Библиотечный каталог авторефератов Украины

де 0α  – вектор, у якого всі компоненти, крім α-го, дорівнюють нулю, а  α-й компонент – одиниці;

       λα, μk – відповідно інтенсивність надходження вимог типу α та інтенсивність обслуговування вимоги типу k;

       с(α) = jα - iα+ 2, якщо (α = k)∧( jα ≠ iα),

       с(α) = jα - iα+ 1, якщо [(α = k)∧( jα = iα)]∨[(α ≠ k)∧( jα ≠ iα)],

       с(α) = jα - iα, якщо (α ≠ k)∧( jα = iα);

                       δ(x) = 1, якщо х > 0,

                       δ(x) = 0, якщо х ≤ 0;

       iα ≤ jα при α ≠ k  і  iα-1 ≤ jα при α = k.

       У загальному випадку сформульоване й доведене таке твердження:

Кількість станів керованої системи масового обслуговування Mn|Mm|q(i) = ri, що відповідають моментам управління, дорівнює

zв = mnm-1(1 + ri) + (n + 1)[(n + 1)m – nm-1(n + m)].

Кількість станів керованої СМО визначає розмірність відповідної оптимізаційної задачі пошуку керуючих пріоритетних параметрів. Доведено, що функціонування керованої системи масового обслуговування Mn|Mm|q(i) = ri описується керованим, вкладеним за моментами звільнення приладів, ланцюгом Маркова, потужність множини станів якого дорівнює zв, а перехідні ймовірності визначаються за формулами, подібними до (4) і (5).

Запроваджене поняття конфліктного стану керованої СМО, для якого  потужність відповідної множини допустимих управлінь більша, ніж одиниця. Із кожним конфліктним станом СМО (k, i) зіставляється свій автомат А(k, i),  для якого визначається спочатку лише вихідний алфавіт, котрий співпадає із множиною допустимих управлінь, відповідних стану (k, i). Автомат А(k, i) включається лише у ті моменти часу, коли система потрапляє до стану (k, i), потім він отримує сигнал зовнішнього середовища, завершує дію, відповідну цьому стану, і переходить до нового стану. Автомати сприймають вхідні сигнали „штраф” і „заохочення”.

Особлива увага приділена специфіці вироблення сигналів середовища „штраф” і „заохочення”. Раціональна поведінка автоматів має приводити до зменшення, а у кращому випадку – до мінімізації втрат вимог у системі, тому  поліпшення поведінки автоматів треба розуміти як зменшення математичного сподівання величини штрафів, які вони отримують. Відповідним чином організовують сигнали середовища залежно від втрат у системі, визначаючи кожного разу, до яких втрат призведе реалізація певного управління із класу допустимих рішень.

В дисертації отримані вирази для оцінки втрат від кожної можливої зміни стану системи, тобто від кожного переходу. Запровадимо символ Σс, який означає підсумовування ймовірностей спільного настання подій, і отриманий результат сформулюємо у вигляді такого твердження:

Якщо СМО, яка розглядається, в момент t перебуває у стані (k, i) ∈ Zп.1 і для обслуговування на β-й прилад спрямована вимога типу α, то ймовірність втрати вимоги типу γ у період від моменту t до першого звільнення будь-якого приладу та ймовірність Rαβ загальних втрат за цей же час визначаються відповідно за формулами

       (k, i) =                        (6)

       Rαβ(k, i) = (k, i),                                                        (7)

де        

       с(γ) = rγ - iγ, якщо γ ≠ α, 

с(γ) = rγ - iγ + 1, якщо γ = α.

Очевидно, що при  (k, i) ∈ Zп.2 ймовірність Rαβ(k, i) = 0.

Отже, функціонування системи масового обслуговування  Mn|Mm|q(i) = ri,

і = 1,…, n, в термінах теорії поведінки автоматів у випадкових середовищах описується як множина стаціонарних випадкових середовищ {S(k, i), (k, i) ∈ Z}, переключення яких завдається керованим ланцюгом Маркова.

Доведене фундаментальне твердження, яке встановлює що множина управляючих пріоритетних параметрів, яка повністю визначає поведінку СМО у конфліктних станах, мінімізуючи при цьому запроваджений функціонал втрат, складається лише із нулів та одиниць. Дане твердження дозволяє будувати однозначні й зручні у використанні алгоритми управління СМО.

СМО як моделі об’єктів використовуються для розв’язання багатьох практичних завдань, що виникають при розробці автоматизованих систем управління на транспорті. На прикладі двох класів завдань управління в дисертації показані можливості використання автоматних моделей для аналізу функціонування різних об’єктів управління.

