• 1.1 Математичне моделювання
  • Тимчасові інтервали перегляду і уточнення прогнозу
  • 1.3 Прогнозування потреб в перевезеннях людей і вантажів
  • 1.4 Аналіз розподілу можливих видів транспортних засобів
  • 2. Параметри завдання і варіанти вирішення
  • 2.2 Оцінка ефективності можливих варіантів вирішення
  • 1. Критерії, що використовуються при оцінці можливих варіантів вирішення
  • 2. Методи аналізу можливих варіантів вирішення
  • 2.3 Розробка макетів транспортної мережі та оцінка можливих варіантів вирішення
  • 2.4 Реалізація обраного варіанту вирішення
  • 1. Особливості процесу прийняття рішення
  • 2. Необхідність врахування стану навколишнього середовища і думки людей в процесі прийняття рішень
  • Список використаної літератури


  • Дата конвертації24.03.2017
    Розмір64.69 Kb.
    Типкурсова робота

    Скачати 64.69 Kb.

    Моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж

    Вступ

    Транспорт - це система засобів, призначених для організації та здійснення перевезення людей і вантажів з певними цілями. З наведеного визначення випливає, що проблема транспорту включає велике коло питань. Незважаючи на те, що для вирішення цих питань можуть бути використані самі різні методи, є всі підстави вважати, що в даному випадку найбільш ефективними виявляться методи дослідження операцій. Транспортна мережа надає дослідникам систем широке поле діяльності, де вони можуть продемонструвати можливості методів дослідження операцій при вивченні як окремих аспектів зазначеної проблеми, так і проблем, що виникають при розгляді транспортної мережі як підсистеми загальної міської системи.

    У міру підвищення складності транспортних мереж, яке супроводжується зростанням ролі проблем забезпечення їх надійності, у багатьох країнах зростає й інтерес до транспорту як до об'єкта дослідження. Наприклад, люди, що займаються проблемою перевезення вантажів, не тільки прекрасно розуміють необхідність створення хороших транзитних систем і пов'язані з цим вигоди (більш ефективне використання енергії, пожвавлення і відновлення ділової частини міста і т.п.), але і неможливість їх реалізації без спеціальних досліджень . В даний час на багатьох промислових підприємствах розподіл потоків продукції аналізується з використанням системного підходу та при цьому використовуються існуючі залежності між окремими елементами системи розподілу продукції. Результати такого аналізу часто виявляються абсолютно вражаючими з точки зору величезної економіки, до якої вони призводять.

    При вивченні проблем транспорту необхідно пам'ятати, що він не є ізольованою систему, а тісно пов'язаний з іншими системами. У загальному випадку транспорт можна розглядати як засіб досягнення певної мети, яка формуються в рамках іншої системи. Наприклад, перевезення вантажів всередині підприємства і між підприємствами є лише частиною всієї системи розподілу продукції і в той же час тісно взаємодіє з такими підсистемами, як управління виробничими запасами, обробка замовлень, виробництво, обробка інформації та загальне управління підприємством. Якщо звернутися до міської транспортної системи, що включає складну мережу вулиць і магістралей, системи транзитного перевезення вантажів, швидкісного проїзду автомобілів і т. Д., то недостатньо зазначити, що ця система виконує функції забезпечення інших міських систем (економічної, соціальної, політичної та культурної) . Необхідно також з усе визначеністю підкреслити, що транспортна підсистема є невід'ємною органічною частиною загальноміської системи. При цьому важливо мати на увазі, що планування роботи транспорту має обов'язково включати вичерпний аналіз взаємодії транспортної підсистеми міста з іншими його підсистемами.

    Розроблено методи та моделі прогнозування вантажних і пасажирських перевезень на різних видах транспорту. Мінімальним об'єктом прогнозування є напрямок перевезень. Розроблені методи і моделі дозволяють прогнозувати перевезення в разі усічених спостережень, відсутності статистичних даних по прогнозованому показнику, враховувати в майбутньому дію чинників, які не діяли раніше, робити оцінки ступеня незадоволеності попиту на перевезення.

    Мета роботи - вивчити моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж.

    транспорт модель прогнозування потреба


    1. Теоретичні основи моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж

    1.1 Математичне моделювання

    Математичною моделлю операції називається формальні співвідношення, що встановлюють зв'язок прийнятого критерію ефективності з діючими факторами операції. Щоб побудувати математичну модель, необхідно оцінити кількісно прояви розглянутих факторів і вказати групи розглянутих параметрів, формально представляють ці чинники.

    Математичні моделі можуть мати вигляд формул, систем рівнянь або нерівностей, а також таблиць, числових послідовностей, геометричних образів, що відображають залежність між критерієм ефективності операції і тими параметрами, які представляють враховані діючі фактори [8].

    При побудові моделі (як математичної так і фізичної) можна виділити наступні основні етапи.

    1. Постановка мети моделювання. визначення набору чітко сформульованих узгоджених і реалізованих цілей - істотна умова успішного моделювання.

    2. Аналіз реальної системи, процесу або явища з метою формування моделі. Для аналізу система розбивається на складові частини (реальні і уявні), які обмежуються від оточуючих факторів.

    При цьому обмежена система повинна володіти всіма властивостями, властивими їй в реальній дійсності. Крім того, система, складена з сукупності складових її частин, повинна представляти єдине ціле.

    3. Структуризація та побудова моделі. При фізичному моделюванні це може бути макет модельованої системи. При імітаційному моделюванні це буде моделює алгоритм. Аналітична модель буде записана у вигляді математичних співвідношень.

    4. Верифікація моделі полягає в проведенні дослідження за допомогою налагоджувальних і перевірочних тестів, призначених для виявлення помилок в структурі моделі. Верифікація може закінчитися невдало навіть і в випадках правильної її структуризації. У цьому випадку говорять про помилку 1-го роду (відкидається прийнятний варіант). Можливі помилки 2-го роду, коли приймається помилковий варіант. Будь-які помилки, виявлені на цьому етапі верифікації призводять до повернення на етап структуризації.

    5. Оцінка придатності моделі проводиться порівнянням відгуків перевіреної моделі з відповідними відгуками або змінами, знятими з реальної системи. Це означає, що експериментування може проводиться як з моделлю, так і з модельованої системою. Якщо реальна система недоступна для експериментування, то звертаються до неформальних прийомів, використовують відомі характеристики. Розбіжності відгуків моделі і реальної системи свідчать про помилки на стадії аналізу, тобто необхідно повернутися до перегляду результатів 2-го етапу [7].

    6. Планування експерименту. На перевіреної моделі можлива постановка експериментів для отримання нової інформації про моделюється системі.

    7. Обробка результатів експерименту, формування на основі висновків і оформлення відповідної документації на прийом моделі користувачем.

    Розглянемо принципи побудови математичних моделей. Основними об'єктами дослідження операцій є аналітичні математичні моделі (надалі просто математичні моделі). При цьому необхідно зазначити, що побудова математичної моделі досліджуваного процесу або явища не означає ще, що побудована завдання дослідження операцій. За допомогою однієї моделі можна досліджувати, вивчати різні операції. Тільки постановка і формалізація мети операції, в результаті якої формулюється оптимізаційна задача, однозначно визначає завдання дослідження операцій [3].

    Побудова математичної моделі - це мистецтво, тому немає строгого алгоритму, який був би придатний для побудови будь-якої моделі. Можна лише виділити ключові моменти цієї побудови [13].

