Методы маршрутизации перевозок (2006, 560с., MET0014-55)

Методы маршрутизации перевозок делятся на маршрутизацию перевозок помашинных отправок и маршрутизацию перевозок мелких партий грузов.

В зависимости от использования математического аппарата они делятся на методы, основанные на моделях математического программирования, и на методы, основанные на алгоритмах задач теории расписаний.

Методы первого класса делятся на две группы. К первой группе относятся задачи, в которых при известных ездках с грузом определяются потоки движения автомобильного подвижного состава без груза.

Недостатки этого метода:

- не обеспечивается учет всех ограничений и параметров, существующих в реальной системе (время в наряде, закрепление автомобилей за клиентурой и т. д.);

- возникает необходимость корректирования плана вручную (составление графиков движения, графика работы погрузочно-разгрузочного пункта), что иногда приводит к отклонениям от полученного варианта.

Методы второй группы рассматривают маршруты движения как технологические способы использования ресурсов с определенными «ценами», и задаются столбцы матрицы условий. Переменными являются интенсивности грузопотоков по маршрутам.

Преимущества (по сравнению с первым методом):

- возможность учета многих ограничений, выдвигаемых практикой;

- исключение ручных операций при составлении оперативного плана.

Недостатки:

- большая размерность задач, определяющая трудность решения;

- не учитывается наличие очередей в пунктах выполнения погрузочно-разгрузочных работ (ПРР);

- алгоритмы имеют недостаточное быстродействие для оперативного управления перевозочным процессом в реальном режиме времени.

Методы второго класса построены на использовании аппарата теории расписаний. Этапы транспортного процесса (погрузка, транспортирование, разгрузка, подача подвижного состава) представляются в виде «работ». Подвижной состав и посты ПРР выступают как «приборы», предназначенные для выполнения «работ». В результате решения задачи определяется расписание выполнения «работ» (распределение ресурсов между работами и очередность выполнения работ).

Недостаток:

- отсутствуют алгоритмы точного решения задач теории расписаний из-за большой размерности.

В настоящее время известны следующие приближенные методы решения задач теории расписаний:

- методы случайного поиска;

- методы ситуационного управления;

- методы, основанные на эвристических процедурах сокращения размерности задачи.

Методы случайного поиска построены на использовании процедуры Монте-Карло. Из полученного множества решений выбирается наилучшее, согласно заданному критерию оптимальности. Полученные этим методом решения обычно находятся на уровне решений, принимаемых опытным диспетчером. По этой причине они не нашли широкого применения.

Модели методов теории ситуационного управления определенным образом формализуют реальные системы, которые работают в диалоговом режиме с ЭВМ и могут «обучаться» на опыте экспертов (диспетчеров). Так как модель перенимает опыт человека, то после «обучения» решает задачи на уровне принимавших участие экспертов. Требуется большое время на «обучение» ЭВМ; равно как и имеет место сложность алгоритмической и программной реализации.

Методы, основанные на эвристических процедурах сокращения размерности задачи, заключаются в следующем. Процесс составления маршрутов движения делится на несколько шагов. На каждом шаге выбирается «работа» для загрузки незанятого «прибора». Выбор осуществляется из некоторого количества «работ», которые могут быть выполнены рассматриваемым «прибором». Наличие свободы выбора «работ» обуславливает существование определенного множества планов, которые отличаются друг от друга величиной некоторых показателей (простои «приборов», общая продолжительность выполнения заданных «работ» и т. д.). Функции предпочтения представляют собой формальную оценку принимаемого решения на конкретном шаге формирования оперативного плана.

Использование функций предпочтения позволяет сформировать план, близкий к оптимальному, не «просматривая» других возможных решений. В качестве функции предпочтения могут выступать длительность выполнения очередного этапа обслуживания и др.

Для достижения оптимальности полученных планов используют комбинацию функций предпочтения как решения комбинаторных задач как в виде последовательности функций предпочтения, так и в виде обобщенного показателя.

Наибольшее применение для формирования маршрутов перевозок находит метод «совмещенной матрицы», когда при известных ездках с грузом определяется движение подвижного состава без груза. Этот метод предполагает, что план поставок выполняется совокупностью любых маятниковых и кольцевых маршрутов независимо от их протяженности, числа звеньев и без учета подачи и возврата автомобилей. Необходимое условие - число автомобилей, прибывающих в пункт погрузки, должно равняться числу автомобилей, выходящих из этого пункта.

Источник: Грузовые автомобильные перевозки: Учебник для вузов / А. В. Вельможин, В. А. Гудков, Л. Б. Миротин, А. В. Куликов. - М: Горячая линия - Телеком, 2006. – С. 450-452 (560 с.)