Главная Грузовые перевозки Статистические методы моделирования (2008, 288с.)

Вопрос-ответ

Как определяется «общая себестоимость» «Общая себестоимость» определяется как сумма коммерческих издержек на единицу продукции и величины...
Что характерно для современной организации производственно-сбытовой деятельности Для современной организации производственно-сбытовой деятельности...
Что называется отрезком планирования Отрезком планирования называется временной интервал, на который составляется план (например, на...
Принципы транспортной логистики, лежащие в основе организации перевозок Главным принципом транспортной логистики, так же, как и логистики в целом,...
Источники информации для определения потенциальных поставщиков По различным источникам информации составляется список имеющихся поставщиков необходимого...
Каковы основные соглашения о международных железнодорожных сообщениях   Основным инструментом, с помощью которого разрешаются вопросы международного...

Разместить рекламу на сайте

Статистические методы моделирования (2008, 288с.)

Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Материал из категории  Грузовые перевозки
24.09.2015 17:49

Статистические методы моделирования. В случае, если система массового обслуживания не является пуассоновской, ее расчет с помощью аналитических методов становится очень сложным. Искомое решение легче получить, используя метод статистических испытаний — численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных процессов и событий, который получил название метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло начал использоваться в 1944 г. в связи с работами по созданию атомного реактора американскими учеными Дж. фон Нейманом и С.Уламом. Широкое распространение этот метод получил только после появления быстродействующих ЭВМ.

В методе Монте-Карло особую роль играет моделирование случайных величин с заданными распределениями (время обслуживания, время ожидания и т.д.). Как правило, такое моделирование осуществляется путем преобразования одного или нескольких независимых значений случайного числа …, распределенного равномерно в интервале [0, 1]. Последовательности «выборочных» значений … обычно получают на ЭВМ с помощью специальных алгоритмов. Такие числа называются псевдослучайными.

Для моделирования отдельно взятого случайного события с вероятностью Р достаточно одного равномерно распределенного на интервале [0, 1] числа …. При попадании г в интервал [0, Р] считают, что событие (прибытие автомобиля) наступило, в противном случае — не наступило.

Алгоритмы моделирования некоторых распространенных законов распределения непрерывных случайных величин приведены в табл. 8.22.

 

Таблица 8.22 - Алгоритмы моделирования случайных величин

 

Принцип статистического моделирования системы массового обслуживания на примере пункта погрузки с двумя постами показан на рис. 8.11.

 

Рис. 8.11 - Основные элементы системы массового обслуживания

 

С помощью алгоритмов получения псевдослучайных чисел моделируются моменты прибытия АТС на пункт погрузки в соответствии с установленным для них законом распределения. В момент прибытия АТС проверяется готовность к погрузке какого-либо поста. Если есть свободный пост, на нем начинается погрузка АТС. Время погрузки определяется случайным образом в соответствии с установленным для продолжительности погрузки законом распределения. Если все посты заняты, начинается отсчет времени простоя ПС. В случае, если после завершения погрузки очередного АТС нет ПС, ожидающего погрузки, начинается отсчет времени простоя пункта погрузки.

После нескольких циклов моделирования можно получить достаточно достоверную картину совместной работы АТС и ПРМ. Путем изменения параметров работы системы (числа АТС, производительности или числа ПРМ и т.п.) можно определить такие характеристики системы массового обслуживания, которые обеспечат оптимальное значение целевой функции (суммарных потерь от простоя и т.д.).

Статистическое моделирование процесса доставки груза в последнее время получило существенное развитие в связи с расширением использований в ГАП технологий «точно-вовремя». В этом случае маршрут следования разбивается на узловые пункты и участки движения между ними. В качестве узловых пунктов выступают ПРП, пункты таможенного и пограничного оформления, контрольно-диспетчерские и пункты технического обслуживания. Узловые пункты представляют собой разомкнутые и многофазовые автотранспортные обслуживающие системы. Указанные составляющие маршрута характеризуются детерминированными и вероятностными параметрами. Среди вероятностных характеристик составляющих перевозочного процесса можно отметить время прохождения участка маршрута; время, необходимое для подготовки, проверки и оформления документов; время выполнения ПРР; время прохождения пограничного и таможенного контроля и т.п. Каждая из перечисленных характеристик подвержена воздействию многочисленных факторов, влияющих в целом на срок доставки груза, что позволяет рассматривать время доставки как случайную величину.

