Архив WinRAR_1 / trahtengerts5
.pdf
450 Часть 3. Примеры применения компьютерных систем …
|
1 |
2--(2+1+1) |
8 |
|
|
|
|
2--(2+1) |
6 |
9 |
|
|
|
1--(1+1) |
3 |
|
|
2 |
1 |
2--(1+1) |
4 |
9 |
|
1 |
1 |
1--(1+1+1) |
5 |
|
|
|
1 |
2--(1+1+1) |
6 |
9 |
|
|
1 |
1--(1+1) |
3 |
|
|
|
1 |
2--(1+1+1+1) |
8 |
9 |
|
|
1 |
1--1 |
1 |
|
|
1 |
2 |
1--2 |
3 |
7 |
|
1 |
2 |
1--2 |
3 |
|
|
1 |
1 |
1--1 |
1 |
9 |
|
|
|
1--(2+1) |
5 |
|
|
|
|
(1+1)--2 |
4 |
|
|
1 |
3 |
1--3 |
5 |
|
1 |
1 |
1--1 |
1 |
7 |
1 |
1 |
1--1 |
1 |
|
|
|
(1+1)--3 |
6 |
9 |
|
|
1--(1+1) |
3 |
|
1 |
2 |
1--2 |
3 |
|
1 |
1 |
1--1 |
1 |
7 |
1 |
1 |
1--(1+1) |
3 |
7 |
|
1 |
(1+1)--2 |
4 |
9 |
|
|
1--(1+1+1) |
5 |
|
|
|
(1+1)--(2+1) |
6 |
9 |
|
|
1--(1+1) |
3 |
|
|
|
(1+1)--(2+1+1) |
8 |
9 |
|
|
1--1 |
1 |
|
|
1 |
|
1 |
|
1--1 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
1 |
|
1 |
|
1-- |
(1+1) |
|
|
3 |
|
7 |
|
|
1 |
|
1 |
|
1--(1+1) |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1--(1+1+1) |
|
5 |
|
|
|
||
|
|
|
1 |
|
1--1 |
|
|
|
1 |
|
7 |
|
|
|
|
|
|
1--1 |
|
|
|
1 |
|
|
|
Из этой таблицы видно, что оптимальным вариантом работы СМОс m=3 и n=5 является вариант разбиения подсистемы:
m1=1, n1=2 ; m2=1, n2=2; m3=1, n3=1 или m1=1, n1=3; m2=1, n2=1; m3=1, n3=1.
Это означает, что вместо замкнутой СМО с 3-мя бригадами обслуживания и 5-ю объектами обслуживания (в соответствии с табли-
цей 11.1 - наименее выгодна СМО с Fhv* 10), выгоднее всего разбить эту СМО на три подсистемы, закрепив одну бригаду за тремя объек-
Глава11. Модели и алгоритмы компьютерной поддержки … |
451 |
тами, а две другие бригады - каждую за своим объектом. Или второй эквивалентный вариант разбиения: СМО разбивается на три подсистемы, в первой подсистеме одна бригада закреплена за одним объектом и две подсистемы, в которых за двумя бригадами закрепляются по два объекта обслуживания. Как видно из таблицы 11.1 в этих двух
вариантах разбиения исходной СМО на подсистемы Fhv* 7, то есть
имеет наименьшее (оптимальное) значение.
В таблице 11.1 СППР эти наилучшие варианты решений, кроме высвечивания соответствующих числовых значений показателей и вариантов разбиений, беря на себя всю вычислительную часть, показывает еще и цветом.
Ясно, что и в этом случае руководитель должен задать соответствующие интенсивности переходов замкнутой СМО и m и n, вводя их в таблицу рис. 11.6, а описанная выше модель, хранящаяся в СППР, вычислит оптимальное разбиение m и n на части, закрепляя их, друг за другом. Таким образом, ЛПР варьируя (задавая СППР) только лишь эти три показателя системы обслуживания, может определить наиболее его устраивающую оптимальную систему обслуживания.
Здесь отметим, что по найденным оптимальным значениям mi и nj можно найти и оптимальные значения МТР – rl(ij) в структуре рас-
писания (11.33), где rl(ij) – количество ресурса l - го вида, используе-
мого в (ij) подсистеме – m бригад и n объектов обслуживания. Это можно сделать либо с помощью рассмотренной выше модели совместной сбалансированной работы двух или нескольких замкнутых СМО, либо с помощью метода динамики средних, решая задачу (11.1)-(11.6). Рассмотрим поэтому теперь алгоритм (модель, храня-
щуюся в СППР) для расчета оптимального значения rl(ij) методом динамики средних.
С. Использование СППР для определения методом динамики средних материальных ресурсов для объектов и бригад обслуживания
Будем считать, что в результате решения задачи (11.42) - (11.45) в каждой подсистеме общей замкнутой СМО известны оптимальные
454 Часть 3. Примеры применения компьютерных систем …
Отметим, что N(1), N(2), N(3), N(4) также как C0(4)(t) ,C1(1)(t), C0(1)(t) ,
C1(3)(t), С0(2)(t) либо берутся СППР автоматически из базы данных,
либо их задает руководитель на основании своего опыта и интуиции. Таким образом, так же как и в предыдущем случае получили оптимизационную задачу, у которой критерий оптимальности зависит от общего (начального) количества МТР в системе, а ограничениями являются уравнения (динамики средних), описывающие динамику
функционирования системы ПТО.