    1. Складання математичної моделі починається з вибору змінних, сукупність числових значень яких однозначно визначає один з варіантів процесу. Ці змінні називаються параметрами завдання або елементами рішення. Слід мати на увазі, що іноді від вдалого вибору цих змінних залежить простота моделі і, отже, зручність подальшого аналізу.

    2. Після вибору змінних складаються обмеження, яким повинні задовольняти ці змінні. При цьому потрібно стежити, щоб в модель були включені всі обмежувальні умови, і в той же час, щоб не було жодного зайвого або записаного в жорсткішою, ніж потрібно умовами завдання, формі.

    3. Складається цільова функція, яка в математичній формі, відображає критерій ефективності вибору кращого варіанту, іншими словами, ставиться мета операції на моделі, отриманої в другому пункті.

    Класифікація математичних моделей може проводитися з різних точок зору. Залежно від цього виходять різні типи моделей.

    1. Якщо в основі класифікації лежать співвідношення, які виражають залежності між станами системи і параметрами системи, то виділяють:

    а) детерміновані моделі - стан системи в заданий момент часу однозначно визначається через параметри системи.

    b) стохастичні моделі - однозначно визначаються лише розподілу ймовірностей для станів системи при заданих розподілах ймовірностей для початкових умов.

    2. Якщо параметри завдання беруть дискретні значення (причому дискретність може бути будь-якої природи: від цілочисельного значення до довільного набору значень), то говорять про дискретну моделі. Безперервна модель в разі безперервних значень параметрів задачі.

    3. Одноекстремальной моделлю називається математична модель задачі, що має один критерій ефективності. Якщо завдання дослідження операцій має кілька критеріїв ефективності, то відповідна модель називається багатоекстремального моделлю.

    4. Завданням лінійного програмування називається математична модель, в якій функція і обмеження виражаються лінійними функціональними залежностями. Якщо серед функціональних залежностей є хоча б одна нелінійна, то математична модель буде завданням нелінійного програмування. Якщо функціональні залежності - опуклі функції, то має місце завдання опуклого програмування. Якщо цільова функція є квадратичною функцією, а обмеження - лінійні функції то виходить завдання квадратичного програмування [11].

    1.2 Прогнозування

    Можна виділити два види прогнозованих характеристик системи, що залежать від часу: змінні стану та змінні інтенсивності. Мінлива стану визначається періодично, і її значення протягом невеликого інтервалу временізавісіт від часу, що пройшов з моменту початку спостереження. Мінлива інтенсивності також визначається періодично, але її значення пропорційно часу, який пройшов з моменту попереднього спостереження. Такі характеристики системи, як температура, швидкість, число передплатників па журнал або ціна, є прикладами змінних стану. Як приклад змінної інтенсивності можна привести кількість опадів, що випали, кількість проданих примірників або попит. Якщо змінна стану характеризує кількість, то змінна інтенсивності - швидкість його зміни [2].

    Процеси прогнозування змінних стану і інтенсивності відрізняються один від одного наступними особливостями:

    · Якщо вимірювання характеристик системи проводяться через різні інтервали часу, то величину інтервалу необхідно враховувати при оцінці змінних інтенсивності, в той час як при оцінці змінних стану ця величина не має значення;

    · Так як прогнози зазвичай здійснюються для декількох послідовних інтервалів часу в межах деякого часу попередження, після закінчення якого стають важливими результати реалізації прийнятих рішень, то правильний прогноз змінної стану повинен визначати її значення в кінці часупопередження, а прогноз змінної інтенсивності повинен являти собою суму прогнозів па протягом часу попередження;

    · Функція розподілу в часі ймовірностей помилок прогнозу для змінної стану повинна відповідати функції розподілу ймовірностей помилок у вихідних даних, тог да як для змінної інтенсивності закон розподілу ймовірностей помилок прогнозу в часі прагне до нормального при будь-якому законі розподілу ймовірностей помилок у вихідних даних, оскільки ці помилки являють собою суму помилок прогнозу в окремі інтервали часу.

    Тимчасові інтервали перегляду і уточнення прогнозу

    Величина проміжків часу між вимірами вхідних змінних системи з метою перевірки і уточнення раніше зроблених прогнозів про вихідних змінних залежить головним чином від тривалості часу попередження і максимальної частоти циклічних змін в системі, які повинна відображати модель. Тому тимчасові інтервали переглядів прогнозів можуть з мінятися в широких межах і вимірюються, наприклад, як години ми, так і роками. Однак ці інтервали повинні бути досить великі, щоб забезпечувалася вірогідність здійснення очікуваних змін системи.

    Протягом часу попередження прогноз найчастіше перевіряється один-два рази, але іноді виникає необхідність збільшити кількість перевірок до десяти. Так, прогнозовані терміни відновлення лісозаготівель па ділянці лісу з періодом відновлення 80 років можуть уточнюватися один раз на десятиліття, а зміна споживання електроенергії в даній місцевості в залежності від погодних умов можна спостерігати кожну годину.

    Коли мають місце якісь періодичні процеси, як, наприклад, при місячних зміни температури або зміни обсягу кореспонденції, одержуваної поштовим відділенням протягом тижня, частота спостережень повинна бути принаймні вдвічі більше частоти досліджуваного процесу. Очевидно, що спостереження з інтервалами в один місяць не сприятимуть правильній організації роботи пошти по понеділках на відміну від її роботи по середах, а спостереження з інтервалами в добу не дадуть можливості виявити відмінність в інтенсивності роботи першої та другої змін.

    Якщо випадкова помилка при визначенні вхідних змінних велика в порівнянні з вимірюваноївеличиною, інтервал уточнення прогнозу для змінної інтенсивності доцільно збільшити, усредняя таким чином випадкову помилку. Однак для змінної стану в аналогічному випадку інтервал уточнення прогнозу краще зменшити, що дозволяє для виділення корисно го сигналу використовувати відповідні методи фільтрації [1].


    1.3 Прогнозування потреб в перевезеннях людей і вантажів

    Прогнозування потреб в будь-яких перевезеннях має грунтуватися на дослідженні, що включає аналіз наступних восьми елементів транспортної системи:

    пункт відправки

    пункт призначення

    обсяг перевезень

    вид транспорту

    транспортна лінія

    об'єкт перевезення

    розклад перевезень

    характеристика часу здійснення перевезень

    Об'єктами перевезень можуть бути люди і вантажі (табл.1).

    Табл. 1.

    Елементи транспортної системи

    Характер інформації, використовуваної при аналізі
    Державний сектор Приватний сектор
    Пункт відправлення (звідки) Місце проживання Оптові бази або магазини роздрібної торгівлі
    Пункт призначення (куди) Громадські підприємства, біржі праці, торгові центри, центри розваг і відпочинку, урядові установи Заводи, склади, центри розподілу продукції, сировинні бази
    Транспортна лінія (яким шляхом) Швидкісні магістралі, дороги і вулиці, транзитні магістралі, залізниці Магістралі, що зв'язують штати; внутрішні дороги штатів; повітряні, річкові та морські лінії; залізниці
    Об'єкт перевезення (хто, що) Робітники, службовці і школярі; покупці; особи похилого віку та інваліди Вантажі всіляких видів і габаритів
    Вид транспорту (на чому) Автомобіль, автобус, велосипед Власний або орендований вантажний транспорт; літак, корабель, поїзд
    Обсяг перевезень (скільки) Середній щоденний обсяг перевезень по повітряних лініях Вага або одного кількісна величина характеристика вантажу; повністю або не повністю завантажене транспортний засіб (залізнична платформа, автомобіль і т.д.)
    Розклад перевезень (коли) Розклад роботи робітників і службовців, характерний час закупівель для домогосподарок, шкільний розклад, час настання окремих подій Режим роботи транспортного засобу, обумовлений диспетчером або заздалегідь складеним розкладом
    Характеристика часу здійснення перевезень Години пік, сезон або період міжсезоння Період відправлення вантажів, період міжсезоння

    У виробничій сфері основу дослідження становлять потреби в перевезеннях, що характеризуються вантажопотоками, в той час як в невиробничій - потреби в перевезеннях пасажирів, що характеризуються пасажиропотоками. Прогноз може розроблятися як для періоду часу, рівного всього лише один день (наприклад, при складанні виробничих розкладів), так і для періоду часу до 20 років (наприклад, при проектуванні швидкісний системи транзитних перевезень). Вибір найбільш бажаного варіанту рішення при аналізі транспортних систем здійснюється з урахуванням очікуваного поведінки великих груп людей, що мають спільні інтереси.

