ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

В.Е. Гозбенко, М.Н. Крипак, А.Н. Иванков

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТРАНСПОРТНО-ЭКСПЕДИЦИОННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРУЗОВЛАДЕЛЬЦЕВ

Иркутск 2011

2

УДК 656.13 ББК 34.41 Г 57

Н а у ч н ы й р е д а к т о р : В.Д. Бардушко, доктор технических наук, профессор

Р е ц е н з е н т ы :

А.И. Свитачев, доктор технических наук, профессор; А.М. Долотов, доктор технических наук, профессор

Гозбенко В.Е., Крипак М.Н., Иванков А.Н. Совершенствование транспортно-экспедиционного обслуживания грузовладельцев. – Иркутск : ИрГУПС, 2011. – 176 с. : ил. ISBN 978-5-98710-163-6

В книге дано систематизированное изложение теоретических основ и ме-тодов расчета оптимальной системы организации грузовых перевозок авто-транспортом в пределах крупных городов. Даны рекомендации по размеще-нию грузовых терминалов и формированию сети распределительных цен-тров, организации центральной диспетчерской службы по сбору заявок на перевозки и управлению автотранспортным хозяйством нескольких владель-цев подвижного состава на основе применения кооперативных стратегий. Приведены методика и расчеты оптимального форматирования парка под-вижного состава автотранспортного предприятия, создания опорной сети ло-гистических распределительных центров в крупных городах.

Авторы являются специалистами в области управления транспортными потоками на автомобильном и железнодорожном транспорте, взаимодейст-вия видов транспорта, транспортной логистики проектирования терминаль-но-складских комплексов для переработки широкой номенклатуры грузов.

Книга рассчитана на инженерно-технических работников, связанных с организацией грузовых перевозок автомобильным транспортом, и специали-стов проектно-изыскательских институтов, занимающихся проектированием генеральных схем развития городов и логистических терминально-складских комплексов, а также студентов и аспирантов транспортных вузов.

УДК 656.13 ББК 34.41

Ó В.Е. Гозбенко, М.Н. Крипак, А.Н. Иванков, 2011 Ó Иркутский государственный университет ISBN 978-5-98710-163-6 путей сообщения, 2011

Г 57

3

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................. 5 ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ

ПРОБЛЕМЫ ............................................................................. 8 1.1. Проблемы и перспективы городских грузовых

автомобильных перевозок ................................................................ 8 1.2. Анализ потребности в грузовых перевозках ................................. 12 1.3. Современное состояние рынка транспортных услуг в России ..... 16 1.4. Управление грузовыми перевозками ............................................. 17 1.5. Системный подход к управлению

транспортно-производственной системой .................................... 20 1.6. Характеристика математических методов, используемых

в транспортных расчетах .......................................................... 28 1.7. Логистическая цепь доставки грузов как объект исследования ... 36

ГЛАВА 2. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕВОЗОЧНЫМ ПРОЦЕССОМ ЧЕРЕЗ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР .......................... 42

2.1. Исследование неравномерных грузовых потоков ......................... 42 2.2. Прогнозирование поступления заявок от потребителей,

поставщиков и владельцев транспортных средств ....................... 43 2.3. Исследование статистических характеристик неравномерности

величины партии груза, заявленного на перевозку ...................... 44 2.4. Исследование неравномерности интервалов

поступления заявок на перевозку .................................................. 50 2.5. Имитационная модель перевозочного процесса

на внутригородских маршрутах ..................................................... 54 2.6. Результаты имитационного моделирования

перевозочного процесса ................................................................. 74 2.7. Обработка полученной в ходе эксперимента информации ........... 80

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА ПЕРЕВОЗЧИКОВ ............ 89

3.1. Системный подход к оперативному управлению работой автомобилей ...................................................................... 89

3.2. Оптимизация размещения координационного центра управления перевозками на территории рассматриваемого района ............................................................... 92

3.3. Оптимизация зон обслуживания автовладельцами районов города ................................................................................ 94

3.4. Решение задачи закрепления владельцев автомобилей за оптовыми складами .................................................................... 99

3.5. Применение динамической транспортной задачи с задержками для согласования производственной программы 101

4

ГЛАВА 4. АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ПОДВИЖНОГО СОСТАВА И ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ПАРКА АВТОМОБИЛЕЙ ........................................................................ 106

4.1. Оптимизация структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков ........................................................ 106

4.2. Разработка информационно-управляющей системы выбора подвижного состава для перевозок автотранспортом ................ 115

Основные результаты ................................................................................ 125 ЛИТЕРАТУРА ......................................................................................... 127 ПРИЛОЖЕНИЯ ...................................................................................... 135

5

ВВЕДЕНИЕ Число книг, посвященных транспортному обслуживанию грузовла-

дельцев в пределах крупного города, достаточно велико. Казалось бы, рас-считанные на различные уровни, они полностью перекрывают потребности самого взыскательного читателя. Но нам представляется, что даже лучшие из них содержат определенные пробелы, которые и призвана, в некоторой степени, заполнить настоящая книга.

Успешное развитие экономики требует снижения затрат на производ-ство товаров и оказание услуг во всех отраслях народного хозяйства. Про-цессы перемещения – неотъемлемая часть производства товаров и услуг, поэтому одним из направлений снижения стоимости товаров и услуг явля-ется сокращение затрат на перевозки грузов.

Согласно «Основным направлениям социально-экономической полити-ки правительства Российской Федерации на долгосрочную перспективу», удешевление перевозок грузов способствует решению приоритетных задач государства. Один из наиболее эффективных путей снижения затрат – опти-мальное планирование перевозок грузов.

Рост парка грузового автомобильного транспорта в городах повлек за собой не только технические, но и экономические и экологические про-блемы, а ведь реальная потребность в нем в несколько раз ниже.

Под воздействием расширяющейся сети малых производств и частно-го предпринимательства существенно увеличился объем внутригородских перевозок грузов. Рыночные отношения, которые в значительной степени формируются в условиях неопределенности и неустойчивости транспорт-ной среды, требуют использования высокоэффективных способов и мето-дов управления экономической и хозяйственной деятельностью предпри-ятий на основе логистического и системного подходов к организации пе-ревозочного процесса.

Данная работа посвящена разработке модели функционирования коорди-национного центра управления перевозками (КЦУП). Теоретическая и прак-тическая значимость этой проблемы, ее актуальность и недостаточная разра-ботка отдельных положений определили тему и круг исследуемых вопросов.

Реальный транспортный поток является динамичным по своей приро-де. В нем нужно различать несколько видов неравномерностей, основными из которых являются следующие:

§ временная неравномерность (колебания сезонные, по дням недели, внутрисуточные и др.);

6

§ пространственная неравномерность, специфичная для каждого вида перевозок (пригородные, дальние пассажирские и грузовые).

Изучение действительной картины перевозок показывает, что реальные транспортные потоки имеют сложную, меняющуюся организацию, с определен-ными закономерностями изменения ее компонент во времени и пространстве.

Методика совместного изучения грузопотоков, условий перевозок и особенностей клиентуры использована при разработке координационного центра управления перевозками (КЦУП).

В ходе изучения выявлены основные характеристики грузообразую-щих и грузопоглощающих пунктов, номенклатура и виды грузов, а также корреспонденций в зоне обслуживания.

Эффективность работы подвижного состава в значительной степени зависит от условий эксплуатации и, в первую очередь, от условий перево-зок, которые определяются обслуживаемой клиентурой и характеристикой грузопотоков.

Одними из важнейших данных для перевозчиков являются сведения об интервалах поступления заявок на перевозку, а также сведения о вели-чине партии груза, заявленного на перевозку.

Знание объема перевозок, выполняемого для отдельного клиента, и степени сосредоточения объема по числу пунктов отправления и получе-ния, позволяет правильно выбрать подвижной состав для выполнения ра-бот, организовать контроль и регулирование перевозок.

Основная цель построения модели функционирования транспортной системы, включающей КЦУП, – доставка груза в заданный интервал вре-мени минимальным количеством транспортных средств. Для достижения поставленной цели на каждом этапе разработки модели необходимо реше-ние локальных задач, чтобы простои участников транспортного процесса в ожидании выполнения опeраций были минимальны. Связь основной и ло-кальной задачи объясняется тем, что простои в ожидании прибытия авто-мобиля на посты погрузки-разгрузки снижают пропускную способность системы, что в свою очередь повышает вероятность одновременного при-бытия автомобилей на обслуживание и возникновение очереди.

Задача построения модели работы транспортной системы, включающей КЦУП, сформулирована следующим образом. Имеется система доставки грузов. Ежедневно в систему поступают пакеты заявок на перевозку грузов и сведения о наличии подвижного состава у автоперевозчиков, желающих со-трудничать с КЦУП. На постах погрузки у грузоотправителей сосредоточен груз различной номенклатуры, для перевозки которой требуется автомобиль соответствующего типа. В пределах заявки груз транспортнооднороден. В адрес одного и того же пункта назначения допускается включение несколь-ких заявок. Подвижной состав одного типа образует однородные группы. Время выполнения операций транспортного процесса, вес пакета отправки по каждой заявке, режим работы грузоперерабатывающих пунктов известны.

7

Требуется минимальным количеством автомобилей удовлетворить все заяв-ки на перевозку грузов в необходимые сроки.

Для использования модели на практике была разработана компьютер-ная программа. В качестве средства разработки базы данных использова-лась система управления базами данных (СУБД) Microsoft Access.

Для оптимизации зон обслуживания автовладельцами районов города и оптимизации зон развозки грузов с оптовых складов применяли диа-граммы Вороного. В результате наложения двух карт (автовладельцев и оптовых складов) определили автовладельцев, которым необходимо отда-вать предпочтение при выборе автомобилей для перевозки грузов с кон-кретных оптовых складов, так как нулевой пробег транспортных средств при этом будет наименьшим.

