программный комплекс для поддержки принятия решений при выборе машин и режимов их работы, при построении технологических цепочек, основанный на разработанных методиках, моделях и алгоритмах, включающий базы данных и электронные карты;

– разработать модели и методы решения задач маршрутизации, обобщающих появившиеся в результате моделирования процессов формирования эффективных технологических цепочек задачи, и реализовать их в виде комплекса программ;

– апробировать разработанные алгоритмы, математические модели и компьютерные программы на предприятиях Республики Карелия.

Объектом исследования являются сквозные технологические процессы заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов, используемые территориально распределенными лесозаготовительными и лесоперерабатывающими предприятиями лесопромышленного региона (на примере Республики Карелия), системы машин и оборудования для лесозаготовок и переработки лесоматериалов на щепу, природнопроизводственные условия лесозаготовок, технологические взаимосвязи лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий.

Методы исследования. Теоретические и экспериментальные исследования основываются на системном анализе, методах математического моделирования, оптимизации и исследования операций, прикладной статистике, экспертных оценках, GPS-мониторинге, методах построения алгоритмов и структур данных. Для построения информационного и программного обеспечения использовались современные технологии проектирования информационных систем и структур баз данных, методы структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы Разработана совокупность взаимоувязанных методик на базе математических моделей и программного обеспечения, включающего базы данных и электронные карты, развивающая теоретические подходы к обоснованию оптимальных комплектов систем машин и режимов их работы, повышающих эффективность сквозных процессов заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов в рамках территориально распределенных лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий лесопромышленного региона, а также увязывающих сезонность проведения лесосечных работ, вариантность направлений использования круглых лесоматериалов и транспортную инфраструктуру.

Разработаны методика и математические модели, описывающие процессы формирования эффективных технологических цепочек для лесозаготовительного предприятия на основе выбора оптимальных комплектов оборудования и режимов их работы, учитывающие сезонность работ, природно-климатические условия лесозаготовок, привлечение организацийподрядчиков.

Разработана методика формирования эффективных режимов работы оборудования в условиях углубленной переработки круглых лесоматериалов для производства топливной щепы, используемой на предприятиях теплоэнергетики.

Разработаны математические модели и методы решения задачи построения графика работы мобильных машин, обслуживающих территориально распределенные пункты потребления круглых лесоматериалов, при различных условиях работы.

Разработаны математические модели и методы решения расширений задачи маршрутизации с временными окнами, учитывающих выполнение работы в каждом пункте, которые реализованы в виде комплекса программ.

Разработан программный комплекс, включающий базы данных, электронные карты и модули для решения оптимизационных задач выбора оборудования, определения режимов его работы, определения оптимальных технологических цепочек.

Практическая значимость и реализация результатов работы Разработанные методики служат основой для принятия стратегических и тактических решений по формированию сквозных технологических процессов и грузопотоков в лесопромышленном регионе, применимы для решения прикладных задач на уровне одного или группы предприятий, что подтверждается результатами внедрений.

Методические рекомендации и предложения, разработанные экономико-математические модели и программный комплекс были использованы в рамках контрактов и хозяйственных договоров КарНИИЛПК при обосновании перспектив развития лесопромышленного комплекса Республики Карелия, для обоснования баланса древесного сырья в Республике Карелия на период до 2015 года и его распределения на планируемые объемы переработки, что может быть учтено при создании новых производств как фактора инновационного развития лесопромышленного комплекса Карелии.

Созданные актуальные базы данных и электронные карты, содержащие информацию об инфраструктуре лесопромышленного и горнопромышленного комплексов Республики Карелия, использованы Министерством экономического развития Республики Карелия при обосновании перспектив развития лесного и горнопромышленного комплексов республики.

Разработанный программный комплекс, включающий электронные карты и базу данных о климатических и почвенно-грунтовых условиях Республики Карелия, позволяющий планировать организацию лесозаготовок и распределение лесного фонда на зоны зимнего и летнего освоения, был использован при формировании схем сквозных технологических процессов и выбора комплектов систем машин и оборудования для ОАО «Карельская мебельная компания», ЗАО «Шуялес», что подтверждается актами о внедрении.

Работы автора использованы при научно-методическом обеспечении разработки целевой программы по использованию топливноэнергетических ресурсов с целью обоснования перехода котельно-печного оборудования жилищно-коммунальных хозяйств на местные виды топлива. С использованием разработанного программного комплекса определены рациональные режимы функционирования передвижных рубительных машин для действующих в Республике Карелия котельных на щепе энергетического назначения при различной степени потребления щепы.

Результаты исследований используются в учебном процессе лесоинженерных факультетов ПетрГУ и СПбГЛТА.

Основные научные положения и результаты исследований, выносимые на защиту:

1. Методика выбора комплектов систем машин и оборудования и определения оптимальных режимов их работы при формировании рациональных технологических цепочек, включающих заготовку, транспортировку и переработку круглых лесоматериалов с учетом природно-климатических условий лесозаготовки.

2. Математическая модель задачи выбора систем машин и определения режимов их работы в условиях сезонности лесозаготовок, учитывающая продолжительность эксплуатации зимних дорог, формы приобретения оборудования, привлечение организаций-подрядчиков для выполнения лесозаготовительных работ, а также функционирование лесозаготовительного предприятия в рамках интегрированной структуры.

3. Методика определения режимов работы оборудования для углубленной переработки круглых лесоматериалов в качестве вторичных ресурсов для предприятий теплоэнергетики региона.

4. Математические модели и методы решения задачи построения графика работы мобильных машин, обслуживающих территориально распределенные пункты, с учетом фактора времени и характеристик работы машин.

5. Математические модели, описывающие работу комплекта машин, обслуживающих территориально удаленные пункты, учитывающие время прибытия в каждый пункт, время выполнения работы в каждом пункте, зависящее от характеристик машин, с ограничениями на количество посещений пунктов и с минимальными затратами на перемещение и выполнение работы, обобщенные в виде расширений задачи маршрутизации с временными окнами.

6. Методы решения расширений задачи маршрутизации с временными окнами и с ограничениями на количество посещений пунктов, реализованные в виде комплекса программ.

7. Геоинформационная система инфраструктуры лесопромышленного комплекса Республики Карелия, увязывающая данные о территориальном размещении лесных и минерально-сырьевых ресурсов, транспортной сети, природно-климатических условиях региона.

8. Программный комплекс, объединяющий базы данных, электронные карты и алгоритмы решения оптимизационных задач, предназначенный для принятия решений по выбору комплектов оборудования и определению режимов их работы, по формированию технологических цепочек, позволяющий осуществлять мониторинг работы предприятий лесопромышленной отрасли региона.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на I съезде лесопромышленников Республики Карелия (Петрозаводск, 2004); научно-практическом семинаре «Инновационная экономика Карелии: возможные пути поддержки и развития» (Петрозаводск, 2004); VI, VII, IX международных научно-технических конференциях «Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике» (Петрозаводск, 2004, 2006, 2010); III международной научно-практической конференции «Темпы и пропорции социально-экономических процессов в регионах Севера» (Апатиты, 2005); пятой и шестой международных научно-практических конференциях «Проблемы совершенствования бюджетной политики регионов и муниципалитетов России и стран Северной Европы» (Петрозаводск, 2005, 2006); международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития лесного комплекса» (Вологда, 2005, 2007, 2010); международных научных семинарах «Advances in Methods of Information and Communication Technology» (Петрозаводск, 2006, 2007) и симпозиуме «Russian-Scandinavian Symposium «Probability Theory and Applied Probability» (Петрозаводск, 2006); VII всероссийской школе-семинаре «Прикладные проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 2008); республиканской научно-практической конференции «Структурная перестройка лесного комплекса Республики Карелия» (Петрозаводск, 2008); конференции «Рациональное природопользование и перспективы устойчивого развития лесного сектора экономики» (Великий Новгород, 2008); всероссийской научно-практической конференции «Инновационная и социально ориентированная экономика: пространственный аспект» (Санкт-Петербург, 2009); всероссийской научной конференции «Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления» (Петрозаводск, 2009).

Результаты исследований были использованы при подготовке докладов для Правительства РК, докладывались на коллегии Минэкономразвития РК, на научных семинарах кафедры прикладной математики и кибернетики, а также Карельского НИИ ЛПКа.

Публикации. Основные результаты научных исследований по теме диссертации опубликованы в 43 статьях, включая 15 статей в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ, 4 монографиях, 5 учебнометодических пособиях.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 разделов, основных выводов и рекомендаций и приложений. Общий объем работы составляет 288 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, обоснована научная новизна, представлены основные положения, выносимые на защиту, а также научная и практическая значимость выполненных исследований.

В первом разделе дан анализ состояния проблемы и исследований по обоснованию выбора технологий и комплектов систем машин и оборудования для региональных сквозных процессов, интегрирующих лесозаготовку, транспортировку и переработку круглых лесоматериалов.

Вопросы обоснования технологических процессов и систем машин и оборудования для заготовки древесины рассмотрены в работах ученых ЦНИИМЭ, СПбЛТА, МГУЛ, ГНЦлеспрома, КарНИИЛПа, МарГТУ, ВГЛТА, БТУ: В. А. Александрова, В. И. Алябьева, В. Н. Андреева, Г. М. Анисимова, Б. М. Большакова, Г. К. Виногорова, Ю. Ю. Герасимова, Э. Ф. Герца, И. В. Григорьева, А. В. Жукова, В. А. Иванова, В. Г. Кочегарова, А. М. Кочнева, В. В. Коробова, Н. В. Лившица, П. М. Мазуркина, В. А. Макуева, В. Н. Меньшикова, С. Ф. Орлова, В. И. Патякина, А. К. Редькина, П. Б. Рябухина, Т. И. Cавостиной, В. С. Суханова, С. И. Сушкова, В. С. Сюнёва, А. М. Цыпука, И. Р. Шегельмана, Ю. В. Шелгунова, В. Н. Шиловского, Ю. А. Ширнина и др. Исследованию операций по обработке древесины на нижнем складе лесозаготовительных предприятий посвящены работы Д. К. Воеводы, А. А. Камусина, В. В. Коробова, В. И. Патякина, А. А. Пижурина, А. К. Редькина, В. С. Суханова, А. А. Шадрина и других ученых. Работы Б. Г. Залегаллера, А. А. Камусина, В. В. Коробова, А. К. Редькина, В Р. Фергина, А. А. Шадрина и др. посвящены проблеме создания цехов с гибкими технологическими процессами на нижних лесопромышленных складах лесозаготовительных предприятий.

