Разработка методики совершенствования системы топливообеспечения автотранспортного комплекса мегаполиса

Размещено на http://www.allbest.ru/

На правах рукописи

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

разработка методики совершенствования системы топливообеспечения автотранспортного комплекса мегаполиса

Специальность 05.22.10

«Эксплуатация автомобильного транспорта»

Чудаков Роман Станиславович

Санкт-Петербург

2007

Работа выполнена на кафедре «Организация перевозок, управления, и безопасности на автомобильном транспорте» ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Котиков Юрий Георгиевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Лукинский Валерий Сергеевич

кандидат технических наук, доцент

Егоров Алексей Борисович

Ведущая организация - Санкт-Петербургский Государственный Политехнический Университет

Защита диссертации состоится 9 октября 2007 г. в 1500 часов на заседании диссертационного совета Д.212.223.02 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет» по адресу:

198103, Санкт-Петербург, Курляндская ул. 2/5, ауд. 340-К.

Электронная почта: opubat@ari.spb.ru

Телефакс: (812) 316-58-72

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет»

Автореферат разослан «__» сентября 2007 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета,

кандидат технических наук, доцент С.В.Репин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Функционирование топливозаправочного комплекса существенно влияет на показатели работы автомобильного транспорта: обобщённый транспортный поток пересекается с обобщённым топливным потоком - с определённой регулярностью для их отдельных элементов. И эффективность пересечения в местах контакта, на автозаправочных станциях (АЗС), этих двух потоков оказывает значительное влияние на эффективность работы как автотранспорта, так и АЗС.

В последнее время наблюдается устойчивая тенденция постоянного увеличения числа новых АЗС. В современных условиях роста количества транспорта эта тенденция, на первый взгляд, оправдана минимизацией пробегов транспортных средств до АЗС, и как следствие, улучшением экологической и транспортной обстановки в городе, снижением совокупных затраты на топливообеспечение.

Практика, однако, показывает, что тенденция чрезмерного увеличения количества АЗС имеет и негативные последствия. Во-первых, снижается норма прибыли конкурирующих АЗС или вновь построенных, вплоть до критической, что подталкивает собственников АЗС к «нездоровой» конкуренции - снижению качества закупаемого и соответственно отпускаемого топлива. Во-вторых, увеличивается хаотичность движения обобщённого транспортного потока - в результате более частого перестроения автомобилей, торможений перед въездом на АЗС, выездом с АЗС на магистраль и т.д. Транспортный поток реагирует на подобные возмущения, становясь менее однородным и целостным.

Эффективная работа АЗС обусловлена, с одной стороны, площадью ареала выгодного сбыта станции, т.е. территорией, на которой выгодно осуществлять сбыт продукции, а с другой стороны, количеством на этой территории потребителей - потенциальных клиентов. В современных условиях неоднородности среды (плотности сети дорог, топологии УДС) и большого количества конкурентов анализ должен приобретать сетевой характер.

Всё изложенное определяет актуальность и своевременность проведения исследования в этой области и позволяет сформулировать цель диссертационной работы.

Целью диссертационного исследования является разработка методики совершенствования системы топливообеспечения автотранспортного комплекса мегаполиса (на примере системы топливообеспечения города Санкт-Петербурга). Методика нацелена на повышение эффективности функционирования системы топливообеспечения автотранспорта города путём решения задачи оптимального размещения АЗС в сетевой постановке.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- анализируются существующие методики и модели оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) и определяется их применимость для решения задачи размещения АЗС;

- исследуются существующие методики размещения АЗС и анализируется возможность использования их в условиях большого города;

- проводится анализ пространственного распределения ареалов выгодности точечных источников в идеальных условиях однородного пространства;

- исследуется взаимодействие ареалов выгодного сбыта двух и более конкурирующих АЗС в идеальных условиях - анализируется влияние ценовой политики АЗС на площадь и топографию ареалов выгодного сбыта;

- разрабатывается методика проектирования и анализа транспортно-логистических систем на примере системы топливообеспечения автотранспорта Санкт-Петербурга в среде ГИС Arc GIS;

- создаются тематические наборы данных по существующим АЗС и улично-дорожной сети (УДС); разрабатываются актуальные карты необходимых для анализа слоёв автотранспортной инфраструктуры Санкт-Петербурга;

- анализируется пространственное распределения ареалов выгодного сбыта сети АЗС на реальной УДС с учётом топологии, направления движения и ценовой политики АЗС;

- определяется набор критериев, характеризующих степень привлекательности АЗС для потребителя; оценивается степень важности критериев; разрабатывается методика их учёта;

- разрабатывается методики определения числа потенциальных клиентов АЗС, учитывающая топологию ареалов сбыта и интегральный показатель привлекательности АЗС.