Решили многоэтапную транспортную задачу. На первом этапе произ-водилось закрепление владельцев автомобилей за крупными складами од-нородной продукции с целью уменьшения пробега и затрат от места хра-нения автомобилей до пункта погрузки. На втором этапе решалась задача доставки грузов от распределительных центров до грузовладельцев. При-менение двухэтапной транспортной задачи позволило установить рацио-нальное закрепление АТП за КЦУП (или транспортно-логистическими комплексами) с учетом порожних и груженых рейсов в зависимости от пропускной способности улично-дорожной сети.

Решение динамической транспортной задачи с задержками (ДТЗЗ) по-зволило уменьшить влияние несогласованности ритмов работы поставщи-ков (потребителей) и перевозчиков.

Выбор подвижного состава – один из основных вопросов, который решается при обосновании транспортно-технологических схем перемеще-ния грузов. Правильно выбранный подвижной состав должен обеспечивать минимум суммарных издержек на перемещение и хранение грузов по всей грузопроводящей цепи.

При выборе автомобиля для конкретного вида перевозок возникает ряд вопросов: как выбрать наиболее эффективный автомобиль, как срав-нить различные автомобили между собой и др. На поставленные вопросы позволяет найти ответы разработанная система автоматизированного под-бора подвижного состава.

Разработанная система позволяет максимально учесть требования гру-зоотправителя к условиям перевозки (род груза, объем партии, условий пере-возки и т. д.). Положенный в основу оптимизации алгоритм позволяет вы-брать оптимальный подвижной состав для конкретного вида перевозок с ис-пользованием многокритериальных оценок: минимальная себестоимость пе-ревозок, максимальная производительность транспортного средства, макси-мальное удовлетворение спроса. Данная система может быть использована в качестве информационно-планирующей и управляющей в реальном режиме времени для диспетчерского персонала логистических центров.

8

Глава 1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО ТРАНСПОРТНОГО ОБСЛУ-

ЖИВАНИЯ ГРУЗОВЛАДЕЛЬЦЕВ

1.1. Проблемы и перспективы городских грузовых автомобильных перевозок

На современном этапе развития мировой экономики автомобильный

транспорт для большинства развитых стран является основным видом внутреннего городского транспорта и ключевым элементом транспортной системы, который играет главную роль в обеспечении экономического роста и социального развития общества.

Вместе с тем, признавая серьезность негативных аспектов процесса автомобилизации, транспортная политика стран ЕС, США и других разви-тых стран нацелена не на прямое ограничение этого процесса, а на его ре-гулирование в целях снижения потерь от дорожно-транспортных происше-ствий (ДТП), недопущения необратимых экологических последствий ав-томобилизации. Эта политика реализуется в рамках так называемой кон-цепции устойчивого развития транспорта, предусматривающей сбаланси-рованное развитие различных видов транспорта, повышение роли общест-венного автотранспорта, введение ряда ограничений движения личных легковых автомобилей в крупных городах и на наиболее напряженных ав-томагистралях (платный проезд, ограничение времени движения, выделе-ние приоритетных полос движения автобусов, проведение парковочной политики и т.д.) [75].

В странах ЕС значительная доля в объеме перевозок грузов выполня-ется коммерческими автотранспортными предприятиями, относящимися к транспорту общего пользования. Их доля в объеме перевозок основных грузов в Великобритании составляет около 50 %, во Франции – более 53 %, в Германии на дальние расстояния (свыше 150 км) – до 68 % грузов, а на ближние расстояния – до 48 % [141].

На этапе становления рыночных отношений в России сложились объек-тивные предпосылки для ускоренного развития автомобильного транспорта. Возросло его влияние на развитие социально-экономической сферы страны.

В процессе материального производства транспорт удовлетворяет потребности всех отраслей в перевозках различного типа: внутрипроиз-водственных, межотраслевых внутри региона, межрегиональных и т. д. Хотя труд, затраченный в транспортном производстве, не создает новых потребительских стоимостей, он, тем не менее, способствует возрастанию стоимости перевозимых грузов. Это перемещение и есть «продукция» транспорта. Такая особенность предопределяет отличие транспорта от промышленности и сельского хозяйства в том отношении, что транспорт в процессе своего производства не потребляет сырья и материалов, которые

9

вещественно входят в конечный продукт [32]. В состав затрат на производ-ство промышленной продукции расходы на сырье и материалы достигают в среднем 64 %. В затратах транспортной продукции такие расходы отсут-ствуют, но резко повышаются издержки на возмещение основных фондов и рабочую силу. Если в промышленности эти расходы составляют 18 %, то на транспорте – около 40 % [30, 35, 38, 47].

Производство единицы чистой продукции требует на транспорте зна-чительно больших капитальных вложений, чем в любой отрасли матери-ального производства, так как его фондоемкость в 4 раза больше, чем в промышленности [39, 47].

Поэтому поиски оптимальных решений, позволяющих экономике стра-ны и региона эффективно освоить необходимые объемы перевозки при воз-можно малых затратах средств, в настоящее время относятся к основным за-дачам стабилизации и дальнейшего подъема других отраслей. Таким обра-зом, автомобильному транспорту принадлежит особая роль в удовлетворении потребностей общества в грузовых перевозок [125, 128, 140].

Автомобильному транспорту нет адекватной замены при перевозках дорогостоящих грузов на небольшие и средние расстояния, в транспорт-ном обеспечении розничной торговли, производственной логистики, строительной индустрии, агрокомплекса, а также малого бизнеса, что под-тверждается соответствующими объемами перевозок грузов. Значительна автотранспортная составляющая в стоимости продукции отдельных секто-ров экономики: в промышленности доля автотранспортных издержек со-ставляет не менее 15 %, в строительстве – до 30 %, в сельском хозяйстве и торговле – до 40 % и более. Суммарно эти издержки, с учетом выполнения погрузочно-разгрузочных и складских работ, составляют не менее 400 млрд руб. в год, или около 6 % от ВВП страны [141].

Высокий уровень автотранспортных издержек обусловлен не только ог-ромным объемом выполняемой автотранспортом работы, но и недостаточным уровнем государственного регулирования отрасли. Кроме того, значительное влияние на увеличение этих издержек оказывают следующие факторы:

1. В настоящее время производительность грузового автотранспорта России в 2,6 раза ниже по сравнению с дореформенным периодом и в 4 раза ниже по сравнению с развитыми зарубежными странами;

2. На высокий уровень автотранспортных издержек большое влияние оказывает низкий технический уровень отечественных автомоби-лей, высокая степень их изношенности в эксплуатации, несоответ-ствие структуры парка автомобилей номенклатуре грузов и требо-ваниям обеспечения их сохранности;

3. Недостаточная развитость логистических систем при перемещении товарных масс другими видами транспорта, участником которых является автомобильный транспорт, отсутствие эффективных тех-нологий в грузоперерабатывающих узлах и слабое развитие высо-

10

комеханизированной терминальной сети существенно повышает стоимость переработки грузов;

4. Крайне недостаточное применение эффективных технологий меж-дугородных перевозок грузов, особенно в межрегиональном сооб-щении, и децентрализация системы организации этих перевозок обусловили значительное сокращение использования большегруз-ных автотранспортных средств и неадекватное расширение приме-нения малоэффективного для указанных перевозок малотоннажного автопарка, при полной ликвидации системы загрузки порожних ав-томобилей грузом в попутном или обратном направлении;

5. Автомобильный транспорт является наиболее ресурсоемкой транс-портной отраслью. На его долю приходится порядка двух третей объема всех нефтяных топлив, потребляемых транспортом, причем структура топливопотребления на автомобильном транспорте и со-ответствующие удельные показатели весьма далеки от достигнутых в развитых странах.

Конечный результат перевозок грузов, который интересует пользова-телей транспорта (грузоотправителей и грузополучателей) – стоимость (цена), транспортное время, сохранность груза. Эти основные параметры связаны с расстоянием перемещения груза, видом транспорта и типом под-вижного состава, скоростью движения, затратами на погрузочно-разгру-зочные и складские операции, величиной тарифной ставки [73].

Транспортники заинтересованы в том, чтобы провозные возможности использовались полностью и равномерно в течение года, с максимально возможным использованием грузоподъемности, коэффициентом использо-вания подвижного состава по времени суток и сокращением простоев под погрузочно-разгрузочными операциями. Для достижения максимального суммарного эффекта необходимо определение единой цели [23].

В общем случае перемещение груза связано с пунктами производства, пунктами потребления и промежуточными пунктами. В пунктах производ-ства выполняется накопление и погрузка груза на подвижной состав авто-мобильного транспорта; в пунктах потребления – выгрузка груза; в проме-жуточных пунктах – передача груза с одного вида транспорта на другой или хранение груза, связанное с комплектацией партии груза до опреде-ленной величины, или, наоборот, с уменьшением партионности.

Стоимость груза в месте его получения определяется как сумма стои-мостей груза в месте производства и рациональных транспортных затрат, связанных с перевозкой, – дополнительная рациональная стоимость, кото-рую транспортная отрасль производит в процессе перевозки груза.

Дополнительная рациональная стоимость одной тонны груза опреде-ляется [26]:

S=Sпг+Sпр+Sх+Sт , (1.1)

11

где Sпг – себестоимость подготовки груза к перевозке, руб./т;

Sпр – себестоимость погрузочно-разгрузочных работ, руб./т; Sх – себестоимость хранения груза, руб./т; Sт – себестоимость транспортирования, руб./т. Степень соответствия интересов транспортной организации, грузоот-

правителя и грузополучателя можно определить коэффициентом эффек-тивности перевозочного процесса:

3

10

1

3

RRWS

RWSK

iiQ

Qэп

å=

-+×

-×= , (1.2)

где WQ – объем транспортной продукции, т.

Использование на практике компьютерной техники дает возможность организовать учет влияния факторов и оценку степени совмещения инте-ресов участников перевозочного процесса Кэп.

