Методические основы совершенств. транспортных связей в предприя

31

зочно-разгрузочных пунктах по перевалке лесоматериалов посвящены работы В. И. Алябьева [5–8] и других ученых [102, 104, 105, 115]. В качестве основных

− только балансовые модели. Однако методы линейного программирования и балансовые модели не могут полностью описать процесс размещения произ-

водств на конкретной территории. Они с необходимой точностью не определя-

ют нелинейные и дискретные факторы, характери-зующие процесс поставки лесоматериалов и размещение перерабатывающих производств.

Исследованию взаимодействия различных видов транспорта при сетевой организации территории на основе задач линейного программирования посвя-

щены работы Я. К. Бируля [19, 20] и других ученых [11, 13, 14, 21]. Результаты исследований не отражают структуру связей территориально распределенных комплексов на основе построения моделей иерархической системы. Не сфор-

мулированы основные требования, которым должна удовлетворять вся система таких моделей, и, с другой стороны, не выяснены основные свойства всех тер-

риториальных моделей, задачи развития и размещения как лесозаготовитель-

ных, так и лесоперерабатывающих пред-приятий на рассматриваемой террито-

рии, промежуточные склады сырья, виды и типы транспорта.

Влияние различных факторов на плотность и интенсивность транспортно-

го потока при движении его с постоянной скоростью, моделирование распреде-

ления лесотранспортных потоков при клеточном разбиении территории приво-

дятся в исследованиях В.К. Курьянова, Д.Н. Афоничева, А.В. Скрыпникова

[67–69]. Исследования, в основном, охватывали определение характеристик транспортных потоков на наиболее значимых участках сети без определения закономерностей на всех участках дорожной сети с помощью методов имита-

ционного моделирования при определении интенсивности потока при свобод-

ном движении по полосам автодороги.

Вопросы воздействия загрязнений, вызванных эксплуатацией транспорт-

ных средств, на окружающую среду, математические модели, дающие возмож-

ность количественного описания энергоэкологических характеристик лесо-

32

транспортных потоков, представлены в работах В.К. Курь-янова, А.В. Скрып-

никова, О.В. Рябовой [105, 110, 111]. В случае нестационарности потоков или же потоков с взаимозависимыми интервалами прибытия количественно описать их характеристики невозможно.

В работах Г. Вагнера [32], Е. С. Вентцеля [35], И.А. Золотаря [59],

Л.В. Канторовича [63], Б.А. Ильина [62], П.Н. Коробова [64], В.Я. Ларионова

[70] дано изложение методов математического программирования, основанного на использовании специфики структурных связей в потоках, построения и ана-

лиза совершенствования грузовых процессов предприятий. Работы посвящены исследованию операционных процессов принятия решений в производствен-

ных холдингах на основе системы массового обслуживания для многоэтапных транспортно-распределительных задач и применения специальных математиче-

ских методов. Построение алгоритмов основано на использовании методов ли-

нейного программирования, последовательного анализа вариантов, последова-

тельных расчетов и некоторых других. Все они очень чувствительны к незначи-

тельному изменению условий задачи. В этом случае возникает необходимость для разработки алгоритмов формирования транспортных потоков лесоматериа-

лов использовать методы динамического программирования.

В работах В.И. Бережной, Г.А. Вильке [16, 38] рассматриваются вопросы комплексной оценки структуры управления, координации и регулирования гру-

зопотоков лесоматериалов для отдельно взятых предприятий, не позволяющие распространить данные подходы на более крупные организационные структуры в составе лесопромышленных холдингов, имеющих территориально распреде-

ленные предприятия по заготовке, перевалке и переработке лесоматериалов.

Рассмотренные положения о том, что закон распределения длительности обслуживания не оказывает влияния на характеристики процесса функциони-

рования системы, были доказаны только для случая простейшего потока требо-

ваний. Для нестационарного потока с взаимозависимыми интервалами между требованиями это положение не выполняется. Однако исследованию этих

33

свойств в работах уделено незначительное внимание. Имеющиеся рекоменда-

ции касаются описания этих свойств и не содержат количественной оценки

[1, 12, 75, 108].

