Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий Иванов Михаил Иванович

Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий
<
Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Иванов Михаил Иванович. Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий : диссертация ... кандидата технических наук : 05.22.19.- Москва, 2005.- 218 с.: ил. РГБ ОД, 61 05-5/3858

Содержание к диссертации

Введение

Глава I. Анализ современного состояния внедрения информационных технологий на водном транспорте .

Современные информационные системы управления флотом судоходной компании (СК) 8

1.2 Задачи управления, решаемые с применением информационных технологий на водном транспорте. 18

1 3 Системный подход к выбору информационных технологий для повышения эффективности оперативного управления флотом СК 22

1- 4 Методы анализа и принятия решений, применяемые в системах оперативного управления флотом СК 29

1.5 Постановка задач исследования 34

Выводы 36

Глава II. Методика применения технологии OLAP в распределённых системах оперативного управления флотом СК .

2.1 Основные понятия OLAP-анализа. 37

2.2 Схема обработки OLAP-данных в MS Excel. 44

2. 3 Разработка методики применения OLAP-технологии в корпоративной информационной системе оперативного управления флотом СК 48

Выводы 58

Глава III Статистические методы идентификации и обработки данных в системе оперативного управления флотом

3.1 Разработка алгоритма отбраковки недостоверных данных в подсистеме сбора статистических данных 59

3.2 Разработка алгоритма идентификации математической модели по каналу "скорость движения — расход топлива" в подсистеме оптимизации эксплуатационных показателей. 70

3.3 Оценка функции распределения стояночного времени судна 77

Выводы 82

Глава IV Применение информационных технологий для поиска оптимальных параметров и принятия решений в системе оперативного управления флотом СК

4.1 Экономико-математических методы, применяемые в системах оптимизации работы флота СК 84

4.2 Алгоритм оптимизации расхода топлива при движении судна по линиям по заданному времени прибытия. 91

4.3 Алгоритм оптимизационной задачи движения флота судоходной компании по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия 106

4.4 Применение сценариев для поиска решения в условиях многомерности и неопределенности. 117

Выводы 120

Заключение. 122

Литература 125

Приложения 134

Введение к работе

Актуальность темы исследования. В современных условиях актуальное значение приобретает проблема повышения эффективности оперативного управления флотом судоходных компаний (СК). Это связано, прежде всего, с изменением экономических условий функционирования СК, стремлением к увеличению прибыли от перевозок. Поэтому основное внимание уделяется уменьшению эксплуатационных расходов флота и совершенствованию системы оперативного управления. До настоящего времени в системах оперативного управления алгоритмы анализа данных и принятия решений, в основном, применялись для решения задач контроля, учета и анализа финансового состояния СК. Практически не применялись методы идентификации процессов, что не позволяло в реальном масштабе времени применять алгоритмы коррекции и прогнозирования состояния.

Благодаря применению вычислительной техники и средств связи появилась возможность существенно повысить качество управления работой СК за счет оперативного анализа распределенной информации и последующей ее обработки. Основой системы управления является математическая модель, позволяющая оптимизировать работу флота. Большой вклад в разработку математических методов, алгоритмов управления и оптимизации движения судов внесли Б.А. Атлас, А.С. Бутов, К.А. Гаринов, В.П. Зачесов, ЮМ Кулибанов, В.Д Левый, А.Г. Малышкин, Ю И. Платов, СМ Пьяных, В.И. Савин, В.И. Тол шин и другие. Совершенствование оперативного управления особенно актуально в распределенных системах, которые являются доминирующими на внутреннем водном транспорте (ВВТ). В первую очередь это связано с разработкой эффек тивных алгоритмов извлечения информации из удаленных баз данных, идентификацией процессов с целью оптимизации и обоснованного принятия решений в условиях неопределенности Несмотря на внедрение информационных технологий на ВВТ оперативному анализу информации, планированию, прогнозированию и принятию решений в системах оперітр^^^ШЩ^теї^^флотом СК уделялось недостаточно внимания. ,

"вЗГ#:

БИБЛИОТЕКА СП О»

Целью работы является разработка методики применения информационных технологий для повышения эффективности подготовки и анализа данных, идентификации, прогнозирования процессов и принятия решений в системе оперативного управления СК при решении задач управления работой флота

Для достижения поставленной цели в диссертации:

  1. Разработана методика применения информационных технологий (ИТ) и OLAP-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

  2. Разработан алгоритм обнаружения недостоверных данных в базах данных системы оперативного управления флотом СК.

