
- •Моделирование транспортных процессов и систем
- •1. Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы
- •1.2.1. Содержание дисциплины
- •1.2.2. Объем дисциплины и виды учебной работы
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа
- •Введение (2 ч)
- •Раздел 1. Роль математических методов в решении производственных задач автомобильного транспорта (14 ч)
- •Раздел 7. Методы динамического программирования (13 ч)
- •Раздел 8. Планирование перевозок по сборным, развозочным и сборно-развозочным маршрутам (22 ч)
- •Раздел 9. Теория массового обслуживания в задачах оптимизации транспортных процессов (13 ч)
- •Заключение (1 ч)
- •2.2. Тематический план дисциплины
- •2.2.1. Тематический план дисциплины
- •2.2.2. Тематический план дисциплины
- •2.2.3. Тематический план дисциплины
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины «Моделирование транспортных процессов и систем»
- •Роль математических методов в решении производственных задач автомобильного транспорта
- •2. Корреляционно-регрессионный
- •3. Модели линейного программирования
- •4. Формирование
- •5. Маршрутизация перевозок
- •6. Модели транспортных сетей
- •7. Методы динамического программирования
- •8. Планирование перевозок по сборным,
- •9. Теория массового обслуживания в задачах оптимизации транспортных процессов. Заключение
- •Использовании информационно-коммуникационных технологий
- •2.5. Практический блок
- •2.5.1. Лабораторные работы
- •2.5.1.1. Лабораторные работы (очная и очно-заочная формы обучения)
- •2.5.1.2. Лабораторные работы (заочная форма обучения)
- •2.5.2. Практические занятия (очная форма обучения)
- •2.6. Балльно-рейтинговая система оценки знаний
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список
- •3.2. Опорный конспект Введение
- •Роль математических методов в решении производственных задач автомобильного транспорта
- •1.1. Представление процессов в автомобильно-дорожном комплексе как процессов в сложной системе
- •1.2. Понятие модели. Классификация моделирования систем. Эвристические методы решений задач
- •Условия задач по количеству грузов и расстояний
- •Формирование объекта имитационного моделирования
- •Массив вершин графа автомобильно-дорожной сети территории
- •2. Корреляционно-регрессионный анализ математических моделей
- •2.2. Вычисления парной корреляции и линейной регрессии
- •Заключение по решению
- •Заключение по решению
- •3. Модели линейного программирования в решениях задач управления транспортными процессами
- •3.1. Общая задача линейного программирования
- •3.2. Графоаналитический метод
- •3.3. Симплексный метод
- •Симплексная таблица с первоначальным допустимым базисным решением задачи
- •Вторая симплексная таблица для решения задачи по перевозке грузов
- •4. Формирование системы оптимальных грузопотоков
- •4.1. Общая постановка задачи. Метод потенциалов
- •4.2. Задача закрытого типа по сокращению дальности перевозок
- •4.3. Задача открытого типа с нарушенным балансом производство-потребление для однородных грузов
- •Матрица условий задачи на перевозку груза при наличии дисбаланса производство-потребление
- •Матрица условий задачи с введенным фиктивным потребителем, уравнивающим дисбаланс производство-потребление
- •4.5. Задача с минимизацией времени перевозки скоропортящихся грузов
- •Матрица условий
- •Матрица расчета
- •5. Маршрутизация перевозок грузов помашинными отправками
- •5.1. Общая постановка задачи
- •5.2. Аналитическая модель задачи маршрутизации перевозок
- •5.3. Решение задачи маршрутизации. Составление маятниковых и
- •6. Модели транспортных сетей экономического региона и расчеты кратчайших расстояний перевозок
- •6.1. Принципы формирования моделей транспортных сетей
- •Минимальная величина Это и будет строки к9, и опять .
- •Затем исправляется величина в соответствующем столбце матрицы.
