Курсовая работа: Моделирование прогнозирования потребностей как средства повышения эффективности работы транспортных сетей

Следует отметить, что правильность выбора каких-то показателей в качестве входных переменных системы зависит от уровня рассмотрения задачи и имеющихся в ней ограничений. Напри мер, при рассмотрении вопросов планирования городского хозяйства постройка надземной скоростной транспортной магистрали (входная переменная) может оказаться совершенно неприемлемой из-за ограниченности фондов, выделяемых на соответствующие цели [5].

2.2 Оценка эффективности возможных вариантов решения

После того как сформировано множество возможных вариантов решений, должна быть осуществлена оценка каждого из этих вариантов. При рассмотрении вопросов, относящихся к частному сектору транспорта, для проведения указанной оценки используются такие же методы, что и на этапе «Анализ возможных видов распределения» общей схемы исследования. Среди них следует выделить методы составления расписания движения но заданным маршрутам, выбора транспортных средств, а также определения оптимального размещения складов, центров распределения продукции и других элементов транспортной системы. Что касается государственного сектора транспорта, то в этом случае при предсказании реакции общества на предполагаемые изменения в транспортной системе определенную роль должны сыграть модели распределения транспортных средств и возможных поездок.

1.  Критерии, используемые при оценке возможных вариантов решения

Поскольку многие элементы, учитываемые в каждом отдельной возможном решении, тесно связаны друг с другом, они должны оцениваться одновременно. Это требует проведения анализа типа, затраты - выгоды или затраты - полезность или, наконец, имитационного моделирования с использованием ЭВМ.

При оценке возможных вариантов решения для исследуемой транспортной системы обычно устанавливается соответствие между уровнем обслуживания и его стоимостью. В частном секторе транспорта разные уровни обслуживания характеризуются различием во времени доставки грузов и их состоянием, а также во времени удовлетворения специальных заявок. В государственном, секторе транспорта разные уровни обслуживания характеризуют ся различной степенью загрузки транспортных сетей, например, пропускной способностью воздушных линий, временем перевозок в городе на частном или па общественном транспорте, степенью доступности любого района города даже для небольшой части населения, уровнем травматизма, уровнем шума и другими показателями. Доступность рассматривается в основном с точки зрения времени проезда в тот или иной район города и равномерности; распределения маршрутов государственного транспорта.

Для транспортных проблем большого масштаба оценку возможных вариантов решения редко удается проводить с использованием только количественных методов. Масштабность проблемы, как правило, вызывает присутствие в ее описании неформализуемых качественных показателей. Поэтому используемые критерии оценки возможных вариантов решения в ряде случаев; могут выявлять лишь отдельные аспекты общей проблемы.

2.  Методы анализа возможных вариантов решения

Имитационное моделирование с использованием ЭВМ представляет собой один из наиболее важных методов анализа. Самая существенная особенность такого моделирования состоит в том, что оно позволяет учесть многие качественные показатели транс портных систем. Иными словами, при некоторых предположениях относительно выявленных качественных показателей можно со поставить возможные варианты решения, определив для каждого уровня стоимости обслуживания набор соответствующих ему выходных переменных.

Одной из лучших имитационных моделей, предназначенных для анализа транспортных систем, является модель LREPS, которая носит название «Крупномасштабный имитатор планирования в различных внешних условиях». С помощью данной модели можно имитировать динамику процесса распределения упакованных грузов и на этой основе проводить сравнение сложившихся и возможных структур систем распределения продукции. Модель разработана в Университете шт. Мичиган [15].