До першого класу належать завдання управління потоками вимог в мережах ЕОМ, до яких входять обчислювальні центри (ОЦ) та інші абоненти.  Виконання елементарних програм, які входять до складу вимог абонентів мережі з урахуванням певної матриці належності, організовують так, щоб функціонал, котрий характеризує якість роботи мережі, досягав оптимального значення. Якість функціонування мережі оцінюється кількістю вимог, яким відмовлено у прийнятті до системи через відсутність вільних місць в чергах. Саме цю кількість необхідно мінімізувати. Оптимізація процесу виконання вимог у мережі може бути розглянута як дворівнева задача. На першому рівні відбувається диспетчеризація потоків завдань у мережі. Тут, згідно з дисципліною “першим прийшов – першим обслужений”, вимоги викликаються із черг і функціональні оператори, що в них містяться, розподіляються між ОЦ мережі з урахуванням запроваджених матриць інцидентності. Таким чином, у даному випадку розв’язується задача розподілу функціональних операторів між ОЦ мережі (задача 1). На другому рівні обирається дисципліна обслуговування функціональних операторів для кожного обчислювального центру. Тут задача диспетчеризації розв’язана у двох постановках:

а) Якщо кожний обчислювальний центр Vi володіє множиною обчислювальних засобів {Vi1, Vi2,…, Vip}, то припускається, що у деякий момент один із цих засобів виявився вільним. Тоді із відповідної черги необхідно вибрати для обчислювального засобу, який звільнився, який-небудь функціональний оператор, тобто призначити статичні або ситуаційні пріоритети функціональним операторам із черг (задача 2а);

б) Якщо при вільному обчислювальному засобі Vij приймається рішення про реалізацію певного функціонального оператора fl, то відповідна йому програма переписується із зовнішнього пристрою в оперативну пам’ять, на що витрачається час tl. У такому разі має сенс застосувати дисципліну обслуговування, згідно з якою програма, переписана в оперативну пам’ять, виконується не один раз, а багаторазово, якщо в черзі перебувають інші вимоги на виконання цієї ж програми. Природно, при цьому використовуються різні дані, відповідні різним програмам, що перебувають у черзі. Якщо у деякий момент часу t обчислювальний засіб виявився вільним і приймається рішення про виконання функціонального оператора α-го типу, то відповідна йому програма виконується bα разів. Тоді виникає задача вибору оптимальних значень b1,…, bL (задача 2б).

Всі розглянуті задачі сформульовані як задачі розбиття скінченої множини станів черг на декілька класів. Якщо зі станами черг зіставимо автомати з відповідними множинами дій, потужність яких дорівнює кількості класів розбиття черги, а їх вхідні сигнали (“заохочення” і “штраф”) організуємо залежно від зменшення й збільшення втрат вимог у мережі, то для розв’язання всіх згаданих задач отримаємо моделі керування, подібні автоматним моделям.

У цьому ж розділі розглянуто дві задачі іншого класу, які можуть бути зведені до однієї й тієї ж моделі управління на базі автоматного підходу, а саме: управління від одної ЕОМ групами навантажувально-розвантажувальних комплексів і автоматизована система контролю за технічним станом рухомого складу. Обидві задачі зводяться до аналізу замкненої системи масового обслуговування і визначення оптимальних ситуаційних пріоритетів у моменти звільнення обслуговуючих приладів. Для розробки автоматної моделі управління в даних системах при невідомих значеннях інтенсивностей вхідних потоків використано їх опис за допомогою вкладених ланцюгів Маркова.  Розглядаються лише ті моменти часу, коли прилад вільний і стан системи визначається станами черг запитів на обслуговування.

На таких характерних прикладах продемонстровано переваги застосування автоматного підходу до розв’язання задач оптимізації процесів обробки інформації в різноманітних практичних ситуаціях, характерних для інфраструктури залізничного транспорту, й показано, що у різних математичних постановках він дозволяє легко формалізувати такі задачі та забезпечити їх реалізацію на ЕОМ.

Побудована і досліджена автоматна модель функціонування перевантажу-вальних комплексів у транспортному вузлі. Математична модель функціонування порту зі змінною кількістю вантажних (універсальних і спеціалізованих) районів, причальних фронтів, складів, фронтальних кранів у взаємодії із транспортними засобами вантажовідправників і вантажоодержувачів містить 35 ймовірнісних автоматів, з яких 30 імітують основну частину діяльності системи, яка досліджується, а 5 утворюють індикатори для підрахунку математичного сподівання сумарних витрат у системі за кожну одиницю автоматного часу. Результати розрахунків за моделлю виконані з врахуванням реальних статистичних даних, оброблених за методикою, запропонованою в дисертації. Використання результатів моделювання дозволило одержати конкретні рекомендації як щодо поліпшення довготермінового планування роботи порту, так і щодо підвищення ефективності управління функціонуванням вантажних районів порту в оперативному режимі.

       Розроблена ймовірнісно-автоматна модель системи „море – залізниця”, яка описує взаємодію морського торгового порту і залізничної гілки, що проходить територією порту. Модель містить дві відносно незалежних підсистеми „Море” і „Залізниця”, які налічують 169 автоматів, 163 з яких складають основну частину, а 6 – індикатори, та розроблений з використанням графа міжавтоматних зв’язків блок узгодження часових і кількісних параметрів функціонування названих підсистем. Модель виконана із урахуванням стохастичного характеру надходження суден і залізничних вагонів, сезонного коливання надходження вантажів та інших специфічних технологічних і економічних чинників. Використання результатів моделювання у складі однієї із підсистем АСУ Одеського морського торговельного порту дозволило суттєво зменшити непродуктивні витрати, пов’язані із простоєм навантажених суден і залізничних вагонів (з урахуванням особливих умов обробки експортних та імпортних вантажів), підвищити ефективність використання навантажувально-розвантажувальних засобів і складів.