С момента перехода экономики страны и региона на рыночные отно-шения стал формироваться и рынок автотранспортных услуг на внутригород-ских перевозках грузов. Под воздействием расширяющейся сети малых про-изводств и частного предпринимательства объем внутригородских перевозок грузов увеличивается. Рыночные отношения, которые в значительной степе-ни формируются в условиях неопределенности и неустойчивости транспорт-ной среды, требуют высокоэффективных способов и методов управления экономической и хозяйственной деятельностью предприятий. Традиционные концепции управления уже не оправдывают себя. Все это привело к необхо-димости использования логистического подхода [27, 81, 84] и системного подхода к организации перевозочного процесса. Развитие малого и среднего бизнеса привело к значительному увеличению числа как грузоотправителей, так и грузополучателей. Объем перевозок грузов автомобильным транспор-том до 2010 года был увеличен на 36,5 %. В то же время шел непрерывный процесс изменения и качественных характеристик грузов, в частности, уве-личивалась стоимость единицы перевозимого груза.

Рыночные отношения требуют использования высокоэффективных методов управления и организации перевозок в плане повышения качества обслуживания заказчиков и экономии собственных ресурсов предприятий, что особенно важно при развитии конкуренции на рынке автотранспорт-ных услуг. Это обусловливает необходимость разработки алгоритмов оп-тимизации перевозок грузов. Для повышения эффективности работы авто-мобилей необходимо рассматривать грузоотправителей, грузополучателей и автотранспорт как единую систему с общими целями.

12

Основы современной теории грузовых автомобильных перевозок были заложены в трудах академика Е.А. Чудакова, проф. Л.Л. Афанасьева, проф. П.В. Каниовского, проф. С.Р. Лейдермана и др. ученых. Различные положе-ния и направления теории получили свое развитие в трудах проф. Л.Л. Афа-насьева (организация и планирование автомобильных перевозок), проф. Л.А. Бронштейна (экономика, организация и планирование АТП), проф. В.А. Гудкова, проф. А.В. Вельможина (технология, организация и управле-ние грузовыми автомобильными перевозками), проф. Г.Н. Дегтярева, И.И. Батищева, М.И. Грифа, М.П. Ряузова (организация и механизация по-грузочно-разгрузочных работ), д. э. н. Б.Л. Геронимуса, проф. В.А. Житкова, проф. К.В. Кима, проф. С.А. Панова (экономико-математические методы в планировании автомобильных перевозок), проф. В.А. Гудкова, проф. Л.Б. Миротина и др. (транспортная логистика), проф. В.И. Николина (теоре-тические основы функционирования автотранспортных систем помашинных перевозок груза), многих других отечественных ученых.

Система «Автоперевозчик – Грузовладельцы» представляет собой два взаимоувязанных субъекта, вовлеченных в транспортный процесс, поэтому необходимо провести анализ потребности в грузовых перевозках и анализ рынка транспортных услуг.

1.2. Анализ потребности в грузовых перевозках

Начиная с 1999 г. в Российской Федерации сохраняется тенденция ус-

тойчивого экономического роста. Социально-экономическое развитие страны сопровождается увеличением спроса на транспортные услуги со стороны населения и экономики. В удовлетворении этого спроса автомо-бильному транспорту принадлежит особая роль.

Развитие рынков товаров и услуг, мелкого и среднего бизнеса, расши-рение сферы розничной торговли, рост фермерства в агрокомплексе, нали-чие значительного количества промышленных предприятий, не имеющих других подъездных путей, кроме автомобильных, объективно увеличивают «нишу» безальтернативного применения грузового автомобильного транс-порта. Одновременно в тех сегментах рынка, где автомобильный транс-порт конкурирует с железнодорожным или внутренним водным транспор-том, его технологическая и коммерческая гибкость дают ему дополнитель-ные рыночные преимущества.

Процесс автомобилизации сопровождается и негативными последст-виями, нарастающими в связи с увеличением парка автотранспортных средств и объемов перевозок. На автомобильный транспорт приходится основная часть вредных экологических воздействий транспорта, которые, если не принять соответствующих мер, могут привести к необратимым по-следствиям в природной среде. Недопустимо велик ущерб, наносимый об-ществу и экономике дорожно-транспортными происшествиями.

13

Перегруженность городских улиц и автомагистралей автомобилями при-водит к значительным задержкам в перемещении людей и товаров, затрудне-нию развития и функционирования общественного пассажирского транспорта.

Выгоды от автомобилизации и ее негативные последствия оказывают существенное влияние на социально-экономическую сферу общества и требуют выработки и проведения системной государственной политики.

В 2007 году грузовыми автомобилями всех отраслей экономики с уче-том оценки неформальной деятельности перевезено 6,2 млрд т грузов, или 104,4 % к уровню 2006 года. Для выполнения этого объема использован парк грузовых автомобилей в количестве 3,3 млн единиц, который был со-средоточен в предприятиях отраслей экономики – 1,6 млн ед., в индивиду-альной собственности – 1,57 млн ед., в подотрасли автотранспорта общего пользования (далее – АТОП) – 0,13 млн ед. Объем перевозок грузов, вы-полненных АТОП, составил 562,8 млн т (9,1 %), в том числе коммерчески-ми малыми предприятиями и предпринимателями – 73,5 млн т. По сравне-нию с 1990 годом доля АТОП в общем объеме автомобильных перевозок грузов, несмотря на его известные преимущества (обеспечение более вы-сокого уровня организации транспортного процесса и производительности труда, сокращение транспортных издержек), сократилась в 2,5 раза.

Анализ потребности в автомобильных грузовых перевозках в г. Ангарске

В городе Ангарске действует много организаций, предприятий и уч-реждений разных форм собственности, занимающихся различными видами деятельности. В табл. 1.1 представлены различные субъекты хозяйствен-ной деятельности на 2007 год.

По состоянию на начало 2008 года в Едином государственном регист-ре предприятий и организаций (ЕГРПО) зарегистрировано 4 400 субъектов (включая филиалы). Наибольшее число хозяйствующих субъектов сосре-доточено в торговле и общественном питании (39,3 %), промышленности (14,2 %), строительстве (11 %), коммерческой деятельности (6,3 %). За год число субъектов, учтенных в ЕГРПО, увеличилось на 6,5 %.

Количество индивидуальных предпринимателей за год увеличилось на 19,9 % и составило 16 519 человек. Из них 78,6 % (в 2006 году – 79,4 %) заняты в сфере торговли и общественного питания.

Малый и средний бизнес имеет большое значение в экономике города, региона, страны. Некоторые показатели деятельности малых предприятий города Ангарска приведены в табл. 1.2.

Таблица 1.1 Распределение субъектов хозяйственной деятельности

Наименование субъектов Количество, ед. Всего субъектов хозяйственной деятельности 4400 в том числе в распределении:

14

по организационно-правовым формам коммерческие организации 3590 государственные предприятия 0 муниципальные предприятия 0 хозяйственные общества и товарищества, объединения 2694 некоммерческие организации 624 филиалы, представительства и другие обособленные подразделе-ния юридических лиц

186

по формам собственности государственная 71 муниципальная 254 частная 3683 общественных объединений (организаций) 185 прочие формы 207 кроме того, предприниматели – физические лица 16519

Наибольшее количество малых предприятий специализируется на тор-

говле и посреднических услугах в сфере торговли (2005 г. – 48,5 %, 2006 г. – 58.3, 2007 г. – 52,7 %).

Каждым работником малого бизнеса в 2007 г. произведено продукции (работ, услуг) в среднем на 117,9 тыс. рублей, а прибыль на одного рабо-тающего составила 22,4 тыс. рублей.

Таблица 1.2

Показатели деятельности малых предприятий по основным отраслям экономики

Число предприятий, единиц 1398 в том числе Промышленность 248 Строительство 163 Торговля и общественное питание 737 Общая коммерческая деятельность 24 Другие отрасли 226 Объем произведенной продукции (работ, услуг), млн руб. (с 1998 г. – тыс. руб.)

688121

в том числе Промышленность 174292 Строительство 139719 Торговля и общественное питание 271569 Общая коммерческая деятельность 156 Другие отрасли 102385

В целом в городе объем производства основных видов промышленно-

сти в натуральном выражении показан в табл. 1.3. Для доставки грузов и товаров некоторых вышеперечисленных пред-

приятий, организаций и учреждений главным является обеспечение мак-

15

симальной скорости доставки, по разумной цене, в режиме «точно в срок» и определенными партиями. Для сферы производства, работающей на ос-нове специализации и кооперации, главное – обеспечение гарантированной доставки к предусмотренному сроку. Некоторые отрасли народного хозяй-ства требуют индивидуального подхода к перевозке грузов.

В табл. 1.3 представлен состав структуры грузоперевозок по г. Ангарску.

Таблица 1.3 Производство основных видов промышленной продукции

в натуральном выражении

Основные виды продукции г. Ангарска Объем произ-водства

Топливная промышленность первичная переработка нефти, млн тонн 7,7 Химическая и нефтехимическая промышленность 248 кислота серная, тыс. тонн 33,9 удобрения минеральные, тыс. тонн 11 синтетические смолы и платмассы, тыс. тонн 81,5 лакокрасочные материалы, тонн 103 средства моющие синтетические, тонн 17785 Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная про-мышленность

вывозка древесины, тыс. куб. м 252 пиломатериалы, тыс. куб. м 12 Промышленность строительных материалов цемент, тыс. тонн 285 материалы строительные нерудные, тыс. куб. м 46 плитка керамическая, тыс. кв. м 466 Легкая промышленность изделия швейные, тыс. руб. 74524 обувь, тыс. пар 42 Пищевая промышленность хлеб и хлебобулочные изделия, тыс. тонн 20,5 кондитерские изделия, тонн 4250 колбасные изделия, тонн 3100 цельномолочная продукция, тыс. тонн 14,1

В Приложении 2 представлена база данных грузоотправителей и гру-зополучателей.

1.3. Современное состояние рынка транспортных услуг в России Доля некоммерческих перевозчиков в общем объеме перевозок грузов

увеличилась и составила свыше 70 %. Постоянный рост этой доли является

16

характерной тенденцией последних лет. Профессиональный уровень боль-шинства мелких коммерческих операторов не соответствует современным и перспективным требованиям рынка. Анализ работы автомобильного транспорта при перевозках грузов показывает, что за последнее десятиле-тие произошло значительное ухудшение показателей использования авто-мобилей. Низкая эффективность автотранспортного бизнеса, помимо не-рационального расходования экономических ресурсов, создает ситуацию, при которой дополнительные транспортные потребности экономики удов-летворяются экстенсивным путем – за счет наращивания числа автотранс-портных средств и пропорционального увеличения загрузки дорог при адекватном усилении воздействия негативных факторов автомобилизации.