  3. Предложен алгоритм идентификации эксплуатационных показателей и их реализация с помощью информационных технологий в системе оперативного управления флотом СК.

  4. Разработан обобщенный алгоритм применения ИТ при решении задач оптимизации оперативного управления работой флота СК и принятие решений на их основе.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятности и математической статистики, регрессионный и корреляционный анализ, методы линейного и нелинейного проіраммирования, матричного и системного анализа, экономико-математические методы оптимального планирования работы флота.

На защиту выносятся следующие основные положения, разработанные в диссертации и составляющие научную новизну исследования:

  1. Методика применения информационных технологий и OLAP-анализа в автоматизированных системах управления флотом СК.

  2. Статистические методы идентификации и обработки данных в системе оценки эксплуатационных показателей работы флота:

алгоритм отбраковки недостоверных данных в информационных базах данных, применяемых в системах управления флотом СК,

алгоритм идентификации математической модели по каналу "скорое і ь движения - расход топлива" в подсистеме оптимизации и его реализация с помощью информационных технологий;

алгоритм оценки параметров функции распределения стояночного време
ни и его реализация с помощью информационных технологий;

3. Процедуры поиска оптимальных параметров при решении задач управления работой флота СК и принятия решений на их основе.

алгоритм оптимизации расхода топлива при движении судна по линиям с характерными участками водного пути по заданному времени прибытия:

обобщенный алгоритм применения информационных технологий для решения задач оптимального движения флота СК по транспортной сети по критерию минимального расхода топлива, основанный на использовании OLAP-анализа данных, методов идентификации и блока принятия решения в Microsoft Excel;

алгоритм построения сценариев в Microsoft Excel для принятия решений в системах управления флотом СК в условиях неопределенности.

Объектом исследования являются процессы, протекающие в системах оперативного управления флотом СК, их анализ на основе извлечения информации из распределенных баз данных с целью принятия решений

Предметом исследования является оперативное управление флотом СК с использованием данных корпоративной информационной системы управления.

Практическая значимость диссертационных исследований. Предложенные в работе методика, алгоритмы и программные модули могут быть использованы в системах оперативного управления флотом СК для решения задач анализа, идентификации, оптимизации и принятия оптимальных управленческих решений по эффективной эксплуатации флота. Полученные алгоритмы и программы прошли апробацию и приняты к использованию в отделе эксплуатации флота ОАО «Южный речной порт» (г. Москва), а также рекомендованы к использованию в системе оперативного управления грузовым флотом ООО «Вижн Флот» (ЗАО «Транспегроволга», входившее в группу компаний «СФАТ») на базе действующей информационной системы управления флотом СК.

Разработанные методики, алгоритмы и сценарии внедрены в учебный процесс МГАВТ. Научные положения, выводы и рекомендации, полученные в дис-

сертации, использованы при подготовке и чтении курсов «Информационные технологии на транспорте», «Информационные технологии в профессиональной деятельности» для студентов Московской государственной академии водного транспорта и курсов повышения квалификации Министерства транспорта РФ.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались на второй научно-практической конференции «Морские и речные порты России» (2004 г.), на XXV, XXVI, XXVII научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов МГА водного транспорта. Научные результаты диссертации обсуждались на совещаниях специалистов отдела эксплуатации флота ООО «Вижн Флот», ОАО «Южный речной порт», ОАО «Московское речное пароходство», на кафедрах «Эксплуатации флота и АСУВТ», «Информатики и компьютерных технологий», «Водные пути и порты» МГАВТ.

Публикации. Основные научные положения диссертационной работы опубликованы в 5 научных статьях, в 3 учебных пособиях.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 17 таблиц, 54 рисунка. Диссертация содержит 218 страниц.

