- •Исследование операций в транспортных системах
- •6.070101 «Транспортные технологии»
- •Содержание
- •Введение
- •Лекция 1 исторические предпосылки возникновения дисциплины «исследование операций». Основные термины. Отличительные особенности
- •1.1. История развития научного направления «исследование операций»
- •1.2 Назначение дисциплины
- •1.3. Базовая терминология
- •1.4. Отличительные особенности исо
- •1.4.1. Системный подход
- •1.4.2. Использование комплексных научных коллективов
- •Лекция 2 операционные проекты и постановка операционных задач
- •2.1. Разработка операционных моделей
- •2.2. Поиск приемлемого плана исследований
- •2.3. Операционные проекты
- •2.4. Классы операционных задач
- •2.5. Постановка задач и определение целей
- •2.5.1. Постановка задачи.
- •2.5.2. Определение целей
- •2.5.3. Классификация задач
- •Лекция 3 транспортная задача линейного программирования
- •3.1. Формулировка задачи
- •3.2.Нахождение опорного решения методом «северо-западного угла»
- •3.3. Нахождение опорного решения методом «минимального элемента»
- •Лекция 4 Алгоритм циклических преобразований опорного решения транспортной задачи
- •4.1. Описание алгоритма однократного замещения
- •4.2. Метод «северо-западного угла»
- •4.2.1. Алгоритм решения
- •4.3. Метод «потенциалов»
- •4.3.1. Алгоритм решения
- •Лекция 5 теория графов. Сетевое планирование
- •5.1. Основы теории графов
- •5.2. Особенности и постановка задач сетевого планирования
- •Лекция 6 Методика построения и оптимизации сетевых моделей
- •6.1. Алгоритм графоаналитического метода построения сетевых моделей
- •6.2. Методика оптимизации сетевых моделей
- •Лекция 7 вероятностные модели исследования операций. Дискретная случайная величина. Непрерывная случайная величина
- •7.1. Терминология
- •7.2. Принципы исследования систем с помощью вероятностных моделей
- •7.3. Дискретная случайная величина
- •7.4. Непрерывная случайная величина
- •Лекция 8 Моделирование систем массового обслуживания
- •8.1. Постановка задач
- •8.2. Классификация систем массового обслуживания
- •8.3. Исследование характеристик потоков
- •8.3.1. Входящий поток
- •8.3.2. Выходящий поток
- •8.4. Принципы реализации модели
- •Лекция 9 имитационные модели массового обслуживания
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Разработка модели
- •9.3. Графоаналитическая модель имитации обслуживания.
- •Лекция 10 Динамическое программирование
- •10.1. Особенности применения динамического программирования
- •10.2. Алгоритм реализации метода
- •10.3. Методика решения задач на основе принципа оптимальности Беллмана
- •Лекция 11 Теория игр и принятие решений
- •11.1. Общее представление о теории игр
- •11.2. Стратегии. Нормальная форма игры
- •11.3. Ситуации равновесия
- •11.4. Антагонистические игры. Игры с нулевой суммой
- •11. 5. Нормальная форма
- •11.6. Теорема о минимаксе
- •11.7. Другие виды игр
- •Лекция 12 экспертные методы принятия решений
- •12.1. Общая информация о методах экспертных оценок
- •12.2. Общая схема экспертизы
- •12.3. Задача оценивания
- •12.4. Подготовка экспертизы
- •12.5. Методы обработки экспертной информации
- •12.5.1. Начальные операции
- •12.5.2. Классификация методов
- •Лекция 13 Основы прогнозирования
- •13.1. Общее описание алгоритма прогнозирования
- •13.2. Прогнозная экстраполяция
- •13.3. Выбор формы кривой (тренда)
- •Лекция 14 реализация принципов и методов исо в сфере транспорта
- •14.1. Оценка возможностей.
- •14.2. Определение эффективности решения
- •14.3. Характеристика задач исо, направленных на решение проблем транспорта
- •Список рекомендованной литературы Основная
- •Дополнительная
- •Информационные ресурсы
Лекция 14 реализация принципов и методов исо в сфере транспорта
План
14.1. Оценка возможностей
14.2. Определение эффективности решения
14.3. Характеристика задач ИСО, направленных на решение проблем транспорта
14.1. Оценка возможностей.
Основные понятия исследования операций: операция, модель операции, решение, оптимальное решение, критерий. Под операцией в ИСО понимается любое мероприятие (или система мероприятий), направленное к достижению определенной цели.
Операция всегда управляемое мероприятие, т. е. от нас зависит, каким образом вы брать некоторые элементы или параметры, характеризующие способ ее организации. Исследовать можно как саму операцию, так и ее модель.
Однако основной в ИСО — метод исследования моделей операции, и чем удачнее подобрана модель, тем лучше она отражает характерные черты явления, тем успешнее будет исследование. Методом исследования операций является так называемый операционный метод, сущность которого: постановка задачи; построение математической модели операции; нахождение оптимального решения с ее помощью; проверка модели и оценка решения.
Требования к модели противоречивы. С одной стороны, она должна быть достаточно полной, т. е. должна учитывать все важные факторы, от которых зависит исход операции; с другой - достаточно простой, чтобы можно было установить обозримые зависимости между входящими в нее параметрами.
Построение модели — наиболее важная и ответственная часть исследования, требующая глубоких знаний не столько математики, сколько существа моделируемых явлений.
Под решением в ИСО понимают те или иные количественные оценки, получаемые в результате анализа математических моделей операции. Решения могут быть удачными и неудачными, разумными и не очень разумными.