Только комплексный подход по совершенствованию лесотранспортных потоков при освоении участков лесного фонда позволяет оценить влияние ус-

ловий организации вывозки лесоматериалов на эффективность транспортно-

грузового процесса, учитывать не только степень использования подвижного состава и погрузочно-разгрузочных устройств, но и количество перевезенного груза, своевременность его доставки, степень потерь, повреждения при его транспортировке.

Анализ работ показал, что вопросы научного обоснования лесотранспорт-

ного процесса не охватывают всех аспектов проблемы совершенствования сис-

темы доставки лесоматериалов из участков лесного фонда до пунктов ее пере-

работки. Это связано с возросшей номенклатурой лесоматериалов, которую в настоящее время готовы принять на переработку, отсутствием четкой инфор-

мации как об объемах заготовок в конкретных лесозаготовительных предпри-

ятиях, так и о спросе на сырье деревоперерабатывающих производств, их про-

изводственных мощностях; пространственным расположением складов сырья,

качеством подъездных путей транспорта [46, 71, 76, 94]. При этом в моделях не были описаны критерии оценки сбалансированности по объемам поставок ле-

соматериалов, мощности промежуточных складов по хранению и перевалке продукции в соответстии с производственными мощностями по переработке лесоматериалов [48]. Все эти задачи требуют системного подхода в решении поставленной проблемы. На основе проведенного анализа можно определить цели и задачи исследования.

Цель работы состоит в совершенствовании системы функционирования транспортных потоков лесоматериалов на основе разработки моделей и алго-

ритмов размещения и концентрации транспортных потоков в зависимости от

34

производственных мощностей лесоперерабатывающих производств в малолес-

ных регионах.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решались следующие задачи:

1. Разработать общую математическую модель для решения много-

параметрических задач формирования транспортных потоков лесоматериалов из арендуемых участков лесного фонда в пункты их переработки.

2.Разработать математические модели и алгоритмы выбора поставщиков лесоматериалов, типов автотранспортных средств при транспортном освоении участков лесного фонда предприятий малолесных регионов.

3.Разработать математическую модель распределения лесосырьевых ре-

сурсов между поставщиками лесоматериалов, потребителями промежуточной продукции и лесоперерабатывающими предприятиями.

4. Разработать математическую модель концентрации транспортных пото-

ков от поставщиков к потребителям лесоматериалов с одно- и двусторонними ограничениями по производственным мощностям последних.

5. Разработать теоретические основы моделирования движения лесовозных автопоездов по автомобильным дорогам в малолесных регионах.

1.4. Выводы

Рассмотренные особенности аналитического обзора и анализ проблемы со-

вершенствования лесотранспортных потоков по всему циклу лесотранспортно-

го процесса от заготовителей до потребителей продукции позволяет сделать следующие выводы:

1. Исследование лесотранспортных потоков является сложной задачей, за-

висящей от множества факторов (погодно-климатических, дорожных и т. д.).

Для получения расчетных параметров по исследуемой проблеме необходимо

35

использовать методы математического моделирования, реализуемые в специ-

альном программном обеспечении.

2. Существующие на сегодняшний день как однокритериальные, так и многокритериальные постановки моделей и полученные с их помощью резуль-

таты весьма разрознены и не систематизированы, недостаточно полно состав-

лены формализованные описания (математические модели) большинства транспортно-грузовых и технологических процессов в лесном комплексе.

3. При переходе большинства лесных предприятий к сортиментной техно-

логии вывозки лесоматериалов значительно усложняется задача нахождения оптимального варианта транспортировки продукции потребителям, так как в данном случае в ее схеме отсутствуют централизованные нижние склады лесо-

заготовительных предприятий при значительном увеличении номенклатуры за-

готавливаемых на лесосеке лесоматериалов.