- •Исходный базовый вариант для определения кратчайших расстояний между пунктами модели (рис. 6.2)
- •Оптимальное решение для определения кратчайших расстояний между пунктом а1 и всеми остальными для модели (рис. 6.2)
- •Решение для определения кратчайших расстояний по маршрутной сети (рис. 6.2) от пункта а2 до всех остальных
- •Решение для определения кратчайших расстояний по маршрутной сети (рис. 6.2) от пункта а3 до всех остальных
- •Методы динамического программирования
- •Основные понятия и общая постановка задачи
- •7.2. Методика оптимального решения задачи
- •Выбор кратчайшего пути на этапе V
- •Выбор кратчайшего пути на этапе IV
- •Выбор кратчайшего пути на этапе III
- •Выбор кратчайшего пути на этапе II
- •Выбор кратчайшего пути на этапе I
- •8. Планирование перевозок по сборным, развозочным и сборно-развозочным маршрутам
- •8.2. Проектирование развозочных маршрутов методом перебора вариантов
- •Результаты расчета пробега и грузооборота в развозочной системе
- •Результаты функционирования автомобиля в системе
- •8.3. Проектирование маршрутов методом сумм
- •Результаты расчета
- •Результаты функционирования автомобиля в системе
- •9. Теория массового обслуживания в задачах оптимизации транспортных процессов
- •Общая характеристика автотранспортных задач массового обслуживания
- •9.2. Аналитические модели оптимальных решений задач
- •Заключение
- •3.3. Глоссарий
- •3.4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Объемы перевозок груза, т
- •Номер начального пункта пути следования по сети дорог (рис. 6.2) для выполнения лабораторной работы №3
- •Номер начальной точки (пункт погрузки), пункты разгрузки и потребность их в грузе
- •3.5. Методические указания к проведению практических занятий
- •3.5.1. Практическое занятие №1. Оптимизация грузопотоков с помощью модели транспортной задачи линейного программирования с использованием метода аппроксимации Фогеля
- •1. Описание метода расчета
- •Исходная матрица с данными и начальный этап решения задачи по методу аппроксимации Фогеля
- •Этапы расчетов по составлению первого допустимого плана перевозок груза при решении задачи по методу аппроксимации Фогеля
- •3.5.2. Практическое занятие №2. Сменно–суточное планирование перевозок помашинных отправок грузов. Составление маятниковых и кольцевых маршрутов
- •Сводный план грузопотоков (т) и расстояния между пунктами (км),
- •План подачи порожнего подвижного состава (пс) под погрузку,
- •Сводный план грузопотоков (т) и расстояния между пунктами (км) варианты 2,4,6,8,0 (последняя цифра шифра студента)
- •План подачи порожнего подвижного состава (пс) под погрузку, варианты 2,4,6,8,0 (последняя цифра шифра студента)
- •3.5.3. Практическое занятие №3. Прикрепление кольцевых маршрутов к автотранспортному предприятию и технологический расчет маршрута
- •4. Блок контроля освоения дисциплины
- •4.1. Задание на курсовой проект и методические указания к его выполнению общие указания
- •Задание на курсовой проект
- •Вопросы по курсовому проекту
- •Задача №1
- •Расстояния между пунктами, км
- •Объемы перевозок груза, т
- •Задача №2
- •Развозочного маршрута
- •Методические указания к выполнению курсового проекта
- •4.2. Текущий контроль
- •Правильные ответы на тренировочные тесты текущего контроля
- •Итоговый контроль
- •Перечень вопросов к экзамену
- •Содержание
- •3. Информационные ресурсы дисциплины……………………………………27
- •191186, Санкт-Петербург, ул. Миллионная, 5
4.3. Задача открытого типа с нарушенным балансом производство-потребление для однородных грузов
Задачи с нарушенным балансом производства-потребления (у отправителей груза больше или меньше, чем требуется потребителю) часто встречаются в практике. Такие задачи называются задачами открытого типа.
Аналитическая модель такой задачи имеет вид системы неравенств (3.2). В каноническую форму (в систему равенств) такая задача приводится путем несложных преобразований и решается методом потенциалов. Целевая функция имеет вид (3.3).
1-й случай. У поставщиков груза больше, чем требуется потребителю.
Поставщики пунктов А1, А2 … Аi … Аm с количеством груза у каждого соответственно a1, а2 …аi …аm. Получатели а1, а2 … аi … аm. Получатели В1, В2,… Вj … Вn c требуемым каждому количеством груза b1, b2 … bj … bn. Расстояния между пунктами lij.
.
Решение задачи на оптимизацию требует определения значения переменных xij, минимизирующих транспортную работу, т. Км:
.