Профессором И. Р. Шегельманом исследованы сквозные технологические процессы подготовки биомассы дерева для производства щепы целлюлозно-бумажного назначения и др. Эти исследования позднее получили развитие в выполненных при участии автора работах В. М. Лукашевича, К. В. Полежаева и др. В работах С. Б. Васильева рассмотрены вопросы сквозной обработки лесоматериалов с получением технологической щепы.

Под сквозными технологическими процессами в лесопромышленном комплексе понимается совокупность технологических процессов заготовки, транспортировки и переработки ресурсов биомассы дерева, увязанных между собой посредством предметов труда на выходе и входе процессов, определяемых используемыми технологиями и техникой, а также местами выполнения операций. Формирование технологических цепочек, начинающихся на лесосеке, тесно связано с используемыми на лесозаготовке системами машин и оборудованием, при выборе которых необходимо учитывать природно-производственные условия работы, включая разделение лесосек на зоны летней и зимней вывозки.

Влияние природно-производственных условий на работу лесосечных и лесотранспортных машин рассмотрено в работах таких ученых, как В. А. Азаренок, Г. М. Анисимов, Ю. А. Бит, Г. К. Виногоров, А. В. Жуков, А. П. Калашников, В. М. Котиков, А. Н. Кочанов, В. Г. Кочегаров, В. К. Курьянов, В. А. Макуев, А. П. Матвейко, В. И. Патякин, В. С. Сюнёв, А. Ф. Федоренчик, И. Р. Шегельман, Ю. В. Шелгунов и др.

Исследованиями в области строительства зимних лесовозных дорог и распределения лесного фонда на зоны летнего и зимнего освоения занимались ученые: М. И. Кишинский, М. М. Корунов, В. К. Курьянов, О. Н. Бурмистрова, В. В. Ерахтин, Е. И. Лопухов, Б. И. Кувалдин, Б. А. Ильин, А. Н. Кочанов, В. И. Скрыпник, А. П. Калашников, Ф. А. Павлов, А. С. Вишняков, Л. С. Матвеенко и др. Изучением климатических условий в Республике Карелия и их влияния на лесозаготовительные работы занимались А. П. Калашников, А. А. Романов, В. Г. Симагин, Н. Н. Филатов и др.

В настоящее время сквозные технологические процессы лесозаготовок и формирования рациональных потоков древесного сырья нельзя рассматривать без учета специфики рыночных отношений и интеграционных процессов в лесозаготовительной отрасли, обобщенных в работах А. Ф. Булатова, А. В. Воронина, М. Н. Рудакова, И. Р. Шегельмана.

Увязка древесных ресурсов с их потребителями (обрабатывающими, перерабатывающими производствами, конечными потребителями), а также определение объемов заготовки и поставки лесоматериалов составляют актуальную проблему как на уровне формирования технологических цепочек, так и на уровне выбора соответствующих технологий и оборудования для проведения лесозаготовительных работ. Получившиеся материальные связи определяют транспортные потоки и связанные с ними задачи маршрутизации.

Вопросам применения методов экономико-математического моделирования и информационных технологий для предприятий ЛПК, анализа и оптимизации технологических процессов в лесной промышленности посвящены работы В. А. Александрова, В. И. Алябьева, А. А. Борозны, Н. А. Бурдина, И. Е. Вьюкова, А. В. Воронина, Е. Г. Гладкова, Г. В. Давыдовой, Ю. И. Духона, Ю. А. Зака, П. Н. Коробова, В. А. Кузнецова, В. А. Макуева, Н. В. Мурашкина, В. И. Патякина, А. А. Пижурина, А. К. Редькина, Э. О. Салминена, В. Г. Сарайкина, В. С. Соминского, В. И. Чернецкого, Г. В. Шалабина, И. Р. Шегельмана и других ученых.

Признавая значимость этих работ и колоссальный вклад исследователей в развитие отрасли, необходимо отметить, что в ранее построенных моделях учтены не все факторы, определяющие выбор сквозных технологических процессов в современных условиях рыночной среды с учетом процессов интеграции и многовариантности направлений использования древесных ресурсов. В частности, при выборе систем машин для лесозаготовок мало внимания уделено научно обоснованному расчету оценок влияния климатических условий региона на проведение лесозаготовительных работ. Требуется разработка методики для учета природноклиматических условий на основе статистических данных за продолжительный период времени с оценками риска невыполнения запланированных работ.





Таким образом, как показал анализ, важнейшим путем повышения эффективности функционирования лесопромышленных производств является проведение исследований и разработка технических и технологических решений по обоснованию оптимальных комплектов систем машин и режимов их работы, повышающих эффективность сквозных процессов заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов в рамках территориально распределенных лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий, на базе математического моделирования и формирования электронных баз данных, увязывающих сезонность проведения лесосечных работ, вариантность направлений использования круглых лесоматериалов и транспортную инфраструктуру.

Во втором разделе описаны математические модели для формирования эффективных технологических цепочек, рассматривающих процессы заготовки, транспортировки и переработки древесины как сквозные технологические процессы с учетом различных факторов.

В результате исследования было выделено 18 факторов, влияющих на выбор сквозных технологических процессов, увязывающих лесозаготовительные и лесоперерабатывающие предприятия (табл. 1). Методом экспертных оценок было установлено, что наибольшее влияние на этот выбор оказывает «транспортная инфраструктура», что и было учтено при построении методик и математических моделей.

Таблица Факторы, влияющие на выбор сквозных технологических процессов Фактор Средний ранг Расстояние транспортировки 8,Технология лесозаготовок 7,Состояние дорожной инфраструктуры 7,Качество и состояние техники 7,Запас на 1 га 7,Квалификация заготовительных бригад 7,Сезон заготовки 7,Правильность организации рабочего процесса 6,Размер заработной платы рабочих 6,Средний объем хлыста 6,Несущая способность грунтов 5,Товарность лесного фонда 5,Рельеф 4,Разряд высот 4,Глубина снежного покрова 3,Степень захламленности лесосеки 3,Породный состав 2,Наличие подроста 2,Разработана математическая модель для задачи построения оптимальных технологических цепочек в рамках интегрированной структуры, включающей несколько лесозаготовительных предприятий с территориально удаленными участками лесного фонда, выступающих в качестве ресурсной базы для одного или нескольких деревообрабатывающих и/или деревоперерабатывающих предприятий. В модели учитываются следующие условия функционирования лесозаготовительного предприятия в рамках интегрированной структуры. Лесозаготовительное предприятие может реализовать заготовленные на удаленных участках лесного фонда лесоматериалы внешним по отношению к интегрированной структуре потребителям, а для выполнения обязательств в рамках интегрированной структуры приобрести на вырученные от реализации лесоматериалов средства необходимое количество лесоматериалов у внешних поставщиков, расположенных ближе к перерабатывающим предприятиям, тем самым уменьшая свои затраты на транспортировку лесоматериалов.

Лесозаготовительное предприятие может привлекать другие организации для выполнения части работ по лесозаготовкам. При этом для выполнения обязательств лесозаготовительного предприятия по поставкам сырья на перерабатывающие предприятия интегрированной структуры при заключении договоров подряда вносится дополнительное условие на поставку подрядчиком определенного количества из заготовленных подрядчиком определенного вида лесоматериалов перерабатывающим предприятиям интегрированной структуры.

Построенная математическая модель относится к классу задач линейного программирования. Обобщение задачи представлено в третьем разделе.

В результате решения задачи будут построены следующие технологические цепочки: лесозаготовительное предприятие перерабатывающее предприятие интегрированной структуры; лесозаготовительное предприятие внешнее перерабатывающее предприятие; внешнее лесозаготовительное предприятие лесозаготовительное предприятие перерабатывающее предприятие интегрированной структуры; лесозаготовительное предприятие подрядчик лесозаготовительное предприятие перерабатывающее предприятие интегрированной структуры; лесозаготовительное предприятие подрядчик внешнее перерабатывающее предприятие.

Полученное в результате решения задачи оптимальное решение используется для оценки бюджетной эффективности построенных цепочек для лесопромышленного региона.

Следующим шагом при формировании технологических цепочек является определение маршрутов движения подвижного состава для транспортировки лесоматериалов от мест заготовки к перерабатывающим предприятиям с использованием существующей в регионе транспортной сети.

Немаловажную роль при этом может сыграть транспортировка нелесных грузов, связанных с освоением других природных ресурсов.

Разработана математическая модель комплектования оптимальных с точки зрения затрат маршрутов транспортировки грузов в условиях освоения нескольких видов природных ресурсов, использования транспортных средств разных видов и ограничений на пропускные способности как участков дорог, так и терминалов перегрузки.

В Республике Карелия такая задача актуальна для формирования грузопотоков лесопромышленного и горнопромышленного комплексов при транспортировке по автомобильным и железным дорогам общего назначения.

В третьем разделе изложена методика формирования рациональных технологических цепочек на основе определения оптимального комплекта систем машин и режимов его работы для лесозаготовительных работ с учетом природно-климатических условий и разделения лесосеки на зоны зимней и летней вывозки.

Подбор машин и оборудования для проведения лесосечных работ осуществляется с учетом многих факторов. В первую очередь, технологии (хлыстовая, сортиментная, с углубленной переработкой древесины), далее в зависимости от схемы технологического процесса, от природнопроизводственных, лесотаксационных, экономических и других факторов.

Одним из важных факторов, определяющих режимы работы лесозаготовительных машин, является выделение зон летних и зимних лесозаготовок и строительство зимних лесовозных дорог. Почвенно-грунтовые условия Республики Карелия и других северо-западных регионов России характеризуются повышенной влажностью, и в период весенней и осенней распутицы волоки становятся непроезжими. В зимний период строительство зимних лесовозных дорог делает лесные участки доступными для вывозки. Распределение лесосеки на зоны летней и зимней вывозки может привести к неравномерной загруженности техники в разные сезоны.

