
- •Экономико-математические методы проектирования транспортных сооружений
- •Общие сведения
- •Технология построения и анализа экономико-математической модели
- •1.1. Предмет и задачи курса «Экономико-математические методы проектирования транспортных сооружений»
- •1.2. Технология построения экономико-математических моделей (эмм)
- •1.3. Этапы построения математической модели:
- •Пример №1
- •Прикладные вопросы теории вероятностей и математической статистики в проектировании автомобильных дорог
- •2.1. Закон распределения случайной величины
- •Пример №2
- •2.2. Элементы математической статистики. Статистическая проверка гипотез
- •Пример №3
- •Пример №4
- •3. Модели экстремального анализа в проектировании дорожного строительства
- •3.1. Общая постановка задачи экстремального анализа в дорожном строительстве
- •Пример №5
- •Применение моделей массового обслуживания в проектировании производства работ
- •4.1. Основные положения теории массового обслуживания. Классификация моделей массового обслуживания
- •4.2. Основные виды систем массового обслуживания и их отличительные признаки
- •Пример №6
- •Пример №7
- •Пример №8
- •Пример №9
- •5. Применение методов статистического анализа для оценки качества строительной продукции и надежности транспортных сооружений
- •5.1. Проектирование транспортных сооружений с учетом фактора надежности
- •Пример №10
- •Пример №11
- •5.2. Статистический контроль качества
- •Пример №12
- •6. Экономико-математические методы проектирования организационных структур
- •6.1. Принципы формирования организационных структур
- •6.1.1. Методы формирования организационных структур
- •6.1.2 Основные структурообразующие факторы
- •6.2. Понятие эффективности организационных структур в строительстве
- •6.3. Основы кластерного анализа и его применение для формирования организационных структур
- •Пример №1
- •Пример №2.
- •Пример №3
- •Пример №3
- •7. Модели сетевого планирования и управления
- •7.1. Основные понятия сетевой модели
- •7.1 Основные понятия сетевой модели.
- •7.2. Основные требования к сетевой модели
- •Пример №13
- •Пример №14
- •7.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Пример №3
Пример №6
Определить основные параметры работы заготовительно-транспортного подразделения в составе одного экскаватора и пяти самосвалов, если производительность экскаватора 50м3/ч, объем кузова самосвала 5м3, время рейса самосвала 1ч. Пусть S0-экскаватор простаивает, S1-экскаватор осуществляет погрузку.
В данном случае имеем одноканальную СМО с отказом. Пропускная способность аппарата обслуживания μ=50/5=10авт./ч, λ=50/10=5авт./ч. Состояние системы описываются графом состояний, показанном на Рис.1
λ
μ
Рис.1 Граф состояний
Из состояния S0 в состояние S1 систему переводит поток автомобилей с пропускной способностью λ=5; из S1 в S0- «поток обслуживаний» с пропускной способностью μ=10. Вероятность простоя экскаватора в любой момент времени t составляет P0(t), а вероятность нахождения на погрузке - P1(t). Совокупность обоих состояний S0 и S1 образует полную систему, следовательно:
P0(t) + P1(t) = 1
Составим для графа уравнение Колмогорова:
Следует простое правило записи уравнений Колмогорова для любого графа состояний, описывающего возможные переходы из любого состояния S1 в состояния Sj, Sk и т.п. оно сводится к трем положениям:
В любой части уравнения стоит производная вероятности состояния по времени; правая содержит столько слагаемых, сколько стрелок связано с данным состоянием
Если стрелка направлена из состояния Si, то это слагаемое имеет знак «минус» и равно произведению плотности вероятности перехода из состояния Si и вероятности такого перехода Pi
Если стрелка направлена в состояние Sj, то это слагаемое имеет знак «плюс» и является произведением плотности вероятности перехода в состояние Sj и вероятности такого перехода Pj
Решив систему уравнений получим:
,
,
В нашем примере
,
.
Это
свидетельствует о том, что система
недостаточно эффективна: высокая
вероятность простоя экскаватора снижает
количество отгружаемого в смену материала
с 50
8=
400 м3
до 400
0,33=132
м3
. Потери от простоев достигают 400
0,67=
268 м3/
в смену.
Кроме потери производительности на вывозке материала из карьера строительная организация будет нести убытки от простоя экскаватора. Поэтому необходимо либо поставить в карьер менее производительный экскаватор (это минимизирует его потери от простоя), либо увеличить число самосвалов (это повысит объем вывозимого материала и снизит вероятность простоя экскаватора).
Допустим, плотность потока самосвалов увеличили второе (λ=15). Тогда,
,
.
В результате объем транспортных работ увеличится до 240 м3 в смену, а потери снизится до 160 м3 /в смену.
Пример №7
Рассчитать оптимальный состав заготовительно - транспортного подразделения при котором суммарные потери от простоев техники будут наименьшими. стоимость простоя экскаватора составляет 450 у.е, а самосвалов 150 у.е. Остальные условия также как в примере первом.
Обозначив
суммарные потери от простоев техники
,
потери простоя экскаватора
, а от простоя самосвала
,
запишем
целевую функцию
где
вероятность простоя эскалатора,
среднее число самосвалов в очереди на
обслуживание (погрузку).
Естественно,
что
являются функциями параметров СМО λ
и
μ.
Выражение можно сформулировать так: неважно из-за каких простоев имеют место потери, наша цель сделать эти суммарные потери минимальными.
В
теории массового обслуживания доказано,
что в разомкнутых СМО средние числа
требований в системе
и в очереди
зависят от интенсивности обслуживания
и описываются зависимостями:
или
,
.
Выражение справедливо для всего периода функционирования системы. Для того времени, когда существует очередь, оно принимает вид
.
Для данного периода более простой будет зависимость для p0 . Если принять за вероятность наличия процесса обслуживания показатель , то вероятность простоя экскаватора p0 есть вероятность противоположного события:
Целевая функция принимает вид
Отсюда
можно найти значение оптимальной
интенсивности обслуживания
,
т.е. суммарные потери от простоев техники
будут минимальными. Для этого нужно
продифференцировать
по
,
приравнять производную нулю, и решить
полученное уравнение относительно
.
В результате получим
В результате нашего примера получим
Поскольку
,
,
.
При времени рейса 1 час число автомобилей,
закрепленных за экскаватором, должно
быть равным 5. При этом суммарные потери
от простоев составят:
.
Чтобы убедиться, что эти потери минимально возможные, изменим число самосвалов в большую или меньшую сторону от оптимального.
При
При