Объектом исследования является система топливообеспечения города Санкт-Петербурга, представленная сетью более чем трёхсот АЗС.

Общая методология исследования базируется на принципах теории логистики, системного анализа, моделирования.

В качестве инструментов исследования в диссертационной работе используются методы математического моделирования и математического программирования, линейного программирования, теории нечётких множеств, инструментарий ГИС Arc GIS и ППП Maple.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

- разработана модель представления совокупных затрат АЗС как результат интегрирования данных о ценовой политике рассматриваемой и конкурирующих АЗС, топологии УДС и характеристик обобщённого транспортного потока; зрительным образом является объём фигуры, заключённый под конусом стоимостного расстояния в пределах ареала сбыта на реальной карте города;

- разработана математическая модель взаимодействия и определения границы равновыгодности ареала сбыта для двух и более конкурирующих предприятий (АЗС) при идеальных условиях среды;

- разработана методика моделирования и проектирования в ГИС Arc GIS транспортной инфраструктуры и систем сопровождения транспорта в векторной, объектной и растровой формах;

- разработана методика определения ареала выгодного сбыта АЗС на реальной УДС при наличии большого количества конкурентов;

- разработан алгоритм определения числа потенциальных клиентов, автомобилей из общего потока, находящихся на данный момент времени на ареале выгодности АЗС;

- разработан алгоритм определения расчётной прибыли проектируемой и конкурирующих АЗС, учитывающий влияние дорожной инфраструктуры, показатели обобщённого транспортного потока и характеристики АЗС.

Практическая значимость заключается в следующем:

- в возможности повышения эффективности работы как, с одной стороны, автозаправочного, так, с другой стороны, автотранспортного комплексов города, за счёт оптимального выбора пятен под застройку новых АЗС, прогнозирования изменения объёмов выручки АЗС в случае изменения показателей транспортного потока или характеристик АЗС;

- разработан комплекс приложений-конструкторов в программной среде ГИС Arc View, ориентированный на решение поставленных задач;

- создана авторская карта УДС, сети АЗС и территории Санкт-Петербурга в стандарте Arc GIS.

Результаты исследования, полученные впервые и выносимые на защиту:

- разработана модель представления совокупных затрат АЗС как результат интегрирования данных о ценовой политике рассматриваемой и конкурирующих АЗС, топологии УДС и характеристик обобщённого транспортного потока;

- построена модель интегральной стоимостной поверхности для множества АЗС Санкт-Петербурга;

- разработана методика анализа влияния состояния обобщенной системы топливообеспечения на совокупные затраты обобщённого транспортного потока;

- определён набор критериев оценки привлекательности АЗС и разработан способ учёта их значений в рамках разработанной методики;

- разработан алгоритм определения оптимального местоположения пятна под застройку новой АЗС, учитывающий специфику крупного города: состояние и параметры УДС, наличие множества конкурентов.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований докладывались на 1-ой Региональной конференции «Логистика и конкурентоспособность компании» (СПб., октябрь 2004 г.), 62-ой (СПбГАСУ, 2005 г.) и 64-ой (СПбГАСУ, 2007 г.) научных конференциях профессоров, преподавателей, научных работников, инженеров и аспирантов университета, 58-ой (СПбГАСУ, 2005 г.), 59-ой (СПбГАСУ, 2006 г.) и 60-ой (СПбГАСУ, 2007 г.) международных научно-технических конференциях молодых учёных, 4 -ой международной научно-практической конференции «Логистика - современные тенденции развития (СПбГИЭУ, 2005 г.), 7-ой научно-практической конференции пользователей ГИС ESRI и Leica Geosystems Северо-западного региона России «Использование геоинформационных систем для решения задач природопользования и охраны окружающей среды» (СПб., 2006 г.), научно-технической конференции «Логистика» (МАДИ, 2007 г.), научно-практической конференции «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада Росси» (СПб., апрель 2007).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 18 опубликованных работах.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, результатов выполненных исследований, списка литературы, приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проведен анализ методов и моделей, направленных на решение задач оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) и оптимального размещения автозаправочных станций.

Существенный вклад в изучение вопросов оптимального размещения ТЛК внесли Аникин Б. А., Миротин Л.Б., Сергеев В.И.; в разработку моделей взаимодействия конкурирующих предприятий в сетевой постановке Котиков Ю.Г., Лукинский В.С., Маврина А.Ю., в решение задач размещения с нечёткими данными с использованием геоинформационных систем Борисов А.Н., Заде Л., Кофман А., Миротин Л.Б., Розенберг И.Н., Старостина Т.А. В работе используются труды Дьконова В.П., Майкла Минами, Митчелла Эдуарда, Джила Мак Коя, направленные на решение рассматриваемых задач средствами информационного и геоинформационного инструментария.

