Расчет и оптимизация транспортных систем с использованием моделей (теоретические основы, методология)

Глава 9 посвящена исследованию вопроса информационного обеспечения систем расчета и оптимизации транспортных систем. Системы расчета и оптимизации на моделях нужно строить как автоматизированные системы с получением исходной информации из информационных систем. Из оперативных баз данных следует получать информацию о планируемых ритмах погрузки и выгрузки, а также о местоположении подвижного состава.

Из информационного хранилища необходимо получать параметры структуры и технологии, рассчитанные для конкретных условий. Информационная среда должна быть построена на современных принципах, обеспечивать удобный доступ к необходимым данным. Надежность расчета на моделях зависит от надежности работы информационных и вычислительных систем и корректности алгоритмов. Предложена методика определения функциональной надежности автоматизированных информационных систем. Под функциональной надежностью автоматизированной информационной системы понимается ее способность правильно выполнять предусмотренные целевые задачи в условиях взаимодействия с внешними объектами.

Вероятность того, что ИАС готова к функционированию в произвольный момент времени и выполнит без функциональных отказов заданную работу в течение времени определяется выражением

Расчёт вероятности безотказного выполнения в течение времени t вычислительного процесса основывается на результатах вычисления или оценки показателя и на конкретной математической модели, описывающей поток заявок на выполнение задачи. В большинстве практических случаев можно ограничиться простейшим (пуассоновским) потоком заявок. Тогда вероятность того, что в течение времени t поступит ровно i заявок, задаётся выражением:

Следовательно,

,

где

;

- интенсивность потока заявок;

- вероятность безотказного выполнения задачи.

Окончательно получаем:

Среднее время до функционального отказа ИАС относительно вычислительных процессов равно:

Таким образом, среднее время до функционального отказа ИАС относительно вычислительных процессов обратно пропорционально вероятности отказа в выполнении задачи и интенсивности потока заявок на выполнения задач.

В главе 10 приведены примеры расчета и оптимизации крупной припортовой и сортировочной станций, системы обеспечения порожняком пунктов погрузки и организация согласованного подвода сырья к металлургическому комбинату.

Расчет припортовой станции методом имитационного моделирования позволил получить исчерпывающую характеристику ее технического оснащения и ее работы, в том числе:

· пропускную и перерабатывающую способность;

· «узкие места» структуры;

· «узкие места» технологии;

· показатели работы станции при заданных потоках.

Совместное использование оптимизационной и имитационной моделей позволило оптимизировать работу крупных сортировочных станций Свердловск-сортировочный, Пермь-сортировочная, Войновка, Лиски, Кочетовка, Челябинск-главный и других. При этом модели стали основными блоками системы автоматизированного управления. Эффект от использования системы на сортировочной станции заключается в:

· снижении простоя составов в ожидании локомотивов и локомотивных бригад;

· сокращении времени просидок локомотивных бригад в ожидании составов поездов;

· сокращении простоя локомотивов в ожидании составов поездов;

· сокращении времени простоя вагонов на сортировочной станции в целом и, как следствие, сокращение оборота вагона;

· освобождении диспетчерского персонала станции от ручной обработки информации.

Снижение времени нахождения на станции транзитного вагона с переработкой и без переработки составляет 0,12 - 0,18 ч.; поездного локомотива - 0,07 - 0,09 ч.; локомотивной бригады - 0,05 - 0,07 ч.

Двухуровневый подход был использован и при организации согласованного подвода сырья к металлургическому комбинату ОАО «Северсталь». Здесь удалось сократить число вертушек с 55-60 до 48-53 без снижения надежности обслуживания. Оборот вертушек снизился с 6-7 суток до 5-5,5 суток и было высвобождено 400 полувагонов. Экономия при закупке вагонов могла бы составить более 360 миллионов рублей. Но более реальна другая оценка. Высвободившимся парком полувагонов можно обеспечить перевозку 1 млн. тонн грузов. Это даст отрасли дополнительные доходы на сумму порядка 180 миллионов рублей.

Совместное использование оптимизационной и имитационной моделей доказывает высокую эффективность такого подхода. На этой основе следует строить системы поддержки принятия решений и системы автоматизированного управления на железнодорожном транспорте.

Заключение

В результате проведенного исследования разработана методология выбора метода моделирования в зависимости от свойств моделируемого объекта и поставленной задачи, создания и использования конкретных моделей для расчета и оптимизации различных транспортных систем. Это позволит точнее рассчитывать рациональные структурные параметры и технологию железнодорожных станций, полигонов, транспортных узлов, а также более обоснованно оценивать эффективность инвестиций в инфраструктурные проекты.

В том числе, получены следующие результаты.

1. Предложена классификация основных аспектов функционирования (свойств) транспортных систем, определяющих выбор метода расчета. К ним относятся:

· качественные особенности внутренней структуры;

· технология;

· взаимодействие случайных процессов;

· управление.