    У загальному вигляді характерні особливості організації перевезень людей і вантажів полягають у наступному. Зростання потреб в перевезеннях вантажів стимулюється розвитком промислового виробництва, яке визначається сукупною потребою суспільства в товарах. Тому вибором пункту навантаження, способу перевезення, маршруту і складанням розкладу перевезень займається відповідна транспортна організація, пов'язана з промисловістю. З іншого боку, перевезення громадським транспортом обумовлюються потребою в переміщенні населення з однієї точки міста в іншу, причому вибір одного варіанта пересування з декількох можливих здійснюється самим пасажиром. Органи міського управління, по суті, не роблять впливу на роботу транспортної мережі, якщо не брати до уваги, наприклад, таких дій, як заборони на рух певних транспортних засобів в деяких районах міста. У той же час ці органи неявним чином контролюють проектування і складання розкладу роботи громадських транспортних систем, а також формують принципи розподілу земельних ділянок для розвитку транспорту. Хоча рішення обох зазначених питань може зробити істотний вплив на організацію перевезень, важливо підкреслити, що органи міського управління не мають на меті безпосередньо контролювати, де, коли і як переміщається пасажир. Потреба в такому переміщенні носить випадковий характер, що істотно ускладнює прогнозування розвитку міських транспортних мереж.

    Мало того, що потреби в перевезеннях носять стохастичний характер, для окремих моментів часу їх просто важко визначити, так як для цього необхідно було б провести дослідження переміщень великих груп населення. Доцільність отримання такої інформації повинна піддаватися всебічній оцінці, так як витрати на її отримання можуть досягати сотень тисяч доларів. Крім того, в настільки великих дослідженнях якість інформації може досить невисоким через відсутність безпосереднього контролю за збирачами інформації [9].

    При прогнозуванні потреб у перевезеннях часто використовується метод множинної регресії. Так, на основі рівняння множинної регресії, що враховує такі показники, як валовий національний продукт, національний науково-технічний рівень, обсяги вантажопотоків, коефіцієнт промислового зростання і ряд інших, були передбачені обсяги повітряних вантажних перевезень і, як наслідок, необхідні для цього обсяги виробництва транспортних літаків. Коефіцієнти регресії в цьому випадку визначалися на основі вихідних даних стандартним методом найменших квадратів. При дослідженні транспортних перевезень чиказького регіону застосування регресії, що враховує такі показники, як кількість власників автомобілів і щільність населення, дозволило досить точно оцінити кількість поїздок, що припадають на одну сім'ю. У цьому дослідженні використовувалися методи нелінійної інтерполяції, зокрема поліноми і функції Гаусса для інтерполяції нелінійних часових залежностей числа автобусних і автомобільних поїздок, що припадають на одного жителя.

    Більш складним і тому рідше використовують метод прогнозування є факторний аналіз. Цей метод полягає в комбінуванні великого числа вхідних змінних в істотно менше число груп, що включають сильно корелюють змінні. Іноді даний метод використовується перед застосуванням регресійного аналізу, завдяки чому останній стає більш ефективним.

    При прогнозуванні потреб у перевезеннях людей і вантажів можливо також застосування імітаційних моделей, реалізованих на ЕОМ. Обговорення деяких найбільш значних імітаційних моделей буде дано при розгляді одного з наступних етапів загальної схеми дослідження. Основне призначення даної моделі полягає в передбаченні вимог до обладнання літальних апаратів (прогноз виконується на термін до 10 років шляхом обробки даних про функціонування авіаліній США за попередній десятирічний період). Хоча спочатку ця модель призначалася для передбачення кон'юнктури ринку, проте виявилося можливим прогнозувати тенденції зміни характеристик повітряного транспорту (наприклад, необхідність в нових системах авіаліній, зростання обсягів перевезень та їх вартості, розвиток засобів обслуговування пасажирів, покращення перевезення багажу і вантажів, технічного обслуговування літаків, а також загальної вартості системи повітряних сполучень). Метод імітаційного моделювання виявився найбільш підходящим для вирішення завдання, поставленого фірмою Lockheedі що мала на меті формування вимог до розвитку великого числа різних авіаліній США.

    Для керівників якоїсь певної авіакомпанії цілком природним є бажання передбачити ті вимоги, яким повинна відповідати ця авіакомпанія, щоб в майбутньому вистояти в конкурентній боротьбі (можливо, при такому аналізі деякі конкуренти будуть виділені особливо). За допомогою згаданої моделі можна вирішити цю задачу практично для будь-якої авіакомпанії США. Рішення здійснюється шляхом зведення деякого числа приватних вимог, складених з точки зору окремої авіакомпанії в загальну систему вимог з подальшою конкретизацією оцінок, отриманих в такий укрупненої моделі. Іншими словами, даний підхід дозволяє отримувати детальний огляд взаємопов'язаних характеристик окремих авіакомпаній. Подібні можливості розглянутої моделі є унікальними, і, мабуть, має сенс спробувати розібрати аналогічні моделі і для інших видів транспорту, таких, як вантажний автомобільний, залізничний і морський транспорт.

    Розглянемо тепер більш детально методи прогнозування стосовно до міського транспорту. Використовувані в даному випадку так звані моделі розподілу поїздок включають в себе моделі розвитку, конфліктуючих можливостей, рівних можливостей, переваг і тяжіння. Ці моделі побудовані на різних теоретичних припущеннях щодо того, яким чином локалізація пунктів відправлення і призначення, обсяг перевезень і інші елементи транспортної системи взаємопов'язані з іншими вихідними змінними. В якості останніх виступають такі параметри, як плановане зростання тарифів, коефіцієнти реальної зайнятості, розташування торгових зон або зон розваг і відпочинку, просторове і тимчасове розділення різних міських територій, чинники привабливості тих чи інших районів міста.

    Локалізація пунктів відправлення і призначення може бути визначена після розбиття всієї міської території на зони. Обсяг перевезень зазвичай виражається числом поїздок, що припадають або на одну людину, або на один транспортний засіб. Загальноприйнятою класифікацією поїздок в залежності від пункту призначення є наступна: поїздки додому, на роботу, в школу, в місця відпочинку, розваг, проведення громадських заходів, а також регулярні і нерегулярні поїздки, пов'язані з придбанням товарів.