Интенсивно используются для решения сетевых задач влияния друг на друга большого количества ТЛК методы построения полигонов, носящие название диаграмм Вороного и полигонов Тиссена.

Большой вклад в развитие методики обоснования рационального размещения автозаправочных станций внесли Шиманский Б.В., Литвин Ю.Ю., Барсуков Д.П., Безродный М.И.

Эффективными инструментами для решения задач размещения располагают современные ГИС.

Проведённый в главе анализ методов, моделей, алгоритмов и инструментов, используемых в решении задач размещения ТЛК и АЗС, позволяет сделать следующие выводы.

1. Существующие модели оптимального размещения ТЛК предназначены для размещения одного или нескольких новых распределительных центров, не учитывают взаимодействия конкурентов в сетевой постановке.

2. Модели, учитывающие влияние конкурирующих ТЛК, функционируют в идеальной среде - «идеальном пространстве распределения товарной массы».

3. Инструменты ГИС удобны и информативны. Позволяют оперировать большими массивами данных с большим количеством атрибутов данных. Однако ГИС не учитывает ценовой политики.

4. Существующие математические модели не учитывают влияния конкурирующих АЗС друг на друга. Существующие модели нацелены на повышение эффективности конкретной АЗС, но не системы топливообеспечения в целом.

5. Существующая методика обоснования оптимального размещения АЗС не учитывает топографию ареала выгодного сбыта в зависимости от наличия конкурентов и неоднородности дорожной среды.

6. Существующие методики и алгоритмы определения количества потенциальных клиентов АЗС не учитывают неопределённостей, которые неизбежно возникают при выборе конкретной АЗС конкретным автовладельцев.

Во второй главе произведена разработка методик и алгоритмов, направленных на решение поставленных в диссертационной работе задач.

Развивается идея авторов Котикова Ю.Г. и Мавриной А.Ю. Отложим по оси ординат затраты предприятий с учётом доставки товара в конкретную точку (рис. 1, а). Эти затраты линейно возрастают с удалением потребителя от производителя пропорционально транспортному тарифу.

а) б)

Рис. 1. Зависимость общих затрат предприятия по производству и доставке: а) на прямой; б) в 3D графике

Если отобразить картину в трехмерном пространстве (3D), то концентрические окружности равных суммарных затрат на единицу продукции - изокосты, увеличиваясь в диаметре при удалении от центра, вместе с тем наращивают значение аппликаты, тем самым в совокупности образуя круглый конус с вершиной (рис. 1, б), расположенной на высоте величины производственных затрат.

Следовательно, прибыль предприятия А будет максимальна в точке расположения этого предприятия, а с удалением будут возрастать транспортные расходы, а прибыль соответственно уменьшаться.

Рассмотрим взаимодействие пяти предприятий (рис. 2). Предприятия находятся на расстоянии Li друг от друга. Затраты предприятия складываются из производственных затрат - Ср и затрат на доставку продукции (транспортный тариф - Сt).

Каждое предприятие области имеет сферу своего влияния. Проектирование изокост вниз на плоскость (x,y) приводит к рис. 2, а, представляющему собой по сути карту ареалов выгодного сбыта конкурентов.

а) б)

Рис. 2. Взаимодействие пяти конкурирующих предприятий:

а) на плоскости; б) в 3D-графике

Смена направления шкалы затрат на противоположное позволяет представить поверхность «антизатрат» (рис. 2, б), т.е. составляющую дохода каждого конкурента, восполняющую его суммарные затраты по производству и доставке товара (назовем ее для простоты «поверхностью доходов»). Эта поверхность удобна для визуального анализа - видимый «водораздел» между пиками как раз и является пространственной линией равновыгодности в смысле равенства суммарных затрат по производству и доставке продукции.

Проекция линии равновыгодности на плоскость (x,y) описывается формулой

, (1)

где в = СрА - СрB - разность между производственными затратами предприятий;

и - угол между центром предприятия и точкой равновыгодности.

Рассмотрение совокупности конусов способствует анализу затрат и доходов предприятий. Примером служат два фрейма (рис. 3), иллюстрирующие влияние транспортного тарифа одного предприятия - центрального А - на площадь выгодного сбыта и доход как самого предприятия А, так и конкурирующих с ним предприятий.

При снижении транспортного тарифа прослеживается тенденция к расширению площади сбыта, и следовательно увеличению прибыли предприятия А (рис. 3, б), и соответственно к снижению площади ареала сбыта и прибыли у соседних предприятий.