Системный подход к выбору информационных технологий для повышения эффективности оперативного управления флотом СК

Характерной особенностью сложной системы является наличие большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих компонентов. Поэтому многие технологические процессы, особенно оснащенные средствами механизации трудоемких работ и автоматизации управления производственными циклами также необходимо рассматривать как сложные системы. К ним можно отнести различные объекты и системы на речном транспорте.

Принцип, подчеркивающий значение комплексности, широты охвата, четкой организации и взаимосвязи в исследованиях, планировании и проектировании, получил название системный подход. Системный подход предполагает, что наряду с технико-эксплуатационными параметрами функционирования производственной системы учитываются экономические, социально-политические, экологические, морально-этические и другие факторы.

Системный анализ — это совокупность научных методов и практических приемов решения сложных проблем: технических, экономических, естественных, социально-политических и т.д. Он используется для упорядочения и более эффективного использования знаний, опыта и даже интуиции специалистов в процессе постановки «целей и принятия решений по возникающим проблемам.

Особенностями функционирования воднотранспортной системы доставки грузов являются [81]: наличие большого количества технологических связей между всеми звеньями транспортного процесса -— отправителями и получателями грузов, грузовыми судами и портами их обработки, движением флота и шлюзованными системами судопропуска; непрерывная смена эксплуатационной обстановки и технологического состояния объектов управления (в первую очередь транспортных судов): вероятностный характер процесса транспортировки грузов и воздействие неконтролируемых случайных возмущений.

Исходя из этого, можно предложить следующу ю схему системы управления с использованием информационных технологий (рис. 1.2). Традиционная система управления компанией содержит в себе следующие блоки (рис. 1.2):

1 Управляющий (руководство) — вырабатывает воздействия в соответствии с целью (достижение максимальной прибыли при наименьших затратах материальных и других ресурсах) для достижения управляемым объектом требуемого состояния.

2. Управляемый (экипаж судна) — принимает на себя информационные воздействия, поступающие по традиционным каналам связи: а) прямая связь — это информация, поступающая в виде организационно-распорядительной информации от руководства компании, а также другие источники информации, оказывающие воздействие непосредственно из окружающей его среды на управляемого; б) обратная связь — это информация, поступающая от управляемого объекта к управляющему о произведённых на него воздействиях в виде контрольно-учетной информации.

Управляемая и управляющая системы компании находятся в диалектическом единстве. С одной стороны, особенности управляемой системы, т.е. характер и объемы производства, сложность применяемых технологических процессов и другие факторы определяют организационную структуру управляющей системы, численность работников управления и др. Именно от качества функционирования органа управления зависит в большой степени эффективность производственно-хозяйственной деятельности компании. Для вновь создаваемых компаний управляемую и управляющую системы разрабатывают параллельно. В действующих компаниях управляющая система непрерывно совершенствуется, осваиваются новые методы и технические средства управления. Создание КИСУФ — очередной этап совершенствования работы органов управления.

Внедрение новых информационных технологий в традиционную систему управления в качестве исполнительного механизма на базе сервера (мощный компьютер, обладающий огромными информационными ресурсами), способно решить следующие задачи (представлены на рис. 1.2 в виде блоков и соответствующих технологий по направлению от управляемого объекта к управляющему):

1. Блок информационных ресурсов. Содержит в себе базу данных, которые поступают из внешней среды и от управляемого объекта в виде: мониторинговой информации от заказчика; круглосуточной оперативной связи с управляемым объектом; постоянного отслеживания местоположения судов с отображением на электронных картах; текущего состояния компании в виде эксплуатационной и коммерческой отчетности: данных текущего мониторинга состояния судовых механизмов, перевозимого груза, остатков судового топлива в любой момент времени.