Основными критериями, используемыми при анализе различных систем распределения продукции, являются пропускная способность линий обслуживания заказчиков (имеются в виду скорость и надежность) и соответствующая ей полная стоимость обслуживания. В общем случае с увеличением указанной пропуск ной способности повышается полная стоимость перевозок, что приводит к необходимости принятия компромиссного решения. Ниже приводятся некоторые особенности модели, позволяющие оценить степень ее эффективности.

a.  Модель является динамической, так как позволяет осуществлять планирование во времени и учитывать последствия принимаемых решений.

b.  Модель является стохастической, поскольку предоставляет исследователю возможность рассматривать объем потребностей, промежуток времени между поступлениями заказов, время пере дачи сообщений, длительность обработки заявок и время пере возки как случайные величины. Кроме того, имеется также возможность учитывать детерминированные связи элементов транс портной сети.

c.  В рамках модели допускается комплексное рассмотрение проблем распределения производственных запасов и размещения предприятий, т. е. допускается одновременное исследование проблем временного и пространственного разделения элементов транспортной сети.

d.  Модель является многоэтапной. На первом этапе осуществляется поочередный ввод данных о производственных предприятиях (их число может достигать 100), а также о складах, при надлежащих этим предприятиям. На втором этапе в модель вводятся сведения о центрах распределения разнообразной продукции (их число также может достигать 100). На третьем, послед нем, этане учитываются до 20 тыс. сведений, характеризующих потребности как отдельных заказчиков, так и групп заказчиков.

На каждом этапе и при переходе от этапа к этапу связь между отдельными элементами транспортной сети устанавливается с помощью величин потоков либо продукции, либо информации.

Модель была успешно использована при проектировании и анализе крупных систем распределения продукции для фирм различного профиля, производящих кожевенные, химические и агрохимические товары, замороженные продукты питания, оборудование для систем водо-и теплоснабжения.

Однако следует отметить, что эта модель имеет и некоторые недостатки. Так, для использования модели требуется обширная информация, на получение которой не каждая фирма может выделить необходимые средства и время. Кроме того, модель мало пригодна для исследования вопросов, не имеющих прямого отношения к транспорту [4].

Наряду с рассмотренной моделью существуют и другие имитационные модели для планирования и анализа систем распределения продукции. Наиболее полезной из них оказалась модель, имеющая название «Имитатор систем распределения» (DSS). Характерной особенностью этой модели является целенаправленная организация вопросов, заключающаяся в том, что переменные параметры имитационной модели определяются по ответам тина да — нет на 450 вопросов. Информация, получаемая с помощью такого вопросника, включает характеристики спроса и покупательной способности, стратегии формирования портфеля заказов и пополнения производственных запасов, размещения предприятий, их производственных возможностей, а также характеристики других важных элементов системы. Существенно, что все эти элементы в большинстве случаев могут быть легко проанализированы. В зависимости от ответов на поставленные вопросы могут быть сформированы 1012 различных вариантов рассматриваемой имитационной модели. При формировании этих вариантов используется специальная библиотека программ.

После того как определена структура имитационной модели, с помощью программы-редактора составляется специальный перечень информации, необходимой для проведения анализа. Благо даря такому перечню затраты на получение необходимой информации могут оказаться существенно меньше выгод от проведения данного исследования, поскольку для использования модели надо получать только ту информацию, которая действительно необходима.

Размерность модели может быть достаточно просто уменьшена путем соответствующей корректировки используемого вопросника. Такая возможность делает модель весьма ценной для средних, но величине и небольших фирм. Другой полезной для небольших фирм особенностью рассматриваемой модели является то, что для ее применения нет необходимости проводить большое число отладок программы. Однако, видимо, самым главным ее достоинством является возможность установления взаимосвязей между различными элементами системы. Необходимо также иметь в виду, что при использовании данной модели исследователь не только участвует в процессе моделирования, но и существенно влияет на него через вопросник. При этом исследователь лучше понимает модель и больше ей доверяет.

Хотя подобная программа может показаться излишне автоматизированной и потому не слишком полезной, однако благо даря ей обеспечивается адекватность модели для весьма сложных исследуемых систем. С помощью модели DSS можно анализировать сведения относительно трех групп элементов системы: сведения о потребностях, складах продукции и производственных ресурсах. Связи между этими элементами могут носить произвольный характер, каждый канал распределения продукции может характеризоваться двумя направлениями ее перевозок, все склады продукции могут быть связаны друг с другом, потребности могут возникать в любой точке системы, и, наконец, на каждом складе могут быть созданы запасы любого вида. При использовании этой модели оценки характеристик системы и основном определяются с помощью оценок подсистемы регионального распределения складов. К сожалению, в этой модели отсутствует возможность одновременного рассмотрения временных и пространственных параметров системы, а также возможность исследования ее динамических характеристик. Такие возможности, как уже указывалось, предоставляет рассмотренная модель [5].

