Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Народосбережение в регионе диагностика состояния и изменения социально-экономического развития. Монография

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 56 / 156 7 8 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

коллективную производительность и способствует выработке инновационных решений. Цифровые инструменты позволяют более точно настраивать задачи и услуги под конкретные потребности клиентов, что улучшает качество продукции и удовлетворенность потребителей.

Цифровая трансформация может способствовать увеличению участия сотрудников в процессе принятия решений и стимулировать их мотивацию через более прозрачную систему оценки результативности и вознаграждения. Цифровая трансформация требует постоянного обновления навыков и переподготовки сотрудников для эффективного использования новых технологий, что может способствовать повышению производительности труда. Цифровые технологии открывают новые возможности для развития бизнеса, создания новых продуктов и услуг, что способствует увеличению производительности и конкурентоспособности компаний.

Таким образом, цифровая трансформация оказывает значительное воздействие на динамику производительности труда, обеспечивая как новые возможности для повышения эффективности и конкурентоспособности, так и вызывая необходимость постоянного обучения и адаптации к изменениям в рабочих процессах и требованиях рынка.

В современном обществе профессиональная мобильность служит основным механизмом перераспределения трудовых ресурсов между различными группами квалификации, обеспечивая непрерывное развитие региональной экономики труда. Данное исследование сосредоточено на анализе квалифицированных трудовых ресурсов, поскольку их правильное распределение на региональном рынке труда имеет решающее значение для устойчивого социально- экономического прогресса и инновационного развития экономической системы. Целью данного исследования является систематизация факторов, возникающих в результате цифровой трансформации рыночной системы, и установление основанного на модели подхода к описанию изменений в процессах занятости на рынке труда в ходе этого цифрового перехода. Изучение процессов цифровой трансформации в экономике представляет научный интерес, поскольку инновационное развитие экономической системы в значительной степени зависит от уровня развития рынка труда, степени профессиональной мобильности и благосостояния активной рабочей силы.

Динамично моделируя движение и направление квалифицированных трудовых ресурсов между центрами, привлекающими молодых специалистов, можно прогнозировать развитие цифровой экономики в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Одним из результатов является определение оптимального уровня инвестиций в человеческий капитал на этапе получения высшего образования. Улучшение благосостояния молодых людей, вовлеченных в профессиональную мобильность после окончания высших учебных заведений, ускоряет инновационное развитие за счет вовлечения этих людей в процессы цифровизации экономики. Основываясь на результатах моделирования, замечено, что специальности, связанные с информационными технологиями, такие как информатика и вычислительная техника, управление в технических

системах, компьютерные и информационные науки, электроника, радиотехника и системы связи, наиболее успешны на рынке в условиях цифровизации. Однако в долгосрочной перспективе будет наблюдаться постепенное снижение относительного уровня оплаты труда по этим специальностям из-за усиления конкуренции, вызванной увеличением числа специалистов в этой отрасли.

Процессы цифровой трансформации в бизнесе являются важным компонентом развития экономической системы, особенно в быстро развивающейся области информационных технологий. Эта тенденция стала еще более значимой из-за специфических обстоятельств рынка труда во время пандемии, когда ускоряются процессы цифровизации, появляются новые формы занятости и возрастает важность проектной деятельности при разработке, внедрении и продвижении ИТ-продуктов. По мере изменения социальноэкономической ситуации происходит сдвиг в сторону удаленных или гибридных форматов работы. Следовательно, традиционная смена места работы, часто связанная с миграционными процессами, заменяется процессами профессиональной мобильности, в которых меньше внимания уделяется смене места жительства наряду со сменой рабочего места. Эффективное развитие экономики труда и инновационный прогресс региональных экономик еще более осложняются тем фактом, что в процессе формирования цифрового общества мир профессий испытывает высокую изменчивость и неопределенность. Это, в свою очередь, влияет на образовательные траектории студентов высших учебных заведений и карьерный рост высококвалифицированных специалистов. Кроме того, в рамках гибридного формата работы проблема соответствия между высшим образованием и трудоустройством после окончания учебы становится более актуальной. Этот вопрос активно обсуждается экспертами в области экономики и социологии образования, особенно в связи с перенасыщенностью рынка труда представителями гуманитарных дисциплин, а также ощутимой нехваткой специалистов, способных обеспечить цифровой переход экономической системы на новый уровень развития.