Таким образом, формирование технологических цепочек должно быть основано на выборе оптимального с точки зрения чистого дисконтированного дохода комплекта систем машин и оборудования для проведения лесозаготовительных работ с учетом сезонности работ, различных схем приобретения оборудования в условиях многовариантности технологических цепочек, увязывающих лесозаготовительные и лесоперерабатывающие предприятия интегрированной структуры.

Предлагается следующая модель описанной выше задачи. Пусть N – количество участков заготовки; S1 – количество внешних покупателей; S– количество внешних поставщиков; K – количество видов лесоматериалов; M – количество перерабатывающих предприятий; Kj – множество видов лесоматериалов, которые необходимо поставить на j-е перерабатывающее предприятие; U – количество различных систем машин и оборудования; C1ijk – затраты на перевозку k-го вида лесоматериалов от участка i до перерабатывающего предприятия j (руб./м3); C2isk – затраты на перевозку k-го вида лесоматериалов от участка i до покупателя s (руб./м3); C3sjk – затраты на перевозку k-го вида лесоматериалов от поставщика s до перерабатывающего предприятия j (руб./м3); P1jk – цена закупки k-го вида лесоматериалов перерабатывающим предприятием j (руб./м3); P2sk – цена закупки k-го вида лесоматериалов покупателем s (руб./м3); P3sk – цена закупки k-го вида лесоматериалов у внешнего поставщика s (руб./м3); P4k – цена продажи k-го вида лесоматериалов подрядчику (руб./м3); P5k – цена покупки k-го вида лесоматериалов у подрядчика (руб./м3); Bt – запас k-го ik вида лесоматериалов на участке i в год t (м3); Ft – объем поставки k-го jk вида лесоматериалов на перерабатывающее предприятие j в год t (м3); Et sk – максимальный объем покупки k-го вида лесоматериалов у внешнего поставщика s в год t (м3); At – процент покупки k-го вида лесоматериалов у ik подрядчика на участке i в год t (%).

Каждая система машин и оборудования u характеризуется стоимостью обслуживания (руб./м3) зимой – C5u, летом – C6u; производительностью в зимний период (м3/день) – G1u, в летний период – G2u; стоимостью приобретения (руб.) – P6u; суммой выплат по кредиту в год t (руб.) – P7t ; сумu мой лизинговых платежей в год t (руб.) – P8t. При этом предприятие u может уже иметь некоторое количество систем машин и оборудования вида u, равное Ru.

Параметры, описывающие сезонность: T1 – продолжительность зимнего сезона (дни), которая определяется природно-климатическими условиями региона лесозаготовок; T2 – продолжительность летнего сезона (дни); D1 – минимальный объем лесосечных работ для зимнего периода (%); D2 – максимальный объем лесосечных работ для зимнего периода (%). D1, D2 принимают значения из диапазона [0, 1].

Обозначим T – период дисконтирования (лет) и 1t – коэффициент дисконтирования в год t для стоимости лесоматериалов, 2t – для затрат на лесозаготовку, 3t – для выплат по кредиту, 4t – для выплат по лизингу, 5t – для выплат по аренде. В частном случае все коэффициенты дисконтирования могут быть равными.

Введем три типа переменных, связанных с приобретением новых комплектов систем машин и оборудования: Y1u – количество приобретенных предприятием систем машин и оборудования u за счет собственных средств; Y2u – количество приобретенных предприятием систем машин и оборудования u в кредит; Y3u – количество приобретенных предприятием систем машин и оборудования u при лизинге. А также переменные 1t и u 2t – продолжительность работы системы машин u в зимний и летний u период соответственно в году t (дни).

Переменная Zt означает процент от запасов лесного фонда для самостоятельного освоения в год t (%). Введем еще одну переменную Wt, описывающую объем распределенной расчетной лесосеки для зимнего периода в год t (%).

Введем переменные: X11t – объем k-го вида лесоматериалов, заготовijk ляемый самостоятельно и реализуемый перерабатывающему предприятию j с участка i в зимний период в год t (м3); X12t – объем k-го вида лесомаijk териалов, заготовляемый самостоятельно и реализуемый перерабатывающему предприятию j с участка i в летний период в год t (м3); X21t – isk объем k-го вида лесоматериалов, заготовляемый самостоятельно и реализуемый покупателю s с участка i в зимний период в год t (м3); X22t – isk объем k-го вида лесоматериалов, заготовляемый самостоятельно и реализуемый покупателю s с участка i в летний период в год t (м3); X3t – объsjk ем k-го вида лесоматериалов, покупаемый у внешнего поставщика s для перерабатывающего предприятия j в год t (м3); X4t – объем k-го вида леik соматериалов, реализуемый подрядчику с участка i в год t (м3); X5t – ijk объем k-го вида лесоматериалов с участка i, покупаемый у подрядчика для перерабатывающего предприятия j в год t (м3).

Ограничения модели описывают следующее:

N N S2 N t t t t t Fjk, X11ijk X12ijk X3sjk X5ijk (3.1) i1 i1 s1 ij 1,M, k K, t 1,T j – выполнение обязательств по поставкам сырья на совокупность перерабатывающих предприятий, входящих в интегрированную структуру;

M M S1 St t t t t t X4ik Bik, X11ijk X12ijk X21isk X22isk (3.2) j1 j1 s1 si 1, N, k 1,K, t 1,T – объемы заготовки на каждом лесном участке по каждому виду лесоматериалов;

M t t Esk, s 1,S2, k 1,K, t 1,T (3.3) X3sjk j– привлечение внешних поставщиков лесоматериалов для выполнения обязательств в рамках интегрированной структуры;

M M S1 St t t t t t Zi Bik, X11ijk X12ijk X21isk X22isk (3.4) j1 j1 s1 si 1, N, k 1,K, t 1,T;

M t t t Aik X4ik, i 1, N, k 1,K, t 1,T (3.5) X5ijk j– привлечение организаций-подрядчиков для освоения лесного фонда на каждом участке по каждому виду лесоматериалов;

U N M K N S1 K t t t Y1u Y2u Y3u G1u 1u , R u X11ijk X21isk u1 i1 j1k 1 i1s1kt 1,T, (3.6) U N M K N S1 K t t t Y1u Y2u Y3u G2u 2u , R u X12ijk X22isk u1 i1 j1k 1 i1s1kt 1,T, (3.7) N M K N S1 K N K t t t t Wt Bik, t 1,T, (3.8) X11ijk X21isk Zi i1 j1k 1 i1s1k 1 i1kN M K N S1 K N K t t t t 1 Wt Bik, t 1,T, (3.9) X12ijk X22isk Zi i1 j1k1 i1s1k 1 i1k t D1 W D2, t 1,T, (3.10) t Zi 1, i 1, N, t 1,T (3.11) t 1u T1, u 1,U, t 1,T, (3.12) t 2u T2, u 1,U, t 1,T (3.13) – учет сезонности заготовок;

все переменные: Y1u, Y2u, Y3u, 1t, 2t, X11t, X12t, X21t, X22t, u u ijk ijk isk isk X3t, X4t, X5t, Zt, Wt должны быть неотрицательными; (3.14) sjk ik ijk i переменные Y1u, Y2u, Y3u принимают целые значения. (3.15) Целевая функция модели задачи выбора оборудования выражает чистый дисконтированный доход, равный разности суммы дисконтированных прибылей предприятия, получаемых за счет выручки от продажи лесоматериалов перерабатывающему предприятию и внешним покупателям, продажи леса подрядчику, и суммы затрат на приобретение и обслуживание техники, доставку до перерабатывающего предприятия, доставку до покупателя, закупку лесоматериалов у внешних поставщиков, закупку лесоматериалов у подрядчика:

T N M K t t P1jk C1ijkX11ijk X12ijk 1t t 1 i 1 j1k T N S1 K t t C2isk X21isk X22isk 1t P2sk t 1 i 1s1k T S2 M K t P3sk C3sjk X3sjk 1t t 1 s1 j1k T N K T N M K (3.16) t t X4ik P5k C1ijk X5ijk 5t P4k 5t t 1 i1k 1 t 1 i1 j1k T U 1t C5u R Y1u Y2u Y3u 2t G1u u u t 1 u 1 T U 2t C6u Ru Y1u Y2u Y3u 2t G2u u t 1 u 1 U T U T U t Y1u 3t Y2u Y3u max.

P6u P7u 4t P8t u u 1 t 1 u 1 t 1 u 1 Оптимизационная задача (3.1)–(3.16) из-за ограничений (3.6), (3.7) и целевой функции (3.16) относится к задачам нелинейного частичноцелочисленного программирования.

Так как функции в левой и правой частях ограничений (3.6) и (3.7) соt t держат только произведения пар переменных ( Y1u 1u, Y2u 1u, Zt Wt и др.), то эти функции могут быть приведены к сепарабельному виду заменой переменных. Целевая функция тоже может быть приведена к сепарабельному виду этой же заменой переменных. Тогда построенная задача может быть приведена к задаче, относящейся к классу задач сепарабельного программирования, для которых разработаны приближенные методы решения, основанные на линейной аппроксимации функций и применении симплекс-метода. В работе предлагаются два способа построения эквивалентной задачи сепарабельного программирования, а также другие методы решения задачи (3.1)–(3.16).

В результате решения задачи (3.1)–(3.16) будут определены:

1. Оптимальные комплекты систем машин и оборудования, которые следует приобрести.

Приобретаемое количество для каждой системы машин и оборудования u рассчитывается как сумма оптимальных значений переменных Y1*, Y2*, Y3* : Y1* Y2* Y3*.

u u u u u u 2. Форма приобретения систем машин и оборудования с учетом инфляции и рисков.

Количество систем машин, приобретаемых предприятием за счет собственных средств, рассчитывается как сумма оптимальных значеU ний переменных Y1* :.

Y1* u u uКоличество систем машин, приобретаемых предприятием в кредит, рассчитывается как сумма оптимальных значений переменных U Y2* :.

Y2* u u uКоличество систем машин, приобретаемых предприятием в лизинг, рассчитывается как сумма оптимальных значений переменных U Y3* :.

Y3* u u u3. Режимы работы каждого комплекта систем машин и оборудования.

