- •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
Методы динамического программирования
Основные понятия и общая постановка задачи
Динамическое программирование представляет собой математический метод оптимизации, позволяющий осуществлять оптимальное планирование многошаговых (многоэтапных) управляемых процессов и процессов, зависящих от времени. Экономический процесс называется управляемым, если можно влиять на ход его развития. Управлением называется совокупность решений, принимаемых на каждом этапе с целью влияния на ход процесса.
Аналитические модели, решаемые методом динамического программирования, могут иметь линейную и нелинейную трактовку.
Задачи, решаемые методом динамического программирования, формулируются следующим образом: имеется управляемый процесс, задано его начальное и конечное состояния, требуется определить значения факторов его состояния, обеспечивающих получение оптимума функции процесса в целом. К наиболее типичным задачам динамического программирования относятся: распределение ресурсов и капитальных вложений между возможными направлениями их использования (по объему и времени); задача о замене оборудования; составление календарных планов текущего и капитального ремонтов сложного оборудования; определение кратчайших расстояний на заданной транспортной сети и др.
Задачи динамического программирования имеют отличительные свойства. Отметим основные из них.
1. Процесс принятия решений распадается на несколько этапов, на каждом из которых принимается решение с таким условием, чтобы обеспечивалась оптимальность всего процесса в целом.
2. Независимость оптимального плана от предыстории. Оптимальный план зависит от состояния изучаемого процесса в исходный момент времени, а не от того, как было достигнуто исходное состояние.
3. Значение функции цели процесса должно складываться из элементарных значений функции, рассчитываемой для каждого этапа. Это требование динамического программирования относительно критерия оптимальности называется аддитивностью.
В задачах динамического программирования управление по этапам должно выбираться с учетом всех его последствий в будущем. На каждом этапе определяется такое управление, которое обеспечивает оптимальное продолжение процесса относительно достигнутого в данный момент состояния. Этот принцип называется принципом оптимальности. Другими словами, при планировании многоэтапного процесса следует исходить из интересов процесса в целом, т. е. при принятии решения на этапе необходимо иметь в виду конечную цель.
Именно на основе общего принципа оптимальности можно уверенно отбрасывать некоторые решения на последующих этапах, даже не зная тех решений, которые были приняты на предыдущих. В противном случае приходилось бы перебирать все возможные варианты (комбинации) последовательностей, что значительно затруднило бы решение задач динамического программирования.
Из принципа оптимальности есть исключение. На последнем этапе можно действовать без оценки будущего этапа, поскольку его нет. На последнем этапе управление следует выбирать так, чтобы оно дало наибольший эффект и было на этом этапе наилучшим. Поэтому процесс динамического планирования проводится в обратном во времени направлении, т. е. сначала планируется последний этап. При этом необходимо сделать разные предположения о том, чем закончился предпоследний этап, и для каждого из этих направлений выбрать управление на последнем этапе. Естественно, это будет условно оптимальное управление, поскольку оно основано на предположении, что предыдущий этап окончился так-то. На I этапе не надо делать никаких гипотез о состоянии системы, так как начальное состояние задано условиями задачи. Поэтому с учетом найденных условно оптимальных управлений на последующих этапах мы можем найти, безусловно, оптимальное управление на I этапе, которое и является оптимальным управлением для всего процесса. Следовательно, задача динамического программирования решается в два этапа: на I этапе, который выполняется от конца процесса к началу, находят условные оптимальные решения; на II этапе, который выполняется от начала процесса к концу, находят безусловно оптимальное решение.
Процесс решения задачи динамического программирования включает следующие операции.
1. Исследуемый экономический процесс разбивается на составные элементы – этапы. Некоторые операции расчленяются на этапы естественно: например, при планировании производства на предприятии естественным этапом является год. Для других операций разделение на этапы приходится вводить искусственно.
2. Для каждого этапа вводятся функциональные характеристики (параметры или переменные) процесса и их числовые значения. Затем выделяются управляющие факторы, с помощью которых можно влиять на развитие процесса.
3. На каждом этапе решения задачи динамического программирования имеется зависимость между рассматриваемыми переменными и функцией цели. Зависимость выражается с помощью уравнений, неравенств и не обязательно должна быть линейной. Методом динамического программирования для каждого этапа устанавливают такой уровень управления, который обеспечивает оптимальность функции цели процесса в целом.
Достоинство динамического программирования заключается прежде всего в том, что задача разбивается на этапы и решение осуществляется для каждого из них. Тем самым сложная многовариантная задача оптимизации сводится к совокупности более простых частных задач, что значительно упрощает процедуру расчетов. Динамическое программирование приспособлено к решению значительного числа практических задач экономики и позволяет проводить анализ структуры полученного решения по этапам. Этот метод позволил также значительно расширить круг решаемых вариационных задач за счет включения нелинейных и плохо формализуемых задач.
К недостаткам динамического программирования следует отнести отсутствие общего алгоритма решения, пригодного для всех задач. Метод дает лишь общее направление решения конкретной задачи, и поэтому в каждом случае необходимо находить наиболее подходящий метод оптимизации. Значительна также трудоемкость решения задач оптимизации большой размерности, что требует применения совершенной вычислительной техники. Вместе с тем в сравнении с обычными комбинаторными методами, когда ведется перебор возможных вариантов решений, динамический метод значительно эффективнее.