Рис. 3.Изменение зоны выгодного сбыта предприятий:

а) транспортный тариф Сt[A]=0.95; б) транспортный тариф Сt[A]=0.75

Проекция сверху на «поверхность доходов» позволяет осуществить привязку к географическим координатам и провести сравнительный анализ ареалов сбыта для конкурентов. На плоскости выручка по ареалу предприятия рассчитываются как двойной интеграл по полярным углу и радиусу:

, (2)

где с(и) - граница выгодного сбыта предприятия, описываемая формулой (1);

Щси - плотность распределения потребителей, чел/(км•град).

Используя представленную аналитическую модель, средствами ППП Maple запрограммировали ситуацию с изменением транспортного тарифа предприятия А и поставили задачу определить изменение площади ареала выгодного сбыта и объёма выручки всех пяти конкурирующих предприятий.

При снижении транспортного тарифа на 9,5%, выручка и площадь сбыта предприятия А возросли соответственно на 15,3% и на 15,8%. Значения выручки и площадей конкурирующих предприятий соответственно снизились

Представленный материал, на наш взгляд, показывает эффективность сетевого подхода при определении границ сбыта и выручки сети конкурирующих предприятий. Однако для повышения адекватности модели необходимо перенести предложенные алгоритмы на неоднородную УДС города. В современных условиях комплексное решение данной задачи представляется эффективным средствами гис-инструментария. Дальнейшее исследование проводилось инструментами ГИС - реализация предложенной модели на реальной среде города.

Рациональность размещения АЗС на территории определяется двумя интегральными показателями (рис. 4):

1. Площадью ареала выгодного сбыта рассматриваемой АЗС SАРЕАЛА.

2. Количеством транспортных средств (ТС) потенциальных клиентов на рассчитанном ареале выгодного сбыта NТС.

транспортный логистический ареал сбыт

Рис. 4. Методика определения оптимального месторасположения АЗС

Методика предполагает решение задачи оптимального размещения в четыре этапа. На первом этапе в систему вводятся исходные данные, во-первых, касающиеся топологии УДС, условий движения, и, во-вторых, данные о конкурирующих АЗС. На втором этапе происходит технологический расчёт ареала сбыта и определение количества потенциальных клиентов. Третий этап характеризуется интеграцией предыдущих двух этапов. На четвёртом этапе предоставляются данные об оптимальности размещения АЗС на проектируемом участке.

Для понимания взаимодействия конкурирующих АЗС и изучения взаимовлияния их зон обслуживания (ЗО - аналог ареала выгодного сбыта, но без учёта ценовой политики конкурирующих станций) обратимся к известной модели определения границ рынка сбыта на прямой. Пусть АЗС 1 и 2 находятся на расстоянии L друг от друга (рис. 5). Границей рынка на соединяющей их прямой будет точка равновыгодности T12 (в смысле равенства затрат в этой точке).

Рис. 5. Граница ареала выгодного сбыта (на прямой) для двух конкурирующих АЗС

Важным отличием разрабатываемой модели является следующее - оптимальное расположение новой АЗС определяется в результате анализа «встраивания» зоны обслуживания (ЗО) рассматриваемой АЗС в интегральную поверхность ЗО всех АЗС, входящих в систему топливообеспечения. На рис. 6. показан пример «встраивания» проектируемой АЗС в существующую сеть, состоящую из четырёх АЗС.

Модель не ограничивается линейным и плоскостным представлением ЗО (рис. 7). Координаты XOY обеспечивают продвижение ЗО по плоскости города вдоль УДС, в то время как ось аппликат отображает совокупные затраты, определяемые формулой (2): в месте продаж затраты, связанные с приобретением топлива минимальны. Тогда с удалением от АЗС стоимость топлива (затраты, связанные с его приобретением) возрастает пропорционально транспортному тарифу транспортных средств (ТС). В связи с этим справедливо также и такое высказывание: в месте расположения АЗС прибыль АЗС максимальна, в то время как с удалением от АЗС прибыль снижается пропорционально транспортному тарифу.

Рис. 6. Изменение ареалов выгодного сбыта (в идеальной среде):

а) до внедрения новой АЗС; б) после внедрения новой АЗС

Рис. 7. Представление интегральной поверхности минимальной стоимости (ИПМС) в трёхмерном пространстве

Объединяя линейное и плоскостное представление ЗО, и добавив в качестве оси аппликат совокупные затраты, получаем трехмерное представление распределения ЗО (рис. 7) - так называемая интегральная поверхность минимальной стоимости (ИПМС), состоящая из множества индивидуальных стоимостных поверхностей (ИСП), построенных аналогично.

В данной главе рассмотрен алгоритм построения индивидуальной стоимостной поверхности (ИСП, «конуса») являющейся базовой идеей исследования, и также механизм объединения множества ИСП в интегральную поверхность минимальной стоимости (ИПМС, представляет собой поверхность пересечения множества «конусов»). Общая технология построения модели отражена на рис. 8. Для проведения дальнейшего детального анализа областей обслуживания и учёта взаимного влияния областей конкурирующих АЗС, разбили области на ячейки.