2. Сформулированы классы транспортных объектов с позиций выбора метода моделирования.

3. Сделана классификация методов расчета и оптимизации транспортных систем, показаны их сильные и слабые стороны, сформулированы сферы их применения.

4. Предложен подход к построению теоретической модели транспортной системы, которая отображает ее основные черты и характер взаимодействия в ней. Теоретическая модель создает основу для корректной разработки метода моделирования и помогает трактовать результаты моделирования.

5. Предложена методология использования различных моделей для расчета и оптимизации транспортных систем, включая использование моделей строгой оптимизации, оптимизацию на имитационных моделях и использование двухуровневых систем оптимизации.

6. Предложены принципы автоматизации построения моделей, показана их реализация для различных классов моделей, в том числе, содержание электронного справочника.

7. Сформулированы основные предложения информационного обеспечения моделей при решении различных задач. Параметры структуры и технологии следует брать из информационного хранилища, состояние системы и планируемые ритмы производства и потребления - из оперативных баз данных.

8. Предложен подход для расчета функциональной надежности информационных систем, влияющих на достоверность результатов расчета.

9. Приведены примеры конкретного применения разных моделей для расчета и оптимизации различных транспортных систем.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Александров А.Э., Козлов П.А. Автоматизированный программный комплекс расчета, регистрации и отображения работы сортировочной станции // Железнодорожный транспорт, 2003 - №9. - С. 65-67.

2. Александров А.Э., Якушев Н.В. Стохастическая постановка динамической транспортной задачи с задержками с учетом случайного разброса времени доставки и времени потребления / Управление большими системами: Выпуск 12-13. - М.-:ИПУ РАН, 2006. - С. 5-14.

3. Александров А.Э. Математическая модель в автоматизированной системе управления согласованной доставкой грузов // Транспорт. Наука, техника, управление, 2006. - №11. - С. 37-39.

4. Козлов П.А., Александров А.Э., Козлова В.П. Сравнение методов расчета транспортных систем при оценке эффективности инвестиций // Транспорт. Наука, техника, управление, 2006. - №11. - С. 18-21.

5. Александров А.Э., Ковалев И.А. Построение Автоматизированного процесса управления обращением кольцевых маршрутов // Транспорт Урала, 2007. - №1(12). - С. 41-47.

6. Александров А.Э., Новиков П.А. Принципы и модели оптимизации взаимодействия железнодорожного и морского транспорта. // Транспорт. Наука, техника, управление, 2008. - №9. - С. 14-16.

7. Александров А.Э. Использование моделей при расчете и оптимизации систем железнодорожного транспорта. // Наука и техника транспорта, 2008, № 2 - С.54-56.

8. А.Э. Александров, П.А. Новиков. Применение системы имитационного моделирования для расчета рациональной технической структуры и технологии промышленных транспортных систем. // Вестник РГУПС, 2008, № 3 - С.76-80.

9. Александров А.Э. Планирование поездообразования в системе АСУ станции. // Транспорт Урала, 2008. - №2 - С.47-51.

10. Козлов П.А., Александров А.Э. Оценка инфраструктурных транспортных проектов методом моделирования // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, экономике, практике, 2006. - №5. - С.43-44.

11. Александров А.Э., Смородинцева Е.Е. Расчет и оперативная корректировка схемы обращения кольцевых маршрутов на дороге с помощью ДТЗЗ / Гибкая технология работы железнодорожного транспорта в условиях интенсификации перевозочного процесса. - Екатеринбург: УЭМИИТ, МПС СССР, выпуск 81, 1989. - С.102-108.

12. Александров А.Э., Козлов П.А. Оптимизация оперативного планирования внутридорожных перевозок кольцевыми маршрутами // Разработка и внедрение новых технологий на транспорте: Тез. докл. науч. конф. - М.: РАН, 1993. - С.5-6.

13. Александров А.Э., Козлов П.А., Осокин О.В., Тушин Н.А. Планирование подвода сырьевых маршрутов к металлургическим комбинатам. Состояние и перспектива развития технического потенциала Южно-Уральского региона / Межгосударственная научно-техническая конференция. - Магнитогорск: МГМИ, 1994. - С. 134-135.

14. Александров А.Э., Козлов П.А., Осокин О.В. Гибкая технология управления кольцевыми маршрутами на полигоне дороги / Транспортные проблемы и развитие технологических процессов: Сб. науч. статей, ч.1. - Липецк: ЛГТУ, 1995. - С.98-110.

15. Александров А.Э., Пермикин В.Ю. Гибкая технология перевозок внутридорожных массовых грузов. // Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту, ч.1. - Екатеринбург: УрГАПС, 1995. - С.206-207.