Количество дней работы комплекта систем машин и оборудования u в зимний сезон года t равно оптимальному значению переменной 1t* для ненулевой суммы оптимальных значений переменных u Y1*, Y2*, Y3* ( Y1* Y2* Y3* 0 ).

u u u u u u Количество дней работы комплекта систем машин и оборудования u в летний сезон года t равно оптимальному значению переменной 2t* для ненулевой суммы оптимальных значений переменных u Y1*, Y2*, Y3* ( Y1* Y2* Y3* 0 ).

u u u u u u 4. Соотношение объемов заготовки в зимний и летний сезоны.

Процентное соотношение объемов заготовки в зимний и летний сезоны в год t показывают оптимальные значения переменных Wt и (1–Wt) соответственно.

Объем самостоятельной заготовки в зимний сезон года t рассчитывается как произведение оптимальных значений переменных Zt* и Wt* на общий заготовляемый объем круглых лесоматериалов:

Vt Zt* Wt*.

Объем самостоятельной заготовки в летний сезон года t рассчитывается как произведение оптимальных значений переменных Zt* и (1–Wt*) на общий заготовляемый объем круглых лесоматериалов:

Vt Zt* 1 Wt*.

5. Объемы, передаваемые в аренду.

Процентное соотношение объемов самостоятельной заготовки и объемов, передаваемых в аренду в год t, показывают оптимальные значения переменных Zt* и (1–Zt*) соответственно.

Объем, передаваемый в аренду в год t, рассчитывается как произведение оптимальных значений переменных (1– Zt*) на общий заготовляемый объем круглых лесоматериалов: Vt 1 Zt*.

6. Значение чистого дисконтированного дохода лесозаготовительного предприятия в случае принятия оптимального решения.

Значение чистого дисконтированного дохода равно значению целевой функции (3.16) при оптимальных значениях всех переменных.

7. Затраты на приобретение комплектов систем машин и оборудования.

Затраты на приобретение рассчитываются на основе оптимальных значений переменных Y1*, Y2*, Y3* :

u u u U T U T U Y1* .

P6u u 3t P7t Y2* 4t P8t Y3* u u u u u1 t1 u1 t1 u8. Затраты на аренду.

Затраты на аренду рассчитываются на основе оптимальных значеT ний переменных Zt* : A Vt 1 Zt*.

5t t9. Запас объема выполняемой работы комплектом систем машин и оборудования (время простоя систем машин и оборудования). Это позволит принять решение о передаче в аренду приобретенного комплекта систем машин, когда он не работает.

Запас объема выполняемой работы комплектом систем машин и оборудования в зимний период года t рассчитывается на основе оптимальных значений переменных Y1*, Y2*, Y3*, 1t* :

u u u u U T11t*Ru Y1* Y2* Y3*.

G1u u u u u uЗапас объема выполняемой работы комплектом систем машин и оборудования в летний период года t рассчитывается на основе оптимальных значений переменных Y1*, Y2*, Y3*, 2t* :

u u u u U T2 2t*Ru Y1* Y2* Y3*.

G2u u u u u uПредлагается модификация модели задачи (3.1)–(3.16) для условий выбора комплекта из числа имеющейся на предприятии техники для выполнения заготовительных работ на заданных лесных участках с определенными природно-климатическими условиями, при этом будут определены режимы работы систем машин и запас производительности, что позволит принять во внимание возможность сдать технику в аренду или расширить объемы заготовки.

Математическая модель (3.1)–(3.16) в ограничении (3.12) содержит параметр T1 – продолжительность зимнего сезона, имеющий вероятностный характер, обусловленный природно-климатическими условиями региона, в котором проводятся лесозаготовительные работы. Предлагается следующая методика оценки продолжительности зимнего сезона для конкретного региона.

1. Сбор данных (за несколько последних лет) о среднесуточных температурах в регионе за период, когда в регионе наблюдаются первые отрицательные температуры (наступление зимнего сезона), и за период, когда наблюдаются первые положительные температуры (окончание зимнего сезона).

2. Сбор данных (за несколько последних лет) о высоте снежного покрова в регионе за период, когда в регионе наблюдаются первые отрицательные температуры (наступление зимнего сезона).

3. На основании данных, полученных на шаге 1 и 2, для каждого года определяется дата начала строительства зимней дороги для каждого типа покрытия (снежного, снежно-ледяного, ледяного).

4. На основании данных, полученных на шаге 1, для каждого года определяется дата окончания эксплуатации зимней дороги для каждого типа покрытия (снежного, снежно-ледяного, ледяного).

5. На основании данных, полученных на шаге 3, строится эмпирическая функция распределения даты начала строительства зимних дорог. По значениям этой функции можно определить дату начала строительства зимних дорог с заданным значением вероятности.

6. На основании данных, полученных на шаге 4, строится эмпирическая функция распределения даты окончания эксплуатации зимних дорог для каждого типа покрытия. По значениям этой функции можно определить дату окончания эксплуатации зимних дорог для каждого типа покрытия с заданным значением вероятности.

7. На основании данных, полученных на шагах 3 и 4, рассчитывается продолжительность эксплуатации зимней дороги для каждого типа покрытия для каждого года.

8. На основании данных, полученных на шаге 7, строится оценка распределения вероятностей продолжительности эксплуатации зимней дороги для каждого типа покрытия, а также эмпирическая функция распределения. По значениям этой функции можно определить продолжительность зимнего сезона для каждого типа покрытия с заданным значением вероятности, полученное значение можно использовать для расчета значения параметра Т1 в модели задачи (3.1)–(3.16).

Апробация методики проведена для Сегежского района Республики Карелия.

Были собраны данные о среднесуточных температурах и высоте снежного покрова в октябре – мае за промежуток времени с 1969 по 2004 год (период в 35 лет). Для каждой декады каждого месяца были построены оценки математического ожидания и дисперсии температуры и высоты снежного покрова. По этим данным были построены эмпирические функции распределения даты начала и окончания эксплуатации снежных, снежно-ледяных и ледяных дорог для Сегежского района (рис. 1).

Были построены оценки распределения вероятностей продолжительности эксплуатации зимних дорог для каждого типа покрытия, а также оценки математического ожидания и моды продолжительности вывозки (табл. 2).

0,0,0,0,0,0,0,0,0,Рис. 1. Эмпирическая функция распределения даты начала строительства зимней дороги для Сегежского района Таблица Оценки распределения вероятностей продолжительности эксплуатации зимних дорог для Сегежского района Тип покрытия Оценка матема- Оценка Количество дней зимней дороги тического моды 70 90 110 130 1ожидания Снежное 0,18 0,25 0,39 0,18 0,00 93 1Снежно0,07 0,21 0,36 0,29 0,07 95 1ледяное Ледяное 0,03 0,07 0,34 0,32 0,24 112 1На основе построенных моделей и методик оценки параметров модели предлагается комплексная методика для формирования оптимальных технологических цепочек, увязывающих лесозаготовительные и лесоперерабатывающие предприятия, на базе выбора комплектов систем машин и оборудования и определения оптимальных режимов их работы, учитывающая сезонность проведения лесосечных работ и вариантность приобретения оборудования. Методика включает следующие шаги:

1. Построение оценок продолжительности эксплуатации зимних дорог на основе изучения природно-климатических условий региона заготовки и расчетов, выполненных по методике, описанной выше.

2. Выбор степени риска, выбор типа зимней дороги и расчет значений параметров модели Т1 и Т2 с учетом выбранной сменности работ.

1 января 3 января 5 января 7 января 9 января 2 декабря 4 декабря 6 декабря 8 декабря 11 января 13 января 15 января 17 января 16 ноября 18 ноября 20 ноября 22 ноября 24 ноября 26 ноября 28 ноября 30 ноября 10 декабря 12 декабря 14 декабря 16 декабря 18 декабря 20 декабря 22 декабря 24 декабря 26 декабря 28 декабря 30 декабря 3. Выбор рассматриваемых систем машин и оборудования. Количество различных систем машин с учетом уже имеющегося на предприятии количества присваивается параметру модели U. Количество имеющихся систем машин присваивается параметру модели Ru.

4. Расчет значений параметров модели, связанных с эксплуатацией систем машин: C5u, C6u, G1u, G2u.

5. Выбор форм приобретения систем машин и оборудования и расчет сумм выплат для каждой формы приобретения, значения параметров модели: P6u, P7t, P8t, u u 6. Выбор периода дисконтирования, расчет коэффициентов дисконтирования: T, 1t, 2t, 3t, 4t, 5t.

7. Расчет параметров модели, связанных с лесным фондом, транспортировкой лесоматериалов и перерабатывающими предприятиями, входящими в интегрированную структуру: N, K, M, Kj, C1ijk, P1jk, Bt, ik Vt, Ft, D1, D2.

jk jk 8. Формирование списка возможных внешних поставщиков лесоматериалов и расчет соответствующих параметров модели: S2, C3sjk, P3sk, Et.

sk 9. Формирование списка возможных внешних покупателей лесоматериалов и расчет соответствующих параметров модели: S1, C2isk, P2sk.

10. Расчет значений параметров модели, связанных с работой подрядчиков: P4k, P5k, At.

ik 11. Решение задачи (3.1)–(3.16).

12. Расчет результатов 1–9, описанных выше, для полученного оптимального количества систем машин и оборудования и режимов их работы.

13. Формирование оптимальных технологических цепочек, увязывающих лесозаготовительные и лесоперерабатывающие предприятия, на t* основе полученных оптимальных значений переменных X11ijk, t* t* t* t* t* t* X12ijk, X21isk, X22isk, X3sjk, X4ik, X5ijk.

14. Формирование оптимальных маршрутов.

Выполнение первого и второго пунктов методики для Республики Карелия осуществляется с использованием разработанной ГИС. Пункты 3–4, 7–10 методики выполняются с использованием разработанных баз данных.

Пункты 11–14 методики выполняются с помощью разработанного программного комплекса.

В четвертом разделе описаны технологические процессы, включающие переработку круглых лесоматериалов на примере получения топливной щепы для использования в котельных.

Углубленная переработка круглых лесоматериалов для получения топливной щепы требует привлечения дополнительного оборудования для доставки и измельчения древесины, а также для доставки самой щепы.