Приведение задачи к закрытой модели производится путем введения фиктивного потребителя Bn+1 с объемом потребления:
.
Рассмотрим операцию приведения к закрытой модели на конкретном примере.В табл. 4.4 приведена матрица условий задачи на перевозку, где наличие груза у поставщиков составляет 130 т, а потребность потребителя составляет 110 т. В клетках матрицы (табл. 4.4) указаны расстояния между пунктами, км.
В табл. 4.5 приведена матрица, где введен фиктивный потребитель Вф с потребностью 20 т, уравнивающий дисбаланс табл. 4.4. Таким образом, задача приведена к закрытой модели.
Дальнейшее решение выполняется по методике, изложенной выше в разделе 4.2. После получения оптимального решения все перевозки фиктивному потребителю из оптимального плана перевозок исключаются.
Таблица 4.4
Матрица условий задачи на перевозку груза при наличии дисбаланса производство-потребление
-
Пункт отправления
Пункты назначения
Наличие груза, т
В1
В2
В3
В4
В5
В6
А1
5
8
13
6
9
4
25
А2
12
7
11
10
6
8
30
А3
9
10
7
6
10
7
35
А4
8
12
4
13
5
9
40
Потребность в грузе, т
22
18
34
6
10
20
Таблица 4.5
Матрица условий задачи с введенным фиктивным потребителем, уравнивающим дисбаланс производство-потребление
-
Пункт отправления
Пункт отправления
Наличие груза, т
В1
В2
В3
В4
В5
В6
Вф
А1
5
8
13
6
9
4
Ф
25
А2
12
7
11
10
6
8
Ф
30
А3
9
10
7
6
10
7
Ф
35
А4
8
12
4
13
5
9
Ф
40
Потребность в грузе, т
22
18
34
6
10
20
20
∑130
2-й случай. У поставщика груза меньше, чем нужно потребителю.
В этом случае в матрицу вводится фиктивный поставщик Аф с запасом груза, выравнивающим дисбаланс. Далее задача решается так же, как и в первом случае. После получения оптимального решения все перевозки от фиктивного поставщика исключаются из окончательного оптимального плана.
4.4. Задача с запретами для перевозок разнородных грузов
Имеет место случай, когда у поставщиков имеются разные грузы (например, речной песок и горный песок) и разным потребителям требуются разные грузы (например, только речной песок, только горный песок или любой песок).
Требуется составить план перевозок и закрепить потребителей за поставщиками так, чтобы транспортная работа была минимальной. Решение задачи осуществляется методом потенциалов на матрице типа табл. 4.1-4.3, но в клетках, соответствующих запрещенным перевозкам, записывают значения расстояний, значительно превышающих самые большие расстояния в матрице (т.е. запрещенные клетки блокируют).
При решении такой матрицы гарантируется отсутствие нагрузок в блокированных клетках.
Рассмотрим следующую задачу: на складах А1 и А2 имеется речной песок, а на складах А3 и А4 – горный песок в количествах соответственно: 60, 20, 70 и 50 т. Потребителям В1 и В2 требуется только горный песок (запрещается возить речной песок из А1 и А2) в количествах соответственно 30 и 80 т, а остальным любой (либо горный, либо речной) в следующих размерах: В2 – 50 т и В3 – 40 т. Расстояния между пунктами приведены в табл. 4.6.
План перевозок (закрепление потребителей за поставщиками) нужно составить так, чтобы потребители были удовлетворены полностью при минимальной транспортной работе. Решение транспортной задачи с запретами осуществляется методом потенциалов на матрице, в которой в клетках, соответствующих запрещенным перевозкам, вместо расстояний записывают произвольное число, значительно превышающее самое большое расстояние в матрице (клетки блокируют). При решении такой матрицы в оптимальном плане гарантируют отсутствие загрузок в блокируемых клетках.
Так как абсолютная величина блокируемого числа безразлична (важно только, что оно значительно больше любого расстояния в таблице), в матрице его обозначают обычно буквой М (много). Под М понимают сколь угодно большое число, т. е. М = ∞. При решении матрицы операции с числом М производят так же, как и с любым другим числом.
Матрицы условий и оптимальный план перевозок для данного примера представлены в табл. 4.7.