Диаграммы, характеризующие состояние и развитие автомобильного транспорта, представлены в Приложении 1.

Возрастная структура парка автотранспортных средств всех категорий в стране выглядит неудовлетворительно. Лишь 12,4 % грузовых автомоби-лей имеет возраст до 5 лет, а около половины парка составляют автомоби-ли старше 10 лет. Изношенность парка ежегодно увеличивается, поскольку фактическое его обновление в 2-3 раза ниже нормативных значений. Вы-сокий износ автомобилей является причиной повышенного загрязнения окружающей среды, недопустимой аварийности и увеличенных транс-портных издержек.

Сложившаяся структура парка грузовых автомобилей по типу кузова и виду используемого топлива является несовершенной и не соответствует требованиям транспортного рынка. Так, доля бортовых автомобилей явля-ется завышенной, тогда как парк автомобилей со специальными кузовами, в первую очередь, с кузовами «фургон» не обеспечивает потребности пользователей автотранспортных услуг. В парке преобладают среднетон-нажные автомобили и недостаточно малотоннажных и большегрузных ав-тотранспортных средств. Доля автомобилей, использующих наиболее де-шевые и экологически более чистые виды топлива (сжатый природный газ, сжиженный нефтяной газ), является весьма низкой.

Массовая эксплуатация изношенных и неэффективных автотранс-портных средств ведет к снижению экономической эффективности авто-мобильного транспорта. Есть все основания полагать, что по мере эконо-мического роста в условиях наблюдающегося стабильного притока инве-стиций в автомобильный транспорт возрастная структура парка будет по-степенно улучшаться, приближаясь к потребностям эксплуатации и по ти-пам автотранспортных средств.

Анализ рынка транспортных услуг в г. Ангарске В городе Ангарске существуют более 20 предприятий, предлагающих

свои услуги населению, их характеристики собраны в виде базы данных автоперевозчиков и представлены в Приложении 3.

17

В городе Ангарске в настоящее время действует ряд предприятий и организаций разных форм собственности, занимающихся перевозочной деятельностью. Свыше 70 % грузовых перевозок выполняется акционер-ными обществами различного типа, обществами с ограниченной ответст-венностью, малыми предприятиями, а также индивидуальными владельца-ми автотранспортных средств.

На рынке транспортных услуг наблюдается повышение удельного ве-са автомобилей малой грузоподъемности до 2 тонн. Это связано с насыще-нием рынка товарами народного потребления, условиями перевозок грузов торговли, характеризующейся мелкой партионностью отправок, требова-ниями многоразовой доставки продуктов в течение суток с целью сохране-ния их высокого качества (хлебобулочные изделия, скоропортящиеся гру-зы).

1.4. Управление грузовыми перевозками

Управление – это функция организованных систем, обеспечивающая

целенаправленное воздействие на участников процесса производства для сохранения определенной структуры, режима деятельности и достижения заранее намеченных результатов.

Цель управления заключается в обеспечении эффективного и плано-мерного использования всех ресурсов для достижения наивысших конеч-ных результатов производства при минимальных затратах [45].

Развитие современной системы управления начиналось с разработки методов контроля отдельных величин (скорость, давление, температура и др.) и автоматического регулирования сравнительно простых агрегатов. В дальнейшем были разработаны методы управления сложными техниче-скими объектами (конвейерными линиями, кораблями, самолетами, раке-тами и т. д.). В последние годы широко ведутся исследования, связанные с разработкой автоматизированных методов управления организационными (человеческими, экономическими) системами [43].

Организация процессов управления характеризуется определенной последовательностью управляющего воздействия: выбор целей, прогнози-рование, планирование, оперативное управление, координация, стимули-рование, учет и контроль. Для успешного управления эти функции должны объединяться в целенаправленный единый процесс.

Наука и научные методы организации управления становятся основ-ными факторами прогресса. Рентабельность любого производства зависит от перспективных научно-исследовательских работ. Многие склонны счи-тать, что в современном производстве первостепенная роль принадлежит не материально-технической базе, а способам производства, методам орга-низации и управления, другими словами, главным является не оборудова-

18

ние, а высококвалифицированные специалисты, технологическая докумен-тация и опыт организации производства.

Разрабатывая научные основы управления «большими системами», следует использовать опыт автоматического управления различными тех-ническими объектами. Между организационными и техническими систе-мами есть много общего.

При разработке автоматических систем управления часто вместо пол-ной централизации управления путем установки вычислительной машины, которая обрабатывает всю поступающую информацию и воздействует на исполнительные механизмы, предусматривается применение вычисли-тельной техники только для оценки общей ситуации и выдачи команд от-дельным регуляторам, управляющим тем или иным процессом.

Важная роль в повышении эффективности работы автомобильного транспорта принадлежит правильному выбору оптимальной структуры и методов управления. Оптимальная система управления автотранспортом должна обеспечивать правильное сочетание централизации управления, проведения единой технической и экономической политики в развитии автотранспорта с максимальным учетом потребности в подвижном со-ставе. При разработке оптимальной структуры управления должна осу-ществляться централизация руководства. Централизация руководства в одной системе позволит широко применять централизованные методы перевозки грузов, экономико-математические методы в планировании и в оперативном управлении перевозками, автоматизированную систему управления и другие прогрессивные методы эксплуатации подвижного состава [80, 112].

На рис. 1.1 показана принципиальная схема управления, состоящая из объекта управления (автомобиль, технологический процесс, автопе-ревозчик, грузовладелец) и устройства управления – административно-технический аппарат с необходимой вычислительной и организацион-ной техникой. Основной показатель функционирования управления обо-значен y0, a запланированное значение этого показателя – yз; yд – вектор дополнительных показателей работы объекта, которые не должны выхо-дить за пределы установленных ограничений; xy – вектор управляемых входов объекта (например, моральное и материальное поощрение, вари-анты погрузочно-разгрузочных работ и др.); хн – вектор неуправляемых входов объекта (отказы автомобиля, отсутствие погрузочных механиз-мов и др.).

19

Рис. 1.1. Структура и принцип работы системы управления Практически общая схема управления намного сложнее и состоит из

отдельных последовательно соединенных блоков управления. Для авто-транспортного предприятия такими блоками могут быть: службы перево-зок, техническая служба, материально-техническое снабжение, производ-ственные участки, цехи и т. д.

Разработка экономико-математических методов оптимизации произ-водственных процессов и создание необходимых технических средств для автоматизации вычислительных работ, сбора и обработки необходимой информации открыли широкие возможности для постепенного внедрения автоматизированных систем управления. Первый опыт применения в 1960–1963 гг. недостаточно совершенных ЭВМ для механизации и автома-тизации плановых расчетов (начисление заработной платы, расчет необхо-димых ресурсов, учет выработки и т.д.) принадлежит Московскому авто-мобильному заводу им. Лихачева и другим московским заводам. Начиная с 1963–1965 гг. в различных отраслях народного хозяйства ведутся интен-сивные разработки и внедрение автоматизированных систем управления по единому плану. К концу 70-х годов в нашей стране было внедрено бо-лее 400 таких систем управления. Эти системы подразделяются на ряд подсистем: технико-экономического планирования; управления матери-ально-техническим снабжением; бухгалтерского учета; управления финан-совой деятельностью; оперативного управления; управления капитальным строительством; планирования, учета и анализа труда и заработной платы; планирования, учета и анализа кадров; управления качеством продукции; управления техническим обслуживанием производства и др.

Автоматизированные системы управления по уровням управления делятся на четыре группы: общегосударственная система автоматизиро-ванного управления (ОГАС), отраслевые и межотраслевые системы (ОА-СУ), системы предприятий (АСУП) и системы управления технологиче-скими процессами (АСУТП). АСУТП получили достаточно широкое рас-пространение в ряде отраслей (около 30 % всех систем управления). Ав-томатизация управления сложными системами повышает производитель-

Объект управления (ОУ)

Устройство управле-ния (УУ)

хн

хy

yз

yo

yд

yo, yд, хy, хн

20

ность труда, уменьшает непроизводственные простои. На автомобильном транспорте такие системы применяются для управления перевозочным процессом, координации всех элементов перевозки.

Автомобильный транспорт – динамическая система: подвижной со-став – люди – дорога – внешняя среда, состоящая из большого числа зави-симых и независимых (локальных) подсистем, действующих каждый день, час, минуту. При проектировании такой большой системы следует исполь-зовать системный подход, так как он является фундаментом для научной организации всего управления.

1.5. Системный подход к управлению транспортно-производственной

системой В настоящее время транспорт все чаще рассматривается как составной

элемент единой логистической транспортно-производственной системы, объединяющей производителей, потребителей продукции и транспорт [56, 135, 113]. В ней автотранспорту отводится одна из главных ролей в повы-шении эффективности системы и снижению общих затрат, т.к. затраты на доставку составляют значительную величину. В основе лежит систем-ный подход и управление всеми последовательно происходящими про-цессами доставки грузов. Однако без знания процессов, протекающих на автотранспорте, и в отсутствии математического аппарата для опре-деления рациональных показателей функционирования невозможно по-строение полной логистической цепочки прохождения груза от произ-водства до потребления.

Развитие логистики оказало существенное влияние на транспортную политику и структурные изменения в деятельности предприятий транс-портной отрасли, которая в конце 1970-х годов стала узким местом в эко-номике промышленно развитых стран [7].