    Моделі розвитку дозволяють визначити майбутній розподіл поїздок між різними парами виділених зон на основі вихідних даних про кількість виїздів та в'їздів для окремих зон і кількості поїздок між різними парами зон.Прогнозовані значення вихідних змінних виходять з відомих (на момент складання прогнозу) значень за допомогою коефіцієнта розвитку, який являє собою оцінку очікуваних змін в щільності населення і в рівні використання територій розглянутих зон. На основі моделі розвитку розроблено кілька методів аналізу міського транспорту, серед них - методи постійного коефіцієнта розвитку, середнього коефіцієнта розвитку, здорового глузду і так званий Детройтський метод. Однак найбільш ретельно розробленим і тому широко поширеним є метод Фратер.

    Основне припущення, що використовується в методі Фратер, полягає в тому, що кількість поїздок з i-тої зони в j -ю для деякого майбутнього моменту часу пропорційно вихідному числу всіх виездок з i-тої зони, помноженому на коефіцієнт розвитку j-тої зони. Загальне співвідношення, яке використовується в методі Фратер, має такий вигляд:


    У цьому і наступному виразах прийняті такі позначення: - Прогнозована кількість поїздок між i-тої та j-тої зонами, що зумовлює розвиток i-тої зони; - Прогнозована кількість поїздок між i-тої та j-тої зонами, що зумовлює розвиток j-тої зони (величину можна отримати з формули для , Якщо в правій частині цієї формули індекси i і j поміняти місцями); - Вихідне число всіх поїздок між i-тої та j-тої зонами; - Коефіцієнт розвитку для зони з номером х, де х приймає безліч значень, що відповідають всім розглянутим зонам.

    якщо через позначити прогнозована кількість всіх поїздок між i- тієї і j- тій зонами, то маємо

    .

    Оскільки величини, які визначаються з двох наведених вище співвідношень, як правило, не задовольняють умові

    ,

    то для його виконання необхідно використовувати метод дослідницько наближень. Модель заснована на припущенні про те, що число людей, що виїжджають з деякого пункту, прямо пропорційно числу «можливостей», наявних на маршруті, і обернено пропорційно числу «реалізованих можливостей». Як згаданих «можливостей» можна розглядати, наприклад, місця, в яких може бути запропонована робота (для таких людей, що шукають роботу), міські та заміські парки (для людей, які роблять поїздку з метою відпочинку або розваг), нарешті, торгові центри ( для людей, які виїжджають за покупками).

    Модель конфліктуючих можливостей математично може бути представлена ​​за допомогою виразу

    ,

    де - Кількість поїздок з i- тієї зони в j- тую; - Загальна кількість поїздок, що починаються в i- тій зоні; D- кількість наявних (або відсутніх) цілей на маршрутах провідних в j- тую зону; - Кількість поїздок, що закінчуються в j- тій зоні; L- деяка оцінка ймовірності того, що в випадково обраному пункті призначення може бути досягнута мета окремої поїздки (Lпредставляет собою величину, яку необхідно визначити на основі вихідних даних; вона характеризує ступінь зменшення величини зі збільшенням числа цілей і довжини маршруту), е - основа натурального логарифма.

    Основою моделі рівних можливостей є розподіл поїздок, якi характеризуються однаковими часом, відстанню і вартістю, за групами однотипних поїздок, тобто поїздок з однаковими цілями. Виділені таким способом поїздки різновірогідні в межах кожної групи.

    Модель переваги являє собою модель розподілу поїздок дещо іншого типу, ніж розглянуті вище. Основне припущення, що використовується при побудові цієї моделі, полягає в тому, що для кожного пункту відправлення можна оцінити перевагу всіх можливих пунктів призначення, а для кожного пункту призначення можна оцінити перевагу всіх можливих пунктів відправлення. У даній моделі поєднання двох певних пунктів відправлення і призначення може бути оптимальним лише для одного з пунктів, причому таке поєднання має задовольняти певним вимогам стійкості.

    У моделі тяжіння, що є найбільш широко поширеною моделлю розподілу поїздок, робиться оцінка кількості поїздок з i- тієї зони в зону j- ю на основі припущення про те, що розглянута величина прямо пропорційна деякому коефіцієнту «привабливості» j- тій зони і обернено пропорційна, який характеризує віддаленість i- тієї і j- тій зон один від одного (в одиницях часу або відстані).

    Модель тяжіння можна уявити математично за допомогою наступного виразу:

    ,

    де - Кількість поїздок з i-ої зони, що здійснюються завдяки «привабливості» j- тій зони; - Загальна кількість поїздок, що починаються в i- тій зоні; - Загальна кількість поїздок, «залучених» j- тій зоною; - Емпірично визначається коефіцієнт віддаленості ( представляється у вигляді або, точніше,

    , Де dij- відстань між i-й і j-й зонами, ab t j- деякий показник ступеня, що залежить від величини d {jі зазвичай визначається за допомогою лінійної регресії); Kij- коефіцієнт, за допомогою якого враховуються ефекти соціального і економічного характеру (величина До 13 визначається за вихідними даними про розподіл поїздок). Таким чином, в моделі тяжіння повинні бути попередньо визначені (за вихідними даними) два параметра - F і К.

    Успіх цієї моделі пояснюється, головним чином, її просто тієї, а також тим, що на агрегованому рівні розгляду є невелике число параметрів, які необхідно визначати попередньо з необхідною для прогнозу ступенем точності. Однак питання про можливість використання моделі тяжіння при більш низькому рівні агрегації викликав ожив ленную дискусію.

    Моделі тяжіння, конфліктуючих і рівних можливостей, а також метод Фратер були піддані порівняльному аналізу шляхом їх одночасного використання для вивчення розподілу поїздок у м Вашингтоні в 1948 і 1955 рр. Виявилося, що прогноз на основі моделі тяжіння є не скільки більш точним і повним, ніж на основі моделі конфліктуючих можливостей. Однак виключення з першої моделі коефіцієнта , Що враховує соціально-економічні фактори, може призвести до зворотного результату. Ця обставина вказує, зокрема, на те, що ступінь точності попереднього визначення параметра впливає на точність прогнозу, складеного з використанням цієї моделі. З точки зору надійності і корисності моделі тяжіння і конфліктуючих можливостей виявилися приблизно рівноцінними, хоча для останньої, мабуть, дещо простіше проводити попереднє визначення відповідних параметрів. На відміну від цих моделей ефективність методу Фратер проявилася лише при аналізі стабільних ситуацій. Якщо ж за період прогнозу відбувалися будь-які зміни, наприклад в характері використання міської території, то метод Фратер опинявся абсолютно непридатним. Що стосується моделі рівних можливостей, то вона по-справжньому не змогла конкурувати з трьома іншими моделями, оскільки в рамках розглянутої зональної структури р Вашингтона для неї неможливо було провести визначення відповідних параметрів. Крім того, значне число невеликих зон вкрай ускладнило встановлення оптимальних тарифів на проїзд, що є серйозним недоліком моделі рівних можливостей, так як у багатьох дослідженнях, пов'язаних з використанням міської території, необхідно розглядати як раз дуже детальна розбивка на зони.

    Саме останнє досягнення в області моделей розподілу поїздок представляє модифікація моделі тяжіння, названа моделлю максимізації ентропії [12].

    1.4 Аналіз розподілу можливих видів транспортних засобів

    Даний етап дослідження включає ретельний аналіз стану існуючої транспортної мережі. Основною метою такого аналізу є зіставлення прогнозованих потреб в транспортному обслуговуванні з наявними в момент складання прогнозу можливостями. По суті, на цьому етапі вирішується питання, чи дозволять зміни в організації мережі і збільшення її пропускної здатності задовольнити майбутні потреби в перевезеннях людей і вантажів.