Повышение социально- экономического благосостояния высококвалифицированных трудовых ресурсов, в том числе выпускников университетов, осуществляющих профессиональную мобильность после завершения высше го образования, ускоряет инновационное развитие экономики за счет их вовлечения в процессы цифровизации. Однако в условиях, характеризующихся высокой неопределенностью в отношении профессиональных перспектив и несбалансированностью рынка труда, значимость высшего образования может снизиться. Это может привести к росту безработицы в определенных секторах экономики и снижению качества жизни населения из-за несоответ ствия между навыками, которыми обладают подготовленные выпускники, и теми, которые востребованы работодателями. Многие исследователи вы явили разрыв между навыками, приобретенными в результате университетского образования, и навыками, требуемыми работодателями

. Гипотезы

См.: Cranmer S. Enhancing graduate employability: best intentions and mixed outcomes // Studies

in Higher Education. 2006. № 31(2). Р. 174.

о несоответствии направлений подготовки, реализуемых в вузе, потребностям рынка труда активно обсуждаются в связи с необходимостью корректировки концепций развития рынка 17. Существует необходимость осветить несколько конкретных актуальных исследовательских вопросов, касающихся образовательных траекторий студентов и профессиональных траекторий вы пускников в области процесса несоответствия полученного образования будущей карьерной траектории, а также в области описания профессиональной мобильности квалифицированной рабочей силы в условиях меняющегося рынка и цифровой трансформации экономики. Концепция образовательной траектории предполагает, что студент обладает формальной квалификацией, основанной на освоенном и подтвержденном наборе компетенций, а также приобретенном опыте в изучаемой области. Характеристика профессио нальной траектории выпускников включает процесс изменения положения на рынке труда с различиями в уровне оплаты труда, уровне престижа и со циальном статусе новой трудовой должности

. В то же время высшие учебные заведения, создающие условия для получения студентами определенных наборов навыков и умений в сфере их профессиональной деятельности, рас сматриваются как источник человеческого потенциала.

Институциональные исследования включают в себя критическое изучение особенностей, связанных с формальным выходом выпускников университетов на рынок труда. Это включает в себя всестороннюю оценку образовательных возможностей, предоставляемых университетом на протяжении всего процесса высшего образования, а также других аспектов деятельности университета. С наступлением цифрового перехода и растущей актуальностью профессиональной мобильности особое внимание уделяется оценке эффективности трудоустройства квалифицированных специалистов, особенно выпускников университетов. Этот параметр служит ключевым показателем эффективности университетов и их способности удовлетворять потребности рынка труда. К ключевым исследовательским вопросам в этой области относятся вопросы, связанные с оценкой образовательной деятельности университетов, качеством их образовательных программ и работы в целом, полезностью учебных курсов, а также соответствием их содержания и формируемых знаний, умений, компетенций современным требованиям рынка

труда

. Обсуждение проблем системы высшего образования, эффектив-

ности образовательной системы и соответствия выпускников современным

См.: Hennemann S., Liefner I. Employability of German Geography Graduates: The Mismatch between Knowledge Acquired and Competences Required. Journal of Geography in Higher Education. 2010. № 34(2). Р. 221. См.: O’Leary N., Sloane P. Too Many Graduates? An Application of the Gottschalk- Hansen Model to Young British Graduates between 2001–2010. Oxford Economic Papers.

2016. № 68(4). Р. 952.

См.: Cherednichenko G. A. Educational and professional trajectories of Russian youth. Moscow: CSP and M., 2014. Р. 241.

См.: Allen J., van der Velden R. Transitions from higher education to work. Careers of university graduates (ed.) U. Teichler. Springer. 2007. Р. 62 ; Delaney A. M. Ideas to enhance higher education’s impact on graduates’ lives; alumni recommendations // Tertiary Education and Management. 2004. № 10. Р. 91.

квалификационным требованиям в условиях возрастающей гибкости рынка труда продолжается и в настоящее время

. Среди исследований этой группы можно выделить те, которые направлены на определение компетенций выпускников, влияющих на их будущую карьеру и уровень заработной платы, что является основным драйвером профессиональной мобильности в условиях цифрового перехода

Для оценки степени сформированности компетенций у квалифицированных специалистов исследователи высшего образования и развития рынка труда выделяют набор ключевых параметров, характеризующих эффективность трудовых ресурсов: уровень образования, соответствующий опыт работы

, способности к обучению и косвенно воспринимаемые качества, такие как стрессоустойчивость, природные способности и амбициозность

