19

Министерство аграрной политики Украины

государственный комитет рыбного хозяйства украины

Керченский государственный морской

технологический университет

Кафедра «Судовождение»

МОРСКИЕ ПЕРЕВОЗКИ И Тактика промысла

конспект лекций

для студентов специальности «Судовождение»

специализации «Судовождение и промышленное рыболовство»,

слушателей ФПО, проходящих переподготовку по специальности

«Судовождение»

Керчь, 2009

Автор: Пазынич Г.И. к.т.н. доцент кафедры «Судовождение» Керченского государственного морского технологического университета

Рецензенты: Жуплий В.И. кдп, ст. преп. кафедры «Судовождение», Медведев Л.В., кдп, ст.препдаватель кафедры «Судовождения» КГМТУ.

Конспект лекций рассмотрен и одобрен на заседании кафедры «Судовождение» КГМТУ,

протокол № 3 от «2» ноября 2006 г.

Конспект лекций рассмотрен и рекомендован к утверждению на заседании методической комиссии МФ КГМТУ,

протокол № 2 от «18» декабря 2006 г.

Конспект лекций утверждён на заседании Методического совета КГМТУ,

протокол № 2 от «18 » декабря 2006 г.

 Керченский государственный морской технологический университет

Содержание

Введение.

Особенности решения задач тактики

промысла в современных условиях. 4

1. Основные понятия тактики промысла. 6

1.1. Научные основы тактики промысла 6

1.2. Задачи тактического управления промыслом. 7

1.3. Исследование операций, как метод решения задач

тактики промысла. 8

2. Использование методов линейного программирования. 12

2.1. Сущность методов линейного программирования 12

2.2. Графическое решение задачи 13

2.3. Пример использования графического метода решения. 16

2.4. Аналитическое решение задачи. 20

2.5. Двойственная задача линейного программирования. 22

3. Выбор управляющих действий в условиях неопределенности. 26

3.1. Промысел, как конфликтная ситуация 26

3.2. Применение теории игр. 26

4. Применение методов теории статистических решений. 31

4.1. Сущность теории статистических решений. 31

4.2. Определение целесообразности местного поиска. 32

4.3. Расчет целесообразности в другой район промысла. 36

5. Теория массового обслуживания 40

5.1. Система массового обслуживания 40

5.2. Критерии работы систем массового обслуживания. 42

5.3. Выбор оптимальной системы обработки

промысловых судов 44

5.4. Расчет показателей работы систем массового

обслуживания 49

6. Основы управления запасами 54

6.1. Основные понятия 54

6.2. Расчет оптимального промыслового режима

(уровня запаса) 55

6.3. Применение алгоритма Литтла. 59

7. Понятие о динамическом программировании 65

7.1. Основные понятия 65

7.2. Общий порядок решения задач методом

динамического программирования при конечном

числе состояний управляемого объекта 66

7.3.Расчет оптимального перехода через океан

в район промысла 68

7.4. Планирование использования супертраулеров

при автономном ведении промысла в отдаленных районах 71

Заключение 77

Список рекомендуемой литературы

Введение. Особенности решения задач тактики промысла в современных условиях

В решениях Кабинета министров Украины подчеркивается значение научно-технического прогресса в современном обществе и в качестве одной из главных ставится задача совершенствования научного управления народным хозяйством страны.

Научное управление – это управление оптимальное, в результате которого из множества возможных решений выбираются такие, которые наилучшим образом отвечают выбранным критериям оптимальности. В применении к промыслу, например, при выборе промыслового-технологического режима, - это достижение максимальной рентабельности продукции промыслового судна; при установлении очереди под загрузку промысловых судов у баз – достижением минимума потерь времени у всех судов группы и т.п.

Множество всех возможных решений может быть бесконечным и конечным (большим и небольшим).

Необходимость оптимального управления любым видом производства обусловлена потребностью совершенства системы управления, поскольку это один из эффективных путей повышения выпуска продукции данного производства.

Второй путь совершенствования – улучшение технологических процессов за счет новой современной техники, требует больших материальных затрат.

На промысле второй путь используется достаточно интенсивно постройкой новых промысловых судов с современными орудиями лова и технологией переработки улова. Вопросы управления промыслом всегда решались на основе опыта и интуиции соответствующих руководителей.