Все возможные сочетания мест производства щепы и вариантов сырья для производства щепы с использованием передвижных рубительных машин образуют 12 возможных технологических схем. Например, на лесосеке производится валка деревьев с помощью валочно-пакетирующей машины, сваленные деревья трелюются на верхний склад с помощью трелевочной машины и укладываются в штабеля, обрезка сучьев и раскряжевка древесины осуществляются сучкорезно-раскряжевочной машиной, сортименты с верхнего склада вывозятся к котельной автопоездом и складываются в штабеля на нижнем складе у котельной, сортименты измельчаются в щепу в передвижной рубительной машине, произведенная щепа складывается в кучи, а затем используется в котельной.

В технологических схемах, где производство щепы осуществляется на складе котельной, возникает задача формирования комплектов мобильных машин и определения режимов их работы. Для этой задачи были разработаны три математические модели.

Пусть имеется несколько мобильных машин (установок), обслуживающих несколько населенных пунктов, в которых расположены котельные на древесном топливе. Для каждого пункта (котельной) заданы суточные потребности в щепе для различных сезонов работы в течение года.

Для каждой машины заданы ее производительность, время, необходимое для выполнения пуско-наладочных работ, затраты на производство щепы, затраты на передвижение машины. Каждая машина периодически должна проходить техническое обслуживание в течение двух дней в сервисном центре, расположенном в отдельном населенном пункте. Задана средняя скорость передвижения машины.

Заданы расстояния между всеми пунктами (населенными пунктами) и между каждым пунктом и сервисным центром.

Требуется определить график передвижения и работы мобильных машин для обеспечения всех пунктов (котельных) необходимым количеством щепы на заданный период времени (с учетом сезона) с минимальными затратами на производство щепы и передвижение машин.

Такая формулировка задачи подразумевает, что все машины будут работать стабильно в течение нескольких периодов по полученному в результате решения задачи оптимальному графику, который будет изменяться только в моменты перехода к следующему сезону, при добавлении новых пунктов, при изменении состава или технических характеристик машин. Для такой формулировки задачи разработана первая математическая модель.

На практике машины выходят из строя, может появиться необходимость однократно направить машину в населенный пункт, не входящий в список обслуживаемых мобильными машинами населенных пунктов, и т. п. В таких условиях требуется оперативное изменение графика работы.

Тогда постановка задачи должна быть дополнена условиями о состоянии запасов щепы в каждом пункте, т. е. должны быть заданы объемы запасов щепы в каждом пункте на начало периода планирования и объемы запасов щепы, которые должны остаться в каждом пункте на конец периода планирования. Для этих условий разработаны вторая и третья математические модели.

Вторая модель рассматривает ситуацию, когда в каждый населенный пункт приезжает только одна машина и приезжает она только один раз.

Параметрами модели задачи построения графика работы мобильных машин являются: M – множество пунктов; m = |M| – количество пунктов;

N – множество мобильных машин; n = |N| – количество мобильных машин; Tc – период планирования, включающий время, затрачиваемое на техническое обслуживание, (дни); Td – количество рабочих часов в день (час); Tp – полезное время работы машин в течение периода планирования (час) (Tp = Td · Tc); Vavg – средняя скорость перемещения машины (км/час);

Rk – производительность для машины k (пл. м3/час); Fk – время на выполнение пуско-наладочных работ для машины k (часы); Ck – затраты на производство 1 пл.м3 щепы для машины k (руб./пл. м3); Dk – затраты на перемещение для машины k (руб./км); A0i или Ai0 – расстояние от пункта i до сервисного центра (км); Aij – расстояние от пункта i до пункта j (км);

Wc – суточная потребность в щепе для пункта i (пл. м3); Wb – объем щепы i i на начало периода в пункте i (пл. м3); We – объем щепы на конец периода i в пункте i (пл. м3).

Для решения задачи требуется разбить множество пунктов на непересекающиеся подмножества, каждое из которых будет обслуживать одна мобильная машина. Кроме этого, необходимо определить маршрут движения каждой машины, который представляет собой упорядоченную последовательность пунктов. Обозначим через Pk – подмножество пунктов в разбиении P, обслуживаемых мобильной машиной с номером k. Тогда n M и Pk Pr для k r, mk Pk, Pk k (4.1) n k 1, n, m.

mk kk Обозначим через zk i1,ik,,ik перестановку элементов мно- mk жества Pk. (4.2) Введем переменную tj – момент прибытия машины в пункт j.

Задача заключается в определении такого разбиения P и перестановок {zk} для каждого подмножества в разбиении, чтобы выполнялись следующие условия:

– прибытие в пункт должно быть не позднее момента, когда от первоначального запаса щепы в пункте останется не менее суточного запаса:

b Wj t Td, j 1,m ; (4.3) j c Wj – прибытие в первый пункт маршрута должно быть равно времени на перемещение машины из сервисного центра в первый пункт маршрута, если машина имеет непустой маршрут:

A0ik tik для mk > 0, k 1,n ; (4.4) 1 Vavg – прибытие машины в следующий пункт маршрута должно быть позднее момента времени, когда машина произведет необходимое количество щепы в текущем пункте, включая время, потраченное на пусконаладочные работы, плюс время на перемещение машины из текущего пункта в следующий пункт, для машин, имеющих непустой маршрут:

c b Tc W We W Aikik ik ik ik j j j j jtik Fk tik для mk > 0, k 1,n ; (4.5) j R Vavg jk – прибытие в последний пункт маршрута должно быть не позднее момента времени, чтобы до окончания периода планирования машина успела произвести необходимый объем щепы в пункте и вернуться в сервисный центр, для машин, имеющих непустой маршрут:

Tc Wc We Wb Aik ik ik ik mk mk mk mk tik Fk Tp, (4.6) R Vavg mk k для mk 0, k 1, n;

– значения tj должны быть целыми и неотрицательными. (4.7) Целевая функция минимизирует суммарные по всем машинам затраты на перемещение машины из сервисного центра в первый пункт маршрута, далее по маршруту и из последнего пункта маршрута в сервисный центр, а также затраты на производство щепы в каждом пункте.

mk n n n Aikik Dk k k A0i Dk Ai 0 Dk 1 j jmk k1 k1 k1 j (4.8) mk n Wc We Wb Ck min Tc ik ik ik j j j k1 jПостроенная задача является расширением задачи маршрутизации с центральной базой и с временными окнами, в которую добавлены ограничения, учитывающие выполнение работы в каждом пункте. В качестве базы выступает сервисный центр.

Третья модель рассматривает ситуацию, когда машина дважды приезжает только в один пункт, заранее неизвестный. Третья модель является обобщением второй модели и формулируется следующим образом:

n P – разбиение множества M на подмножества Pk такие, что M. СуPk kществует единственный пункт jM, для которого существует единственная пара подмножеств Pk и Pr таких, что Pk Pr j, для остальных пар подмножеств выполняется условие: Pk Pr для k r; mk = |Pk|, n k 1, n, m 1 ; (4.9) mk kk zk i1,ik,,ik – перестановка элементов множества Pk; (4.10) mk t Tj, j=1..m; (4.11) j A0ik tik для mk > 0, k=1..n; (4.12) Vk Wik Aikik j j jtik tik для mk > 0, k=1..n; (4.13) j R Vk jk Wik Aik mk mk tik T для mk > 0, k=1..n; (4.14) Rk Vk mk ( (2) Wj1) FjTj для jM ; (4.15) Значения tj должны быть целыми и неотрицательными; (4.16) mk n n n Aikik Dk k k A Dk Ai 0 Dk 0ij jmk k1 k1 k1 j (4.17) mk n k Wi Ck min, j k1 jгде M – множество пунктов; m = |M| – количество пунктов; N – множество машин; n = |N| – количество машин; T – период планирования; Ti – самое позднее время прибытия машины в пункт i; Vk – скорость передвижения машины k; Rk – производительность машины k при выполнении работы в пункте, Ck – затраты на выполнение единицы работы машиной k; Dk – затраты на передвижение машины k на единицу расстояния; A0i = Ai0 – расстояние от пункта i до базы; Aij = Aji – расстояние от пункта i до пункта j;

Wi – объем работы, который необходимо выполнить в пункте i; Fj(t) – функция, описывающая зависимость объема работы при первом посеще( нии Wj1) от времени самого позднего прибытия при втором посещении (2) Tj пункта j.

Задача заключается в определении разбиения P, перестановок {zk} и целочисленных значений tj, удовлетворяющих условиям (4.9)–(4.16) и минимизирующих функцию (4.17).

Для всех трех моделей разработаны методы решения.

Блок-схема алгоритма решения задачи (4.9)–(4.17) представлена на рис. 2.

Метод решения задачи (4.9)–(4.17) основан на рассмотрении пункта, который посещается дважды, как двух разных пунктов. В процессе решения задачи для этих пунктов для каждого построенного разбиения и перестановки пунктов необходимо произвести дополнительные расчеты следующих значений: объем выполняемой работы при первом посещении ( (2) – Wj1), объем выполняемой работы при втором посещении – Wj, где ( (2) Wj1) Wj Wj, следующий момент самого позднего прибытия в пункт (2) ( j – Tj ( Tj1) Tj ). На продолжительность пребывания машины в пункте j влияет то, какая машина в нем работает. Выгоднее, чтобы дольше работала та машина, стоимость работы которой меньше. Если при первом посещении работает более дорогая машина, то продолжительность ее работы в этом пункте должна соответствовать наиболее раннему прибытию в пункт более дешевой машины. Если, наоборот, при первом посещении работает более дешевая машина, то продолжительность работы в пункте должна быть максимальной. Следовательно, в процессе решения необходимо определить резерв по времени прибытия для пунктов, следующих за посещением пункта j, и минимальный из них добавить ко времени пребывания машины в пункте j.