. Для зарубежной практики характерной особенностью является проведение отдельной оценки компетенций взрослых в разрезе уровней квалификации. По-прежнему существует значительный разрыв между навыками, приобретенными в университете, и навыками, требуемыми работодателями. Студенты не только строят свою образовательную траекторию, но и выбирают определенные дисциплины в рамках учебного плана, тем самым моделируя свою профессиональную траекторию. Поэтому позиция о том, что студент является основным заказчиком образовательных услуг, довольно распространена

. В то же время обеспеченность квалифицированными специалистами повышается в условиях трансформации рынка труда за счет повышения их гибкости, адаптивности и способности работать в гибридном и проектном форматах. Эта тенденция также увеличивает объем трудовых ресурсов, вовлеченных в процессы профессиональной мобильности

Модель динамического прогнозирования, включающая множество факторов и аспектов теории игр, построенная на принципах позиционной теории игр и учитывающая условия равновесия по Нэшу на рынке труда, позволяет отслеживать и прогнозировать профессиональную мобильность

См.: Allen J., van der Velden R. Transitions from higher education to work. 2007. Р. 62 ; Kuklin V. J., Grinshkun V. V., Shutikova M. I. Providing modularity, adaptability and exibility of educational programs in higher education // Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz. 2020. № 24(1). Р. 65 ; Senashenko V. S., Makarova A. A. On the hybrid nature of reformatory changes in the traditional structure of engineering

education // University Management: Practice and Analysis. 2020. № 24(1). Р. 73.

См.: Kačerová E. Risk Factors of Young Graduates in the Competitive E. U. Labour Market at the End of the Current Economic Crisis // Journal of Competitiveness. 2016. № 8(3). Р. 42 ; Roshchin S., Rudakov V. Do Graduates Wages Measure the Quality of Education? A Review of Existing Studies // Educational studies. 2015. № 1. Р. 151.

См.: Cranmer S. Enhancing graduate employability: best intentions and mixed outcomes // Studies in Higher Education. 2006. № 31(2). Р. 172.

См.: Merenkov A. V., Sandler D. G., Shavrin S. V. Peculiarities of changes in attitudes of graduates of undergraduate to employment // Education and science. 2019. № 21(10). Р. 127.

См.: Tomlinson M. Student perceptions of themselves as ‘consumers’ of higher education // British Journal of Sociology of Education. 2017. № 38(4). Р. 461.

См.: Delaney A. M. Ideas to enhance higher education’s impact on graduates’ lives; alumni

recommendations // Tertiary Education and Management. 2004. № 10. Р. 96.

квалифицированной рабочей силы. Эта модель учитывает различные фак-

() ()

( 1) () () () () ()

( () ()) ( () ())

k k k k k

Et Et

Et Et M t bEt Yt Pt dt

Et Rt T Et Rt T



+= + − + ⋅ − ⋅



+⋅ +⋅



торы, включая наличие рабочих мест, уровень заработной платы и общее социально- экономическое развитие региона. Используя этот подход, мы можем описать динамику дохода выпускников университетов на основе их академической успеваемости на протяжении всего образовательного пути. Решение проблемы также возможно путем построения динамической модели с двухуровневой оптимизацией для описания оптимального уровня инвестиций в оплату труда преподавательского состава в виде программ поддержки, проектной деятельности, методических надбавок и стимулирующих выплат. В то же время оптимальные инвестиции в высшее образование выпускников возможны за счет корректировки размера субсидий на стажировки, стипендии и программы поддержки будущих молодых специалистов, подготовленных университетами. В рамках предложенной модели в качестве контрольных параметров рассматриваются уровни оплаты труда профессорско- преподавательского состава и затраты университетов на подготовку выпускников. Совокупный размер вознаграждения выпускников, работающих по специальности, рассматривается как итоговый показатель эффективности. Взаимосвязь между этими переменными выражается через степенную функцию типа Кобба

–

Дугласа на начальном уровне модели. Учитывая наличие обратной связи между уровнями, становится возможным оценить влияние выпускников различных областей обучения на динамику спроса и предложения на рынке труда. Это достигается путем разбиения исходного набора данных

. Для оптимизации конструкции модели первичные управляющие параметры рассматриваются специальным образом. Кроме того, при формулировании задачи вводятся параметры, отражающие процессы выхода работников на рынок труда, особенно связанные с жизненными циклами населения. С учетом выпускников университетов и лиц, приближающихся к пенсионному возрасту, динамика модели охватывает как занятое, так и безработное население. Динамика занятого населения в рамках модели может быть определена следующим образом (2.6).