    Необхідно відразу ж звернути увагу на те, що розгляд названих питань стосовно державному і приватному секторах проводиться по-різному. Оскільки в част ном секторі вибором транспортних засобів і маршрутів руху, а також вибором постачальників займається якесь перед прийняття, то розподіл транспортних засобів з метою задоволення майбутніх потреб здійснюється відповідно до рішень керівництва даного підприємства. У державному ж секторі транспорту основні елементи транспортної системи пов'язані з випадковими чинниками, а задоволення потреб є турботою самих людей, які потребують транспортному обслуговуванні. Тому в державному секторі розподіл транспортних засобів з метою задоволення майбутніх потреб являє собою проблему, яка може бути вирішена лише методами прогнозування.

    За допомогою методів дослідження операцій був розроблений ряд моделей для забезпечення можливості найбільш ефективного розподілу транспортних засобів (в приватному секторі) або для отримання найбільш правильного варіанту при прогнозуванні розподілу транспортних засобів (в державному секторі).

    Стосовно приватного сектора розроблені моделі, перед призначені для дослідження питань управління запасами, складання виробничих розкладів, вибору транспортних засобів, складання розкладів їх руху, локалізації засобів транспортного обслуговування і т.п., т. е. для розгляду практично всього комплексу питань, пов'язаних з організацією системи розподілу транспортних засобів. Багато з цих питань розглядаються в інших розділах цього тому. Важливо відзначити, що при застосуванні згаданих моделей необхідно робити визначення припущення щодо всієї транспортної системи, а рішення, отримане па основі будь-якої з моделей, є лише частково оптимальним, оскільки дозволяє оптимізувати тільки частина всієї системи. Щоб обійти ці труднощі, були розроблені імітаційні моделі великої розмірності, реалізовані па ЕОМ, в яких вдалося об'єднати всі елементи системи розподілу транспортних засобів. Такі моделі розглядаються в одному з наступних розділів, який присвячений етапу «Оцінка ...» загальної схеми дослідження.

    Особливою областю додатка методів дослідження операцій в приватному секторі транспорту є вибір конкретних транспортних засобів. Моделі вибору транспортних засобів є опис деякої процедури вироблення рішення па основі підрахунку повних витрат на реалізацію проекту. В рамках цих моделей проводиться зіставлення витрат з рівнем обслуговування, яке забезпечується вибраним транс кравцем засобом. Витрати включають витрати па придбання транспортного засобу і експлуатаційні витрати. Рівень обслуговування характеризується часом здійснення перевезення, вантажопідйомністю і надійністю функціонування відповідного транспортного засобу [6].

    На транспорті часто буває дуже складно визначити різницю у витратах, пов'язаних із забезпеченням різних рівнів обслуговування. Як ілюстрацію цього положення наведемо такий приклад. Менший час перевезення вантажів, наприклад в разі їх доставки по повітрю, а не залізницею, дозволяє знизити рівень запасів при збереженні рівня надійності (під надійністю в даному випадку можна розуміти виражене у відсотках кількість випадків, в яких заявка споживи теля не задовольняється за рахунок наявних запасів; при цьому передбачається, що в даній системі потреби формуються випадковим чином). Виграш, пов'язаний з більш низьким рівнем виробничих запасів, визначається зменшенням втрат, зумовлених старінням продукції і можливими перебоями в обслуговуванні. В такому випадку конкретні значення втрат і зіставлення здійснюваних витрат часто визначаються все ж але на основі модельних уявлень, а з міркувань здорового глузду.

    Як уже зазначалося, в державному секторі транспорту моделі розподілу коштів, що задовольняють майбутні потреби в перевезеннях, є, по суті, моделями для раз работки прогнозів. Деякі з таких моделей, звані транспортними моделями розподілу маршрутів, дозволяють визначити, як в забезпеченні перевезень можуть використовуватися існуючі і проектовані транспортні мережі. Серед інших моделей слід виділити моделі найкоротшого шляху (засновані на алгоритмах побудови дерева рішень і алгоритмах так званого типу «все або нічого») і моделі мереж мінімальної вартості (засновані на алгоритмах типу «безлад»). Інші моделі розподілу, відомі під назвою моделей поділу транспортних засобів, призначені для визначення частки пасажирів, які обирають ту чи іншу конкретний транспортний засіб.

    При вирішенні питань розподілу транспортних засобів використовуються два різних принципу. Перший принцип, який можна назвати «оптимізацією для споживача», заснований на припущенні про те, що в системі можливе встановлення деякого рівноважного стану. Останнє характеризується тому, що жоден транспортний засіб не має можливості скоротити час пробігу за рахунок зміни маршруту, так як маршрут вибраний виходячи з вимоги мінімізації шляху. Другий принцип, який можна назвати «оптимізацією для системи», заснований на мінімізації середнього часу пробігу.

    Використання алгоритмів визначення найвигіднішого маршруту (або найкоротшого шляху) передбачає, що люди, які вчиняють поїздку, вибирають найвигідніший, з їх точки зору, або близький до нього маршрут ( «оптимізація для споживача»).

    Алгоритми побудови дерева рішення дозволяють вирішувати проблему пошуку оптимальних маршрутів шляхом формування дерева транспортних ліній, що з'єднують певний пункт відправлення з різними можливими пунктами призначення, причому одночасно може бути врахована і вартість проїзду за відповідними маршрутами.

    Проблема, що відноситься до визначення вартості проїзду по транспортним лініям, полягає в тому, що практично вона повинна враховувати ступінь інтенсивності транспортного потоку. Наприклад, час проїзду по головним транспортним лініях істотно збільшується в години пік, і тоді більш прийнятним стає використання побічних транспортних ліній. Проблема визначення вартості проїзду в залежності від ступеня інтенсивності транспортного потоку може бути вирішена з використанням методу обмежену пропускну здатність. Метод являє собою повторюваний (ітеративний) процес, в якому вартість проїзду за відповідною транспортною лінії збільшується кожен раз, коли інтенсивність транспортного потоку перевищує пропускну здатність цієї лінії.

    Серед методів розподілу маршрутів, що відносяться до методів визначення найвигіднішого маршруту, найбільш поширеним є метод «все або нічого». Суть методу полягає в тому, що весь транспорт, який має одні й ті ж пункти відправлення та призначення, пропускається по найвигіднішому маршруту, а все інші транспортні засоби цим маршрутом не користуються. Даний метод забезпечує «оптимізацію для системи».

    Як вже зазначалося вище, «оптимізація для споживача» заснована на припущеннях, що виконуються далеко не в усіх випадках. Однак треба мати на увазі, що є пакети програм, які дозволяють здійснювати «розосередження маршрутів». Зокрема, весь транспорт, що переміщається між двома пунктами, може розподілятися не по одному, а по двом найвигіднішим маршрутах, що з'єднує ці пункти. Є можливості і для розподілу транспорту по багатьом маршрутам.

    «Оптимізація для системи» може здійснюватися також за допомогою алгоритмів побудови мереж мінімальної вартості. Відповідна проблема при умові завдання пунктів отруєння і призначення, а також за відсутності обмежень на пропускну здатність і орієнтацію ліній може бути сформуліpoвaнaкак завдання лінійного програмування, яка ефективно вирішується методами лінійного програмування [12].

    2. Параметри завдання і варіанти вирішення

    2.1 Визначення параметрів завдання і опис різних варіантів рішення

    До теперішнього етапу дослідження стає ясно, чи має воно завершитися прийняттям рішення. Якщо має, то для даної задачі необхідно задати значення параметрів і визначити вхідні змінні. Так як описати процес виконання цієї роботи в загальному вигляді досить складно, нижче наводиться лише перелік найбільш типових вхідних змінних, з якими доводиться мати справу при вирішенні завдань, що виникають як у приватному, так і в державному секторі транспорту (табл. 2).

