Особенности задач оптимизации на транспорте (2008, 288с.)

Особенности задач оптимизации на транспорте. Широкое использование методов оптимизации на AT неразрывно связано с развитием средств вычислительной техники, которая позволяет находить оптимальные решения в оперативном режиме, с учетом быстро меняющейся обстановки. Объективная предпосылка использования методов оптимального планирования перевозок заключается в том, что все задачи перевозочного процесса — задачи с экстремумом, причем определение наилучших решений вызывается условиями дефицитности, ограниченности заданных ресурсов.

Таким образом, выбор оптимального варианта — очередной, закономерный этап более высокой организации планирования и управления AT. Впервые методы оптимального планирования работы AT начали разрабатываться в связи с ростом объемов перевозок и числа используемых транспортных средств. Одной из первых работ, посвященной оптимальному распределению транспортных потоков в сетях, является работа А.Н.Толстого, выполненная в 1930 г. в АН СССР. В 1940 - 50-х гг. под руководством Л. В. Канторовича были разработаны многочисленные методы решения классической транспортной задачи линейного программирования. В Национальном вычислительном центре Великобритании, например, этими проблемами стали заниматься лишь в 1968 г.

Специфические свойства задач планирования перевозочного процесса, особенно задач оперативного планирования, которые вызвали необходимость привлечения математического аппарата и современных средств вычислительной техники, следующие.

1. Подавляющее число таких задач являются многовариантными. Многообразие типов АТС, большое число пунктов их размещения, пунктов погрузки и разгрузки приводит к громадному числу возможных вариантов доставки грузов (например, при решении задачи закрепления восьми потребителей за пятью поставщиками возможны сотни миллионов вариантов). При решении практических задач, как правило, участвуют десятки АТО, сотни поставщиков (ГОП) и тысячи потребителей (ГПП).

2. Задачи характеризуются ограниченностью времени на обработку исходной информации, так как хотя и имеет место заблаговременное поступление первичной информации (декадное, пятидневное, месячное), ежедневно и даже ежечасно приходит скорректированная информация, неучет которой может привести к искажению реальной ситуации, к получению не нужных для практики результатов.

3. Значительные исходные размеры задач. Это свойство особенно характерно для крупных промышленных центров, где насчитывается большое число АТО, ГОП и ГПП.

4. Наличие большого числа существенных ограничений, неучет которых может привести к недопустимым вариантам транспортировки. Это прежде всего ограничения:

- по времени работы АТС на линии;

- времени простоя под погрузкой и разгрузкой;

- пропускной способности ГОП и ГПП;

- времени вывоза и доставки грузов;

- зависимости между типом АТС и видом груза и т.д.

5. Различная периодичность решения. Так, попытки решения задач маршрутизации на любой плановый период, кроме сменно-суточного, оказывались бесплодными. Период решения задач оптимизации грузопотоков во многом зависит от уровня организации, от технологических свойств поставляемых грузов и т.д.

6. При планировании перевозочного процесса число пунктов разгрузки намного превышает число пунктов погрузки. Это требует проведения специальных исследований и предварительных мероприятий, связанных с агрегированием (объединением) пунктов потребления грузов (ГПП), что приводит, с одной стороны, к снижению трудоемкости расчетов на ЭВМ, а с другой стороны — увеличивает затраты на обработку информации и приводит к определенным отклонениям от наилучших результатов.

Источник: Грузовые автомобильные перевозки: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / А. Э. Горев. — 5-е изд., испр. — М.: Издательский центр «Академия», 2008. — С. 177-178 (288 с.)