Вопросам применения логистики на автомобильном транспорте и в производстве посвящены работы Б.А. Аникина, Б.П. Безеля, А.В. Беккер, В.И. Бережного, М.Е. Вейцмана, А.В. Вельможина, А.М. Гаджинского, М.П. Гордона, В.А. Гудкова, Е.П. Жаворонкова, М.Е. Залмановой, А.В. Иванова, А.Г. Ковалика, А.В. Колика, Д.Д. Костоглодова, Х. Крампе, Е.И. Кузнецова, О.В. Лавровой, Г.А. Левикова, В.С. Лукинского, Л.Б. Ми-ротина, Н.П. Мытник, С.Н. Нагловского, Ю.М. Неруш, О.А. Новикова, Д.Г. Оденцова, В.М. Пурлика, С.М. Резера, А.Н. Родникова, В.Г. Санкова, В.И. Сергеева, А.А. Смехова, В.Н. Тарновского, С.А. Уварова, А.Т. Фроло-вой, Л.М. Харисовой, В.А. Шарова и др. В этих работах рассматриваются и уточняются понятия логистики, излагаются результаты исследований ино-странных ученых, а также применение отдельных элементов логистиче-ских технологий в нашей стране.

21

По мнению В.Г. Санкова [133], в отличие от традиционного подхода, выражающегося в независимом, дифференцированном решении задач про-движения материальных ресурсов, логистический подход на системной основе определяет весь организационно-экономический комплекс видов деятельности каждого участника системы. Согласование экономических и технологических критериев в рамках логистических систем управления материалодвижением обеспечивает более полное соответствие между иде-альной предназначенностью городского автомобильного транспорта (ГАТ) и фактическим его функционированием в экономической систе-ме. Возрастает полезность автотранспортной деятельности в связи с тем, что она сориентирована на выполнение работы, требуемой для всей технологической цепочки.

Важное звено логистической системы представляет собой транспорт, который связывает в единую систему весь процесс товародвижения с уче-том интересов потребителей транспортной продукции [36, 102, 134, 135, 136, 95, 144]. С позиций системного подхода он представляет ключевую часть единой системы [87, 28]. От того, насколько эффективно работает транспорт, в значительной степени зависит экономика предприятий и ор-ганизаций города. Он должен быть достаточно гибким, чтобы обеспечи-вать перевозочный процесс, подвергающийся ежедневной корректиров-ке, гарантировать частую и круглосуточную доставку грузов в отдален-ные пункты, надежно обслуживать клиентуру с целью избежания оста-новки работы предприятий или дефицита у заказчика [1, 2]. Одновре-менно транспорт должен обладать способностью перевозить небольшие партии грузов через короткие интервалы времени в соответствии с ме-няющимися запросами пользователя и условиями мелкосерийного про-изводства [82, 95, 121].

Основой методологии системного подхода, по мнению авторов [95], является четкое выделение структурных элементов в процессе исследова-ния логистических систем: цель или совокупность целей; альтернативы, с помощью которой может быть достигнута цель; затраты ресурсов, требуе-мых для каждой системы; математическая и логическая модели, каждая из которых отражает систему связей между целями, альтернативными средст-вами их достижения, внешней средой и требованиями на ресурсы; крите-рий выбора предпочтительной альтернативы; с его помощью составляют цели и логистические затраты.

Системный подход к логистике можно понимать как некоторую сово-купность принципов логистики. Основными принципами логистики явля-ются принцип оптимальности; принцип эмерджентности; принцип систем-ности; принцип иерархии; принцип интеграции; принцип формализации.

Изучение существующих методов выполнения транспортного обслу-живания позволяет сделать вывод об отсутствии опыта системного подхо-да. Как правило, в ранее проведенных исследованиях рассматривался не

22

весь процесс транспортного обслуживания, а его отдельные фрагменты, причем основное внимание уделялось вопросам технологии взаимодейст-вия элементов. Об этом свидетельствуют работы авторов [37, 152, 139, 115, 34, 138, 142, 123, 124].

В работе [139] проводится исследование транспортно-экспедицион-ного обслуживания с позиций системного подхода, изучается влияние транспортно-экономических связей на состав операций и работ техноло-гического процесса ТЭО. В результате получена достаточно сложная за-дача математического программирования с непрерывными переменны-ми.

В работе [97] отмечается, что анализ мирового и отечественного опы-та показал отсутствие современных разработок, а также системного подхо-да и научно-обоснованной методологии проектирования доставки грузов. И это, в конечном итоге, вынуждает экспедиторов принимать субъектив-ные решения по планированию доставки без учета воздействия многочис-ленных факторов, что в целом приводит к снижению эффективности функ-ционирования логистической системы.

В работах [136, 135, 137] показано, как реализуются принципы логи-стики на транспорте и в рамках внутрипроизводственных систем.

В работах [155, 156, 157, 158, 145] рассматривается опыт работы транспортно-экспедиционных фирм за рубежом и их роль в организации логистических систем.

В работе [64] рассмотрены вопросы проектирования транспортно-технологических систем доставки грузов на основе методов функциональ-но-стоимостного анализа и экспертных оценок. Описаны современные средства механизации и автоматизации погрузо-разгручных работ, порядок формирования высокоэффективных комплексов технических средств для конкретных условий эксплуатации.

В работе [110, 111] изложены методы проектирования звеньев техно-логического автотранспорта по всей цепи системы материальных потоков. Приводится математическая модель транспортного процесса, представ-ляющая собой систему дифференциальных уравнений, соответствующих закону сохранения вещества для каждого состояния. Транспортный про-цесс представлен как линейная функция и для построения математической модели предлагается использовать методику динамики средних.

В работе [15] рассматриваются теоретические основы и даются прак-тические рекомендации по моделированию на ЭВМ сложных транспорт-ных систем.

Авторы предлагают обратить внимание на централизованные формы управления, получившие распространение в странах с развитой рыночной экономикой. В крупных корпорациях и фирмах объединены сбытовые и транспортные службы и сформированы логистические структуры, зани-

23

мающиеся управлением и организацией потоков материальных ресурсов в соответствии с потребностями заказчиков.

В 80-х годах сложились два метода работы автотранспорта – децен-трализованный и централизованный. При первом варианте перевозок транспортные средства выделялись непосредственно поставщикам или по-требителям груза. Такая практика закрепления автомобилей за каждым по-ставщиком распыляла подвижной состав и практически исключала воз-можность управления и надлежащего контроля за их использованием. При этом транспортные средства самостоятельно направлялись от поставщиков к потребителю в очередную ездку, что приводило к несогласованному их прибытию в пункт обслуживания. В конечном итоге это негативно сказы-валось на выполнении плана перевозок. При централизованном методе пе-ревозок создавался единый комплексный план организации работы авто-мобилей, поставщиков и потребителей груза с четким разграничением функций участников. Разрабатывался график доставки груза, на основе ко-торого центральная диспетчерская служба осуществляла оперативное пла-нирование перевозками. Применение этого метода впервые на практике в Краснодарском крае и Саратовской области при организации доставки зерна на элеватор по часовым графикам позволило снизить непроизводи-тельные простои, транспортные издержки и тем самым повысить фактиче-скую пропускную способность элеватора [66, 116]. Также хорошо себя за-рекомендовал централизованный метод при организации доставки других видов груза, особенно в рамках АСУ [14, 15, 17, 21, 65, 113].

В СССР грузовой автомобильный транспорт представлял собой доста-точно управляемую структуру с ярко выраженной специализацией под-вижного состава и перевозок, долговременными производственными свя-зями. Предприятия не только удовлетворяли потребности города в пере-возках, но и вносили значительный вклад в бюджет через платежи налогов. Такое положение сдерживало увеличение парка подвижного состава в го-роде, давало возможность внедрения новых технологий, направленных на повышение эффективности производства. Учитывая широкое развитие централизованных перевозок, эта система позволяла в определенной мере сдерживать рост транспортных затрат, в том числе на увеличение подвиж-ного состава [86].

В последние годы процессы разукрупнения предприятий и децентра-лизация управления, характерные для рыночной экономики, привели к об-разованию множества мелких предприятий различных форм собственно-сти, образующих инфраструктуру автотранспортного комплекса. Как след-ствие, обострилась проблема контроля со стороны государства над дея-тельностью таких предприятий. Наиболее контролируемые крупные и средние предприятия автотранспортного комплекса испытывают сильную конкуренцию со стороны мелких предприятий и фирм, а также перевозчи-ков, осуществляющих коммерческую деятельность без образования юри-

24

дического лица, которые снижают себестоимость перевозок за счет их ка-чества, ухода от экологических и других видов платежей и налогов и т. д. [5].

В настоящее время большая часть внутригородских и пригородных перевозок грузов между грузоотправителями и грузополучателями осуще-ствляется собственным грузовым автомобильным транспортом (ГАТ). Эта децентрализованная форма перевозок имеет ряд недостатков: неэффектив-ное использование подвижного состава, большие простои под погрузкой и разгрузкой, непроизводительные затраты, высокая себестоимость выпол-няемых перевозок, слабый технический и организационный уровень пере-возок, хранение подвижного состава, его технического обслуживания и те-кущего ремонта.

В целом по стране численность ГАТ, работающего по принципу «са-мовывоза», продолжает оставаться очень большой. На децентрализован-ных перевозках эксплуатируются автомобили МАЗ, ЗИЛ, КамАЗ, коэффи-циент использования грузоподъемности которых крайне низок (γ = 0,1–0,2) [101, 103].

Рост парка грузового автомобильного транспорта в городах повлек за собой не только технические, но и экономические и экологические про-блемы, а ведь реальная потребность в нем в несколько раз ниже.

Существующее положение требует решения поставленных вопросов. Поэтому в 2003 году была разработана Транспортная стратегия Россий-ской Федерации [141]. В этом документе рассмотрены состояние, пробле-мы, приоритетные задачи развития транспортной системы. Этот проект для развития автомобильного транспорта предусматривает решение сле-дующих задач в области совершенствования перевозочных технологий:

· создание системы грузовых автотранспортных терминалов и транспортно-логистических центров;

· создание крупных транспортно-экспедиторских компаний; · создание информационных систем для обеспечения попутной и об-

ратной загрузки автотранспорта; · создание систем централизованного автотранспортного обслужи-

вания крупных грузообразующих объектов и др. Важной задачей развития автомобильного транспорта в период до

2015 года является дальнейшее расширение рынка автотранспортных ус-луг, повышение качества их выполнения при сокращении автотранспорт-ных издержек.