4. При транспортировке лесоматериалов непосредственно в пункты ее пе-

реработки число ее потребителей значительно возрастает, а выполнение требо-

ваний по породно-качественному составу поставок для каждого потребителя носит индивидуальный характер. Возникает необходимость в поставках опре-

деленного вида продукции одному потребителю с различных лесосек или с од-

ной лесосеки достаточно большому количеству потребителей, имеющих раз-

личные мощности по переработке лесоматериалов.

5. Наличие у предприятий как поставщиков, так и потребителей лесомате-

риалов универсальных моделей, алгоритмов нахождения оптимальных вариан-

тов поставок лесоматериалов, основывающихся на методах математического моделирования, позволит существенно повысить эффективность функциониро-

вания транспортных потоков лесоматериалов.

36

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ В МАЛОЛЕСНЫХ РЕГИОНАХ

2.1. Постановка общей задачи оптимизации системы транспортных потоков лесоматериалов

Развитие территориальных лесопромышленных холдингов системы грузо-

потоков в настоящий момент приобретает совсем иной характер. Рациональное планирование размещения потребителей лесоматериалов особенно актуально для нашей страны с большой территорией и неравномерным размещением лес-

ных ресурсов в районах с различной степенью концентрации перерабатываю-

щих производств.

Вработе рассматриваются лесозаготовительные и деревоперера-

батывающие предприятия, выпускающие широкую номенклатуру лесоматериа-

лов. В зависимости от способа задания вариантов производства лесоматериалов имеются транспортные потоки с дискретными и непрерывными переменными.

Для первого случая производственная программа и виды потребляемых лесо-

материалов остаются неизменными. Для второго варианта имеется информация только по размерно-качественному составу лесоматериалов, без фиксированно-

го объема поставок лесоматериалов. Схема лесотранспортных потоков с непре-

рывными переменными описывает варианты с заданным ассортиментом про-

дукции, но любой мощности их грузопотоков [43, 45].

Процессы развития лесотранспортных связей во времени рассмотрим как динамическую модель с разложением ее на подмодели более низкого уровня.

Некоторые критерии задач транспортного освоения арендуемых участков лесного фонда представлены в табл. 2.1.

37

Задача оптимального размещения предприятий давно изучается, и для ре-

шения данной проблемы разработан ряд методов, описанных в литературе. Из известных методов, хорошо зарекомендовавших себя при решении различного типа задач математического программирования, можно назвать методы линей-

ного и динамического программирования, последовательного анализа вариан-

тов, последовательных расчетов, построения последовательности планов, вет-

вей и границ и некоторые другие [23]. Все они имеют общий недостаток –

«чувствительность» к незначительному изменению условий задачи. Например,

если в задаче линейного программирования вместо линейного функционала рассмотреть выпуклую вверх функцию, то для отыскания ее минимума сим-

плекс-метод становится неприменимым, хотя множество, на котором достига-

ется этот минимум (вершины многогранника), остается прежним; введение до-

полнительного ограничения зачастую делает неприменимым метод линейного программирования, с успехом используемый для решения задачи без этого ог-

раничения; нарушение условия может сделать неприменимым метод последо-

вательных расчетов, даже универсальный (в изложении) метод ветвей и границ обладает этим недостатком. Незначительное изменение условий решаемой за-

38

дачи может потребовать построения новых правил ветвления и вычисления оценок [37, 51].

Иногда используют опыт менеджера. Таким образом, при оценке факто-

ров, влияющих на размещение предприятий, присутствует доля субъективизма;

одни методы не могут работать в условиях неопределенности; другие обладают малой точностью расчета. Во всех случаях требуется сбор большого объема ис-

ходной информации и длительное время расчета при сложных вычислениях. На основе этого можно сделать вывод о том, что ни один из рассмотренных мето-

дов не является универсальным [90].

Существующие модели структурного и параметрического синтеза и анали-

за размещения производств, как правило, основаны на аналитических методах их реализации, методах оптимизации и принятия решения по одному критерию.