начало перебрать все пункты в качестве дополнительного пункта, для каждого дополнительного пункта среди сохраненных маршрутов выбрать маршрут заполнить матрицу расстояний для дополнительного пункта с минимальными затратами построить разбиение на подмножества для каждого разбиения конец сформировать перестановку (маршрут) для каждой перестановки рассчитать время прибытия в каждый пункт с учетом времени на передвижение в пункт, выполнение работы в пункте, округлить до целого в большую сторону рассчитать время работы при первом посещении, время самого позднего прибытия для второго посещения дополнительного пункта проверить выполнение ограничений (4.11), (4.14) выполняются? нет да рассчитать затраты на передвижение между пунктами маршрута и выполнение работы в каждом пункте сохранить номер доп. пункта, маршрут и значение затрат Рис. 2. Блок-схема алгоритма решения задачи маршрутизации в условиях оперативных изменений с одним дважды посещаемым пунктом Вычислительная сложность алгоритма решения задачи (4.9)–(4.17) рассчитывается по формуле: D(m, n) = m B(m+1, n), где B(m+1, n) – сложность алгоритма решения задачи без повторных посещений, рассчитываемая по рекуррентной формуле:

m B(m,n) Ci i!B(m i,n 1), B(m, 1) = m!.

m iДля большего количества пунктов предлагаются эвристические алгоритмы решения задачи, основанные на алгоритмах перехода в ближайшую точку и локальной оптимизации.

После того, как определены моменты прибытия мобильной машины в каждую котельную, возникает задача определения режимов работы подвижного состава, для которой также разработана математическая модель.

Методика формирования оптимальных комплектов машин и режимов их работы включает следующие шаги:

1. Формируется максимальный комплект мобильных машин, который сортируется по возрастанию стоимости работы машин.

2. Период планирования разбивается на периоды, равные продолжительности работы машин между двумя последовательными техническими обслуживаниями в сервисном центре. Для каждого периода определяются потребности в щепе и соответствующие объемы работы машин по ее производству. Устанавливается продолжительность и количество смен работы.

3. Для каждого периода решается задача по алгоритму, представленному на рис. 2.

4. Если задача имеет решение для каждого периода, то из комплекта удаляется машина, имеющая максимальное значение стоимости работы и перемещения, и осуществляется переход на шаг 3. Если задача не имела решения хотя бы для одного периода, то осуществляется возврат к предыдущему комплекту. Результаты работы алгоритма для предыдущего комплекта – это графики работы оптимального комплекта в разные периоды.

5. На основе полученных графиков работы мобильных машин решается задача определения режимов работы подвижного состава.

Методика применима для формирования технологических цепочек, увязывающих крупные лесопромышленные предприятия и предприятия малого бизнеса и включающих обслуживание их мобильными машинами.

Например, в случае организации работы нескольких передвижных пилорам, передвижных углевыжигательных печей или другого мобильного оборудования.

В пятом разделе описан программный комплекс для поддержки принятия решений по формированию оптимальных технологических цепочек и выбору систем и режимов работы машин в различных условиях функционирования лесопромышленных предприятий.

Программный комплекс включает электронные карты, базы данных и следующие модули: модуль для формирования паспорта системы машин и оборудования, модуль для формирования паспорта предприятия, модуль для работы с электронными картами, модуль для решения задачи выбора оптимального комплекта систем машин и режимов их работы, модуль для решения задачи формирования графика работы комплекта мобильных машин, модуль для решения задачи формирования технологических цепочек (рис. 3). Предложены методики актуализации информации с использованием протоколов для обеспечения аутентификации данных.

Рис. 3. Фрагменты интерфейса программного комплекса Для Республики Карелия были сформированы электронные карты, увязывающие территориальное расположение лесных и минеральносырьевых ресурсов, населенных пунктов, транспортной инфраструктуры (автомобильные дороги общего пользования, лесные дороги, железные дороги), климатические и почвенно-грунтовые условия (рис. 4).

Методы решения расширений задач маршрутизации, описанные в четвертом разделе, были реализованы в виде комплекса программ, которые вызываются из модуля для решения задачи формирования графика работы комплекта мобильных машин, входящего в состав программного комплекса для принятия решений.

В шестом разделе представлены результаты апробации методик для выбора оптимальных комплектов систем машин и формирования оптимальных технологических цепочек.

Выполнены экспериментальные расчеты на основе предложенных моделей для нескольких систем машин и оборудования с учетом природноклиматических условий одного из регионов Республики Карелия. Было установлено, что оптимальным будет распределение лесосеки на зоны зимней и летней вывозки в отношении 32 : 68% соответственно.

Были определены рациональные режимы функционирования передвижных мобильных машин, имеющихся в ГУ РК «Лестоппром», для действующих восьми котельных на топливной щепе в системе ЖКХ Республики Карелия в различные сезоны их работы (п. Пряжа, г. Медвежьегорск, п. Салми, п. Ляскеля, п. Ряймяля, п. Деревянка, п. Кварцитный, п. Вяртсиля) и даны рекомендации по диапазону применения и количеству машин.

Рис. 4. Фрагменты электронных карт Задача формирования оптимальных технологических цепочек, увязывающих заготовительные и перерабатывающие предприятия, отработана на примере холдинга «Соломенский лесозавод» и рекомендована к использованию.

Для выполнения обязательств перед предприятием ЗАО «Соломенский лесозавод» по обеспечению его крупномерными и среднетолщинными круглыми лесоматериалами ЗАО «Шуялес» следует реализовать часть лесоматериалов, заготавливаемых в Койвусельге, внешнему покупателю и закупить для ЗАО «Соломенский лесозавод» недостающее количество лесоматериалов у двух внешних поставщиков и подрядчиков. При этом на базе имеющегося парка машин и оборудования 80% лесного фонда ЗАО «Шуялес» осваивает самостоятельно, а 20% передает подрядчику. Экономический эффект составил 3,9 млн. руб.

Основные выводы и рекомендации 1. На современном этапе научно-технического развития лесопромышленного производства важнейшим условием повышения эффективности заготовки круглых лесоматериалов является научно обоснованное формирование сквозных технологических процессов заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов путем оптимизации выбора систем машин и режимов их работы с использованием методов математического моделирования, актуализируемых баз данных, электронных карт и программного обеспечения. Решение этой проблемы должно учитывать происходящие в лесопромышленном комплексе интеграционные процессы и переход лесной отрасли к рыночным отношениям. Сформулированная проблема актуальна для предприятий лесопромышленного комплекса России и относится к направлению «Рациональное природопользование», входящему в перечень Приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации.

2. Исследование факторов, влияющих на выбор сквозных технологических процессов, увязывающих лесозаготовительные и лесоперерабатывающие предприятия, с использованием метода экспертных оценок показало, что наибольшее влияние на этот выбор оказывает «транспортная инфраструктура». Максимальные экспертные оценки получили факторы «расстояние транспортировки», «технология лесозаготовок», «состояние дорожной инфраструктуры», «качество и состояние техники», минимальные – «породный состав», «наличие подроста».

3. Разработана методика формирования технологических цепочек заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов в рамках интегрированной структуры, которая рассматривает многовариантные технологические цепочки, охватывающие не только предприятия, входящие в состав интегрированной структуры, но и внешние по отношению к ней предприятия, что обусловлено характером интеграции предприятий лесной отрасли и современными рыночными отношениями. Предложенная методика позволяет оценить рациональность технологических цепочек в рамках региона с точки зрения их бюджетной эффективности.

4. Разработана методика оптимизации выбора систем машин и оборудования для сквозных технологических процессов лесозаготовок и определения режимов их работы, учитывающая территориальное рассредоточение технологий, лесотранспортную инфраструктуру и природно-производственные условия региона, влияние процессов освоения других видов природных ресурсов, вероятностный характер природно-климатических условий районов лесозаготовок. Разработанная математическая модель (3.1)–(3.16) увязывает задачу формирования оптимальных сквозных технологических цепочек в рамках интегрированной структуры с задачей комплектования систем машин и оборудования с учетом их многовариантности и специфики природно-климатических условий лесозаготовок.

5. Разработана математическая модель, позволяющая формировать оптимальное количество приобретаемых систем машин для выполнения лесозаготовительных работ с учетом сезонности распределения работ и различных форм комплектования машин и оборудования (приобретение их из собственных средств, в кредит, по лизингу или получения в аренду). Математическая модель позволяет определить условия, при которых целесообразны расширение объемов заготовки древесины с использованием имеющейся у предприятия техники, привлечение подрядчиков или сдача техники предприятия в аренду.

6. Разработана методика оценки продолжительности эксплуатации зимних дорог (снежных, ледяных, снежно-ледяных) с использованием построенных эмпирических оценок распределения вероятностей даты начала строительства и продолжительности эксплуатации зимних лесовозных дорог в разрезе районов Республики Карелия, которая позволяет определять режимы работы лесозаготовительной техники и распределять лесосеки на зоны летней и зимней вывозки. Методика апробирована на примере Сегежского района Республики Карелия.

7. Разработанная математическая модель задачи комплектования маршрутов рекомендуется для определения оптимальных грузопотоков круглых лесоматериалов с учетом влияния грузопотоков, образовавшихся при освоении минерально-сырьевых ресурсов, расположенных на лесных и нелесных землях. Она учитывает состояние транспортной инфраструктуры региона, пропускную способность отдельных элементов транспортной сети (усов, веток, магистралей, дорог общего пользования, пунктов перевалки), использование разных видов транспортных средств.

8. При использовании технологий переработки круглых лесоматериалов на щепу на конечном терминале возникает задача определения оптимального комплекта мобильных машин и формирования режимов его работы. Разработана методика определения оптимального количества мобильных машин, необходимого для обслуживания территориально удаленных пунктов, формирования графиков работы мобильных машин, включающих маршруты их перемещения, и графиков работы подвижного состава. Построены три модели задачи определения графика работы комплекта мобильных машин, которые позволяют определить маршруты перемещения машин и продолжительность их работы в каждой котельной с учетом динамики запасов щепы как в условиях стабильной работы, так и в условиях оперативных изменений (модель (4.1)–(4.8)). Для каждой модели построен алгоритм решения соответствующей оптимизационной задачи. Методика апробирована на примере ЖКХ Республики Карелия, обосновано рациональное количество рубительных машин, определены графики их работы.

9. Для реализации методик и решения оптимизационных задач необходимы базы данных, с одной стороны, содержащие полную и точную информацию об объектах предметной области в терминах, понятных работникам предметной области, с другой стороны, имеющие структуру, позволяющую использовать данные в качестве параметров математических моделей. Разработанные структуры представления данных, реализованные в виде баз данных паспортов систем машин и паспортов предприятий ЛПК, позволяют учесть оба эти требования.