Процесс разбиение на ячейки представляет собой переход от векторного представления данных, к растровому: т.е. вся ЗО разбивается на множество ячеек растра, каждая из которых содержит в себе информацию не только о географическом положении ячейки, но и значении стоимости в этой ячейки. Растровое представление открывает более широкие возможности для расчёта и анализа данных. Каждая ячейка содержит определённые данные. Над данными, находящимися в ячейке, можно производить множество вычислительных операций: в нашем случае, например, переход от значения времени к значению расстояния осуществляется одним действием.

На втором этапе разработан алгоритм определения количества потенциальных клиентов АЗС. Алгоритм основан на теории нечётких множеств.

Методика измерения уровня привлекательности АЗС при выборе АЗС должна основываться на параметрах, используемых клиентами. Клиент, оценивающий уровень привлекательности АЗС, сравнивает фактические значения измеряемых параметров с ожидаемыми значениями. Если оба значения совпадают, то уровень привлекательности АЗС признаётся им удовлетворительным. Для измерения ожиданий клиента воспользуемся математическим аппаратом, основанным на теории нечётких множеств.

Каждая альтернативная АЗС оценивается на основе множества критериев К = {К1,К2,...,КР}. Оценка привлекательности АЗС является качественной величиной и описывается значениями (термами) соответствующих лингвистических переменных.

Рис. 8. Технология моделирования интегральной поверхности

Нечеткая ситуация характеризуется лингвистическими переменными, значения которых имеют различные степени истинности или принадлежности базовому множеству значений:

(3)

где а - значение принадлежности терму Т1 лингвистической переменной yk.

Тогда каждое альтернативное место размещения будет характеризоваться набором значений лингвистических переменных, описывающих параметры мест размещения, и будет описано с помощью соответствующей нечеткой ситуации:

(4)

Определим критерии, на основании анализа которых будет определяться степень привлекательности АЗС:

К1 - ассортимент продукции АЗС;

К2 - количество топлива в баке;

К3 - качество топлива;

К4 - стоимость топлива;

К5 - дополнительные услуги;

К6 - уровень сервиса;

К7 - удобство подъезда к АЗС.

Под критерием «Ассортимент продукции АЗС» понимается ассортимент отпускаемых видов топлива на АЗС. Чем шире ассортимент, требованиям тем большего количества автовладельцев удовлетворяет рассматриваемая АЗС.

«Количество топлива в баке» определяется количеством топлива в баке автомобиля на момент проезда автомобилем ареала выгодности АЗС. Наиболее вероятно на АЗС заедет автомобиль с минимальным количеством топлива в баке.

«Качество топлива». В данном исследовании рассматривается как интегральный показатель соответствия существующего топлива на альтернативной АЗС топливу с эталонными характеристиками. На значения показателя влияют общая осведомлённость водителя ТС, наличие информации в СМИ, опыт эксплуатации ТС на аналогичном топливе аналогичной АЗС.

«Стоимость топлива». В данном случае рассматривается не абсолютное значение стоимости топлива, но относительное, по сравнению со значением стоимости топлива на конкурирующих АЗС (рис. 9).

Рис. 9. Терм-множества лингвистической переменной «Стоимость топлива»

Под критерием «Спектр дополнительных услуг» понимается спектр оказываемых АЗС, помимо заправки топливом, дополнительных услуг.

«Уровень сервиса». Под этим критерием понимается качество обслуживания на альтернативной АЗС.

«Удобство подъезда к АЗС». Если автомобиль находится в ареале выгодности АЗС, удобство подъезда к АЗС часто играет важную роль.

Пусть АЗС оценена на основе шести вышеперечисленных критериев. Параметры АЗС в соответствии с критериями представлены в таблице 1.

Таблица 1

Представление параметров АЗС через термы лингвистических переменных

Тогда для данной АЗС нечёткая ситуация будет выглядеть следующим образом:

= [(0/очень малый),(0/ малый), (0/небольшой), (1/большой),(0/очень большой) / y1 ],

[(0/очень малое), (1/ малое), (0/небольшое), (0/большое), (0/очень большое) / y2 ],

[(0/очень низкое), (0/ низкое), (1/невысокое), (0/высокое), (0/очень высокое) / y3 ],

[(0/очень низкая), (1/ низкая), (0/невысокая), (0/ высокая), (0/очень высокая) / y4 ],

[(0/очень малый), (0/ малый), (0/небольшой), (1/большой), (0/очень большой) / y5 ],

[(0/очень низкий), (0/ низкий), (0/невысокий), (1/высокий), (0/очень высокий) / y6 ],

[(0/очень плохое), (1/ плохое), (0/неплохое), (0/хорошее), (0/очень хорошее) / y7 ]

В нашем случае, для определения степени привлекательности АЗС будем использовать операции пересечения нечётких множеств, описывающих оценки соответствия АЗС оптимизируемым критериям.