2. Блок связи. Основан на технологиях Internet, Intranet (внутри корпоративной сети, использующей стандарт Internet) и использовании широкого спектра каналов связи (Инмарсат, Евтелтракс, Иридиум, Глобалстар, сотовая связь), который обеспечивает решение следующих задач:

— прием информации с внешней связи с использованием информационных ресурсов Internet (www, электронная почта (E-mail), телеконференции, on-line журналы, баз данных и знаний, сетевые электронные библиотеки);

— связь управляемого объекта и управляющего по каналам связи (Инмарсат, Евтелтракс, Иридиум, Глобалстар, сотовая связь), авторизованный доступ к системе возможен из любой точки земного шара;

— ведение протоколов для передачи данных контроля в базы данных -для последующего их анализа.

3. Блок систем управления базами данных. На практике при автоматизированном управлении имеют дело с данными, представляющими собой информацию, фиксированную в строго определенной форме, пригодной для ее последующего преобразования.

Данные, которые не зависят от конкретной судоходной компании, занесены в специальную базу, среди которых отметим следующие: морские маршруты с указанием пунктов и расстояний в зависимости от класса судов; характеристики водных путей (глубины, течения, расстояния для рек и озёр Северо-западного, Центрального бассейнов и морей; пункты погрузки и выгрузки Северо-западного, Центрального бассейнов и морей); нормы времени следования по рекам Центрального бассейна для ряда проектов судов и составов; паспортные данные по проектам судов, составов и барж; нормативы на все виды доплат и отчислений; нормативы выплаты инвалюты взамен командировочных при заграничных рейсах; ставки портовых и канальных сборов; платы за прохождение внутренних водных путей.

4. Блок анализа. Одним из эффективных направлений синтеза средств и алгоритмов анализа и принятия решений в распределенных системах управления является применение OLAP-технологий (более подробно об этом см. гл. 2). Блок реализует OLAP-технологии в сочетании с искусственным интеллектом. Основное преимущество данной технологии это извлечение данных из распределенных баз и их представление в виде единой агрегированной информационной слруклуры. позволяющей решать различные задачи оперативного управления.

Выбор метода анализа информации во многом определяет качество получаемых итоговых результатов и облегчает возможность принятия решения в реальных условиях. Эта проблема особенно актуальная в экономических системах и системах управления, где правильно выбранные методы и алгоритмы анализа и обработки данных определяют качество получаемого решения. Сейчас для обработки данных широко применяются компьютерные и информационные технологии. Задача выбора системы или процедуры анализа данных с помощью информационных технологий является многокритериальной и от правильного ее решения зависит качество получаемых результирующих показателей. Отсюда следует, что выбор адекватной информационному пространству объекта компьютерной технологии является непростой задачей и требует применения системного подхода для анализа структурных параметров всего имеющегося множества данных о системе “объект+среда” и применяемых программных продуктах.

Представление любого процесса в виде системы позволяет структурировать информационное пространство системе “объект+среда” и использовать для его анализа соответствующие инструментальные и аналитические средства. Этапы системного анализа данных с помощью информационных технологий показаны на рис. 1.3 [42].

Разработка методики применения OLAP-технологии в корпоративной информационной системе оперативного управления флотом СК

Как отмечалось выше, в информационной системе управления флотом СК в ЗАО "Авизейра" в качестве СУБД был выбран Oracle. На борту- судна она установлена на обычном персональном компьютере и работает под управлением операционной системы Linux. В диспетчерском центре ЗАО "Авизейра" база данных работает на сервере с операционной системой Windows 2000. Ввод данных осуществляется через судовой компьютер. Все данные (только данные, без форм) после заполнения отчетов сжимаются и пересылаются в диспетчерский центр. Отчетная информация заносится в базу данных как на судовом компьютере, так и в диспетчерском центре. Оперативная информация руководству фирмы представляется в виде результатов анализа и обработки результатов в Microsoft Excel. (Приложение 1.2) . Этим объясняется использование Microsoft Excel в качестве основного средства анализа, обработки и оптимизации процессов на водном транспорте. В системе КИСУФ формируются следующие виды документов:

1) ежесуточный отчет (эксплуатационные данные за истекшие сутки);

2) отчет по грузовым операциям.

3) отчеты по приходу и отходу в порт погрузки или выгрузки;

4) отчет о стоянках в пути следования;

5) отчет о бункеровках топливом и маслом.

Все эти документы затем представляются руководству компании для последующего анализа и принятия решения. Какого-либо обобщающего анализа в системе не производится.