10. Разработан программный комплекс, позволяющий осуществлять многоуровневый анализ и решение целого ряда целевых задач, связанных с формированием технологических цепочек заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов, задач, связанных с выбором систем машин для лесозаготовительных работ, определением режимов их работы, а также режимов работы мобильных машин.

11. Разработана ГИС, содержащая информацию о природноклиматических условиях районов Республики Карелия, о транспортно-энергетической инфраструктуре, о территориальном размещении лесных и минерально-сырьевых ресурсов Республики Карелия, которая может быть использована не только лесопромышленными предприятиями, но также при совместном управлении природными ресурсами республики и анализе и планировании ресурсного и инновационного потенциала региона в целом и отдельных районов, развития транспортной инфраструктуры и для решения других актуальных экономических и производственных задач.

12. При формировании моделей задачи определения режимов работы комплекта мобильных машин были сформулированы расширения задачи маршрутизации с временными окнами, учитывающие выполнение работы в каждом пункте, которые были описаны тремя моделями:

расширение задачи маршрутизации в условиях стабильной работы;

расширение задачи маршрутизации в условиях оперативных изменений без повторных посещений; расширение задачи маршрутизации в условиях оперативных изменений с одним повторным посещением (модель (4.9)–(4.17)). Для каждой модели сформулированы условия существования допустимых решений. Для каждой модели разработаны методы решения соответствующей задачи оптимизации.

13. Разработан комплекс программ, реализующих методы решения расширений задачи маршрутизации, используемый в проблемноориентированном программном комплексе для поддержки принятия решений по выбору систем и режимов работы машин и формированию технологических цепочек.

14. Дальнейшие направления исследований связаны с тиражированием результатов исследований на другие регионы Северо-Запада России, а также c расширением информационного обеспечения, включая картографическую информацию, c привязкой, апробацией и внедрением разработанного программного комплекса в этих регионах.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В изданиях, рекомендованных ВАК 1. Щеголева Л. В. Математическая модель задачи оптимизации производства и потребления древесного сырья в лесопромышленном регионе / Л. В. Щеголева // ИВУЗ. Лесной журнал. – 2004. – № 5. – С. 117–120.

2. Шегельман И. Р. Математическая модель выбора сквозных потоков заготовки, транспортировки и переработки древесного сырья / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, А. Ю. Пономарев // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – СПб.: СПбГЛТА, 2005. – Вып. 172. – С. 32–36.

3. Щеголева Л. В. Опыт формирования ГИС-карты с данными о горноминеральных и лесных ресурсах региона / Л. В. Щеголева // Вестник Поморского университета. Серия «Естественные и точные науки». – 2006. – № 3.

– С. 131 – 133.

4. Полежаев К. В. Задача оптимизации функционирования передвижной рубительной машины для производства щепы в топливно-энергетическом комплексе Республики Карелия / К. В. Полежаев, Л. В. Щеголева // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – СПб.: СПбГЛТА, 2006. – Вып. 178. – С. 120–125.

5. Щеголева Л. В. Процесс лесопромышленного производства с использованием вторичных ресурсов биомассы дерева / Л. В. Щеголева // ИВУЗ. Лесной журнал. – 2007. – № 1. – С. 152–156.

6. Шегельман И. Р. Обоснование периода эксплуатации зимних лесовозных дорог / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, В. М. Лукашевич // ИВУЗ. Лесной журнал. – 2007. – № 2. – С. 54–58.

7. Щеголева Л. В. О механизме обеспечения однозначной аутентификации данных / Р. В. Воронов, В. В. Поляков, Л. В. Щеголева // Открытое образование. – 2005. – № 6. – С. 30–33.

8. Шегельман И. Р. Постановка задачи оптимизации перевозок лесных грузов с учетом влияния крупных горно-промышленных предприятий на загруженность транспортной сети / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – СПб.:

СПбГЛТА, 2007. – Вып. 180. – С. 132–139.

9. Шегельман И. Р. Применение ГИС-технологий в изучении климатических и почвенно-грунтовых условий Республики Карелия / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, В. М. Лукашевич // Вестник Поморского университета. Серия «Естественные и точные науки». – 2007. – № 1. – С. 22–27.

10. Щеголева Л. В. К вопросу о размещении трелевочных волоков на лесосеке / Л. В. Щеголева, М. А. Пискунов, А. Н. Воропаев // Вестник Московского государственного университета леса. – М.: Изд-во МГУЛ, 2008. – № 6. – С. 121– 124.

11. Щеголева Л. В. Задачи управления лесными ресурсами с учетом освоения горно-минеральных ресурсов Республики Карелия / Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Труды Института системного анализа РАН. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2008. – Т. 39. – С. 469–476.

12. Воронин А. В. Многоэтапная транспортно-производственная задача с учетом перевалки продукции ЛПК / А. В. Воронин, В. А. Кузнецов, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Вестник Московского государственного университета леса. – М.: Изд-во МГУЛ, 2009. – № 4. – С. 116–118.

13. Щеголева Л. В. Задача формирования парка машин и оборудования для проведения лесозаготовительных работ при разделении лесосечного фонда на зоны летней и зимней вывозки / Л. В. Щеголева, В. М. Лукашевич // Вестник Московского государственного университета леса. – М.: Изд-во МГУЛ, 2009.

– № 4. – С. 119–121.

14. Шегельман И. Р. Экспертная оценка факторов, характеризующих сквозные технологии лесозаготовок / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин, А.

Ю. Пономарев // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. – СПб.: СПбГЛТА, 2009. – Вып. 189. – С. 89–95.

15. Щеголева Л. В. Задача построения графика работы нескольких передвижных установок / Л. В. Щеголева // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. Серия «Естественные и технические науки». – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2010. – № 8. – С. 93–98.

Публикации в других изданиях 16. Шегельман И. Р. Методология формирования базы данных о лесопромышленном комплексе региона / А. Ю. Пономарев, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Региональный лесопромышленный комплекс: проблемы и перспективы : научные труды КРИА № 11 (Серия «Лесопромышленный комплекс»). – Петрозаводск, 2004. – С. 37–41.

17. Щеголева Л. В. К разработке программной системы управления лесными ресурсами региона / В. А. Кузнецов, А. Ю. Пономарев, Л. В. Щеголева // Региональный лесопромышленный комплекс: проблемы и перспективы : научные труды КРИА № 11 (Серия «Лесопромышленный комплекс»). – Петрозаводск, 2004. – С. 49–54.

18. Шегельман И. Р. К разработке информационной системы для принятия решений в области освоения лесосырьевых и минеральных ресурсов региона / И. Р. Шегельман, Ю. В. Шурупов, Л. В. Щеголева // Региональный лесопромышленный комплекс: проблемы и перспективы : научные труды КРИА №(Серия «Лесопромышленный комплекс»). – Петрозаводск, 2004. – С. 54–56.

19. Щеголева Л. В. Оценка эффективности работы лесоперерабатывающего предприятия / В. М. Костюкевич, А. А. Рогов, Л. В. Щеголева // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ, вып. 3. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2001. – С. 79–80.

20. Щеголева Л. В. Представление информации для решения некоторых задач в лесной промышленности/ Л. В. Щеголева // Структурная перестройка лесного комплекса Республики Карелия : материалы республиканской научнопрактической конференции. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2003. – С. 7.

21. Пономарев А. Ю. Анализ региональных процессов производства и потребления лесопродукции в регионе / А. Ю. Пономарев, Ю. А. Пономарев, Л. В. Щеголева // Использование GPS для повышения качества управления транспортно-технологическими процессами в ЛПК : материалы научнопрактического семинара СПбЛТА. – СПб., 2004. – С. 37–39.

22. Шегельман И. Р. Бюджетная эффективность регионального лесопромышленного комплекса: необходимость новых подходов / А. Ю. Пономарев, М. Н. Рудаков, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Проблемы совершенствования бюджетной политики регионов и муниципалитетов России и стран Северной Европы : материалы Пятой ежегодной международной научнопрактической конференции, 1–3 июня 2005 г., Петрозаводск. – Петрозаводск:

Изд-во ПетрГУ, 2005. Книга II. – С. 191–203.

23. Щеголева Л. В. Метод оптимизации технологической схемы лесопромышленного производства с использованием вторичных ресурсов / Л. В. Щеголева // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. – Вып. 5. – С. 150–152.

24. Щеголева Л. В. Климатические условия как фактор для обоснования периода эксплуатации зимних лесовозных дорог / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева // Актуальные проблемы развития лесного комплекса : материалы международной научно-технической конференции, 28-30 ноября 2005 г. – Вологда: ВоГТУ, 2006. – С. 36–38.

25. Щеголева Л. В. Базы данных для принятия решений при управлении лесопромышленным комплексом региона / Л. В. Щеголева // Актуальные проблемы развития лесного комплекса : материалы международной научнотехнической конференции, 28-30 ноября 2005 г. – Вологда: ВоГТУ, 2006. – С.

134–135.

26. Щеголева Л. В. Методика организации информационного обеспечения управления материальными и финансовыми потоками в региональных лесопромышленных комплексах / Л. В. Щеголева // Развитие производительных сил Республики Карелия (на примере лесного комплекса) : материалы респ. науч.практ. конф. / КРИА. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2006. – С. 12–13.

27. Щеголева Л. В. Создание баз данных для электронной карты природных ресурсов Республики Карелия/ Л. В. Щеголева // Развитие производительных сил Республики Карелия (на примере лесного комплекса) : материалы респ.

науч.-практ. конф. / КРИА. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2006. – С. 25.

28. Шегельман И. Р. Научное обеспечение решения проблем развития регионального ЦБК / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы VII международной научнотехнической конференции, 25–29 сентября 2006 г. – Петрозаводск, 2006. – С.

91–93.

29. Щеголева Л. В. Методологический подход к формированию информационного обеспечения для решения задач управления ЛПК / Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы VII международной научно-технической конференции, 25–29 сентября 2006 г. – Петрозаводск, 2006. – С. 93–95.

30. Щеголева Л. В. Разработка и применение информационных систем в ЛПК / Л. В. Щеголева // Модернизация образования. Региональный аспект : материалы третьей всероссийской научно-методической конференции, 17 мая 20г. – Вологда: ВоГТУ, 2006. – С. 278–279.