    Табл. 2 Перелік типових вхідних змінних при вирішенні завдань, що виникають в приватному і державному секторах транспорту.

    Приватний сектор Державний сектор
    «Явні» змінні

    Пункти відправлення і призначення

    Місцезнаходження центрів рас розподілу продукції, складів, підприємств і інших

    елементів транспортної системи

    Транспортні засоби

    Приватні, державні або

    орендовані; автомобіль, поїзд або літак і т.д.

    Маршрути і розкладу руху транспорту

    Транспортні потоки

    Обмеження на місткість транспортних засобів

    «Неявні» змінні

    Реклами, ціни

    державний транспорт

    Маршрути транспортних засобів, пропускна спроможність ліній, розклад руху, місце розташування зупинок міського транспорту

    Законодавство

    Закони освіти державних зон, принципи організації транспортних потоків

    Слід зазначити, що правильність вибору якихось показників в якості вхідних змінних системи залежить від рівня розгляду завдання і наявних в ній обмежень. Напри заходів, при розгляді питань планування міського господарства споруда надземної швидкісної транспортної магістралі (вхідні змінна) може виявитися абсолютно неприйнятною через обмеженість фондів, що виділяються на відповідні цілі [5].

    2.2 Оцінка ефективності можливих варіантів вирішення

    Після того як сформоване безліч можливих варіантів рішень, повинна бути здійснена оцінка кожного з цих варіантів. При розгляді питань, які стосуються приватного сектору транспорту, для проведення зазначеної оцінки використовуються такі ж методи, що і на етапі «Аналіз можливих видів розподілу» загальної схеми дослідження. Серед них слід виділити методи складання розкладу руху але заданих маршрутах, вибору транспортних засобів, а також визначення оптимального розміщення складів, центрів розподілу продукції та інших елементів транспортної системи. Що стосується державного сектора транспорту, то в цьому випадку при прогнозі реакції суспільства на передбачувані зміни в транспортній системі певну роль повинні зіграти моделі розподілу транспортних засобів і можливих поїздок.

    1. Критерії, що використовуються при оцінці можливих варіантів вирішення

    Оскільки багато елементів, що враховуються в кожному окремому можливе рішення, тісно пов'язані один з одним, вони повинні оцінюватися одночасно. Це вимагає проведення аналізу типу, витрати - вигоди або витрати - корисність або, нарешті, імітаційного моделювання з використанням ЕОМ.

    При оцінці можливих варіантів вирішення для досліджуваної транспортної системи зазвичай встановлюється відповідність між рівнем обслуговування та його вартістю. У приватному секторі транспорту різні рівні обслуговування характеризуються відмінністю в часі доставки вантажів і їх станом, а також в часі задоволення спеціальних заявок. У державному, секторі транспорту різні рівні обслуговування характеризують ся різним ступенем завантаження транспортних мереж, наприклад, пропускною спроможністю повітряних ліній, часом перевезень в місті на приватному або па громадському транспорті, ступенем доступності будь-якого району міста навіть для невеликої частини населення, рівнем травматизму, рівнем шуму і іншими показниками. Доступність розглядається в основному з точки зору часу проїзду в той чи інший район міста і рівномірності; розподілу маршрутів державного транспорту.

    Для транспортних проблем великого масштабу оцінку можливих варіантів вирішення рідко вдається проводити з використанням тільки кількісних методів. Масштабність проблеми, як правило, викликає присутність в її описі формалізації якісних показників. Тому використовуються критерії оцінки можливих варіантів вирішення в ряді випадків; можуть виявляти лише окремі аспекти загальної проблеми.

    2. Методи аналізу можливих варіантів вирішення

    Імітаційне моделювання з використанням ЕОМ являє собою один з найбільш важливих методів аналізу. Самаясущественная особливість такого моделювання полягає в тому, що воно дозволяє врахувати багато якісні показники транс кравців систем. Іншими словами, при деяких припущеннях щодо виявлених якісних показників можна з поставити можливі варіанти вирішення, визначивши для кожного рівня вартості обслуговування набір відповідних йому вихідних змінних.

    Однією з кращих імітаційних моделей, призначених для аналізу транспортних систем, є модель LREPS, яка носить назву «Великомасштабна імітатор планування в різних зовнішніх умовах». За допомогою даної моделі можна імітувати динаміку процесу розподілу упакованих вантажів і на цій основі проводити порівняння сформованих і можливих структур систем розподілу продукції. Модель розроблена в Університеті шт. Мічиган [15].

    Основними критеріями, використовуваними при аналізі різних систем розподілу продукції, є пропускна спроможність ліній обслуговування замовників (маються на увазі швидкість і надійність) і відповідна їй повна вартість обслуговування.У загальному випадку зі збільшенням зазначеної пропуск ної здатності підвищується повна вартість перевезень, що призводить до необхідності прийняття компромісного рішення. Нижче наводяться деякі особливості моделі, що дозволяють оцінити ступінь її ефективності.

    a. Модель є динамічною, так як дозволяє здійснювати планування в часі і враховувати наслідки прийнятих рішень.

    b. Модель є стохастичною, оскільки надає досліднику можливість розглядати обсяг потреб, проміжок часу між надходженнями замовлень, час пере дачі повідомлень, тривалість обробки заявок і час пере візки як випадкові величини. Крім того, є також можливість враховувати детерміновані зв'язку елементів транс кравець мережі.

    c. В рамках моделі допускається комплексний розгляд проблем розподілу виробничих запасів і розміщення підприємств, т. Е. Допускається одночасне дослідження проблем тимчасового і просторового розподілу елементів транспортної мережі.

    d. Модель є багатоетапної. На першому етапі здійснюється послідовний введення даних про виробничих підприємствах (їх число може досягати 100), а також про складах, при належних цим підприємствам. На другому етапі в модель вводяться відомості про центри розподілу різноманітної продукції (їх число також може досягати 100). На третьому, послід ньому, етан враховуються до 20 тис. Відомостей, що характеризують потреби як окремих замовників, так і груп замовників.

    На кожному етапі і при переході від етапу до етапу зв'язок між окремими елементами транспортної мережі встановлюється за допомогою величин потоків якої продукції, або інформації.

    Модель була успішно використана при проектуванні та аналізі великих систем розподілу продукції для фірм різного профілю, які виробляють шкіряні, хімічні та агрохімічні товари, заморожені продукти харчування, обладнання для систем водо-і теплопостачання.

    Однак слід зазначити, що ця модель має і деякі недоліки. Так, для використання моделі потрібно чимало інформації, на отримання якої не кожна фірма може виділити необхідні кошти і час. Крім того, модель мало придатна для дослідження питань, які не мають прямого відношення до транспорту [4].

    Поряд з розглянутою моделлю існують і інші імітаційні моделі для планування і аналізу систем розподілу продукції. Найбільш корисною з них виявилася модель, що має назву «Імітатор систем розподілу» (DSS). Характерною особливістю цієї моделі є цілеспрямована організація питань, яка полягає в тому, що змінні параметри імітаційної моделі визначаються за відповідями твань так - ні на 450 питань. Інформація, що отримується за допомогою такого опитувальника, включає характеристики попиту та купівельної спроможності, стратегії формування портфеля замовлень і поповнення виробничих запасів, розміщення підприємств, їх виробничих можливостей, а також характеристики інших важливих елементів системи. Істотно, що всі ці елементи в більшості випадків можуть бути легко проаналізовані. Залежно від відповідей на поставлені питання можуть бути сформовані 10 12 різних варіантів розглядається імітаційної моделі. При формуванні цих варіантів використовується спеціальна бібліотека програм.