В настоящее время многие фирмы хорошо знают, что правильное планирование систем распределения, проводимое на агрегированном уровне, может привести к весьма значительной экономии средств. Рассмотренные выше имитационные модели представляют собой как раз инструмент такого планирования. Они позволяют обеспечивать руководителей фирм информацией, на основе которой можно организовать или реорганизовать транспортную сеть таким образом, чтобы удовлетворить текущие или будущие потребности в перевозках грузов. Следует отметить, что для многих фирм создание совершенно новой системы распре деления продукции может быть неприемлемо. Поэтому очень важно, что такое ограничение, как и любое другое, может быть учтено в имитационных моделях рассмотренных типов.

Имитационные модели, основанные на использовании ЭВМ, применяются и при анализе систем государственного сектора транспорта, но реже, чем в случае частного сектора. Однако при всех достоинствах рассматриваемых имитационных моделей они все же обладают серьезным недостатком, связанным с невозможностью включения в модель таких переменных, которые не могут быть выражены количественно. К моделям, в которых делается попытка рассмотрения и количественных, и «неколичественных» переменных, относятся модели типа затраты - вы годы и затраты - эффективность. В моделях первого типа различным уровням общих затрат ставится в соответствие совокупность количественных и качественных оценок различных уровней обслуживания. Во многих случаях такое сопоставление осуществляется с использованием определенного типа показателей относительной стоимости. Однако при рассмотрении ряда важных показателей, таких, например, как загрязнение окружающей среды, влияние заторов на движение транспорта, уровень обслуживания небольших групп пассажиров, степень безопасности пользования транспортом, становится ясно, что сведение их к показателям стоимости является практически невозможным.

Данное обстоятельство привело к тому, что была разработана модель типа затраты - эффективность. Главная цель разработки этой модели состояла в том, чтобы для каждого возможного значения полных затрат представить оценки показателей уровня обслуживания в наиболее ясном и естественном для этих показателей виде. В качестве примеров показателей, о которых здесь могла бы идти речь, можно указать такие показатели, как время в пути, количество транспортных происшествий, уровень загряз нения окружающей среды, уровень комфортабельности. Возможные варианты решения для транспортной системы, представленные в естественном виде через качественные показатели рас смотренного выше типа, могут быть оценены в некоторой балльной шкале группой экспертов, аналогично тому как преподаватель оценивает школьные работы.

Модели типа затраты - выгоды и типа затраты - эффективность являются наиболее полными среди существующих моделей анализа транспортных систем. Эти модели, по существу, объединяют отдельные частные модели (главным образом основанные на использовании ЭВМ имитационные модели) с методами учета качественных переменных. При этом формируются возможные варианты решения, для которых проще, чем в других моделях, устанавливается связь ожидаемых результатов с общими затратами. Однако необходимо иметь в виду, что выбор окончательного варианта решения требует со стороны лиц, принимающих решения, боль шой работы для правильной оценки рассматриваемых вариантов [9].

2.3 Разработка макетов транспортной сети и оценка возможных вариантов решения

Действующие макеты довольно широко используются на практике для оценки проектируемых предприятий промышленности или производственных процессов. Аналогичные способы проверки различных вариантов решения используют и организации, контролирующие состояние шоссейных дорог. При этом применяются имитационные макеты, включающие в рассмотрение не только основные транспортные линии, но и тротуары, дорожки, проезды, а также систему сигнализации.

В последнее время все большее внимание уделяется макетам и имитационным моделям как средствам окончательной проверки возможных вариантов решения в области транспорта. Замечательные успехи в авиационной промышленности привели к широкому распространению хорошо зарекомендовавших себя имитационных моделей - макетов при проектировании транспортных сетей и управлении ими как в государственном, так и частном секторе.