16. Александров А.Э., Пермикин В.Ю. Адаптивная технология перевозок внутридорожных массовых грузов на базе метода динамического согласования // Развитие сырьевой базы промышленных предприятий Урала / Межгосударственная научно-техническая конференция 16-20 мая 1995. - Магнитогорск: МГМА, 1995. - С. 225-227.

17. Александров А.Э., Пермикин В.Ю., Фрейберг А.Ю. Расчет параметров блок «сетевой бункер» в системе «МОДУС». // Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту-96, ч.1. - Екатеринбург: УрГАПС, 1996. - С. 78-79

18. Александров А.Э., Пермикин В.Ю. Некоторые алгоритмы автоматизации построения моделей крупных железнодорожных станций // Железнодорожный транспорт сегодня и завтра: Тез. докл. научно-техн. конф. ч.1. - Екатеринбург: УрГАПС, 1996. - С. 119-121.

19. Александров А.Э., Новикова И.П. Управление порожними вагонопотоками в железнодорожном узле //Железнодорожный транспорт сегодня и завтра: Тез. докл. научно-техн. конф. ч.1. - Екатеринбург: УрГАПС, 1998. - С. 121-122.

20. Александров А.Э. Управление потоками порожняка в промышленном узле /Вопросы научно-технического прогресса на железнодорожном транспорте. - Самара: СамИИТ, 1998. - С. 10-11.

21. Александров А.Э., Пермикин В.Ю., Новикова И.П. Автоматизированное представление информационных процессов на станции в имитационной модели / Совершенствование информационных систем на железнодорожном транспорте: Сб. науч. тр. - Екатеринбург: УрГАПС, 1999. - С. 238-246.

22. Александров А.Э., Семенов Е.М., Тушин Н.А. Организация подвода судовых партий металла в порт / Совершенствование эксплуатационной работы железных дорог в современных условиях: Межвузовск. сб. науч. тр. По материалам междунар. конф., посвященной 190-л. Университета, 70-л. фак. «УПП», 75-л. каф. «УЭР». - СПб: МПС РФ, ПГУПС, 1999. - С. 55-56.

23. Александров А.Э., Шавзис С.С. Модель расчета оптимальной укрупненной структуры узла / Математическое программирование и приложения (тезисы докладов): Инф. бюллетень №8. Конференция, Ассоциация мат. программирования. - Екатеринбург, 1999. - С. 16-17.

24. Александров А.Э., Пермикин В.Ю., Новикова И.П. Отображение информационных процессов в имитационной модели промышленной станции // Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту / Молодые ученые - транспорту: Тр. научно-техн. конф. - Екатеринбург: УрГАПС, 2000. - С.10-11.

25. Александров А.Э., Пермикин В.Ю., Новикова И.П. Построение имитационной модели промышленной станции // Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту-2001 / Молодые ученые - транспорту: Тр. научно-техн. конф. - Екатеринбург: УрГАПС, 2000. - С. 33-41.

26. Александров А.Э., Ковалев И.А. Оптимизация диспетчерского управления перевозочным процессом на железнодорожном полигоне //Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту-2001 / Молодые ученые - транспорту: Тр. научно-техн. конф. - Екатеринбург: УрГАПС, 2001. - С. 77-80.

27. Александров А.Э., Ковалев И.А., Пермикин В.Ю. Выбор рационального варианта работы железнодорожной станции на базе автоматизированных имитационных моделей // Фундаментальные и прикладные исследования - транспорту-2001 / Молодые ученые - транспорту: Тр. научно-техн. конф. - Екатеринбург: УрГАПС, 2001. - С. 81-86.

28. Александров А.Э., Пермикин В.Ю., Шавзис С.С. Автоматизированная система прогнозирования поездообразования на сортировочной станции / Информационные технологии на железнодорожном транспорте. - Сочи: РГУПС, 2001. - С. 5-6.

29. Александров А.Э., Ковалев И.А., Пермикин В.Ю. Прогнозирование поездообразования на сортировочной станции с применением имитационного моделирования / Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Междунар. научно-практ. конф. - Пенза: ПДЗ, 2002. - С. 59-65.

30. Александров А.Э., Пермикин В.Ю. Применение имитационной модели для автоматизированного расчета поездообразования на сортировочной станции /Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта: материалы Всероссийской научно-практ. конф. - Екатеринбург: УрГУПС. - Том. 2 - 2003. - С. 26-31.

31. Александров А.Э., Ковалев И.А. Влияние согласованного подвода поездов на работу припортовой станции // Молодые ученые - транспорту: Труды IV научно-техн. конф. - Екатеринбург: УрГУПС, 2003. - С. 345-350.

32. Александров А.Э., Козлова В.П. Модели оптимизации по минимуму производственно-транспортных расходов // Устойчивость, управление и моделирование динамических систем: Сб. научн.тр. / под ред. Г.А. Тимофеевой. - Екатеринбург: УрГУПС., 2006. - №54(137). - С. 24.

Размещено на Allbest.ru