    Після того як визначена структура імітаційної моделі, за допомогою програми-редактора складається спеціальний перелік інформації, необхідної для проведення аналізу. Благо даруючи такого переліку витрати на отримання необхідної інформації можуть виявитися істотно менше вигод від проведення даного дослідження, оскільки для використання моделі треба отримувати тільки ту інформацію, яка дійсно необхідна.

    Розмірність моделі може бути досить просто зменшена шляхом відповідного корегування використовуваного опитувальника. Така можливість робить модель дуже цінною для середніх, але величиною і невеликих фірм. Іншою корисною для невеликих фірм особливістю даної моделі є те, що для її застосування немає необхідності проводити велику кількість отладок програми. Однак, мабуть, самим головним її достоїнством є можливість встановлення взаємозв'язків між різними елементами системи. Необхідно також мати на увазі, що при використанні даної моделі дослідник не тільки бере участь в процесі моделювання, а й істотно впливає на нього через запитальник. При цьому дослідник краще розуміє модель і більше їй довіряє.

    Хоча подібна програма може видатися надто автоматизованої і тому не дуже корисною, однак благо даруючи їй забезпечується адекватність моделі для дуже складних досліджуваних систем. За допомогою моделі DSSможно аналізувати відомості щодо трьох груп елементів системи: відомості про потреби, складах продукції і виробничих ресурсах. Зв'язки між цими елементами можуть носити довільний характер, кожен канал розподілу продукції може характеризуватися двома напрямками її перевезень, все склади продукції можуть бути пов'язані один з одним, потреби можуть виникати в будь-якій точці системи, і, нарешті, на кожному складі можуть бути створені запаси будь-якого виду. При використанні цієї моделі оцінки характеристик системи і основному визначаються за допомогою оцінок підсистеми регіонального розподілу складів. На жаль, в цій моделі відсутня можливість одночасного розгляду тимчасових і просторових параметрів системи, а також можливість дослідження її динамічних характеристик. Такі можливості, як уже вказувалося, надає розглянута модель [5].

    В даний час багато фірм добре знають, що правильне планування систем розподілу, що проводиться на агрегованому рівні, може привести до дуже значної економії коштів. Розглянуті вище імітаційні моделі представляють собою якраз інструмент такого планування. Вони дозволяють забезпечувати керівників фірм інформацією, на основі якої можна організувати або реорганізувати транспортну мережу таким чином, щоб задовольнити поточні або майбутні потреби в перевезеннях вантажів. Слід зазначити, що для багатьох фірм створення абсолютно нової системи розбраті поділу продукції може бути неприйнятно. Тому дуже важливо, що таке обмеження, як і будь-яка інша, може бути враховано в імітаційних моделях розглянутих типів.

    Імітаційні моделі, засновані на використанні ЕОМ, застосовуються і при аналізі систем державного сектора транспорту, але рідше, ніж в разі приватного сектора. Однак при всіх перевагах розглянутих імітаційних моделей вони все-таки мають серйозним недоліком, пов'язаним з неможливістю включення в модель таких змінних, які не можуть бути виражені кількісно. До моделей, в яких робиться спроба розгляду і кількісних, і «некількісних» змінних, відносяться моделі типу витрати - ви роки і витрати - ефективність. У моделях першого типу різних рівнів загальних витрат ставиться у відповідність сукупність кількісних і якісних оцінок різних рівнів обслуговування. У багатьох випадках таке зіставлення здійснюється з використанням певного типу показників відносної вартості. Однак при розгляді ряду важливих показників, таких, наприклад, як забруднення навколишнього середовища, вплив заторів на рух транспорту, рівень обслуговування невеликих груп пасажирів, ступінь безпеки користування транспортом, стає ясно, що зведення їх до показників вартості є практично неможливим.

    Дана обставина привела до того, що була розроблена модель типу витрати - ефективність. Головна мета розробки цієї моделі полягала в тому, щоб для кожного можливого значення повних витрат представити оцінки показників рівня обслуговування в найбільш ясній і природному для цих показників вигляді. Як приклади показників, про які тут могла б йти мова, можна вказати такі показники, як час у дорозі, кількість транспортних пригод, рівень забруднюючих нання навколишнього середовища, рівень комфортабельності. Можливі варіанти вирішення для транспортної системи, представлені в природному вигляді через якісні показники рас смотрением вище типу, можуть бути оцінені в деякій бальною шкалою групою експертів, аналогічна тій як викладач оцінює шкільні роботи.

    Моделі типу витрати - вигоди і типу витрати - ефективність є найбільш повними серед існуючих моделей аналізу транспортних систем. Ці моделі, по суті, об'єднують окремі приватні моделі (головним чином засновані на використанні ЕОМ імітаційні моделі) з методами обліку якісних змінних. При цьому формуються можливі варіанти вирішення, для яких простіше, ніж в інших моделях, встановлюється зв'язок очікуваних результатів із загальними витратами. Однак необхідно мати на увазі, що вибір остаточного варіанту рішення вимагає з боку осіб, які приймають рішення, біль шой роботи для правильної оцінки розглянутих варіантів [9].

    2.3 Розробка макетів транспортної мережі та оцінка можливих варіантів вирішення

    Діючі макети досить широко використовуються на практиці для оцінки проектованих підприємств промисловості або виробничих процесів. Аналогічні способи перевірки різних варіантів рішення використовують і організації, які контролюють стан шосейних доріг. При цьому застосовуються імітаційні макети, що включають в розгляд не тільки основні транспортні лінії, а й тротуари, доріжки, проїзди, а також систему сигналізації.

    Останнім часом все більша увага приділяється макетів і імітаційним моделям як засобам остаточної перевірки можливих варіантів вирішення в галузі транспорту. Чудові успіхи в авіаційній промисловості привели до широкого поширення добре зарекомендували себе імітаційних моделей - макетів при проектуванні транспортних мереж і управлінні ними як в державному, так і приватному секторі.

    Наприклад, з використанням такого підходу для вирішення завдань державного сектора був розроблений маршрут автобуса-експреса, коли було потрібно забезпечити проїзд по 25 основних міських магістралях. Застосування ж імітаційних моделей-макетів в приватному секторі показало, що планування прибутку від здачі в оренду вагонеток для одноколійних доріг повинно здійснюватися Національною компанією, надаю щей оренду вантажного транспорту, не в масштабах всієї країни, а в масштабах окремих міст.

    Поряд з істотним зменшенням витрат на перебудову досліджуваної транспортної мережі та зменшенням вірогідності виникнення непередбачених наслідків прийнятих рішень використання макетів має ще одна важлива перевага, що полягає в можливості ведення «зворотного зв'язку». Цей зворотний зв'язок або може бути організована в звичайному для технічних систем вигляді, або може представляти реакцію громадської думки на той чи інший варіант рішення. Відзначимо, до речі, що останнім часом громадській думці відводиться все більша роль при виборі найкращого варіанта вирішення [14].

    2.4 Реалізація обраного варіанту вирішення

    В даному розділі дається короткий огляд проблем реалізації обраних варіантів рішень і причин, що затримують цю реалізацію. Такі проблеми і причини повинні бути виявлені для того, щоб дослідники могли безпосередньо впливати па процес прийняття рішення.