Например, с использованием такого подхода для решения задач государственного сектора был разработан маршрут автобуса-экспресса, когда требовалось обеспечить проезд по 25 основным городским магистралям. Применение же имитационных моделей-макетов в частном секторе показало, что планирование прибыли от сдачи в аренду вагонеток для одноколейных дорог должно осуществляться Национальной компанией, предоставляю щей аренду грузового транспорта, не в масштабах всей страны, а в масштабах отдельных городов.

Наряду с существенным уменьшением затрат на перестройку исследуемой транспортной сети и уменьшением вероятности возникновения непредвиденных последствий принимаемых решений использование макетов имеет еще одно важное достоинство, заключающееся в возможности ведения «обратной связи». Эта обратная связь либо может быть организована в обычном для технических систем виде, либо может представлять реакцию общественного мнения на тот или иной вариант решения. Отметим, кстати, что в последнее время общественному мнению отводится все большая роль при выборе наилучшего варианта решения [14].

2.4 Реализация выбранного варианта решения

В данном разделе дается краткий обзор проблем реализации выбранных вариантов решений и причин, задерживающих эту реализацию. Такие проблемы и причины должны быть выявлены для того, чтобы исследователи могли оказывать непосредственное влияние па процесс принятия решения.

1. Особенности процесса принятия решения

К настоящему времени накоплено немало экспериментальных и теоретических данных, показывающих сходство процессов принятия решения в системах государственного и частного транс порта. В обоих случаях трудности, которые возникают в процессе принятия решения, приводят к задержкам в реализации рекомендаций, вырабатываемых с применением общих моделей.

Одна из проблем реализации таких рекомендаций связана с наличием разных интересов у различных предприятии. Существование разных интересов приводит к тому, что в процессе принятия решения определенную роль играют субъективный фактор и фактор «осторожности» (минимального риска). Выделенные факторы проявляются, например, в тех случаях, когда оптимальный вариант решения, предлагаемый для некоторого предприятия, является для него новым и не опробованным. Тогда фактор «осторожности» может привести даже к полному непринятию предложенного варианта. Таким образом, наличие целого ряда особых обстоятельств приводит к формированию либо положительного, либо отрицательного отношения к решениям определенного типа.

Другой проблемой, весьма близкой к только что рассмотрен ной, является проблема, связанная с наличием групп лиц, имеющих разные интересы. Каждая из таких групп поддерживает и отстаивает варианты решения определенного типа. Если учитывать динамику развития отдельных групп, характер поддерживаемых ими решений вполне можно предсказывать заранее. Аналитические транспортные модели строятся, как правило, без учета соображений об интересах различных групп. Поэтому вряд ли можно считать, что полученный с помощью модели тот или иной вариант решения будет удовлетворительным с точки зрения всех заинтересованных сторон. Принятое решение по организации транспортных сетей почти всегда вызывает оппозиционное отношение одних групп, поддержку других и равнодушное отношение со стороны остальных групп. Это обстоятельство приводит к тому, что принятое решение должно затем согласовываться аналогично процедурам политического характера (это справедливо как для государственного, так и для частного сектора транспорта).

2. Необходимость учета состояния окружающей среды и мнения людей в процессе принятия решений

Другие факторы, задерживающие практическое применение результатов анализа транспортных систем, связаны с необходимостью учета состояния окружающей среды и мнения людей при выборе наиболее желательного варианта решения. Эти факторы приходится учитывать при организации многих транспортных сетей государственного и частного секторов.

В последние годы в США, в отдельных штатах и округах, появились законы, требующие анализа всех предложений но организации транспортных сетей с точки зрения обеспечения условий, гарантирующих отсутствие отрицательного влияния транспорта на человека и окружающую среду. В связи с этим требованием моделирование транспортных систем должно включать дополни тельный этап тщательной доработки модели, на котором делается попытка максимально возможной компенсации отрицательных воз действий транспорта па человека и окружающую среду. С помощью соответствующих переменных, учитывающих указанные воздействия и включаемых в общие модели анализа, удалось сделать не которые оценки в рассматриваемой области, однако полученные данные оказались пока малоубедительными и дорогостоящими.