Оптимальное это такое решение, которое обеспечивает максимум (минимум) определенного критерия при заданной системе ограничений.
Возможны две формы постановки задачи: достижение заданного эффекта с минимальной затратой сил и средств; минимизация сил и средств, при заданном эффекте.
Чтобы судить об эффективности операции и сравнивать различно организованные операции, нужно иметь некоторый численный критерий оценки или показатель эффективности.
Важнейшие требования, которым должны отвечать критерии: представительность, чувствительность к изменениям исследуемых параметров, максимально возможная простота, объединение по возможности всех основных элементов исследуемой операции, учет случайности процесса.
14.2. Определение эффективности решения
Общая форма критерия вытекает из основного постулата исследования операций: оптимальное решение — это решение поставленной задачи либо с минимумом материальных затрат, либо при фиксированных материальных затратах с максимальной эффективностью.
Пусть эффективность операции О, т. е. управляемого мероприятия, на исход которого можно в какой-то мере влиять, выбирая, тем или иным способом параметры, характеризуется каким-то численным критерием или показателем W который требуется обратить в максимум (минимум). Предположим, что математическая модель ее, позволяющая вычислить этот показатель ‚ при любом принятом решении, построена.
На практике возможны два решения:
когда факторы, влияющие на исход операции, либо заранее известны, либо зависят от нас и, притом, не все условия выполнения операции известны, а некоторые из них содержат элемент неопределенности.
Рассмотрим сначала наиболее простой случай.
Факторы, от которых зависит успех операции, делятся на две группы: заданные заранее α1 , α2 , α3 ..., на которые влиять нельзя; зависящие (элементы решения) х1 , х2 , х3 ..., которые можно выбирать по своему усмотрению.
Под заранее известными факторами α1 , α2 , α3 ... и элементами решения х1 , х2 , х3 ... можно понимать не только обычные числа, но и функции, в частности — ограничения, наложенные на элемёнты решения. Показатель эффективности W зависит от обеих групп факторов и это символически выражается так:
(14.1)
Поскольку математическая модель построена, будем считать, что приведенная выше зависимость известна, и для любых α1 , α2 , α3 и х1 , х2 , х3 ... её можно найти.
Задача исследования операций математически формулируется следующим образом: при заданных условиях с α1 , α2 , α3 требуется найти такие элементы решения х1 , х2 , х3 ... ., при которых показатель эффективности W обращается в максимум (минимум).
В рассматриваемом детерминированном случае отыскание оптимального решения сводится к отысканию максимума или минимума (короче, экстремума) функции W. Эта задача может быть очень сложной (особенно когда аргументов много), но ее удается так или иначе решить до конца.
Для решения практических задач исследование операций располагает арсеналом математических средств: теория вероятностей с ее новейшими разделами, теория информации, теория массового обслуживания, математические методы оптимизации, начиная с простейших способов нахождения экстремума и кончая современными, (такими, как линейное программирование, динамическое программирование и др.) – всё это имеется в распоряжении.
Когда не все условия, в которых проводится операция, известны заранее, эффективность ее зависит уже не от двух факторов, а от трех: условий выполнения α1 , α2 , α3 , которые известны заранее и изменены быть не могут; неизвестных условий У1 У2 ...; элементов решения х1 , х2 , ..., которые предстоит выбрать.
Эффективность операции, характеризующаяся некоторым показателем W, зависящим от всех трех групп факторов, записывается в следующем виде:
(14.2)
Так как параметры
...
неизвестны, то неизвестен и зависящий
от них показатель эффективности W
при любом решении. Это переводит задачу
в другую категорию — выбор решения в
условиях не определенности.
Формулировка ее следующая: при заданных условиях α1 , α2 , α3 с учетом неизвестных факторов найти такие элементы решения х1 , х2 , х3 ... которые, по возможности обращали бы в максимум показатель эффективности W.
Наиболее прост и благоприятен для расчетов случай, когда неизвестные факторы У1 , У2 ... представляют собой случайные величины со статистическими данными, характеризующими их распределение.
Тогда для оптимизации решения можно использовать один из двух приемов: искусственный перевод вероятностного характера явления к детерминированной схеме; оптимизация в среднем. Первый сводится к тому, что неопределенную, вероятностную картину явления приближенно заменяют детерминированной, т. е. все случайные факторы У1 , У2 .. — не случайными (обычно их математическими ожиданиями).
Этот прием применяют преимущественно для грубых, ориентировочных расчётов.
Наиболее труден для исследования случай неопределенности, когда неизвестные факторы У1 , У2 ... нельзя изучить и описать статистическими методами. Тогда вместо произвольного и субъективного назначения вероятностей, с дальнейшей оптимизацией в среднем, рекомендуется рассмотреть весь диапазон возможных значений У1 , У2 и составить представление о том, какова эффективность операции в это диапазоне, и как на нее влияют неизвестные условия.
При обосновании решения в условиях неопределенности, какие бы действия ни производились, элемент неопределенности остается.
И поэтому вместо того чтобы после расчетов указать одно единственное решение, всегда лучше выделить область приемлемых решений, из которой ответственные лица могут сделать окончательный выбор.
Из всего вышеизложенного следует, что своеобразие системного подхода в ИСО состоит в том, что всегда оценивается практическая приемлемость результата во времени и допускаемая погрешность от упрощения задач.
То есть действует принцип: «раз невозможного хочу я – я и возможного лишён». Риск от такого системного подхода невелик, поскольку есть опыт применения традиционных схем исследования.