       Використання запропонованих у дисертаційній роботі математичних моделей, методів і алгоритмів оптимізації функціонування технологічних підсистем морського торговельного порту дозволяє суттєво поліпшити економічні показники роботи порту за рахунок більш точної прогнозної оцінки величини планових параметрів та підвищити ефективність та обґрунтованість рішень, що приймаються при оперативному управління роботою порту та його окремих ділянок.

Результати , викладені у розділі 4, опубліковані у працях [1, 2, 20, 27, 29].

У п’ятому розділі „Дослідження транспортних систем методами імітаційного моделювання” викладені результати розв’язування конкретних завдань управління складними логістичними транспортними системами, в яких взаємодіють різні види транспорту, методами імітаційного моделювання. На конкретних прикладах різноманітних логістичних транспортних систем продемонстровано великі потенційні можливості імітаційного моделювання, яке, зазвичай, використовується для вивчення складних реальних процесів функціонування економічних систем, що перебувають під впливом зовнішніх випадкових чинників, у тих випадках, коли їх математичний аналіз традиційними методами є утрудненим або неможливим.

Методами імітаційного моделювання досліджена типова логістична система "виробництво – транспорт – споживання", на вході якої розміщені складські ємності відправника, а на виході – складські ємності одержувача (рис 3). Отримані результати дають змогу приймати рішення у таких проблемних ситуаціях:

простій вантажу на вході через перевищення темпів накопичення вантажу над темпами його вивезення;

урівноваженість темпів накопичення і вивезення вантажу;

простій поїзду через відсутність транспортної партії вантажу;

надмірне накопичення вантажу на складах через перевищення темпів надходження вантажу на склади над темпами споживання;

урівноваженість темпів надходження і споживання вантажу;

простій ємностей одержувача через перевищення темпів їх надходження над темпами надходження вантажів маршрутом.

За умови, коли керованими параметрами є розмір транспортної партії та час обороту поїзду (або кількість поїздів), розроблена імітаційна модель дозволяє визначити таку стратегію управління матеріальним потоком, яка мінімізує собівартість перевезення вантажу.

Застосований спосіб подання реальної системи у вигляді набору ймовірнісних автоматів дозволив наочно зобразити у компактній математичній формі структурні й часові особливості логістичної системи, що досліджується.

Робота залізничних перевантажувальних станцій, головні функції та важливість яких показані у розділі 1, досліджена методом статистичного моделювання із застосуванням класичної схеми: змістовний опис реальної системи → статистичне дослідження системи → формалізована схема → модель (математичний опис) системи → машинна реалізація за моделюючим алгоритмом  → обробка результатів обчислень. Проведено ймовірнісний аналіз важливого показника – часу простою вагонів на вантажних пунктах.

Показано, що імітаційне моделювання процесів організації вагонопотоків у поїзди і розподілу обсягу робіт між технічними станціями для напрямків руху із потужним трафіком дає змогу знизити величину основного параметру – часу транспортування за рахунок оптимізації проведення сортувальних робіт (часткового переформування поїздів) на маршруті та підвищення швидкості поїздів на ділянках,

що містяться після пунктів перелому, де поїзд змінює свою довжину чи масу. Розроблена система імітаційного моделювання базується не тільки на комплексі типових модульних елементів, але й використовує множину конструктивних параметрів, що дає змогу відобразити все різноманіття аспектів, які впливають на експлуатаційну роботу залізничного транспорту. Така система може використовуватися для розв’язування широкого класу завдань, пов’язаних із удосконалюванням перевізного процесу на залізничному транспорті, при цьому можуть аналізуватися доцільність та економічна ефективність проведення модернізації технічних станцій.

Доведено, що використання методів імітаційного моделювання дає змогу здійснити розрахунок часу обороту вагонів для аналізу перевізного процесу і при цьому врахувати вплив на його протікання різноманітних випадкових чинників. Запропоновано застосовувати направлений перебір варіантів, організований за найперспективнішими напрямками, який допомагає подолати труднощі, пов’язані з тим, що розв’язання оптимізаційних задач на основі імітаційних моделей призводить до значної або навіть нескінченної кількості припустимих рішень, причому закономірності, котрі досліджуються за допомогою імітаційної моделі, змінюються при зміні самого рішення. Запропонована у дисертації система може використовуватися для аналізу доцільності збереження чи реорганізації існуючої мережі сортувальних станцій та оптимізації розподілу сортувальної роботи і вантажопотоків між ними, а також для аналізу основних наслідків прийнятих рішень, зіставлення альтернативних варіантів за їхньою ефективністю. Система дає змогу змінювати і вибирати критерії розрахунків з урахуванням інтересів замовників, динаміки обсягів перевезень, їх структури, нерівномірності у часі, зміни цін і тарифів, нормативних показників.

Результати, одержані у даному розділі, опубліковані в працях автора [2, 9, 12-15, 19, 24].

Висновки

У дисертаційній роботі розв’язана актуальна й важлива для економіки країни проблема розробки й обгрунтування математичних моделей, методів і алгоритмів оптимізації при здійсненні логістичного управління  великими транспортними комплексами за допомогою прогресивних інформаційних технологій. На основі застосування системного логістичного підходу, ідей і методів математичного моделювання, математичного програмування, теорії автоматів, теорії масового обслуговування створені аналітичні, алгоритмічні й програмні засоби оптимізації, застосування яких дозволило суттєво поліпшити економічні показники функціонування низки транспортних підприємств.