31. Щеголева Л. В. Особенности обоснования режима работ заготовительнотранспортных систем при распределении лесфонда на зоны летнего и зимнего освоения / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Актуальные проблемы развития лесного комплекса : материалы международной научнотехнической конференции, 5–7 декабря 2006 г. – Вологда: ВоГУ, 2007. – С.

34–36.

32. Щеголева Л. В. Usage of GIS-technologies in Studying Nature Challenges in Timber Harvesting of the Region / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Передовые методы информационных и коммуникационных технологий : труды AMICT’2006. Т. 8. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2007. – С. 62–65.

33. Щеголева Л. В. Обоснование технических решений, повышающих эффективность транспортного освоения лесных ресурсов / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Актуальные проблемы развития лесного комплекса : материалы международной научно-технической конференции, 4–декабря 2007 г. – Вологда: ВоГУ, 2008. – С. 114–117.

34. Щеголева Л. В. Использование современных компьютерных технологий в изучении природно-производственных условий организации и оценки качества проведения лесозаготовительных работ / К. А. Корнилов, В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Ученые записки петрозаводского государственного университета. – 2008. – № 1. – С. 120–123.

35. Щеголева Л. В. Комплексный подход к решению задач технологического и экономического освоения лесных и горно-минеральных ресурсов региона / Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Лесной и химический комплексы – проблемы и решения : сборник статей по материалам Всероссийской научнопрактической конференции, 9–10 ноября 2006 г. Т. 2. – Красноярск: СибГТУ, 2006. – С. 238–241.

36. Щеголева Л. В. GIS-Technology in Forest Harvesting Planning / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Новые методы информационных технологий : труды AMICT’2007. Т. 9. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. – С. 188–192.

37. Щеголева Л. В. Алгоритм формирования комплектов лесосечных и лесотранспортных машин с учетом сезонности и оценки мест рубок / К. А. Корнилов, В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. – Вып. 7. – С. 60.

38. Экспериментальные исследования свойств почво-грунта для постановки некоторых оптимизационных задач при планировании схемы размещения волоков на лесосеке / М. А. Пискунов, Л. В. Щеголева. – Петрозаводск, 2009. – 6 с.: ил.

– Библиогр.: 4 назв. – Рус. – Деп. в ВИНИТИ 10.03.09 № 124–В2009.

39. Рудаков М. Н. Проблемы прогнозирования развития регионального лесопромышленного комплекса / М. Н. Рудаков, Л. В. Щеголева // Инновационная и социально ориентированная экономика: пространственный аспект: материалы Всероссийской научно-практической конференции, 2–3 апреля 2009 г. – СПб.:

Институт проблем региональной экономики РАН, 2009. – С. 137–142.

40. Щеголева Л. В. О методах формирования технологических цепочек заготовки, транспортировки и переработки круглых лесоматериалов / Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы IX международной научно-технической конференции. – Петрозаводск: ПетрГУ. – 2010. – С. 74–75.

41. Щеголева Л. В. Оптимизация режимов работы систем машин на лесозаготовках / Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы IX международной научно-технической конференции. – Петрозаводск: ПетрГУ. – 2010. – С. 76–77.

42. Щеголева Л. В. Методика формирования технологических цепочек, включающих производство щепы энергетического назначения / Л. В. Щеголева // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2010. – Вып. 8. – С. 169–171.

43. Щеголева Л. В. Комплексный подход к формированию эффективных технологических цепочек производства, транспортировки и переработки древесины, как сквозных технологических процессов / Л. В. Щеголева // Актуальные проблемы лесного комплекса : межвуз. сб. науч. трудов ВГЛТА. – Воронеж, 2010.

– Вып. 1. – Т. 1. – С. 47–51.

Монографии 44. Щеголева Л. В. Теория и практика формирования баз данных для регионального лесопромышленного комплекса / Л. В. Щеголева. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2006. – 88 с.

45. Шегельман И. Р. Биотопливо: состояние и перспективы использования в теплоэнергетике Республики Карелия / И. Р. Шегельман, К. В. Полежаев, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2006. – 88 с.

46. Воронин А. В. Теория и практика принятия оптимальных решений для предприятий лесопромышленного комплекса / А. В. Воронин, В. А. Кузнецов, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. – 2с.

47. Шегельман И. Р. Стратегия и опыт создания комплексной электронной базы данных лесных и минеральных ресурсов региона / Шегельман И. Р., Щеголева Л. В.; Петр. гос. ун-т. – Петрозаводск, 2005. – 215 с.: ил. – Библиогр.: назв. – Рус. – Деп. в ВИНИТИ 15.07.05 № 1041–В2005.

Учебно-методические пособия 48. Шегельман И. Р. Формирование и использование базы данных инвестиционных проектов в ЛПК: учеб. пособие / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, С. В. Садовский. – Петрозаводск: КРИА, 2004. – 28 с.

49. Шегельман И. Р. Формирование и использование базы данных «Динамика развития ЛПК»: метод. указания / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, С. В. Садовский. – Петрозаводск: КарНИИЛПК ПетрГУ, 2004. – 16 с.

50. Щеголева Л. В. Формирование и оценка инвестиционных проектов в ЛПК:

метод. пособие / Л. В. Щеголева, И. Р. Шегельман. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. – 42 с.

51. Шегельман И. Р. Формирование и использование электронной базы данных «Предприятия лесопромышленного комплекса»: учеб. пособие / И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, А. Ю. Пономарев. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. – 60 с.

52. Оценка транспортного освоения лесных ресурсов с учетом сезонности: метод.

указания / Л. В. Щеголева, А. Н. Кочанов, В. М. Лукашевич, П. О. Щукин. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. – 40 с.

Тезисы 53. Шегельман И. Р. Комплекс баз данных о лесопромышленном комплексе региона / А. Ю. Пономарев, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы VI международной научно-технической конференции. – Петрозаводск: ПетрГУ. – 2004. – С. 130– 131.

54. Щеголева Л. В. Математическая модель и программное обеспечение решения задачи оптимального выбора баланса производства и потребления лесоматериалов в лесопромышленном регионе / Л. В. Щеголева // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике : материалы VI международной научно-технической конференции. – Петрозаводск: ПетрГУ. – 2004. – С. 131.

55. Шегельман И. Р. Формирование баланса производства и потребления древесного сырья в лесопромышленном регионе / А. Ю. Пономарев, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Темпы и пропорции социальноэкономических процессов в регионах Севера : тез. докл. III Международной научно-практической конференции, 7–9 апреля 2005 г. Т. 1. – Апатиты: Издво Кольского научного центра РАН, 2005. – С. 160.

56. Шегельман И. Р. Новые подходы к оценке бюджетной эффективности лесного сектора Карелии / А. Ю. Пономарев, М. Н. Рудаков, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева // Проблемы совершенствования бюджетной политики регионов и муниципалитетов России и стран Северной Европы : тез. докл. Пятой ежегодной международной научно-практической конференции, 1–3 июня 2005 г. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2005. – С. 203–206.

57. Shchegoleva L. V. The Statistical Analysis of Climatic Conditions for Planning Development of Forests Resources / V. M. Lukashevich, L. V. Shchegoleva, I. R. Shegelman // Extended Abstracts of Russian-Scandinavian Symposium «Probability Theory and Applied Probability» (PTAP’2006). – Petrozavodsk: Institute of Applied Mathematical Research Karelian Research Centre Russian Academy of Sciences, 2006. – С. 54–56.

58. Лукашевич В. М. Исследование климатических условий применительно к зимним лесовозным дорогам / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева // Севергеоэкотех-2006: тез. докл. VII международной молодежной научной конференции. – Ухта: УГТУ, 2006. – Т. 3. – С. 60–64.

59. Шегельман И. Р. К обоснованию транспортных потоков при освоении лесосырьевых и минеральных ресурсов региона / А. В. Пладов, И. Р. Шегельман, Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Темпы и пропорции социальноэкономических процессов в регионах Севера. Лузинские чтения-2007 : тез.

докл. IV международной научно-практической конференции. – Апатиты: Издво Кольского научного центра РАН, 2007. – С. 173–174.

60. Щеголева Л. В. Программное обеспечение для поддержки принятия решений в региональном ЛПК / Л. В. Щеголева // Структурная перестройка лесного комплекса Республики Карелия : материалы республиканской научнопрактической конференции. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2008. – С. 46–47.

61. Щеголева Л. В. Задачи управления лесными ресурсами с учетом освоения горно-минеральных ресурсов Республики Карелия / Л. В. Щеголева, П. О. Щукин // Прикладные проблемы управления макросистемами : материалы докладов VII Всероссийской школы-семинара. – Апатиты: Изд-во Кольского научного центра РАН, 2008. – С. 49–51.

62. Щеголева Л. В. Математическое и программное обеспечение в решении задач ЛПК / Л. В. Щеголева // Рациональное природопользование и перспективы устойчивого развития лесного сектора экономики : тез. докл. юбилейной конференции, посвященной 10-летию начала лесного образования в НовГУ имени Ярослава Мудрого. – Великий Новгород: ИПЦ НовГУ, 2008. – С. 38–40.

63. Щеголева Л. В. Применение математических методов в управлении сквозными технологическими процессами в интегрированных лесопромышленных структурах / Л. В. Щеголева // Лесные ресурсы таежной зоны России: проблемы лесопользования и лесовосстановления : материалы Всероссийской научной конференции с международным участием, 30 сентября – 3 октября 2009 г.

– Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2009. – С. 104–105.

64. Щеголева Л. В. Учет вероятностного характера сроков зимней заготовки в задаче формирования парка лесосечных машин и оборудования / В. М. Лукашевич, Л. В. Щеголева // Научные доклады X Всероссийского симпозиума по прикладной и промышленной математике (весенняя сессия). Обозрение прикладной и промышленной математики. Т. 16, вып.5, 2009. – С. 953954.

Подписано в печать __.__.2011. Формат 60 84 1/16.

Бумага офсетная. 2 уч.-изд. л.

Изд. № __. Тираж 100 экз.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Петрозаводский государственный университет» Отпечатано в типографии Издательства ПетрГУ 185910, г. Петрозаводск, пр. Ленина,






© 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.