где Y(t) – количество выпускников университетов;

P(t) – численность лиц предпенсионного возраста; Mk(t) – количество рабочих мест на момент времени t внутри груп-

пы специальностей k, косвенно отражающее профессиональную мобильность;

T – поправочный коэффициент для учета годовой динамики показателя;

См.: Sudakova A. E. Migration of scientists: digital footprint and scientometry // Prospects of science and education. 2020. № 3(45). Р. 551 ; Sudakova A. E., Tarasyev A. A., Koksharov V. A. Migration trends of Russian scientists: a regional aspect // Terra Economicus. 2021. № 19(2). Р. 101 ; Tarasyev A. A., Jabbar J. B. Dynamic Modeling of Labor Migration Between Scientic Organizations // IFAC-PapersOnLine. 2018. № 51(32). Р. 493.

, (2.6)

Ek(t) – количество занятых на момент времени t в группе специально-

() ()

( 1) () () () () ()

( () ()) ( () ())

k k k k k

Et Et

Rt Rt bEt M t Yt Pt dt

Et Rt T Et Rt T



+= + − + ⋅ − ⋅



+⋅ +⋅



( 1)

() ()

( 1)

() ()

k k

k k k

Vt M t

W t W W dt

R t bE t



+= +





стей k;

Rk(t) – количество безработных в момент времени t внутри группы специ-

альностей k;

(t) – количество сокращенных сотрудников в момент времени t

kEk

в группе специальностей k, отражающее профессиональную мобильность.

В этом случае динамика безработного населения в модели описывается

симметричным уравнением, которое обеспечивает сходимость модели в точке равновесия (2.7):

. (2.7)

Представим синтетический показатель, отражающий напряженность

на рынке труда θ

. При расчете модельного цикла получаем динамику, отра-

жающую уровень конкуренции за рабочие места внутри группы специальностей k:

. (2.8)

При этом динамика изменения средних уровней заработной платы будет

зависеть от степени развития рынка труда, что позволит косвенно учитывать влияние процессов цифровизации на трансформацию структуры рынка в направлении генерации новых предложений в информационной сфере, а также учитывать влияние усиления конкуренции в наиболее востребованных секторах рынка. Таким образом, функциональная зависимость уровней заработной платы в модели будет выражена следующим соотношением:

. (2.9)

Представленная динамическая модель прошла тестирование, и на ос-

новании полученных результатов мы можем сделать следующие выводы: исследование экономических стимулов и индивидуальной мотивации при трудоустройстве и профессиональной мобильности имеет как теорети ческое, так и практическое значение; экономические стимулы оказывают существенное влияние на выбор индивидами образовательных путей, ка рьерных ожиданий, тем самым служа преимуществом для образовательной политики и бизнеса цифровизация при определении инвестиций в человеческий капитал; ключевые факторы, которые сильно влияют на образование и карьерный рост, включают ожидаемый доход после окончания учебы (22 %) и сниженную плату за обучение или государственные субсидии (12 %).

Следовательно, наиболее процветающими областями обучения явля-

ются те, которые связаны с информационными технологиями. Примечательно, что к ним относятся: a) информатика и компьютерная инженерия;

б) управление в технических системах; в) компьютерные и информационные науки; г) электроника, радиотехника и системы связи. Основной причиной этого явления является значительный спрос на специалистов в этих областях в сочетании с относительно более медленными темпами роста конкуренции на рынке труда в этих областях. Стоит отметить, что в группе специальностей, связанных с информацией (таких как информатика и вычислительная техника, информационная безопасность, компьютерные и информационные науки, управление в технических системах, электроника, радиотехника и системы связи), на рынке труда наблюдается рост конкуренции за выпускников, специализирующихся в области компьютерных и информационных наук. Это можно объяснить растущей популярностью этой конкретной области обучения.

При этом необходимо отметить существенное влияние логистических вопросов на развитие рынка труда и рынка высшего образования. В связи с появлением новых тенденций развития рыночных отношений, повыше нием мобильности населения, изменениями логистических цепочек, развитием транспортно- логистической системы как инфраструктуры нового технологического уклада, решением экологических проблем повышается востребованность транспортных сетей. Модели, направленные на опти мизацию перевозок, чрезвычайно актуальны для российской экономики из-за больших расстояний и специфики российской экономики, в которой преобладают материалоемкие отрасли, важное значение имеет железнодорожный транспорт.