У дисертації одержані такі головні теоретичні й практичні результати.

1. Показана доцільність та необхідність використання принципів і підходів логістики при організації функціонування транспортних підприємств, де стрижнем формування концепції створення логістичних систем повинна служити ідея організації вертикально-інтегрованих систем руху матеріальних потоків, у центрі уваги якої перебуває споживач. Показано, що об’єктивною підставою створення логістичної системи є реалізація синергетичного ефекту, що виявляється у 1) загальному прискоренні матеріального потоку; 2) зменшенні сукупних витрат за рахунок усунення конфліктів часткових витрат; 3) підвищенні рівня логістичного сервісу. Складові синергетичного ефекту реалізуються у процесі трансформації матеріального потоку.

       2. Приймати рішення в логістичних системах неможливо без наявності адекватних математичних моделей – аналітичних або імітаційних. Аналіз переваг і недоліків існуючих методів моделювання показав, що особливо продуктивним є сполучення в одному дослідницькому процесі методів імітаційного моделювання та ймовірнісних автоматів.

       3. Розв’язана задача складання регулярного плану формування поїздів і організації технологічної переробки вагонів на дільничних і сортувальних станціях, яка має важливе значення в організації вантажопотоків. Цільовою функцією є максимізація сумарного обсягу вантажопотоків, які проходять через станцію транзитом, що еквівалентне максимальному використанню її пропускної спроможності.        

4. Проаналізовані методи дослідження організаційно-виробничої структури транспортної системи. Шляхом спільного застосування математичного моделювання, евристичних методів і комп’ютерних розрахунків розроблено модель планування залізничних вантажних перевезень, в якій рішення, що стосуються окремих рівнів ієрархії, погоджуються із можливостями інших рівнів.

5. Розв’язана задача узгодження подачі вагонів на вантажні фронти станції під розвантаження із роботою навантажувально-розвантажувальної техніки і автотранс-порту, який вивозить вантажі споживачу, при забезпеченні вивантаження вагонів і доставки вантажів із мінімальними витратами. Математичною моделлю такої транспортної ситуації є задача лінійного програмування. Інша задача – узгодження часових параметрів взаємодії залізничного транспорту і автотранспорту розв’язана за допомогою теорії розкладів. Результатом є графік прибуття й відправлення автомобілів на станцію та зі станції, при якому забезпечується максимальне використання рухомого складу протягом періоду планування.

       Розв’язана актуальна задача підвищення ефективності використання рухомого складу на маневровій роботі шляхом вибору оптимальної кількості маневрових локомотивів залежно від параметрів вантажопотоку, що надходить на підприємство, переробної спроможності його вантажних фронтів.

       6. Розроблена математична модель перевезень кільцевими маршрутами, реалізована в автоматній формі з використанням методу вкладених ланцюгів Маркова й апарату твірних функцій, а також імітаційна модель переміщення рідких вантажів в один бік через систему баз і резервуарів. Показано, що виявлена властивість просторової обмеженості післядії в автоматних моделях допомагає побудові матриць вхідного, внутрішнього і вихідного алфавітів автоматів, котрі є матрицями структурних зв’язків автоматів у системі.

       7. Досліджені моделі взаємодії автоматів зі складним середовищем, котре містить у собі деяку множину середовищ, переключення яких залежить від дій автоматів. Показано, що питання доцільності використання автоматних моделей, вибору тих чи інших класів автоматів, організації вхідних сигналів автоматів тощо або не ставилися, або слабо обґрунтовувалися теоретично, організація ж поведінки автоматів з точки зору оптимального розв’язку задач управління взагалі не досліджувалась.

       На прикладі одного класу задач управління в СМО описано процеси формалізації задачі управління на мові теорії поведінки автоматів і організації поведінки автоматів, що розв’язують цю задачу. Показано, що у деяких випадках не існує стаціонарного розподілу ймовірностей станів для відомих класів автоматів. Тому набуває особливої актуальності застосований підхід до організації оптимальної поведінки у випадкових середовищах, пов’язаний із розробкою алгоритмів цілеспрямованої зміни структури автоматів.

       8. Пошуки способів побудови автоматів, які функціонують оптимальним чином у будь-яких стаціонарних випадкових середовищах, обумовили необхідність дослідження автоматів, які навчаються. При розв’язуванні практичних задач використовуються такі моделі, в яких автомати, що застосовуються як керуючі пристрої, активно впливають на середовище, в якому вони функціонують. Задача організації поведінки автоматів  формулюється так: необхідно у кожному середовищі визначити таку дію автомата, при якій математичне сподівання кількості штрафів, що відповідають цим діям, є мінімальним. Показано, що якщо значення елементів матриць ймовірностей переключень середовищ під впливом дії автомата і векторів станів середовищ заздалегідь відомі, то ця задача зводиться до стандартної задачі математичного програмування. 