В этом случае - оценка альтернативной АЗС по критерию K, характеризующая степень соответствия альтернативы понятию, определяемому критерием K.

Значения оценок вычисляются по следующим формулам [1]. При минимизации критерия, описываемого лингвистической переменной yk:

(5)

где k - номер критерия лингвистической переменной, k = 1,…,7;

qk - количество термов k-го критерия лингвистической переменной.

При максимизации критерия, описываемого лингвистической переменной yk:

(6)

По функции минимизации будут оцениваться критерии, описываемые лингвистическими переменными y2 = «Количество топлива в баке» и y4 = «Стоимость топлива».

Критерии, описываемые лингвистическими переменными y1 = «Ассортимент продукции АЗС», y3 = «Качество топлива», y5 = «Спектр дополнительных услуг», y6 = «Уровень сервиса» и y7 = «Удобство подъезда к АЗС» будут оцениваться по функции максимизации.

В третьей главе описывается методика реализации представленных алгоритмов с помощью инструментария ГИС.

На первом этапе работы создана база геоданных и карта УДС Санкт-Петербурга. Проведена оцифровка земельных и водных ресурсов, УДС города и сети АЗС (рис. 10).

Центр системы координат проекции привязан к Адмиралтейскому шпилю. Опорные точки калибровались по нескольким картам и снимкам различного происхождения. Экстент для полного охвата города составил:

-49330 - +25670 м по X; -33820 - +34180 м по Y.

Рис. 10. Авторская карта Санкт-Петербурга

На втором этапе рассмотрены условия движения по УДС. С целью повышения степени адекватности моделирования дорожно-транспортной обстановки в городе привлечено приложение Network Analyst. Во-первых, было смоделировано положение АЗС и подъезды к ним: точное расположение АЗС на нужной стороне дороги, учёт разрешённых и запрещённых манёвров. Рис. 11 демонстрирует, насколько увеличивается путь автомобиля к АЗС при организации движения по правилам (рис. 11, б), по сравнению с движением без ограничений по правилам (рис. 11, а). Во-первых, были смоделированы повороты в соответствии с реальными условиями и правилами дорожного движения (ПДД). Рис. 11, в качестве примера, представляет насколько можно менять траекторию движения ТС при моделировании. В первом случае (рис. 11, в), при отсутствии каких-либо ограничений и ПДД, автомобиль, двигаясь без учета возможности встречного транспорта, мог бы реализовать наикратчайший путь к АЗС. После введения запрещенных манёвров и предписания движения по полосам, моделируемая траектория движения изменилась (рис. 11, г), путь увеличился.

Рис. 11. Движение транспорта по УДС: а и в - условно без ограничений по ПДД; б и г - с ограничениями по ПДД

Визуальный анализ рис. 12 позволяет понять важность моделирования ареалов сбыта в соответствии с реальными условиями движения. Области сбыта в случае рис. 12, а и рис. 12, б существенно отличаются. Серым цветом показана одноминутная область (время движения автомобиля до АЗС №8), светло серым - двухминутная, а темно серым - трёхминутная временная область. Анализируя рис. 12, б отмечаем, что в одноминутную область вклинилась трёхминутная область. Это объясняется организацией на прилегающей к АЗС магистрали двустороннего движения: автомобили, движущиеся по «высвеченной» полосе, могут попасть на АЗС № 8 только после того, как доберутся до первого перекрёстка и совершат разворот.

Рис.12. Ареал сбыта АЗС № 8 без конкурентов: а) в реальной среде, без ограничений; б) в реальной среде, с ограничениями

Аналогичная ситуация в левой стороне рис. 12, б. Область, прилегающая к магистрали снизу, окрашена в серый цвет, в то время как область, прилегающая к этой же магистрали сверху, окрашена в темно серый цвет. Это явление также объясняется направлением движения ТС по полосам: по нижней стороне магистрали осуществляется движение ТС в сторону к АЗС, а по верхней стороне магистрали - от АЗС.

Учитывая всё выше рассмотренное возможно осуществить переход к трёхмерному представлению интегральной поверхности, построенной для реальной УДС (рис. 13).



Рис. 13. Представление интегральной поверхности для конкурирующих АЗС на реальной УДС

а) вид сверху; б) в трёхмерном пространстве

Анализирую рис. 13 отмечаем, что топография поверхности обусловлена топологией УДС в отличии от представления идеальной поверхности на рис.7.