Вероятностные временные модели для каждого узлового пункта и участка маршрута позволяют сформировать оценку времени прибытия груза в пункт назначения с учетом воздействия случайных факторов

где … — время начала движения; …. — среднее время простоя в узловом пункте; …. — среднее время движения на участке маршрута; …. — среднее отклонение времени простоя в узловом пункте; …. — среднее отклонение времени движения на участке маршрута; …. — время отдыха экипажа.

Объединение вероятностных моделей возможно при слабой корреляционной зависимости между ними. В этом случае, как правило, распределение времени доставки груза будет подчиняться нормальному закону. Обобщенный алгоритм определения времени доставки груза представлен на рис. 8.12.

 

Рис. 8.12 - Обобщенный алгоритм определения времени доставки груза

 

Эффективность статистического моделирования зависит от достоверности информации о реальных затратах времени на маршруте движения с учетом различных климатических, дорожных и других условий. Одним из наиболее надежных источников получения такой информации является регулярная обработка тахограмм с занесением данных в соответствующую базу данных и их корректировка в зависимости от изменения реальных условий работы ПС на том или ином маршруте. Получаемые данные должны подвергаться регулярной статистической обработке, результаты которой и будут являться исходной информацией для моделирования.

В качестве примера на рис. 8.13 приведены результаты статистической обработки данных о продолжительности простоя ПС на погранпереходе Франкфурт—Одер. Данные получены на основе обработки тахограмм рейсов ПС, выполненных из Германии, Бельгии, Франции и Голландии в Санкт-Петербург в течение года.

 

Рис. 8.13. Продолжительность простоя подвижного состава на погран-переходе Франкфурт — Одер

 

Основные преимущества статистического моделирования времени доставки заключаются в возможности планирования времени выезда ПС, гарантирующего его своевременное прибытие к грузополучателю, возможность предварительного определения допустимой величины отклонения времени доставки и т. п.

 

Источник: Грузовые автомобильные перевозки: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / А. Э. Горев. — 5-е изд., испр. — М.: Издательский центр «Академия», 2008. — С. 228-232 (288 с.)




Подобные материалы:
Последние похожие материалы:
Более поздние похожие материалы:

 

Ваше мнение

Какая форма образования для Вас предпочтительна?

Результаты тестов

Результаты тестов
<->(ПП-2013) Комлексна контрольна робота (25 тест.завдань) 52.00 %
<->(ПП-2013) Комлексна контрольна робота (25 тест.завдань) 36.00 %
<->(ПП-2013) Комлексна контрольна робота (25 тест.завдань) 32.00 %
Перейти к тестам
Уровневая структура логистических систем Логистические системы, как правило, состоят из нескольких подсистем и имеют развитые связи с внешней средой....
Приведите пример эффективного планирования поставок Приняв решение запустить в производство на действующем заводе новую модель автомобиля,...
Как соотносятся логистика и маркетинг Маркетинговые исследования определяют прогноз продаж и выбор структуры распределения. На их основе формируются...
На какие частные проблемы распадается общая проблема эффективности складского хозяйства Общая проблема эффективности складского хозяйства распадается на...
Функции риска в логистике снабжения Реальное превращение риска в инструмент регулирования экономических отношений происходит при помощи выполняемых им...
Какие дополнительные и нетрадиционные услуги предоставляются в настоящее время в соответствии с современными стратегиями транспортного обслуживания В...
Как МОВ-проблема решается в настоящее время Понятие сделать «у себя» в настоящее время трактуется в широком смысле. Речь идет не только об изготовлении...
Основные формы распределения готовой продукции Существуют две основные формы организации распределения готовой...
Какие существуют виды материальных запасов Критериями классификации запасов могут быть два параметра движения материальных потоков - пространство (или...
Назовите виды логистических систем Логистические системы, как уже отмечалось, делят на макро- и...

Образование в сфере логистики и транспорта Copyright © 2011-2018. При использовании материалов сайта - гиперссылка обязательна. All Rights Reserved.

Seo анализ сайта