9. Отримані важливі теоретичні результати, які дають змогу визначати поведінку автоматів, які функціонують у середовищах, що переключаються, поведінку автоматів зі змінною структурою у середовищі, що реагує на зміну дій, а також поведінку автоматів у керованому середовищі, яке переключається. Ці результати є підґрунтям для створення ефективних автоматних моделей складних логістичних транспортних систем, що функціонують під впливом випадкових чинників.

10. Наведено оригінальну постановку задачі управління СМО за допомогою апарату ймовірнісних автоматів.  Доведено принципову можливість існування автоматів, використання яких у моделі управління СМО забезпечує вибір оптимальних значень управляючих пріоритетних параметрів, що визначають вибір вимог із черги на обслуговування. Функціонування СМО у термінах поведінки автоматів описується як множина випадкових стаціонарних середовищ, переключення яких задається керованим ланцюгом Маркова. Таким чином, задача оптимального управління СМО даного типу за допомогою автоматів еквівалентна задачі побудови автомата чи групи автоматів із оптимальною поведінкою у випадковому середовищі. Показано, що існують конструкції автоматів, які у випадкових середовищах, котрі переключаються, навчаються здійснювати із ймовірністю одиниця ту дію, штраф за яку є мінімальним. Тому автомати, що використовуються в моделях управління СМО, оптимізують свою поведінку у випадкових стаціонарних середовищах, відповідних станам системи.

       Для загального випадку отримано явний вираз для визначення кількості станів керованої системи масового обслуговування Mn|Mm|q(i) = ri, що відповідають моментам управління. Отримані явні вирази для оцінки втрат від кожної можливої зміни стану системи, тобто від кожного переходу.

11. Доведене фундаментальне твердження, яке встановлює що множина управляючих пріоритетних параметрів, яка повністю визначає поведінку СМО у конфліктних станах, мінімізуючи при цьому запроваджений функціонал втрат, складається лише із нулів та одиниць. Дане твердження дозволяє будувати однозначні й зручні у використанні алгоритми управління СМО.

12. СМО як моделі об’єктів використані для розв’язання двох класів практичних завдань, що виникають при розробці АСУ на транспорті: 1) управління потоками вимог в мережах ЕОМ, до яких входять обчислювальні центри (ОЦ) та інші абоненти; 2) управління від одної ЕОМ групами навантажувально-розвантажувальних пристроїв і управління автоматизованою системою контролю за технічним станом рухомого складу.

На таких характерних прикладах продемонстровано переваги застосування автоматного підходу до розв’язання задач оптимізації процесів обробки інформації в різноманітних практичних ситуаціях, характерних для інфраструктури залізничного транспорту, й показано, що у різних математичних постановках він дозволяє легко формалізувати такі задачі та забезпечити їх реалізацію на ЕОМ.

13. Побудована й досліджена автоматна модель функціонування перевантажувальних комплексів у транспортному вузлі. Математична модель функціонування порту зі змінною кількістю вантажних (універсальних і спеціалізованих) районів, причальних фронтів, складів, фронтальних кранів у взаємодії із транспортними засобами вантажовідправників і вантажоодержувачів містить 35 ймовірнісних автоматів, з яких 30 імітують основну частину діяльності системи, яка досліджується, а 5 утворюють індикатори для підрахунку математичного сподівання сумарних витрат у системі за кожну одиницю автоматного часу. Результати розрахунків за моделлю виконані із урахуванням реальних статистичних даних, оброблених за методикою, запропонованою в дисертації. Використання результатів моделювання дозволило одержати конкретні рекомендації як щодо поліпшення довготермінового планування роботи порту, так і щодо підвищення ефективності оперативного управління функціонуванням вантажних районів порту.

       14. Розроблена ймовірнісно-автоматна модель системи „море – залізниця”, яка описує взаємодію морського торгового порту і залізничної гілки, що проходить територією порту. Модель містить дві відносно незалежні підсистеми „Море” і „Залізниця”, які налічують 169 автоматів, 163 з яких складають основну частину, а 6 – індикатори, та розроблений з використанням графа міжавтоматних зв’язків блок узгодження часових і кількісних параметрів функціонування названих підсистем. Враховані стохастичний характер надходження суден і залізничних вагонів, сезонне коливання надходження вантажів та інші специфічні технологічні й економічні чинники. Використання результатів моделювання у складі однієї із підсистем АСУ Одеського морського торговельного порту дозволило суттєво зменшити непродуктивні витрати, пов’язані із простоєм навантажених суден і залізничних вагонів (з урахуванням особливих умов обробки експортних та імпортних вантажів), підвищити ефективність використання навантажувально-розвантажувальних засобів і складів.

15. Методами імітаційного моделювання досліджена типова логістична система "виробництво – транспорт – споживання", на вході якої розміщені складські ємності відправника, а на виході – складські ємності одержувача. За умови, коли керованими параметрами є розмір транспортної партії та час обороту поїзду (або кількість поїздів), розроблена імітаційна модель дозволяє визначити таку стратегію управління матеріальним потоком, яка мінімізує собівартість перевезення вантажу.