Для повышения эффективности автотранспортного обслуживания транспортных узлов и крупных грузообразующих объектов необходимо воссоздание систем оперативного управления работой автомобилей, в том числе, принадлежащих различным владельцам, а также развитие систем комплексного транспортно-экспедиционного обслуживания предприятий различных секторов экономики с возложением на предприятия автотранс-

25

порта общего пользования функций координирующего органа по управле-нию этой работой.

Необходимы целенаправленные действия по повышению эффективно-сти автотранспортного бизнеса, стимулированию укрупнения операторов и создания многопрофильных автотранспортных компаний, располагающих развитой производственной инфраструктурой [141].

С точки зрения автоперевозчика, оценкой работы ГАТ служит эффек-тивность его использования [24]. Д.П. Великанов определяет понятие эф-фективности использования автомобиля или автопоезда как возможность осуществлять перевозки с наименьшими материальными и трудовыми за-тратами.

Существуют различные критерии оценки эффективности использова-ния ГАТ, но одним из главных является себестоимость перевозки груза. Это – показатель эффективности организации транспортного процесса, ха-рактеризующий затраты на 1 тонну (т) или 1 тонно-километр (ткм), кото-рые несет транспортная организация, осуществляющая перевозки. Стрем-ления АТП снизить себестоимость перевозимых ими грузов, применяя раз-личные организационно-технические решения в транспортном процессе, являются главным залогом повышения эффективности работы ГАТ.

В [33] приводится комплекс критериев оптимальности (своевремен-ность доставки груза, производительность ГАТ, прибыль АТП и т. д.), ко-торые используются при решении различных задач организации перевозок ГАТ и представляют наибольший интерес.

В настоящее время для оценки эффективности использования грузо-вых автомобилей и их технических возможностей предложен ряд технико-эксплуатационных показателей [96, 102, 136, 132, 29].

Анализ величин ТЭП работы парка ГАТ показывает, что в большинст-ве случаев эксплуатации они не достигают своих наибольших значений при имеющемся в парке ГАТ потенциале. Это говорит о недостаточной эффективности их использования, поэтому необходим поиск новых путей повышения значений ТЭП.

На ранних этапах развития ГАТ предпринимались попытки создания некоего прообраза логистических систем при организации централизован-ных перевозок. Основная идея таких систем состояла в обслуживании предприятий и организаций по всему транспортному циклу. Наиболее удачно это было реализовано в Москве при перевозке железобетонных из-делий, кислорода. В Главмосавтотрансе были созданы грузовые автостан-ции, прирельсовые склады, контейнерные терминалы, базы механизации, погрузочно-разгрузочные и транспортно-экспедиционные организации. В результате многие грузовладельцы были освобождены от выполнения не-свойственных им функций не только по доставке, но и по погрузочно-разгрузочным, транспортно-складским и другим операциям [92, 13, 48].

26

Однако широкому распространению таких систем препятствовали ве-домственные барьеры, отсутствие эффективных автоматизированных сис-тем управления, информационно связывающих производителей, транс-портников и потребителей, позволяющих в реальном масштабе времени контролировать весь процесс доставки.

В.И. Воркут [33] полагает, что решение задач организации рациональ-ного взаимодействия процессов систем производства, материально-технического снабжения и потребления с процессами на транспорте и взаимодействия отдельных видов транспорта вызывает необходимость рассмотрения целостных интегрированных транспортно-технологических схем. При этом обеспечивается более высокая общая эффективность по сравнению с суммарной эффективностью частей, взятых отдельно.

Авторы ранее проводимых исследований в области рационального ис-пользования ГАТ анализировали его деятельность обособлено от других элементов сферы материального снабжения (производителя и потребителя) [8, 11, 10, 12, 24, 43]. Каждый участник транспортного процесса также стремится достичь поставленных перед ним целей, решая свои задачи повышения показателей деятельности отдельно. Следовательно, если рассматривать структуру участников транспортного процесса не как систему и вне связи с окружающей средой, то раскрыть новые направле-ния качественного повышения функционирования системы перевозок весьма непросто.

В условиях рыночной экономики меняются социально-экономические ориентиры управляющих воздействий. Это формирует не только саму по-становку логистических задач в сфере материально-технического обеспе-чения (МТО) и сбыта, но и условия их реализации. В то же время при ре-шении проблем логистики необходимо учитывать опыт, накопленный МТО в предыдущие годы, а не стараться начинать с нуля. Так, анализ дея-тельности различных звеньев логистического конвейера показал, что большинство традиционных задач, которые решались бывшей системой МТО, сохраняет свою актуальность при внесении соответствующих кор-ректив (с учетом рыночных условий) как в своей постановке, так и при вы-боре альтернативных способов их решения [122].

В настоящее время организации, предлагающие транспортные услуги информационного характера, можно разделить на следующие категории [33, 78]:

· транспортные и экспедиторские предприятия (компании), которые пропускают через себя большой объем информации и помещают ее на страницы Интернет, повышая при этом процент собственных сделок. Подобные компании принято называть транспортными биржами;

· фирмы, занимающиеся информационными технологиями и разме-щающие базы данных в международной сети для внесения инфор-

27

мации по наличию свободного автотранспорта и грузов со стороны автоперевозчиков и грузовладельцев;

· независимые диспетчеры, работающие непосредственно в городах и являющиеся связующим звеном между участниками транспортного процесса (автоперевозчиком и грузовладельцами).

Работа таких структур ускоряет процесс перевозки грузов путем ква-лифицированного управления и обработки потоков информации, позволяет повысить эффективность автоперевозок, избежать простоя автотранспорта в поиске грузов и обеспечить его обратную загрузку с вероятностью от 40 до 90 % [58].

Наряду с ними, с недавнего времени начали работу транспортные ло-гистические центры, занимающиеся в основном международными пере-возками грузов. Ниже приведены некоторые результаты информационного анализа российских транспортно-логистических компаний, проведенного с помощью сети Internet. Например, Московский транспортный логистиче-ский центр (ТЛЦ), представляющий ядро сети ТЛЦ регионов, стран даль-него и ближнего зарубежья. Основной сферой деятельности компании яв-ляются внешнеторговые интермодальные (смешанные) перевозки грузов по системе международных транспортных коридоров № 9 и № 2 (Балтика–Черное море и Европа–Дальний Восток), проходящих через Москву. Со-трудничество с ТЛЦ позволяет улучшить транспортные схемы поставок товаров, снизить за счет этого транспортные издержки, сократить время доставки за счет организации логистического сопровождения, обеспечить прозрачность прохождения груза от товаропроизводителя до товарорас-пределения, обеспечить гарантированность доставки груза и т. д.

ТЛЦ Санкт-Петербурга создан в целях привлечения дополнительных грузов путем ускорения их прохождения через транспортный узел города. Основными направлениями этого ТЛЦ являются: информационно-аналитические услуги, планирование и организация перевозок, рациональ-ная доставка и экспедирование грузов [58].

В январе 2004 года в Саратове создан транспортный логистический центр Саратовской области. Учредителем ТЛЦ выступил АНО «Центр стратегического планирования Саратовской области». Цель деятельности транспортного логистического центра – организация эффективной системы транспортно-логистического сервиса, смешанных и иных перевозок с га-рантированной доставкой товаров от отправителя до потребителя на осно-ве электронного логистического сопровождения и информационного об-служивания по всем элементам перевозочного процесса.

Транспортная компания ОАО «Лори» является крупнейшим перевоз-чиком в Уральском регионе. Она осуществляет международные и внутри-российские перевозки грузов собственными современными автомобилями VOLVO FH-12 (экологический стандарт EURO 3). Компания работает с 1991 года и имеет большой опыт на рынке логистических услуг. ОАО «Ло-

28

ри» – действительный член АСМАП с 1994 года. В 2004 году «Лори» было присвоено звание «Лучший перевозчик года по УрФО». На долю компании приходится более 50 % международных перевозок из Свердловской облас-ти и около 30 % – по УрФО (сведения Уральского отделения АСМАП).

Указанные структуры строят свою работу на логистических принци-пах управления материальными потоками и оказывают большой комплекс услуг для грузовладельца и грузополучателя при перевозке международ-ных грузов, охватывая все виды транспорта.

Работа таких структур за рубежом достаточно продолжительное время подтверждает их действенность и целесообразность как средства, способ-ствующего повышению уровня функционирования транспортной системы. С помощью сети Интернет был проведен анализ зарубежного опыта по-добных компаний [161, 162, 163].

Teleroute – лидирующая Европейская биржа грузов и транспортных средств. Создана в 1988 году во Франции и имеет представительства в 16 европейских странах (Австрии, Бельгии, Германии, Дании, Италии, Фин-ляндии, Англии и др.). Это служба для профессионалов автомобильного транспорта, желающих ускорить поиск заказов на перевозку грузов и обеспечить загрузку своего подвижного состава. Она также позволяет сократить затраты времени и средств потребителей автотранспортных услуг на поиск транспорта для перевозки своего товара и различных ви-дов грузов.

В целом по Европе благодаря Teleroute ежегодно перевозится более 120 млн тонн различных грузов и размещается до 56 тысяч предложений [60]. Основные функции Teleroute состоят в размещении и консультации предложений по грузам и автомобилям, что соответствует двум основ-ным факторам успеха для транспортной компании: гибкая реакция на нужды потребителя и высокая эффективность эксплуатации парка авто-мобилей.

Выбор автоперевозчика для заинтересованного лица производится на основе следующего критерия: географические зоны отправления и прибытия груза, вес и вид грузов. Таким образом, поиск груза с помо-щью транспортной фирмы Teleroute позволяет также сократить количе-ство порожних пробегов и повысить эффективность работы грузовых автомобилей.