Рассмотрим предлагаемый способ работы с OLAP-данными в Microsoft Excel. В качестве примера создадим сводную таблиц} , содержащую источник данных OLAP СУБД Oracle.

Соединение с источниками данных OLAP производится так же, как и с другими внешними источниками данных. Можно работать с базами данных, созданными Microsoft SQL Server OLAP Services. Microsoft Excel позволяет работать с продуктами OLAP независимых разработчиков, совместимыми с OLE-DB для OLAP.

Алгоритм построения OLAP-куба показан на рис. 2.4. Он реализует последовательность действий, описанных в приложении 2.3. В Microsoft Excel куб возвращается в виде плоской информационной структуры (срезов куба) — сводной таблицы, топологией которой можно управлять. На рис. 2.5 показан куб (см. рис. 2.2) , имеющий три измерения.

Результирующий сводный отчет, представляющий собой плоскую топологию OLAP-куба, показан на рис. 2.6 для двух уровней детализации. Эти данные представляют собой результаты оперативного контроля состояния перевозок для судна ГТ-26 в автоматизированной системе управления. На рис. 2.6а представлен оперативный отчет по всем портам отхода судна ГТ-26, а на рис. 2.66 — для порта Казань.

Соответствующие результаты оперативного контроля за состоянием расхода Р топлива судном ГТ-26 при перевозке грузов по различным временным срезам (уровни детализации куба) показаны на рис. 2.8. 2.9. На рис. 2.8 представлена линия тренда — регрессионное уравнение, позволяющая прогнозировать изменение- показателя Р по принятым периодам перевозки (в данном случае по месяцам! Здесь же приведен критерий адекватности полученной регрессионной модели — коэффициент дисконтирования. Он равен R2 =1, что говорит о высокой степени адекватности полученной модели.

На рис. 2.9 представлен отчет по состоянию куба, описывающему изменение- показателя Р для самого нижнего уровня детализации — временного. Он лол чается за счет изменения уровня агрегирования данных отчета, показанного на рис. 2.6. Здесь же показана линия тренда, полученная на основе идентификации модели Р = P(t) с помощью интерактивных средств Microsoft Excel [40]. Модель использована для прогнозирования расхода топлива на интервал 24 ч.

На рис. 2.10 показаны пример извлечения исходных данных по показателю Р из корпоративной базы данных для рассматриваемого судна. Из рис. 2.10 видно. что данные, поступающие непосредственно от локальных объектов в систему управления могут оказаться недостоверными и их следует подвергать дальнейшему анализу и коррекции. Результаты исключения недостоверных данных показаны на рис. 2.9 (они предварительно отсортированы по входному признаку). Алгоритмы обнаружения недостоверных данных приведены в следующей главе.

Microsoft Excel позволяет в соответствии с целями оперативного анализа модифицировать структуру куба. Имеющиеся шаблоны позволяют форматировать сводную таблицу и представлять ее в нужном виде.

Применяя Excel в качестве OLAP-клиента, следует помнить, что объем данных, отображаемых в сводной таблице, ограничен, так как все эти данные хранятся в оперативной памяти клиентского компьютера.

Результаты анализа данных судоходной компании ЗАО «Авизейра» с применением Excel в качестве OLAP-клиента по срезам куба рис 2.5 представлены в сводных таблицах 2.1-2.3.

Сводная таблица представления менеджера по работе с заказчиками отображает расстановку судов согласно заказам компании по линиям в зависимости от времени эксплуатации. Сводная таблица представления менеджера по эксплуатации судов компании отображает эффективное использование судов компании по закреплённым линиям и в разные периоды эксплуатации.

Сводная таблица представления финансового менеджера отображает анализ работы компании за текущий и предыдущий период для всех типов судов на закрепленных линиях

Оценка функции распределения стояночного времени судна

Для решения задачи оптимизации и принятия решений в системе оперативного управления флотом судоходной компании необходимо знать статистические характеристики некоторых параметров. К таким параметрам можно отнести стояночное время. В подсистеме оптимизации перевозок и расстановки судов требуется знать закон распределения стояночного времени.