Алгоритм поиска оптимального соотношения числа объектов ПТО, бригад ПТО и количества МТР по моделям (критериям) (11.46) и (11.52) аналогичен алгоритму, описанному в параграфе 11.1 (общая схема). Он состоит из следующих шагов.
Шаг 1. Пусть число объектов ПТО задано и равно n. Устанавливается некоторое максимально возможное значение rmax- МТР и mmax - бригад в системе. Отметим, что r изменяется в пределах от rmax до rmin= n , где n - число объектов обслуживания.
Шаг 2. Решается система дифференциальных уравнений динамики средних и по соответствующим численностям состояний вычисляются значение критерия оптимальности. При заданном значении r после решения системы уравнений (11.18) - (11.25) вычисляется значение критерия оптимальности F(k), где k - номер итерации работы алгоритма.
Шаг 3. Производится сравнение критерия оптимальности на k-1
и k-й итерации (F(k)и F(k-1)). Если Fk 1 Fk , |
запоминается Fk 1, |
если нет - запоминается Fk и проверяется правило останова вычислений. Если r>n правило не выполняется переходят к шагу 4, нет - останов вычислений и фиксация оптимального значения r.
Шаг 4. Методом дихотомии, (или применение чисел "Фибоначчи") или случайного поиска изменяется значение r и переходят к ша-
гу 2. Далее при найденном значении ropt , алгоритм «прогоняется»
ещё раз для нахождения mopt .
В заключение отметим, что разработанный подход к оптимизации количества МТР в системе обслуживания может быть обобщен и на случай, когда при известном числе "ремонтных бригад" и МТР необходимо найти оптимальное число объектов обслуживания. В ча-
Глава11. Модели и алгоритмы компьютерной поддержки … |
455 |
стности, при проведении ГИС это означает, что при известном числе геофизических партий на промысловом геофизическом предприятии и их оснащении необходимо определить объем работ, которые они наиболее эффективно могут выполнить. Другими словами речь идет о научном обосновании объемов договоров, заключаемых геофизическим предприятием. Наконец, в разработанной модели параметрами управления могут быть также и интенсивности обслуживания объектов. Тогда, учитывая изложенное, критерий оптимальности обобщенной модели расчета оптимального соотношения объектов обслуживания, "ремонтных" бригад, МТР и интенсивностей обслуживания (работы) как бригад так и МТР может быть представлен следующим образом:
|
Ф C(m)m C(r)r T(k( (m), (r))C |
2 |
q( (m), (r))C |
3 |
), (11.53) |
|
|
1 |
1 |
|
|
||
где |
C(m) – средняя стоимость содержания одной бригады; |
|||||
|
1 |
|
|
|
|
|
C1(r) – средняя стоимость содержания единицы МТР;
k( (m), (r)) – среднее число объектов, находящихся на обслу-
живании в зависимости от интенсивностей их обслуживания бригадами и МТР;
q( (m), (r)) – среднее число объектов находящихся в очереди
на обслуживание в зависимости от интенсивности их обслуживания "ремонтными бригадами" и МТР;
(m) , (r) – векторы;
C2 – средняя стоимость обслуживания; C3 - средняя стоимость потерь от простоя в очереди.
Если же для описания работы системы обслуживания применяются уравнения динамики средних (11.18) - (11.25), то критерий оптимальности есть функционал вида:
i 5 |
|
F(m,r; (m), (r)) f (m,r, (m), (m)). |
(11.54) |
i 1 |
|
И оптимизация этих функционалов в предположении их унимодальности производится по схеме уже описанной в разделе 11.1. А
именно, задают границы изменения параметров m, r, (m), (r) . Да-
Глава 12. Компьютерная поддержка выбора проектных решений 457
Глава 12
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПОДДЕРЖКА ВЫБОРА ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПЛАНОВ РАЗВИТИЯ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩИХ КОМПАНИЙ
12.1. Компьютерная поддержка обеспечения стабильного функционирования нефтегазодобывающей компании
Исходной точкой нашего рассмотрения является принятие нефтяной компанией плана развития на долгосрочный период времени. Этим планом предусматривается стабильный уровень добычи нефти за рассматриваемый период. На территории деятельности компании имеются месторождения, находящиеся на различных стадиях эксплуатации. Кроме того, на этой территории имеются месторождения находящиеся в разведке, а также законченные разведкой и подготовленные к эксплуатации.
Такие условия функционирования и стратегия обеспечения стабильного функционирования нефтегазовой компании могут быть проиллюстрированы рис. 12.1, где приведена динамика добычи нефти согласно принятому стратегическому плану развития нефтегазовой компании, а объемы запасов по месторождениям, на которые компания имеет лицензии, представлены в табл. 12.1 и иллюстрируются рис. 12.2.
Ключевыми стратегическими задачами в решении проблемы поддержания компанией заданного уровня добычи нефти (газа) являются задачи оптимизации выбора вариантов разработки месторождений и очередности их ввода в промышленную эксплуатацию [12.1, 12.2].
Глава 12. Компьютерная поддержка выбора проектных решений459
Таблица 12.1
Месторождение |
А |
Б |
В |
Г |
Д |
Е |
Ж |
З |
Запасы геологические (млн. т) |
32,1 |
26,3 |
37,2 |
42,5 |
23,7 |
48,1 |
35,2 |
30,4 |
Извлекаемые запасы |
11,877 |
9,205 |
13,734 |
16,15 |
7,584 |
19,24 |
12,672 |
10,64 |
Е |
Г |
|
В
А
Д
Ж
Б
З
Рис. 12.2