16. Робота залізничних перевантажувальних станцій досліджена методом статистичного моделювання із застосуванням класичної схеми. Показано, що імітаційне моделювання процесів організації вагонопотоків у поїзди і розподілу обсягу робіт між технічними станціями для напрямків руху із потужним трафіком дає змогу знизити величину основного параметру – транспортного часу за рахунок оптимізації проведення сортувальних робіт (часткового переформування поїздів) на маршруті та підвищення швидкості поїздів на ділянках, що містяться після пунктів перелому, де поїзд змінює свою довжину чи масу. Розроблена система імітаційного моделювання базується не тільки на комплексі типових модульних елементів, але й використовує множину конструктивних параметрів, що дає змогу відобразити все різноманіття аспектів, які впливають на експлуатаційну роботу залізничного транспорту. Така система може використовуватися для розв’язування широкого класу завдань, пов’язаних із удосконалюванням перевізного процесу на залізничному транспорті, причому можуть аналізуватися доцільність та економічна ефективність проведення модернізації технічних станцій.

Запропонована у дисертації система використана для аналізу доцільності збереження чи реорганізації існуючої мережі сортувальних станцій та оптимізації розподілу сортувальної роботи і вантажопотоків між ними, а також для аналізу основних наслідків прийнятих рішень, зіставлення альтернативних варіантів за їхньою ефективністю. Система дає змогу змінювати і вибирати критерії розрахунків з урахуванням інтересів замовників, динаміки обсягів перевезень, їх структури, нерівномірності у часі, зміни цін і тарифів, нормативних показників.

Список опублікованих праць за темою дисертації

Монографії та посібники:

1. Бакаев А.А., Кутах А.П., Ревенко В.Л. Информатизация перевозочного процесса на железнодорожном транспорте. – К.: Феникс, 2004. – 598 с.
2. Кутах О.П. Моделювання транспортних систем. – К.: Київ. ун-т економіки і технологій транспорту, 2004. – 196 с.
3. Концепція програми формування мережі логістичних центрів в системі міжнародних транспортних коридорів України / Ю.М.Цвєтов, О.П.Кутах, М.В.Макаренко, О.Ю.Ємельяненко, М.Ю.Цвєтов. – КУЕТТ, 2003.– 109 с.
4. Бакаєв О.О., Кутах О.П., Пономаренко Л.А. Теоретичні засади логістики: Підручник. У 2 т. – К.: Київ. ун-т економіки і технологій транспорту. – Т.1, 2003. – 430 с.
5. Бакаєв О.О., Кутах О.П., Пономаренко Л.А. Теоретичні засади логістики: Підручник. У 2 т. – К.: Київ. ун-т економіки і технологій транспорту. – Т.2, 2005. – 522 с.

Статті у наукових фахових виданнях:

6. Кутах О.П. Методи дослідження організаційно-виробничої структури транспортної системи // Залізничний транспорт України.–2002.–№ 5. – С. 7 – 9.
7. Кутах О.П. Класифікація прикордонних залізничних станцій та їх технологічне оснащення // Проблеми підвищення ефективності інфраструктури. – К.: НАУ, 2002. – Вип.8. – С. 95 – 102.
8. Бакаєв О.О., Кутах О.П. Про метод ймовірнісно-автоматного моделювання // Залізничний транспорт України. – 2002. – № 6. – С. 4 – 6.
9. Кутах О.П. Автоматна модель фун­кціонування перевантажувальних комплексів у транспортному вузлі // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. – 2002. – № 4. – С. 94 – 99.
10. Кутах А.П., Ревенко В.Л. Новые информационные технологии – решающий фактор повышения управляемости перевозочным процессом на железнодорожном транспорте // Вісник Східноукраїнського національного університету імені В.Даля. Серія „Транспорт”. – 2002. – № 6(52). – С. 7 – 17.
11. Бакаєв О.О., Кутах О.П. Питання комплексного управління та моделювання різноманітних видів транспорту // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. – 2002. – № 2. – С. 58 – 61.
12. Кутах А.П., Фурсова Т.И. Система имитационного моделирования поддержки и оптимизации решений по совершенствованию перевозочного процесса на железнодорожном транспорте // Проблемы управления и информатики. – 2002. – № 5. – С. 146 – 154.
13. Кутах О.П. Імітаційне моделюван­ня роботи залізничних перевантажувальних станцій // Проблеми системного підходу в економіці. – К.: НАУ, 2002. – Вип. 6. – С. 93–100.
14. З.В.Буринская, А.П.Кутах, В.К.Мироненко, Т.И.Фурсова. Имитационное моделирование процесса распределения сортировочной работы и вагонопотоков между станциями // 3б. наук. праць КУЕТТ. – 2002. – Т. 6. – С. 141–148.
15. Кутах А.П., Фурсова Т.И. Система имитационного моделирования оценки эффективности новых технологий и организации перевозок на железнодорожном транспорте // Кибернетика и системный анализ. – 2003. – № 6. – С. 156 – 166.
16. Кутах О.П. Роль і значення прикордонних станцій у складі міжнародних транспортних коридорів // Залізничний транспорт України. – 2002. – № 3. – С. 9 – 10.
17. Ревенко В.Л., Кутах А.П. Методы и средства, обеспечивающие гибкость управления перевозочным процессом // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 5. – С.81 – 92.
18. Кутах А.П. Эксплуатационная наука на железнодорожном транспорте // Проблеми системного підходу в економіці. – К.: НАУ, 2003. – Вип. 5. – С. 85 – 90.
19. Кутах А.П., Миронюк И.В., Сакунова И.С. Імітаційне моделювання матеріальних потоків у логістичній системі “виробництво-транспорт-споживання” //Збірник наукових праць КУЕТТ.Серія „Транспортні системи і технології”. – 2003. – Вип.4. – С. 192 – 206.
20. Кутах О.П. Використання автоматів в системах управління // Проблеми системного підходу в економіці. – К.: НАУ, 2003. – С. 111 – 127.
21. Кутах О.П. Дослідження динамічних ситуацій та визначення їх характеристик на різних етапах процесу прийняття рішень // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2003. – № 4. – С. 60 – 72.
22. Кутах А.П., Ревенко В.Л. Основные тенденции и условия экономического роста и развития железнодорожного транспорта // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля. – 2003. – № 9(67). – С. 239 – 246.
23. Бакаев А.А., Кутах А.П. Информационное моделирование и качество управление транспортными процессами // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 3. – С. 84 – 92.
24. Кутах А.П. Модульные принципы имитационного моделирования транспортного процесса // Залізничний транспорт України. – 2003. – № 3. – С. 11 – 15.
25. Кутах О.П. Методологія статистичного дослідження роботи значного транспортного вузла // Автоматизовані системи управління і нові інформаційні технології: Збірник наук. праць. – К.: МННЦІТС НАН України, 2003. – Вип. 1. – С. 120 – 129.
26. Кутах А.П. Анализ существующих методик расчета количества погрузочно-разгрузочных бригад грузчиков и докеров на железнодорожных станциях и в портах // Збірник наукових праць КУЕТТ. Серія „Транспортні системи і технології”. – 2003. – Вип. 3. – С. 5 – 8.
27. Кутах О.П., Пономаренко Ю.Л. Застосування автоматних моделей в системах управління на транспорті / Вісник Національного транспортного університету. – 2003. – № 8. – С. 187 – 194.
28. Кутах О.П., Слободян А.В. Ймовірнісно-автоматна модель системи „море – залізниця” // Судоходство. – 2003. – № 9-10. – С. 43 – 46.
29. Кутах О.П. Використання автоматів при управлінні системами масового обслуговування // Проблеми інформатизації та управління. – К.: НАУ. – 2004. – Вип.9. – С. 31 – 41.
30. Бакаєв О.О., Кутах О.П. Дослідження взаємодії річкового порту з автомобільним транспортом // Автоматизовані системи управління і нові інформаційні технології // К.: МННЦІТС НАН України. – 2004. – Вип. 2. – С. 5 – 20.
31. Ревенко В.Л., Кутах А.П. Новые информационные технологии – ядро информатизации перевозочного процесса на железнодорожном транспорте // Автоматизовані системи управління і нові інформаційні технології. – К.: МННЦІТС НАН України, 2005. – Вип. 3. – С. 33 – 54.
32. Кутах А.П. Организационное обеспечение оптимальной загрузки перегрузочной пограничной станции // Проблеми інформатизації та управління. – К.: НАУ. – 2003. – Вип. 7. – С. 186 – 188.
33. Бакаєв О.П, Кутах О.П. Техніко-експлуатаційна характеристика полігона залізниць України // Проблеми інформатизації та управління. – К.: НАУ. – 2003. – Вип. 8. – С. 12 – 19.

Доповіді та тези доповідей:

34. Ревенко В.Л., Кутах А.П. Информатизация – определяющий фактор роста и развития железнодорожного транспорта Украины // Материалы IV Международной конференции “Информация, анализ, прогноз – стратегические рычаги эффективного государственного управления”. – К.: УкрІНТЕІ, 2004. – С.203 – 210.
35. Ревенко В.Л., Кутах А.П. Прогрессивные информационные технологии – основа информатизации перевозочного процесса // Матеріали І Міжнародної науково-практичної конференції „Наука у транспортному вимірі” / Залізничний транспорт України. – Спец. вип. 3/1. – 2005. – С. 16.
36. Кутах А.П. Информатизация транспортного процесса в национальной сети международных транспортных коридоров Украины // Сборник докладов Седьмой международной конференции “Эффективное формирование национальной сети международных транспортных коридоров”. – Одесса: TransUkraine, 2003. – C. 27 – 28.
37. Кутах А.П. Информатизация управления транспортным процессом // Тези доповідей І науково-практичної конференції „Проблеми та перспективи розвитку транспортних систем: техніка, технологія, економіка і управління”. – К.: КУЕТТ, 2003. – С. 97 – 100.
38. Бакаев А.А., Кутах А.П. Оптимизация погрузочно-разгрузочных работ в микрологистической системе “железная дорога – море” // Доклады Седьмой международной выставки-симпозиума. – Одесса: “ТрансУкраина”, 2005. – С. 142 – 143.