Помимо экономической выгоды для предприятия, необходимо отметить стратегическую выгоду, выражающуюся в снижении оборачиваемости вагонного парка для конкретного предприятия, что, в свою очередь, приводит к увеличению общей оборачиваемости всех вагонов на сетях российских железных дорог. В результате это полностью совпадает со стратегическими целями ОАО «Российские железные дороги» и Министерства транспорта Российской Федерации по увеличению ВВП страны за счет снижения издержек и повышения эффективности транспортной системы.

Логистические услуги в настоящее время пользуются высоким спросом, что в первую очередь связано с высокой конкуренцией между производителями, изменениями в экономике, которые требуют быстрой реструктуризации логистических цепочек. Разработка новых систем учета транспортных процессов и их совершенствование, связанное с разработкой новых сервисов, помогают достичь конкурентных преимуществ в сфере доставки, и поэтому логистические и транспортные компании уделяют этому повышенное внимание. Транспортная логистика

–

развивающийся сегмент рынка, в котором требуется корректировка отношений между поставщиком и потребителем. Специфика системы заключается в необходимости использования различных подгрупп транспортных систем для оптимизации процессов доставки, соответственно, внедрение эффективных сервисов управления приводит к снижению транспортных издержек, по-

вышению качества и сокращению сроков доставки и к увеличению требований к экономическому учету перевозок.

Ключевой проблемой в этой области является плохая инфраструктура и неразвитые дороги. В России наблюдаются тенденции к улучшению инфраструктуры, но постоянно растущий спрос в сочетании с изменением специфики распределения запросов системы опережает предложение. Существует большая потребность в применении новых технологий, которые возникают в зависимости от трансформации рынка и инновационного прогресса. Российские транспортные компании, занимающиеся внутренними и международными перевозками, первыми пришли к выводу о необходимости оптимизации и внедрения новых логистических технологий, таких как транспортировка «от двери» склада производителя «до двери» склада получателя, создание терминальных систем и крупных хабов, логистических и распределительных центров и т. д. Существует ряд проблем, связанных с организацией транспортного обслуживания предприятий с целью повышения их экономической эффективности. Улучшение транспортных услуг становится одним из основных источников роста производительности труда и экономии всех видов ресурсов как в промышленности, так и в транспортном секторе. В настоящее время для достижения целей повышения эффективности перевозок создаются транспортные узлы и крупные логистические центры, доставка грузов к которым будет наиболее экономически оправдана средствами железнодорожного транспорта, что обеспечит развитие отрасли.

Ряд исследователей подчеркивают, что моделирование системы дискретных событий часто рассматривается как реальный инструмент для изучения производительности транспортных систем. Сложность реальных систем часто не позволяет нам точно описать их с помощью математической модели, которая может быть оценена аналитически, поэтому моделирование часто является единственной реалистичной альтернативой. Еще одним преимуществом моделирования является возможность включения статистического анализа для различных сценариев моделирования

. Актуальность исследований по оптимизации железнодорожной логистики также возрастает в связи с тем, что таким образом мы можем достичь экологической цели за счет сокращения общего количества выбросов CO

в результате поездок 28.

Доказано, что эффективность перевозок обеспечивает уровень развития транспортно- логистической системы как инфраструктуры нового технологического уклада

. Цена этих систем генерирует добавленную стоимость за счет скорости, интермодальности услуг, составления оптимальных маршрутов доставки грузов, обеспечения полной загрузки вагонов,

См.: Mohajeri A., Fallah M. Closed-loop supply chain models with considering the environmental

impact // Scientic World Journal. 2014. № 3. Р. 217.

См.: Saranen J., Hilmola O.-P., Ujvari S. Stochastic elements in transportation system simulation –

Unnecessary? // IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline). 2009. № 13(PART 1). Р. 1657.

См.: Zhuravleva N., Guliy, I., Polyanichko M. Mathematical description and modelling of transportation of cargoes on the base digital railway // Vide. Tehnologija. Resursi – Environment, Technology, Resources. 2019. № 2. Р. 177.

контроля прохождения грузов на всех этапах логистической цепочки 30. Одной из важнейших проблем оптимизации маршрутов железнодорожных перевозок является сокращение, а в идеале и исключение пробега поездов в порожнем состоянии. Далее рассматривается модельный подход к сокращению такого пробега вагонов.