Как было показано ранее, большинство транспортных операций несимметрично распределяются относительно среднего значения, поэтому применение для их описания нормального закона весьма ограничено. Показательный закон имеет коэффициент вариации v = 1 [75], а для большинства технических операций, таких как длительность погрузки, выгрузки, ходового времени и т. д., этот коэффициент значительно меньше единицы. Для закона Пауссона необходимо, чтобы среднее значение равнялось дисперсии, для нормального закона рассеивания статистических данных должна находиться в границах ±3а и т. д. Эти и другие особенности исследуемых операций законов распределения очень важны при выборе последних [14].

Наглядное представление дает графическое изображение статистического и теоретического распределений. Количественную оценку сходимости статистического и теоретического распределений проверяют критериями согласия. Наиболее часто употребляют критерий Пирсона [74]. Его применение основано на подсчете сумм квадратов разностей между рj— теоретической вероятностью попадания случайной величины в заданный интервал и р — аналогичной статистической вероятностью

Для определения функции распределения стояночного времени ст необходимо задать ее структуру и затем подобрать параметры. Для решения этой задачи можно воспользоваться методом наименьших квадратов. Суть данного подхода была изложена в параграфе 3.2. Поэтому ниже излагаются только вопросы выбора структуры функции распределения и оценки параметров.

Процедура выбора структуры функции, аппроксимирующей закон распределения переменной tcr сводится к следующим действиям.

1. Построить экспериментальную функцию распределения р. стояночного времени tCT(рис. 3.12):p,= p,(tCT).

2. На основе полученной диаграммы оценить примерный вид закона распределения — выбрать структуру закона.

3. Для получения данных для решения задачи идентификации интерполируем значения, показанные на рис. 3.14.

4. Для решения задачи идентификации от закона распределения Пауссона

Результаты идентификации предложенной модели для оценки функции распределения стояночного времени судна ГТ-25 представлены на рис. 3.15 и табл. 3.4. На рис. 3.16 приведена относительная ошибка идентификации

Итак, предложенный метод идентификации позволяет получить адекватные математические модели для оценки функции распределения стояночного времени судна. Для рассмотренного класса судов можно применять экспоненциальный закон распределения стояночного времени tCT. Решение задачи выполнено в среде Microsoft Excel и Origin.

Блок-схема алгоритма получения закона распределения стояночного времени, основанная на применении информационных технологий, приведена на рис. 3. 18.

Алгоритм оптимизационной задачи движения флота судоходной компании по транспортной сети на основе поиска оптимума минимаксного критерия

В настоящее время методы оптимизации требуют дальнейшего развития с учетом изменившихся экономических условий. В частности, не существует планового распределения перевозок между судоходными компаниями и на объем заключенных каждым судовладельцем договоров во многом влияет конкурентоспособность его услуг, которая, в свою очередь, заметно зависит от распределения флота по участкам работы и получения оперативной информации.

Воздействие всей совокупности возмущающих факторов на ход транспортного процесса может быть выражено через изменение двух параметров - загрузки и скорости движения судов, которые лежат в основе перспективного, текущего и оперативного планирования работы судоходных компаний. Следовательно, для успешного функционирования системы транспортировки грузов необходима организация следящей системы, на вход которой подаются запланированные параметры и сигналы об отклонениях обоих факторов. Действительно, в настоящее время можно разработать оптимальные планы работы транспортных предприятий, выполнение которых позволяет использовать транспортные средства с максимальной эффективностью.

Подобно тому, как совокупность возмущающих воздействий, влияющих на параметры транспортного процесса, сводится к контролю за отклонениями от запланированных двух параметров — загрузки и скорости движения судов — при создании системы управления работой флота можно рассматривать эффективность ее влияния на конечный результат — соблюдение сроков доставки грузов.

Поскольку выполнение указанных параметров для груженых и порожних судов может быть достигнуто различными путями, в дальнейшем целесообразно рассмотреть следующие основные параметры системы управления транспортным процессом:

сроки прибытия груженых судов в пункты погрузки-выгрузки;

время ожидания судами грузовой обработки и шлюзования;

скорость движения судов (времени следования).

