5. Учёт периодов недоступности и поломок грузовиков

В МАС могут быть ведены поломки грузовиков (периоды временной недоступности грузовиков), характеризующиеся датой начала, длительностью и датой окончания.

Принята следующая модель поломок в МАС.

Взаимодействие агентов заявок и грузовиков осуществляется по приходу заявки, начале или окончании её исполнения. Добавляются также моменты начала и окончания поломок каждого грузовика. Поэтому в системе с N заявками и D поломками будет 3N+2D временнЫх точек обработки. При поступлении в систему события поломки грузовика с его плана снимаются все запланированные на будущее заказы, поскольку окончание заранее не известно. Если в текущий момент времени грузовик осуществлял выполнение заказа или переезд, то он останавливается в предыдущей точке, а заказ опять становится незабронированным и невыполненным.

Таким образом, поломка грузовика, на который запланировано много заказов (пришедших раньше времени поломки, но начало исполнения которых лежит в будущем) приводят к перераспределению их по другим грузовикам. Поэтому расписания других грузовиков могут измениться и привести к уменьшению, а иногда и к увеличению общей прибыли.

6. Пример моделирования

В качестве примера рассматривается задача планирования 100 заказов на 10 одинаковых грузовиках. Заказы генерировались с равномерным распределением даты поступления и равномерным распределением по городам. Дата начала также равномерна, но в интервале от времени поступления до горизонта планирования. Поэтому концентрация заказов возрастает к концу интервала моделирования. Грузовики первоначально располагаются в одном городе. Заказы равномерно распределены по 18 городам. Расстояния между городами от 1 до 6. Горизонт планирования равен 100.

Рис.1. Распределение заказов по времени.

На Рис. 1 показаны приходящие заказы, где длительность отрезка отражает желаемое время выполнения заказа.

7. Результаты моделирования по 4-м моделям организации перевозок

С помощью МАС получены расписания исполнения грузовиками заказов в зависимости от применённой модели организации перевозок. В качестве примера приведём расписание (диаграммы Ганта) грузовика №0 в стратегиях 1 (с возвращением на базу) и в адаптивной стратегии 4 с динамическим перепланированием и штрафами.

Рис.2. Расписание грузовика в модели 1 с возвращением на базу.

Рис.3. Расписание грузовика в модели 4 с адаптивным перепланированием и штрафами.

На рис.2 и рис.3 по горизонтальной оси отложено время в днях, по вертикальной - номера заказов. Исполненные заказы показаны темным цветом. Более светлые прямоугольники до заказа соответствуют процессу переездов грузовика в пункт погрузки. Такие же прямоугольники на рис. 2 обозначают возвращение грузовика в пункт базирования по стратегии 1. Темный прямоугольник на рис.3 показывает заказ, выполненный с задержкой и штрафом.

Ниже приводятся диаграммы маршрутов грузовика между городами, номера городов даны в кружочках.

Рис.4. Пример маршрута грузовика в модели 3 без перепланирования.

При изменении модели на модель со штрафами и адаптивным перепланированием маршрут грузовика изменяется:

Рис.5. Маршрут грузовика в модели 4 с адаптивным пере планированием, соответствующий диаграмме Ганта (рис. 3).

Получены также графики динамики прибыли каждого грузовика в зависимости от времени. На рис.6 представлены графики динамики прибыли данного грузовика, смоделированные в стратегиях планирования 1-4. Они соответствуют расписаниям грузовика, представленных диаграммами Ганта.

Рис.6. Графики динамики прибыли грузовика в зависимости от модели организации грузовых перевозок.

Прямые горизонтальные участки соответствуют стоянке грузовика, отрезки с положительным наклоном означают рост прибыли при выполнении заказа, отрезки с отрицательным наклоном показывают затраты по перегону грузовика в пункт погрузки или возвращение в пункт базирования в стратегии 1.

Суммарная прибыль компании – перевозчика равна сумме прибылей ее грузовиков:

Рис.7. Динамика суммарной прибыли грузовиков от времени в зависимости от моделей организации перевозок.