Особистий внесок автора до робіт, виконаних у співавторстві:

У роботі [1] автору належать розділи 1, 4, 5 (с. 24-115, с. 257-345); у роботі [3] автору належать розділи  4.2, 7.2.1, 8  (с. 19-26, с. 57-62, с. 66-76); у роботі [4] автором викладені: тема 8 “Транспортна логістика” (с. 210-241), тема 10 “Складське господарство та комісіонерська діяльність” (с. 296-318), тема 12 “Упакування і обробка матеріалів” (с. 337-356), тема 13 “Міжнародна логістика” (с. 357-378);  у роботі [5] автору належать: тема 18 “Теорія масового обслуговування” (с. 204-271), тема  23 “Моделювання транспортних систем імітаційними методами” (с. 402-446), тема 24 “Керування транспортно-складськими комплексами” (с. 448-504); у роботі [8] автором викладено метод застосування автоматно-ймовірнісного моделювання для дослідження систем масового обслуговування і визначені типові етапи цього процесу;  в роботі [10] автором досліджені питання ефективного застосування нових інформаційних технологій в управлінні транспортними процесами; в роботі [11] автором доведена можливість побудови автоматної моделі, яка адекватно відбиває процеси перевезень різними видами транспорту, запропоновано методику вибору видів транспорту на основі запровадженої системи критеріїв  і побудовано модель планування вантажних перевезень; у роботах [12, 14, 15] автору належить постановка задачі дослідження перевізного процесу та роботи сортувальних станцій на залізничному транспорті методами імітаційного моделювання, методика зіставлення альтернативних варіантів рішень за їх ефективністю, аналізу наслідків прийняття рішень і врахування при моделюванні динаміки обсягів перевезень, їх структури, нерівномірностей у часі, зміни цін і тарифів, нормативних показників, аналізу доцільності збереження чи реорганізації наявної мережі сортувальних станцій, викладення способів зміни та вибору критеріїв із урахуванням інтересів замовників; у роботі [17] автору належать опис предметної області та інфологічна модель перевізного процесу, постановка задачі гнучкого управління транспортними системами, методи і засоби реалізації сучасних автоматизованих інформаційних систем на залізничному транспорті; в роботі [19] автором виконана постановка задачі математичного моделювання логістичного ланцюга „виробництво – транспорт – споживання”, розроблені формалізована схема моделі, сценарій моделювання, оптимізаційний блок моделі, сформульована задача оптимізації та виконано аналіз результатів моделювання;  в роботі [22] автором систематизовані основні чинники, умови й сучасні тенденції, що визначають економічне зростання й розвиток залізничного транспорту на регіональному і континентальному рівнях, проаналізовано вплив інформаційних технологій на ефективність процесів перевезень; у роботі [23] автором виконано опис предметної області, викладені питання, пов’язані з використанням прогресивних інформаційних технологій, які володіють системними властивостями адаптованості до змін у навколишньому середовищі, гнучкості, цілісності, малоопераційності та надійності та підвищують якість управління транспортними процесами при застосуванні автоматизованих інформаційних систем; у роботі [27] автором виконана постановка задачі використання автоматних моделей в системах управління та часткових задач оптимізації процесів обробки інформації в різних ситуаціях, характерних для інфраструктури залізничного транспорту, формалізація цих задач методами теорії масового обслуговування і загальна схема побудови відповідних автоматних моделей; у роботі [28] автору належить формалізована схема роботи системи „морський порт – залізниця”, розробка множини автоматів та індикаторів підсистеми „залізниця” і блоку міжавтоматних зв’язків із використанням графоаналітичної моделі; в роботі [30] автором методами імітаційного моделювання виконане дослідження взаємодії річкового порту з автомобільним транспортом, розроблений алгоритм моделювання, котрий дає змогу одержати рекомендації щодо визначення оптимальних режимів функціонування вантажного району порту; в роботі [31] автором розроблено метод трансформації інформаційного і прикладного програмного забезпечення АСУ залізничним транспортом, якому притаманна висока динаміка, у двошарову структуру, де управляюча інформація зосереджена в інформаційному шарі, що поліпшує гнучкість системи управління; у роботі [35] автором виконана аналітична обробка статистичного матеріалу, сформульовані завдання використання інформаційних технологій для поліпшення показників роботи залізничного транспорту.

Анотація

Кутах О.П. Математичні моделі та інструментальні засоби інформатизації управління транспортними процесами. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології. – Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН України і МОН України, Київ, 2005.

Дисертаційна робота присвячена розробці математичних моделей, інструментальних методів і алгоритмів оптимізації при здійсненні логістичного управління  великими транспортними комплексами за допомогою прогресивних інформаційних технологій. Визначено основи логістичного підходу до розв’язування нагальних завдань організації транспортних процесів та взаємодії різних видів транспорту. Розв’язана актуальна й важлива для економіки країни проблема підвищення ефективності транспортних перевезень і зменшення сумарних логістичних витрат. Із використанням системного логістичного підходу, ідей і методів математичного моделювання, математичного програмування, теорії автоматів, теорії масового обслуговування створені аналітичні й алгоритмічні засоби, застосування яких дало змогу суттєво поліпшити економічні показники функціонування низки транспортних підприємств за рахунок впровадження у практику прогресивних технологій організації функціонування транспортних систем на засадах логістики, забезпечення можливості прийняття науково обґрунтованих управлінських рішень в умовах невизначеності.

Ключові слова: транспортний процес, перевезення, система підтримки прийняття рішень, логістика, математична модель, оптимізація, ймовірнісний автомат, система масового обслуговування.