В условиях переходного периода развития транспортного рынка все более острыми становятся вопросы построения информационных систем и сервисов, обеспечивающих эффективное функционирование системы, минимизацию затрат и высокий уровень мобильности транспортной системы. Специфика системы заключается в необходимости использования различных подгрупп транспортных систем для оптимизации процессов доставки, соответственно, внедрение эффективных сервисов управления приводит к снижению транспортных издержек, повышению качества и сокращению сроков доставки и к увеличению требований к экономическому учету перевозок. Существует ряд проблем, связанных с организацией транспортного обслуживания предприятий с целью повышения их экономической эффективности. Ключевыми проблемами являются неразвитая инфраструктура и дороги, растущий спрос на услуги при отсутствии эффективных служб управления логистикой, необходимость оптимизации и внедрения новых логистических технологий, слабый уровень развития технологий, обеспечивающих взаимодействие бизнеса с бизнесом.

Разработанное ИТ-решение необходимо организациям реального сектора экономики для оптимальных b2b-взаимоотношений с экосистемой ОАО «РЖД» и должно быть финансово доступно любому малому и среднему бизнесу. Одним из направлений Стратегии цифровой трансформации ОАО «РЖД» является развитие транспортно- логистических систем в едином транспортном пространстве на основе концепции повышения концентрации компаний на клиентах. На данный моментв ОАО «Российские железные дороги» уже создана единая информационная экосистема для оптимизации взаимодействия с клиентами: физическими и юридическими лицами. Инструменты для взаимоотношений с физическими лицами (бизнес- клиент b2c) были разработаны ОАО «Российские железные дороги» в виде сервисов на веб-сайте. Данные услуги характеризуются повышенным спросом и высоким уровнем проработки, что обеспечивает положительную динамику их развития.

Помимо экономической выгоды для предприятия, необходимо отметить стратегическую выгоду, выражающуюся в снижении оборачиваемости вагонного парка для конкретного предприятия, что, в свою очередь, приводит к увеличению общей оборачиваемости всех вагонов на сетях «Российских железных дорог». В результате это полностью совпадает со стратегическими целями ОАО «Российские железные дороги» и Министерства транспорта

См.: Моделирование железнодорожных грузовых перевозок методом экономикогеографического разграничения в регионе юго-восточного побережья Балтийского моря / О. Числов, В. Богачев, В. Задорожный и др. // Проблемы транспорта. 2019. № 14(2). Р. 83.

Российской Федерации по увеличению ВВП страны за счет снижения издер-

( )

A a=

n n

ij ij

t t t t t t t

жек и повышения эффективности транспортной системы.

Пусть A

фика между n станциями, где a

–

матрица, содержащая информацию о требуемых объемах тра-

–

объем трафика с j-й станции из i-й:

. (2.10)

Для модельной ситуации мы будем учитывать объем необходимых

перевозок в обычных вагонах. В реальности, конечно, ситуация намно го сложнее модельной, поскольку существуют разные типы вагонов для разных типов грузов, что, безусловно, усложняет задачу и должно быть учтено при реализации ее в программном обеспечении для решения кон кретных задач.

Можно абстрагироваться от реальной ситуации и не учитывать расстоя-

ние и, соответственно, стоимость перевозки между станциями от j-й станции до i-й, чему в реальности есть свои объяснения, поскольку именно процессы перегрузки и переформирования поездов наиболее существенно влияют на затраты и скорость перемещения грузов.

С другой стороны, можно учесть расстояния и (или) стоимость перевоз-

ки, дополнительно введя матрицу B, которая содержит расстояния между станциями i и j, и матрицу C, содержащую соответствующие тарифы или транспортные расходы.

Также можно учитывать другие показатели, например среднюю стои-

мость участков между станциями i и j. Очевидно, что идеальным вариантом транспортировки, исключающим оборот порожних вагонов, было бы найти замкнутые транспортные цепочки:

a a a a

1, 1 1, 2 2, 3 1,1

i j j j j j t jk i

Далее возможны различные варианты оптимизации, которые повысят

эффективность железнодорожной логистики. Если нам нужно перевезти максимальное количество груза, не формируя движение порожних вагонов, нам нужно найти цепочку, по которой возможно максимальное перемещение груза. Это цепочка, для которой выполняется условие:

MAX k MIN a a a a

( ( , , ,..., ))

В случае поиска маршрута, наиболее выгодного для участника перевоз-

ки, товары которого находятся, например, на станции f и должны быть перемещены на станцию p без разрешения движения разгруженных вагонов, необходимо найти цепочку:

B b C c= =

ij ij

, , ,...,

⋅

t i j j j j j jk i

1, 1 1, 2 2 , 3 1,1

t t t t t t t t

. (2.11)

. (2.12)

−

. (2.13)

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 56 / 156 7 8 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]