1.6. Характеристика математических методов,

используемых в транспортных расчетах

В условиях современной технической революции, концентрации, централизации и комбинированного производства, а также все услож-няющихся взаимосвязей между отдельными отраслями производства и внутри каждой из них огромное значение приобретают проблемы со-

29

вершенствования организации и управления определенными системами, а в связи с этим и комплексный (системный) подход к тому или иному объекту исследования. В частности, эти проблемы все в большей степе-ни привлекают внимание научных и практических работников транспор-та и особенно специалистов, занимающихся исследованиями в области транспортных узлов. Плодотворная разработка комплексных проблем и в том числе вопросов совершенствования организации и управления транспортными системами возможна лишь на основе комплексного под-хода, при котором транспорт должен рассматриваться как целостная и весьма сложная отрасль [114].

С общетеоретической точки зрения принципиальное значение имеет выбор метода исследования, понимая под последним основную научную концепцию рассмотрения проблемы.

Моделирование как метод получило широкое распространение при решении сложных инженерных и научно-исследовательских проблем, ко-торые широко раскрыты в книге Д.Н. Хорафаса «Системы и моделирова-ние» [151]. В настоящее время существует уже несколько разновидностей моделирования, и данный термин, под которым обычно понимается сово-купность приемов и технических средств, объединенных законами мате-матической логики, постепенно утрачивает свою первоначальную одно-значность.

Системотехническое моделирование, относящееся к классу цифрового моделирования, наиболее полно соответствует условиям функционирова-ния основных видов транспорта. Оно основывается на знании технологии моделируемого объекта, его внутреннего строения (схемы) и характера взаимодействия с потоком любой заданной структуры.

В конце 60-х гг. за рубежом выпущено значительное количество спе-циальных трудов, посвященных математической теории транспортных по-токов. Теории транспортных потоков разрабатываются представителями двух групп ученых: во-первых, это математики, увидевшие на транспорте широкие возможности для применения количественных методов оценки функционирования систем; во-вторых, транспортники, осваивающие в прикладных целях некоторые новые разделы современной математики.

В разработке теории транспортных потоков и сетей отчетливо обо-значились два направления: одно из них базируется на идеях линейно-го программирования и теории графов; другое закладывает в основу совершенно иные принципы и широко использует аппарат теории ве-роятностей.

Некоторых математиков США [148] интересует преимущественно формально-логическая, а не прикладная сторона дела. Поэтому в их трудах рассматривается теория потоков вообще, независимо от того, будет ли это поток электронов в электрических цепях или поток грузов в транспортной сети. Для решения обычной «транспортной задачи»

30

предлагается метод линейного программирования, хотя по существу эта задача нелинейная. Необходимо, кроме того, иметь в виду, что реаль-ный транспортный поток – не поток однородных частиц и состоит из разнокачественных струй, относительная значимость которых изменя-ется в зависимости от складывающихся на сети условий – использова-ния пропускной способности линий, наличия подвижного состава того или иного рода и назначения. Американские авторы остаются на почти-тельном расстоянии от реальных транспортных сетей и требований их оптимального построения.

О состоянии вопроса с разработкой теории транспортных потоков во-обще красноречиво говорит Ф. Хейт [149], который уделяет большое внимание кругу вопросов, объединяющихся общим понятием «теория очередей».

Другие авторы [77] детально рассматривают агломерации конечного числа систем массового обслуживания. Предположив, что они обладают свойствами линейности и стохастичности, исследователи получают инте-ресующие их аналитические зависимости, которые, к сожалению, трудно приложимы к реальному транспортному процессу. Профессор Г. Потт-гофф [118] переложил на язык теории вероятностей целый ряд транспорт-ных задач, преимущественно из области эксплуатации железных дорог. Ему в большей мере, чем другим зарубежным авторам, удалось сочетать категорию вероятности с графиком движения поездов как организующим началом, чем и объясняется широкое распространение его идей среди специалистов-транспортников.

Отечественные специалисты придерживались, в основном, инже-нерного подхода к транспортным потокам. Исследования многих отече-ственных авторов (проф. В. М. Акулиничева, Н.Н. Шабалина, канд. техн. наук Н.И. Федотова, И. Б. Сотникова и др.) построены на конкретном статистическом материале и в конечном итоге направлены на выработку способов достаточно строгой количественной оценки колеблемости по-токов, в первую очередь грузовых; математические построения в них не заслоняют объекта исследования и играют лишь вспомогательную роль [4, 70].

Аналитический аппарат теории массового обслуживания чаще всего оперирует так называемым простейшим потоком, в котором распределе-ние заявок в интервале времени подчиняется закону Пуассона. Такой по-ток иногда еще называют, несколько более полно раскрывая его сущность, ординарным, стационарным, потоком без последействия. Отсутствие по-следействия означает, что вероятность появления некоторого события не зависит от того, давно ли такое событие имело место в последний раз. Другими словами, в системах с простейшим потоком отсутствуют функ-ции управления и регулирования, хотя в реальной транспортной системе этим делом заняты тысячи людей.

31

Из математических методов на транспорте в настоящее время боль-шое распространение получили различные разновидности метода линей-ного программирования. В задачах линейного программирования условия, налагаемые на область допустимых значений переменных, определяются системой линейных неравенств или равенств, при этом искомая величина является также линейной функцией тех же переменных.

Сущность линейного программирования достаточно характеризует решение так называемой «транспортной задачи», постановка которой за-ключается в следующем:

Из m пунктов отправления, в каждом из которых имеется по ai единиц груза, необходимо перевести в п пунктов назначения по bj единиц одно-родного или взаимозаменяемого груза (i = 1, 2, ..., т; j = 1, 2, ..., п). Требу-ется осуществить прикрепление поставщиков к потребителям при мини-мальных затратах на перевозку. Если хij обозначает количество груза, пе-ревозимого из i-го пункта отправления в j-и пункт назначения, то задача математически сводится к нахождению таких неотрицательных значений хij, удовлетворяющих уравнениям:

å=

=n

jiij ax

1; å

=

=m

ijij bx

1, (1.3)

при которых общая стоимость перевозок C оказывается наименьшей, т.е.

åå==

®=n

jijij

m

ixcC

11min , (1.4)

где ijc – стоимость перевозки единицы груза из i -го пункта отправления в j -й пункт назначения.

В результате решения задачи получаются строго определенные и по-стоянные оптимальные значения искомых величин ijx . Единственный не-достаток данного метода на реальном транспорте – это то, что линейное программирование дает оптимум данного статистического состояния, а не оптимум процесса изменения или тем более развития. Кроме того, себе-стоимость перевозок ijc не является постоянной величиной, а меняется с изменением ijx , поэтому задача фактически оказывается нелинейной.

Необходимым условием использования оптимального подхода к пла-нированию и управлению является гибкость, альтернативность производ-ственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится прини-мать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации, как пра-вило, и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (вы-

32

бор производственной программы, прикрепление к поставщикам, маршру-тизация и т. д.).

Суть принципа оптимальности состоит в стремлении выбрать такое планово-управленческое решение ( )nхххХ ...,,, 21= , где ( )njx j ,1= – его компоненты, которое учитывало бы внутренние возможности и внешние условия производственной деятельности. В данном случае присутствует выбор некоторого критерия оптимальности, т. е. некоторого экономиче-ского показателя, позволяющего сравнивать эффективность тех или иных планово-управленческих решений. Традиционные критерии оптимально-сти: «максимум прибыли», «минимум затрат», «максимум рентабельно-сти» и т. п.

Таким образом, реализовать на практике принцип оптимальности в планировании и управлении – это значит решить экстремальную задачу вида:

( ) ( ),minmax Xf DX Î ,

где ( )Xf – математическая запись критерия оптимальности – целевая функция;

D – область допустимых решений.

Формы записи задачи линейного программирования Допустим, требуется найти экстремум (максимум или минимум) ли-

нейной целевой функции ( )Xf :

( ) ( ) nn хсхсхсXf +++= ...minmax 2211 при ограничениях (условиях):

{ } 11212111 ,,... bхахаха nn ³=£+++ ,

{ } 22222121 ,,... bхахаха nn ³=£+++ , ……………………………………...

{ } mnmnmm bхахаха ³=£+++ ,,...2211 , ( )njx j ,1;0 =³ ,

где ( ) njmicbа jiij ,1;,1,, == – заданные постоянные величины.

Так записывается общая задача линейного программирования в раз-вернутой форме; знак { }³=£ ,, означает, что в конкретной задаче возможно ограничение типа равенства или неравенства (в ту или иную сторону).

33

Геометрическая интерпретация задачи Пусть вышеприведенная система неравенств совместна, т.е. имеет хо-

тя бы одно решение:

1212111 bхаха £+ ,

2222121 bхаха £+ ,

………………... mmm bхаха £+ 2211

0;0 21 ³³ xx .

Каждое неравенство этой системы геометрически определяет полу-

плоскость с граничной прямой iii bхаха =+ 2211 , mi ,1= . Условия неотри-цательности определяют полуплоскости соответственно с граничными прямыми 0,0 21 == xx . Система совместна, поэтому полуплоскости, как выпуклые множества, пересекаясь, образуют общую часть, которая являет-ся выпуклым множеством и представляет собой совокупность точек, коор-динаты каждой из которых составляют решение данной системы. Сово-купность этих точек называют многоугольником решений. Это может быть точка, отрезок, луч, замкнутый многоугольник, неограниченная много-угольная область.

Если в системе ограничений 3=n , то каждое неравенство геометри-чески представляет полупространство трехмерного пространства, гранич-ная плоскость которого iiii bхахаха =++ 332211 , а условия неотрицательно-сти – полупространства с граничными плоскостями соответственно

( ).3,2,10 == jх j Если система ограничений совместна, то эти полупро-странства, как выпуклые множества, пересекаясь, образуют в трехмерном пространстве общую часть, которая называется многогранником решений. Если в системе 3>n , тогда каждое неравенство определяет полупростран-ство n -мерного пространства с граничной гиперплоскостью

ininii bхахаха =+++ ...2211 , mi ,1= , а условия неотрицательности – полу-пространства с граничными гиперплоскостями ( )njx j ,1,0 == . В много-граннике решений координаты каждой его точки являются решением. Та-ким образом, геометрически задача линейного программирования пред-ставляет собой поиск такой точки многогранника решений, координаты которой доставляют линейной функции наибольшее (наименьшее) зна-чение, причем допустимыми решениями являются все точки многогран-ника решений.