Современная экономическая система производства автоматически требует высокоэффективного использования имеющегося технологического оборудования, поскольку большинство видов лова квотированы, осуществляются по лицензиям, а нарушения экономических и правовых норм лова приводит к огромным штрафам и неустойкам.

Значительный спад интенсивности промысла в СНГ обусловлен дороговизной постройки судов и трудоемкостью их эффективной эксплуатации. Решение проблем эксплуатации современных как отдельного, так группы судов возможно лишь на базе разработки оптимальных методов управления ими. Теоретические основы такой разработки это основная задача тактики промысла. Грамотная разработка методов оптимального управления промыслом осуществляется специалистами промышленного рыболовства на базе современных математических методов.

На судне наиболее квалифицированными специалистами являются капитан и штурманская служба. Исторически сложилось так, что все вопросы

промысла на отечественных судах решают судоводители, хотя промысловая система сейчас достаточно сложна и громоздка.

Начало разработок оптимальных методов управления промыслом положено доцентом Андреевым М.Н. в 1961 году путем применения теории игр на промысле. Дальнейшие разработки показали возможность успешного применения математических методов к решению вопросов расстановки судов по местам лова, оптимизации систем обработки группы судов в море, выбора промыслового технологического режима работы, управление запасами.

Современная организация, структура промысла, средства связи и обработки информации позволяют решать задачи управления промыслом любого уровня и сложности по содержанию. Основное достоинство таких решений в улучшении работы судов без дополнительных материальных затрат за счет рационального использования имеющихся технологических возможностей. Оптимальные методы решения задач позволяют учитывать любые ограничения производства, накладываемые технологическими возможностями судов и организационно правовыми требованиями.

Вера в науку, в частности в могущество математических методов, не означает, что при принятии решений здравый смысл и интуиция не играют важной роли. Но пожалуй, большей опасностью является недооценка науки, фактическое отрицание применимости математических методов для выработки решений в сложных ситуациях. Хотя такая точка зрения сейчас не высказывается, но она существует. Какая может быть математика там, где множество факторов, существенных для выработки решения неизвестно, управляемый процесс (промысел) зависит от множества случайностей, суда подчинены нескольким управляющим инстанциям и т.д.?

Однако современные математические методы как раз и возникли, причем не так давно, для решения именно таких задач, где влияние случайностей неизбежно, а о части факторов, от которых зависит эффективность решения, нет полной информации. Так, например, метод Монте-Карло, существующий всего два-три десятка лет, позволит моделировать влияние случайных факторов на процесс, детерминированные параметры которого известны. Это означает, например, что уже сейчас можно определить, какая форма подчиненности транспортного флота будет лучше, не проводя дорогостоящего эксперимента такого вида: два-три года проверять одну форму подчиненности, а еще два-три года другую. Разумеется, это не простая задача, но методом Монте-Карло с ней можно справиться.

Когда два однотипных судна, работая в одном и том же районе в одно и тоже время, возвращаются в порт с разными экономическими итогами, принято критиковать того капитана, который сработал хуже. Но достиг ли другой капитан оптимума в сложившихся промысловых условиях? Такой анализ обычно не проводят. И не потому, что он не нужен, а потому, что понятие оптимума работы надо четко сформулировать, создать модель того, как действовать оптимально (в сложившихся условиях), и сравнивать реальные действия капитана, даже перевыполнившего план, с оптимальными. Пример работы РТМ «Альдерамин» 2. стр. 102.

Без математики этого сделать нельзя. Вместе с тем математика не всегда может справиться с реальными задачами управления полностью, ибо не всегда математическая модель в состоянии включить в себя все существенные факторы. Более того, есть задачи, которые пока вообще не поддаются математическому решению, но человек их решает. В этих случаях опыт и интуиция неоценимы. Они помогают найти лучшее решение с учетом расчетов, проведенных по модели.

Можно пояснить эту мысль следующим примером. Опыт говорит, что такая форма управления, как радио – совещания капитанов на промысле, неэффективна. Интуиция подсказывает необходимость изменения содержания, которое теперь вкладывается в эту форму. Математический анализ информации, которой обмениваются во время этих совещаний, ее видов, качества, пригодности для выработки управляющих актов (например, решений на расстановку судов по промысловым квадратам), позволит определить, как эту форму сделать оптимальной или заменить другой.