Проекция трехмерного представления на горизонтальную плоскость представляет собой интегральную поверхность растра распределения (ИПРР) ареалов выгодного сбыта конкурирующих АЗС (рис. 14).

Рис. 14. Представление ареалов сбыта для четырех АЗС на УДС

а) индивидуальный ареал; б) общее распределение

Анализируя поверхность ИПРР, отмечаем, что границы некоторых ареалов сбыта, проходят прямо по УДС или вдоль магистралей. Ареал правой нижней АЗС (рис. 14, б, правый нижний угол) вытянулся вдоль нижней стороны магистрали (магистраль проходящая через центр рисунка по диагонали). Это объясняется организацией на участке магистрали двустороннего движения и наличием разделительной полосы: автомобили, двигающиеся по верхней стороне магистрали, уходят от рассматриваемой АЗС, и поэтому попадают в зону тяготения ареала сбыта конкурирующей АЗС.

Четвертая глава содержит описание вычислительных экспериментов, проведённых с целью анализа эффективности разработанных алгоритмов и возможности их практического применения для реальной сети АЗС.

Для исследования предложенных в настоящей работе методов была выполнена программная реализация разработанных алгоритмов, позволяющая задавать информацию о состоянии дорожной инфраструктуры, системе топливообеспечения и определять интегральные показатели качества взаимодействия АТК и ТК.

Завершено построение интегральной стоимостной поверхности для трёхсот АЗС Санкт-Петербурга. В качестве условного примера проведён анализ эффективности строительства новой АЗС в Калининском районе СПб. По результатам визуального анализа общей стоимостной поверхности был определён участок с максимальными затратами. Вычисляя объём под интегральной стоимостной плоскостью, получили следующие значения: объём выручки до внедрения новой АЗС составил 1,309 млрд. руб., после внедрения новой АЗС 1,307 млрд. руб. Строительство новой АЗС на предполагаемом пятне позволит снизить суммарные затраты по обеспечению Калининского района Санкт-Петербурга на 2 млн. руб. в год.

На следующем этапе, используя инструментарий 3D Analyst, определили, насколько сократится объём выручки конкурирующих (соседних) АЗС №№ 1, 2, 3, 4 и каков будет прогнозируемый объём выручки проектируемой АЗС (табл. 2).

Построенная модель позволяет определить взаимосвязь между отпускной ценой и площадью ареала сбыта. При изменении отпускной цены топлива топология ареалов сбыта меняется. Реализованы ситуации для корпоративной сети, из четырёх АЗС, включённых в интегральную сеть, состоящую из 30-ти АЗС Калининского района Санкт-Петербурга.

Таблица 2

Изменение значений объёма выручки АЗС

Интересен тот факт, что в случае снижении корпоративной сетью АЗС отпускной цены топлива на 0,2 руб. ареалы выгодного сбыта корпоративной сети поглотили два, а при снижении отпускной цены топлива на 0,4 руб. - одиннадцать ареалов сбыта конкурирующих АЗС.

Таким образом, предложенная модель позволяет анализировать автозаправочный комплекс, давать обоснованные рекомендации по оптимальному размещению новых АЗС в соответствии с требованиями минисуммных затрат АТК и максимальных прибылей АЗС.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

1. Анализ существующих методов и моделей решения задачи оптимального размещения транспортно-логистических комплексов (ТЛК) показал необходимость разработки модели, позволяющей эффективно решать задачу оптимального размещения ТЛК в современных условиях неоднородной среды при большом количестве конкурентов.

2. Анализ существующих проблем системы топливообеспечения города показал необходимость разработки методики, позволяющей оптимально планировать взаимодействие двух крупных комплексов города: топливозаправочного и автотранспортного. А именно необходимость разработки модели оптимального размещения автозаправочных станций (АЗС) на реальной городской УДС с учётом топологии УДС с одной стороны, и влияния конкурирующих АЗС друг на друга с другой стороны. Модель должна быть нацелена на решение задачи максимизации прибыли конкретной АЗС, и в тоже время минимизации совокупных затрат, связанных с топливообеспечением города.

3. Анализ существующих методов решения задачи размещения АЗС показал схожесть с методами задачи размещения ТЛК: целевой функцией является расстояние до конкурентов и количество потребителей на ареале выгодного сбыта.

4. Разработана модель оптимального размещения АЗС в реальной неоднородной среде города среди множества конкурирующих АЗС. Модель учитывает с одной стороны топологию УДС и условия движения, что позволяет строить ЗО адекватно реальным условиям среды: учитывать направления движения, разрешённые и запрещённые манёвры. Таким образом ЗО представляет собой адекватную зону транспортной доступности конкретной АЗС. С другой стороны модель учитывая ценовую политику конкурирующих АЗС, и интегрирую вместе с данными о транспортной доступности АЗС, позволяет корректно строить ареалы выгодного сбыта как для отдельной АЗС, так и для всей сети АЗС города. Модель позволяет не только визуализировать графическое представление результатов расчётов, но также получать данные о площади ареалов выгодного сбыта АЗС и расчётной прибыли как конкретной АЗС, так и всей системы топливообеспечения.