    1. Особливості процесу прийняття рішення

    До теперішнього часу накопичено чимало експериментальних і теоретичних даних, що показують подібність процесів прийняття рішення в системах державного і приватного транс порту. В обох випадках труднощі, які виникають в процесі прийняття рішення, призводять до затримок в реалізації рекомендацій, що виробляються із застосуванням загальних моделей.

    Одна з проблем реалізації таких рекомендацій пов'язана з наявністю різних інтересів у різних підприємстві. Існування різних інтересів призводить до того, що в процесі прийняття рішення певну роль відіграють суб'єктивний фактор і фактор «обережності» (мінімального ризику). Виділені фактори проявляються, наприклад, у тих випадках, коли оптимальний варіант рішення, який пропонується для деякого підприємства, є для нього новим і не випробуваним. Тоді фактор «обережності» може привести навіть до повного неприйняття запропонованого варіанту. Таким чином, наявність цілого ряду особливих обставин призводить до формування якого позитивного, або негативного відношення до рішень певного типу.

    Іншою проблемою, досить близькою до щойно розглянуто ної, є проблема, пов'язана з наявністю груп осіб, що мають різні інтереси.Кожна з таких груп підтримує і відстоює варіанти вирішення певного типу. Якщо враховувати динаміку розвитку окремих груп, характер підтримуваних ними рішень цілком можна передбачати заздалегідь. Аналітичні транспортні моделі будуються, як правило, без урахування міркувань про інтереси різних груп. Тому навряд чи можна вважати, що отриманий за допомогою моделі той чи інший варіант рішення буде задовільним з точки зору всіх зацікавлених сторін. Прийняте рішення по організації транспортних мереж майже завжди викликає опозиційне ставлення одних груп, підтримку інших і байдуже ставлення з боку інших груп. Ця обставина призводить до того, що прийняте рішення повинно потім узгоджуватися аналогічно процедурам політичного характеру (це справедливо як для державного, так і для приватного сектора транспорту).

    2. Необхідність врахування стану навколишнього середовища і думки людей в процесі прийняття рішень

    Інші фактори, що затримують практичне застосування результатів аналізу транспортних систем, пов'язані з необхідністю обліку стану навколишнього середовища і думки людей при виборі найбільш бажаного варіанту рішення. Ці фактори доводиться враховувати при організації багатьох транспортних мереж державного і приватного секторів.

    В останні роки в США, в окремих штатах і округах, з'явилися закони, що вимагають аналізу всіх пропозицій але організації транспортних мереж з точки зору забезпечення умов, що гарантують відсутність негативного впливу транспорту на людину і навколишнє середовище. У зв'язку з цим вимогою моделювання транспортних систем повинно включати додатково вальний етап ретельного доопрацювання моделі, на якому робиться спроба максимально можливої ​​компенсації негативних віз дій транспорту па людини і навколишнє середовище. За допомогою відповідних змінних, що враховують зазначені дії і включаються в загальні моделі аналізу, вдалося зробити котрі не оцінки в даній області, проте отримані дані виявилися поки не надто переконливими і дорогими.

    Таким чином, наявність впливу транспорту на навколишнє середовище і людину вимагає певної модифікації оптимальних рішень, що виробляються без урахування цих впливів. Тому в майбутніх дослідженнях потрібно здійснювати такий облік і включати в кількісному пли хоча б в якісному вигляді в аналіз всіх необхідних для цього параметри, змінні і обмеження [12].

    висновок

    При аналізі транспортної системи приватного сектора головну роль відіграють методи прогнозування (про нього свідчать результати примі нения численних моделей розподілу і цілей поїздок, спеціально призначених для передбачення потреб населення в транспортних засобах). Це пояснюється двома причинами. По-перше, в приватному секторі контроль за задоволенням здебільшого потреб в транспортних засобах здійснюється централізовано відповідними органами управління певного підприємства; і державному секторі аналогічним контроль, по суті, розподілений але всій системі і здійснюється мільйонами людей.

    По-друге, метою планування в приватному секторі, як правило, є максимізація прибутку в той час як в державному секторі мета планування - це задоволення потреб мільйонів людей втранспортних засобах. Тому часто досить важко визначити критерії оцінки можливих варіантів вирішення при плануванні міської транспортної мережі, і виникає необхідність вироблення стратегії, що дозволяє встановлювати правильність і важливість обираних цілей.

    Для ілюстрації відмінностей і подібності в моделях, використовуваних в част ном і державному секторах транспорту, розглянемо моделі, що дозволяють зробити вибір транспортних засобів. За допомогою таких моделей проблема вибору транспортних засобів як в приватному, так і в державному секторі вирішується шляхом визначення відповідних витрат і вигод. Однак до державному секторі вибір транспортних засобів здійснюється, по суті, населеному, і використовувані моделіраспределенія призначені для передбачення інтенсивності потоку пасажирів, які обирають кожне з наявних транспортних засобів. У приватному секторі управління процесом вибору транспортних засобів є функцією соответствующею який планує органу, і тому моделі для вибору транспортних засобів націлені па виявлення одного або декількох транспортних засобів, найкращих в наявному парку. Отже, моделі, використовувані в приватному секторі, є оптимізаційно-орієнтованими, а моделі, що використовуються в державному секторі, прогностично-орієнтованими. Ото положення справедливо для більшості моделей, що застосовуються на різних етапах загальної схеми планування транспортних мереж.

    Що стосується перспективи використання методів дослідження операцій для вирішення проблем транспортної мережі, то, мабуть, складні і дорогі імітаційні моделі повинні поступитися місцем менш складним і менш загальним моделям. Безсумнівно також, що більш широке застосування знайдуть імітаційні та операційні гри.


    Список використаної літератури

    1. Вентцель Е.С., Введення в дослідження операцій. М .; +1964

    2. Бронштейн І.М., Семендяев К.А. Довідник з математики. М .; Наука, 2006р

    3. Єрьомін І.І., Астаф'єв М.М. Введення в теорію лінійного і опуклого програмування М .; Наука, 1976 р.

    4. Єрмаков В.І. "Загальний курс вищої математики для економістів", Москва, Инфра-М, 2000 р.

    5. Іванов Ю.П., Лотів А.В. Математичні моделі в економіці. М .; Наука, 1979р.

    6. Карманов В.Г. Математичне програмування: навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів. - М .: Физматлит, 2008. - 264с.

    7. Красс М.С., Чуприна Б.П. Основи математики і її застосування в економічному аналізі: Підручник. 3-е изд., Ісп. М .: Справа, 2007. 688 с.

    8. Кузнецов А.В. Математичне програмування: навчальний посібник для вузів. - М .: Вища школа, 1976. - 352с.

    9. Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.І. "Вища математика. Математичне програмування ", Мінськ, Вишейшая школа, 2008р.

    10. Моїсеєв Н.Н., Іванов Ю.П., Столярова Е.М. Методи оптимізації. М .; Наука, 1978р.

    11. Мочалов І.А. Нечітке лінійне програмування. // Промислові АСУ та контролери. - 2006. - № 10. - С.26-29.

    12. Моудер Д., Елмаграбі С., Дослідження операцій. М .; Світ, 1981 р

    13. Павлова Т.М .. Лінійне програмування. Навчальний посібник. - Димитровград, 2007р.

    14. Пашутін С.Оптімізація витрат і технологія формування оптимального асортименту. // Управління персоналом. - 2005. - №5. - С.20-24.

    15. Шимко П.Д., Оптимальне управління економічними системами. М .; 2004р.


    Головна сторінка


        Головна сторінка



    Моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж

    Скачати 64.69 Kb.