Слабое использование теоретико-множественного подхода к решению этих за-

дач нарушает целостность в рассмотрении процессов изменения объемов и на-

правлений лесотранспортных потоков. Современные подходы к решению зада-

чи размещения производств с учетом потребительского спроса, основанные на использовании теории множеств, векторной оптимизации принятия решений,

экспертных оценок, интеллектуальных гибридных технологий и др., позволяют решить задачи размещения производств в условиях различного потребитель-

ского спроса более эффективно. Все рассмотренные до этого модели включают два звена производства: изготовители продукции какого-то вида – потребители этой продукции [65].

В процессе управления сложными организационными системами необхо-

димо постоянно принимать решения, связанные с учетом многих критериев ка-

чества и ограничений. Если такие решения принимать с использованием только интуиции и опыта руководителя, то будет достаточно сложно сделать опти-

мальный выбор. В этой связи необходимо разрабатывать и внедрять формали-

зованные методы поддержки принятия решений.

39

Математические модели принятия решений в настоящее время все более полно отражают сложность реальных практических проблем, что, с одной сто-

роны, делает их более адекватными реальным системам, а с другой приводит к необходимости решать все более сложные задачи оптимизации. Основные свойства реальных задач оптимизации – наличие многих критериев, сущест-

венных ограничений, разношкальных переменных и алгоритмическое задание функций делают невозможным применение традиционных методов [86]. Вы-

ходом из такой ситуации является использование адаптивных стохастических алгоритмов, успешно преодолевающих указанные трудности.

Одним из наиболее часто применяемых в такой ситуации подходов явля-

ются эволюционные алгоритмы, представляющие собой стохастические опти-

мизационные процедуры, имитирующие процессы естественной эволюции, в

частности, генетические алгоритмы (ГА). Алгоритмическое задание функций и разношкальность переменных не представляют дополнительных трудностей для ГА, которые работают с бинаризованными представлениями решений и не требуют информации о свойствах целевых функций. Однако детальный анализ литературы показал, что при реализации ГА возникает ряд трудноразрешимых недостатков, основными из которых являются: достаточно высокая ресурсоем-

кость ГА; предварительная сходимость алгоритмов в локальном оптимуме, в

общем случае далеком от глобального; среди полученных с помощью ГА реше-

ний часто встречается большое количество непаретовских точек.

Таким образом, совершенствование существующих и разработка новых эффективных адаптивных поисковых алгоритмов многокритериальной оптими-

зации является на сегодняшний день актуальной научной задачей.

Для решения указанных проблем в работе предлагается разработать гиб-

ридный эволюционный алгоритм, сочетающий в себе применение модифици-

рованных генетических операторов (ГО), схем селекции и архитектур генетиче-

ского поиска (ГП) [120].

40

Структурная схема предложенного гибридного эволюционного алгоритма представлена в прил. Б. Реализация данного алгоритма представлена в прил. Г.

Работа ГА начинается с формирования случайным образом начальной популяции, состоящей из P0 индивидуумов. После этого для каждого индиви-

дуума построенной популяции вычисляются соответствующие значения целе-

вых функционалов и ограничений. В данной работе для решения проблемы предварительной сходимости ГА и экономии ресурсов предлагается реализо-

вать метагенетический подход, который заключается в направленном генериро-

вании начальной популяции.

Для направленной генерации множества индивидуумов начальной популя-

ции предлагается использовать ЛП -поиск. Основная идея метода заключается в использовании равномерно распределенных последовательностей точек в пространстве допустимых параметров, которые распределены неравномерно, а

координаты точек находятся с помощью алгоритма ЛП -поиска. Это позволяет сократить количество точек с повторяющимися координатами и упростить вы-

числения. В данном случае критериями оптимизации являются:

минимальные расстояния между полученным по алгоритму множест-

вом решений и действительным фронтом Парето;

равномерно распределенные решения вдоль фронта Парето;

решения должны принимать минимальные показатели по каждому из целевых функционалов [120].

Однако на практике имеется большой набор вариантов транспортировки лесоматериалов. Например: заготовитель и поставщик сырья – потребитель сы-

рья (он же изготовитель некоторой промежуточной продукции) – потребитель промежуточной продукции (он же изготовитель конечной продукции). Кроме того, возможны еще и поставки сырья непосредственно изготовителю конечной продукции.