- •Содержание
- •Введение
- •1 Понятие адаптивного управления в узле транспортной сети и на сети
- •2 Моделирование оптимальной стратегии управления в задачах организации перевозок автомобильным транспортом
- •3 Постановка и анализ задачи моделирования
- •4 Разработка базы нечётких правил определения параметра управления движением транспортных потоков в узле транспортной сети
- •4.1 Построение функций принадлежности
- •4.2 Построение правил соответствия конкретному классу параметра управления
- •Заключение
- •4.3 База нечетких правил
- •Список литературы
2 Моделирование оптимальной стратегии управления в задачах организации перевозок автомобильным транспортом
Рассмотрим задачу по подбору подвижного состава для автотранспортного предприятия.
Определим из 5 x1, x2, x3, x4, x5 складов оптимальный для временного хранения груза по 10 критериям :
х1 |
MAN Lion's Regio Super Long |
х2 |
Golden Dragon XML 6125CR |
х3 |
Hengtong CK6126HN4 газовый |
х4 |
Yutong ZK 6118 HGA (город) |
х5 |
Iveco (Karosa) Citelis 12м дизельный |
Критерии:
y1 – расход топлива, л/100км
y2 – внешний вид (цвет автобуса, информационное оповещение, наличие рекламы)
y3 – сидячие места, единицы
y4 – стоячие места, единицы
y5 – грузоподъемность, тонна
y6 – проходимость транспортного средства
y7 – стоимость обслуживания подвижного состава, рублей
y8 – безопасность
y9 – комфортабельность (наличие системы кондиционирования, поручней, компактное расположение сидячих мест)
y10 – технические характеристики автобуса
Можно рассматривать степень важности критериев:
∑Wj=1 (2.1)
С
тепень
важности Wj,
j
=1,5:
W1= 0.1;
W2 = 0,3;
W3 =0,2;
W4 = 0,3;
W5 = 0,1.
В зависимости от степени важности Wj для этих критериев устанавливаем оценки Mij [0;1], которые вносим в Таблицу 1.
На основании исходных данных устанавливаем оценки Mij [0;1], которые вносим в Таблицу 1.
Таблица 1 Оценки вариантов
yj/хi |
y1 |
y2 |
y3 |
y4 |
y5 |
х1 |
0,1 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0,5 |
х2 |
0,3 |
0,3 |
0,2 |
0,3 |
0,2 |
х3 |
0,2 |
0,4 |
0,1 |
0,2 |
0,6 |
х4 |
0,4 |
0,2 |
0,3 |
0,3 |
0,1 |
х5 |
0,3 |
0,2 |
0,4 |
0,1 |
0,3 |
Wj |
0,1 |
0,3 |
0,2 |
0,3 |
0,1 |
Модель компромиссного решения задачи:
f i= ΣMij∙Wj, i =1,5 (2.2)
f1 = 0,1*0,1+0,3*0,3+0,2*0,2+0,1*0,3+0,5*0,1=0,21;
f2 = 0,3*0,1+0,3*0,3+0,2*0,2+0,3*0,3+0,2*0,5=0,28;
f3 = 0,2*0,1+0,4*0,3+0,1*0,2+0,2*0,3+0,6*0,2=0,27;
f4 =0,4*0,1+0,2*0,3+0,2*0,3+0,3*0,3+0,1*0,1=0,27;
f5 = 0,3*0,1+0,2*0,3+0,2*0,4+0,1*0,3+0,3*0,1=0,25.
х*=f5, т.к. f5=max[f1,f2,f3,f4,f5].
Метод эталонного сравнения
Moj – допустимая оценка
Принимаем эталонную оценку по 5 критериям Moj[0.3,0.2,0.2,0.2,0.2].
Принятая эталонная оценка для данных критериев является оптимальной, т.к. при соблюдении требований, по которым были выставлены критерии удовлетворяет всем условиям.
f
=
,
i =1,5,
(2.3)
где n – колличество критериев.
f2 = (0,3-0,3)*0,1+(0,3-0,2)*0,3+(0,2-0,2)*0,2+(0,3-0,2)*0,3+
+(0,2-0,2)*0,1=0,2
f1,f3, f4,f5 – не удовлетворяют принятой эталонной оценке.
x*=f2
Вывод: методом компромисного решения задачи можно сказать, что оптимальный выбор это f5, а методом эталонного сравнения является оптимальным f2.