Таким образом, наличие воздействия транспорта на окружающую среду и человека требует некоторой модификации оптимальных решений, вырабатываемых без учета этих воздействий. Поэтому в будущих исследованиях нужно осуществлять такой учет и включать в количественном пли хотя бы в качественном виде в анализ все необходимые для этого параметры, переменные и ограничения [12].

Заключение

При анализе транспортной системы частного сектора главную роль играют методы прогнозирования (о нем свидетельствуют результаты приме нения многочисленных моделей распределения и целей поездок, специально предназначенных для предсказания потребностей населения в транспортных средствах). Это объясняется двумя причинами. Во-первых, в частном секторе контроль за удовлетворением большей части потребностей в транспортных средствах осуществляется централизованно соответствующими органами управления определенного предприятия; и государственном секторе аналогичным контроль, по существу, распределен но всей системе и осуществляется миллионами людей.

Во-вторых, целью планирования в частном секторе, как правило, является максимизация прибыли в то время как в государственном секторе цель планирования - это удовлетворение потребностей миллионов людей в транспортных средствах. Поэтому часто довольно трудно определить критерии оценки возможных вариантов решении при планировании городской транспортной сети, и возникает необходимость выработки стратегии, позволяющей устанавливать правильность и важность выбираемых целей.

Для иллюстрации различий и сходства в моделях, используемых в част ном и государственном секторах транспорта, рассмотрим модели, позволяющие сделать выбор транспортных средств. С помощью таких моделей проблема выбора транспортных средств как в частном, так и в государственном секторе решается путем определения соответствующих затрат и выгод. Однако к государственном секторе выбор транспортных средств осуществляется, по существу, населенном, и используемые модели распределения предназначены для предсказания интенсивности потока пассажиров, выбирающих каждое из имеющихся транспортных средств. В частном секторе управление процессом выбора транспортных средств является функцией соответствующею планирующего органа, и поэтому модели для выбора транспортных средств нацелены па выявление одного или нескольких транспортных средств, наилучших в имеющемся парке. Следовательно, модели, используемые в частном секторе, являются оптимизационно-ориентированными, а модели, используемые в государственном секторе, прогностически-ориентированными. Ото положение справедливо для большинства моделей, применяемых на различных этапах общей схемы планирования транспортных сетей.

Что касается перспективы использования методов исследования операций для решения проблем транспортной сети, то, по-видимому, сложные и дорогостоящие имитационные модели должны уступить место менее сложным и менее общим моделям. Несомненно также, что более широкое применение найдут имитационные и операционные игры.

Список использованной литературы

1.  Вентцель Е.С., Введение в исследование операций. М.; 1964

2.  Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. М.; Наука, 2006г

3.  Еремин И.И., Астафьев Н.Н. Введение в теорию линейного и выпуклого программирования М.; Наука, 1976г.

4.  Ермаков В.И. “Общий курс высшей математики для экономистов”, Москва, Инфра-М, 2000г.

5.  Иванов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.; Наука, 1979г.

6.  Карманов В.Г. Математическое программирование: учебное пособие для студентов вузов. - М.: Физматлит, 2008. - 264с.

7.  Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом анализе: Учебник. 3-е изд., исп. М.: Дело, 2007. 688 с.

8.  Кузнецов А.В. Математическое программирование: учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1976. - 352с.

9.  Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. ”Высшая математика. Математическое программирование ”, Минск, Вышейшая школа, 2008г.

10.  Моисеев Н.Н., Иванов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.; Наука, 1978г.

11.  Мочалов И.А. Нечеткое линейное программирование. // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2006. - № 10. - с.26-29.

12.  Моудер Д., Элмаграби С., Исследование операций. М.; Мир, 1981г

13.  Павлова Т.Н.. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2007г.

14.  Пашутин С.Оптимизация издержек и технология формирования оптимального ассортимента. // Управление персоналом. - 2005. - №5. - с.20-24.

15.  Шимко П.Д., Оптимальное управление экономическими системами. М.; 2004г.