5. Определены критерии оценки степени привлекательности АЗС. С использованием теории нечётких множеств рассмотрены неопределённости, с которыми сталкивается на практике водитель ТС при выборе АЗС для осуществления заправки. Разработанный алгоритм позволяет вычислить интегральный коэффициент привлекательности АЗС, основанный на анализе определённых критериев привлекательности. Значение коэффициента привлекательности выражает долю ТС от общего потока, двигающихся в зоне тяготения ареала выгодного сбыта АЗС, являющихся потенциальными клиентами рассматриваемой АЗС.

6. Для практической реализации модели создан комплекс приложений-моделей в программной среде ГИС Arc GIS 9.1, нацеленных на практическое решение задачи размещения АЗС в реальной среде среди множества конкурентов.

7. Разработана авторизованная карта Санкт-Петербурга в стандарте Arc GIS для решения рассматриваемых задач размещения. Карта включает актуальные слои УДС, территориальных и водных объектов. Карта интенсивно используется в учебном процессе.

8. Практическое решение задачи оптимального размещения проектируемой АЗС по предложенной методике, показало актуальность и эффективность разработанной модели для решения задач размещения конкретной АЗС и оценки состояния системы топливообеспечения города.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах

1. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Сетевые модели в логистике», Издательский дом Гребенникова, I Региональная конференция «Логистика и конкурентоспособность компании», 28-29 октября 2004 г.

2. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Использование средств визуализации при исследовании рынка сбыта сети автозаправочных станций», 62 научная конференция СПбГАСУ, 3 февраля 2005 г.

3. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Расчёт прибыли конкурирующих предприятий в сетевой постановке», 58 международная конференция молодых учёных и студентов СПбГАСУ, 19 апреля 2005 г.

4. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Сетевой анализ в логистике», IV Международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития», СПбГИЭУ, 21-22 апреля 2005 г.

5. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Сетевое моделирование при исследовании рынка сбыта сети автозаправочных станций», сборник кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, июнь 2005 г.

6. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Топливозаправочный комплекс Санкт-Петербурга как объект геосетевого анализа», сборник кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, октябрь 2005 г.

7. Чудаков Р.С., Котиков Ю.Г. «Использование ArcGIS 9 для анализа автозаправочного комплекса Санкт-Петербурга», конференция молодых учёных кафедры ОПУБАТ СПбГАСУ, 8 февраля 2006 г.

8. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Геосетевой инструментарий при анализе транспортно-логистических систем города», 59 международная конференция молодых учёных и студентов СПбГАСУ, 17 мая 2006 г.

9. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Перспективы решения задач топливообеспечения автотранспорта СПб посредством Arc GIS», 7-ая Конференция: «Использование геоинформационных систем для задач природопользования и охраны окружающей среды», 8 декабря 2006 г.

10. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С.. «Решение задач топливообеспечения автотранспорта мегаполиса средствами ГИС». Журнал «Прикладная логистика», № 8, 2006..

11. Чудаков Р.С., Котиков Ю.Г. «Геоинформационный анализ возможности строительства новой АЗС как объекта городской инфраструктуры», Журнал «Вестник ТГАСУ».

12. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Геоинформационный анализ влияния условий движения по УДС на объём выручки АЗС», Сборник 64-ой научной конференции СПбГАСУ, 8 февраля 2007.

13. Чудаков Р.С., Котиков Ю.Г. «Геосетевой анализ совокупности АЗС региона», Сборник научной конференции апрель 2007 ИНЖЭКОНА.

14. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Геоинформационный анализ системы топливообеспечения автотранспорта Санкт-Петербурга», научно-практическая конференция «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада России», 26 апреля 2007

15. Чудаков Р.С. «Комплексный подход к решению задачи оптимального размещения АЗС в конкурентной среде», сборник научно-практической конференции «Перспективы устойчивого и сбалансированного развития Северо-запада России», Санкт-Петербург, 26 апреля 2007.

16. Чудаков Р.С. «Определение степени привлекательности АЗС с использованием теории нечётких множеств», Сборник 60-ой научно-технической конференции молодых учёных и студентов СПбГАСУ, 25 апреля 2007.

17. Котиков Ю.Г., Чудаков Р.С. «Геоинформационные модели топливообеспечения автотранспорта мегаполиса», Журнал «Вестник МАДИ», сентябрь 2007

Размещено на Allbest.ru

...