Конечная цель процесса регулирования транспортного процесса — обеспечение ритмичного отправления грузов и своевременной их доставки потребителям из грузообразующих пунктов.

Оперативное управление работой флота предполагает планирование[59, 76] работы каждого судна в отдельности и всего состава флота в целом на определенный период времени. В связи с этим представляется целесообразным моделировать работу отдельного судна по составляющим транспортного процесса, разбивая весь транспортный процесс на последовательность операций (движение без груза, ожидание погрузки, погрузка, движение с грузом, ожидание выгрузки, погрузка). Прогнозируя длительность выполнения указанных операций и определяя время окончания и начала той или иной операции, можно решить основную задачу планирования — определение оптимальных маршрутов движения судов.

Приведем общую постановку задачи. К началу очередного периода заданы объемы перевозок в соответствии с заявками грузоотправителей, дислокация грузовых судов судоходной компании, схема использования грузового флота и тяги, определенная месячным планом. Необходимо рассчитать оптимальный вариант работы грузовых теплоходов, тяги и тоннажа в планируемом периоде по критерию минимального расхода топлива (эксплуатационных затрат).

Решение рассматриваемого комплекса задач может быть реализовано в разных технологических вариантах.

Прежде чем приводить математическую постановку задачи, введем следующие обозначения:

1) X-H=G — матрица доставки грузов, где Ієйл, Н = [l,...,l]r Н є R";

2) ХтНн = GH — вектор количества грузов в пунктах отправки, где G0 є Rm, Нн є/Г, Нн =

3) ш — признак рейса, выполняемого судном в условиях ограниченных ресур сов времени, j = 1, п;

4) і - признак конкретного судна (состава), которое будет выполнять данный рейс/ = 1,от;

5) Пу є П — прибыль для судоходной компании при выполнении j- го рейса і - м судном, руб;

6) Qj — эксплуатационные расходы при выполнении j- го рейса, і - м судном руб;

7) q3JJ - эксплуатационная загрузка судна, т;

8) tg - период доставки грузов, час; .

9) Ху - выбор для выполнения j - го рейса- г- м судном;

10) /ст,- - стояночное время і - го судна В/-М рейсе, час;

11) Аши - время шлюзования і - го судна в j - м рейсе, час;

12) Ау - время погрузки (выгрузки) - і -го судна час;

13) Ау - время выполнения j - го рейса і - м судном при перевозке, час;

13) vopuy— оптимальная скорость движения і - го судна в j - м рейсе, км/час;

13) УЭК/у —эксплуатационная скорость движения і - го судна в j - м рейсе, км/час

13) Рори] — оптимальный расход топлива при движении і - го судна в j - м рейсе, кг;

13) P3Kjj —эксплуатационный расход топлива при движении / - го судна в j м рейсе, кг.

Целью решения задачи является выбор оптимальной скорости движения судов по линиям с учётом стояночного времени, определяемого по данным информационной системы управления для достижения минимального расхода топлива (эксплуатационных затрат) в ограниченный по времени период навигации.

В качестве целевой функции выберем эксплуатационные расходов на топливо (составляют до 60% эксплуатационных расходов судна)

В работе дано решение указанной задачи для случая, когда критерий оптимизации имеет вид (4.26). Это связано с тем, в рыночных условиях величины получаемой прибыли обычно являются коммерческой (финансовой) тайной.

Поиск оптимального решения с критерием (4.26) осуществлялся в Microsoft Excel. Процедура нахождения оптимального плана движения судов по линиям в Microsoft Excel показана на рис. 4.1. Ее реализация описана в приложении 4.7

Для поиска экстремума функционала (4.26) применялся квазиньютоновский итерационный алгоритм. В качестве исходной информации использовались OLAP- „ данных судоходной компании «Авизейра» и математические модели, полученные в главе 3. Соответствующие данные за октябрь 2002 г. приведены в табл. 4.3,4.4.

Похожие диссертации на Повышение эффективности подготовки и анализа оперативной информации при решении задач управления работой флота судоходной компании на основе информационных технологий