34

Необходимым условием использования оптимального подхода к пла-нированию и управлению является гибкость, альтернативность производ-ственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится прини-мать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации, как пра-вило, и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (вы-бор производственной программы, прикрепление к поставщикам, маршру-тизация и т. д.).

Выход из создавшегося положения с применением теории «транс-портной задачи» линейного программирования на реальном транспорте некоторые специалисты видят в дальнейшем усовершенствовании мето-дов математического программирования, в разработке методов целочис-ленного, параметрического, стохастического программирования и т. п.

С использованием метода целочисленного программирования реша-ются фактически те же статические задачи, в которых переменные по сво-ему физическому смыслу могут принимать лишь ограниченное число дис-кретных значений и выражаться только в целых числах.

Параметрическое программирование используется не столько для от-ражения динамики процессов, сколько для учета влияния вариации от-дельных параметров задачи в некоторых пределах.

Задача параметрического программирования отличается от задач ли-нейного программирования вариацией величины параметров системы.

Одной из разновидностей теории графов являются методы сетевого планирования, известные из американских источников под названием «система PERT». Сетевые графики могут эффективно служить управле-нию сложными разветвленными процессами, достаточно длительными по своей продолжительности. С помощью сетевых графиков можно достиг-нуть согласованности отдельных операций и процессов по длительности и очередности, но говорить о безусловном выходе в конце цикла на какой-то оптимальный показатель, заранее вычисленный, здесь также не приходит-ся. Действие многих объективных факторов может повести процесс совсем не по тому руслу, какое намечалось, и в итоге придется констатировать, что при отсутствии графика дела могли обстоять значительно хуже.

Некоторые недостатки, свойственные линейному программированию, устраняются применением так называемых комбинаторных методов. Со-временный уровень разработанности комбинаторных методов для решения задач транспорта не дает развертывающейся во времени картины развития процесса или объекта, так как комбинируемые элементы, как правило, на-ходятся в статичном, наперед заданном состоянии. Комбинаторика тем не менее остается важным инструментом решения сложных компоновочных задач, например, при построении схем узловых пунктов сети.

Из методов, основанных на теории вероятностей, необходимо отме-тить теорию игр и решений, которая изучает математические модели, где участники (игроки) имеют различные интересы и располагают для дости-

35

жения своих целей более или менее свободно выбираемыми путями (стра-тегиями). Каждый из участников может воздействовать на исход, но не может его определить. С другой стороны, исход не может быть чисто слу-чайным. Теория игр рассматривает задачу выбора оптимального поведения с учетом возможных действий всех участников и случайных факторов. В качестве стратегий часто принимаются функции времени, между тем про-цессы развития в системах не всегда могут быть заранее заданы какими-либо функциями.

Теория систем исходит из того, что управление нельзя изучать в отры-ве, изолированно от управляемой системы, и стремится изучать не управ-ление как таковое, а всю совокупность процессов жизнедеятельности сис-темы, для которой управление – лишь одна из важных ее сторон. В этой связи возникает ряд вопросов, связанных с применением математики, ко-торая находит все более широкое приложение не только в технических, но и в экономических науках.

Ряд работ, в том числе по транспорту, с использованием системного метода исследования выполнен в 1965 – 1966 гг. в Комиссии теории сис-тем Совета по кибернетике при президиуме АН СССР. Специально транспортным системам посвящен тематический выпуск Института ин-женеров по электротехнике и радиоэлектронике [120]. В статьях, поме-щенных в выпуске, рассматриваются теория транспортных систем и раз-личные аспекты исследований и практической деятельности, ведущиеся в США с системных позиций по широкому кругу вопросов: от обосно-вания политики нового Министерства транспорта США, перспектив раз-вития градостроительства, создания систем высокоскоростного наземно-го транспорта до проблем автоматизации в условиях современной до-рожной системы.

Говоря о системном подходе применительно к транспорту, нужно иметь в виду, что он не совместим с механическими моделями в образ-ных представлениях транспорта и его отдельных процессов. Систем-ный метод исходит из того, что транспортная сеть и ее объекты – не машина (конвейер или часовой механизм), но в то же время и не «чер-ный ящик», т.е. система с неизвестным строением и связями. Она явля-ется сложным структурным образованием, организованной совокупно-стью элементов.

Комплексный подход к проблеме транспортных узлов дает воз-можность яснее видеть альтернативные решения и пути повышения эффективности развития транспортной сети. В этом заключается ос-новное содержание комплексности и ее главная методологическая цен-ность.

36

1.7. Логистическая цепь доставки грузов как объект исследования Анализ различных технологий доставки грузов показал, что для ус-

пешного решения вопросов организации и планирования работы автомо-билей необходимо учитывать особенности работы и условия эксплуатации всех участников перевозочного процесса. Все транспортные системы дос-тавки грузов состоят из множества подсистем различного вида и назначе-ния, в которых решаются свои специфические задачи, а, следовательно, в них протекают присущие только данной подсистеме закономерности.

Транспортно-технологический процесс состоит из последовательности выполнения операций по хранению, погрузке, транспортировке, разгрузке, других необходимых операций и представляет собой единую систему доставки грузов, основной целью которой является, согласно логистике, своевременная доставка грузов с минимальными затратами.

В соответствии с поставленной целью системному анализу должны быть подвержены все элементы транспортно-технологической системы [127]:

– погрузочный процесс; – перевозочный процесс; – разгрузочный процесс. Несмотря на многообразие транспортно-технологических процессов,

анализ проведенных исследований позволил выявить систему показателей, которые объективно характеризуют с достаточной степенью точности свойства процесса и их взаимосвязь с параметрами и характеристиками технических средств. Правила выбора взаимозависимой системы показате-лей и параметры системы предложены в работе [127]. Выбранные показа-тели производственного процесса должны соответствовать следующим па-раметрам: составлять наиболее простые соотношения, не усложняющие математическую модель системы; наиболее точно характеризовать требо-вания, предъявляемые к данному процессу; достаточно полно и точно опи-сывать его элементы и состояния; выбираться такими, чтобы обеспечить их определение наиболее удобным путем; быть такими, чтобы их можно было изменять при осуществлении на практике.

На основе данного подхода были определены следующие параметры описания транспортно-технологических процессов:

1. Погрузочный процесс можно охарактеризовать следующими па-раметрами: продолжительность работы пункта; количество постов погрузки; вид груза, отгружаемого отдельным постом; время про-хождения сопутствующих операций (оформление документов, ла-бораторного анализа, маневрирования и т. п.); время погрузки; время начала работы пункта; время перерыва на обед и его про-должительность.

2. Перевозочный процесс характеризуется следующими показателями: количество заявок на перевозку грузов; тип автомобиля соответст-

37

вующей грузоподъемности, обслуживающий данную заявку; объем доставки по каждой заявке; вес пакета перевозок по заявке; расстоя-ние перевозок; техническая скорость; время работы водителя.

3. Разгрузочный процесс: время прохождения в пункте разгрузки со-путствующих операций; время разгрузки; количество постов раз-грузки; вид груза, разгружаемого на посту; время начала работы пункта; продолжительность работы пункта; время перерыва на обед и его продолжительность.

В общем случае под системой на грузовом автомобильном транспорте понимается совокупность реальных объектов (с учетом транспортных свя-зей между ними), которые используются на определенной территории для выполнения перевозок грузов [104].

На сегодня известны различные подходы и принципы классификации систем [18, 53, 131, 146, 147]. В зависимости от решаемой задачи и значи-мости отдельных факторов выбирают различные принципы их рассмотре-ния. В качестве примера можно привести классификацию систем по уров-ням сложности, рассмотренные в работах [18], и по сложности поведения, предложенную Б.С. Флейшманом и Виннером [146]. Несмотря на различ-ный подход к классификации, они имеют общие черты: каждый после-дующий класс включает в себя предыдущий и при этом указывается, что однотипные свойства проявляются у более сложных систем в качественно новой форме [104]. Качественные изменения присущи многим показателям функционирования систем, и поэтому на каждом уровне, как указывается в работе [31], возникают новые свойства, которые не могут быть выведены как обыкновенная сумма свойств элементов.

Объект исследования был выделен с позиции системного подхода, ко-торый позволил увидеть изучаемый объект как комплекс взаимосвязанных подсистем, объединенных общей целью; раскрыть его интегративные свойства, внутренние и внешние связи [29, 96].

Системный подход полагает, что каждая система является интегриро-ванным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных, не явно свя-занных подсистем и, так как принцип реализации системного подхода в логистике поставлен на первое место, он принят в качестве методологиче-ской основы для проведения анализа и при описании систем [135, 136].

Согласно классификации автотранспортных систем [109, 107, 108, 106], автомобили, обслуживающие данную логистическую цепь, функцио-нируют в малой системе. Малая система характеризуется достаточно мощ-ными грузопотоками, но на каждом маршруте автомобили выполняют свою работу независимо от работы на других маршрутах. Кроме малой системы, простую логистическую цепь могут обслуживать микро- и особо малые системы. Микросистемы – это маятниковые маршруты с обратным ненагруженным пробегом, на которых согласно количеству груза, подле-жащего перевозке, используется единица подвижного состава. Особо ма-

38

лые системы – кольцевые и маятниковые маршруты, на которых перево-зится груз с частичной или полной загрузкой подвижного состава, где так-же, согласно объему перевозок, используется единица подвижного состава.

До настоящего времени экспедиторы являлись по сути дела промежу-точными структурами, выполняющими отдельные функции между по-ставщиками и транспортными предприятиями, а также между транспорт-ными предприятиями и потребителями продукции, т. е. обслуживали со-вершенно разные самостоятельные системы. В результате экспедиторам приходилось прибегать к искусственным методам увязки параметров гру-зопотоков на стыке «поставщик – транспорт» и «транспорт – потреби-тель». К тому же экспедиторы не могут комплексно оценить весь товаро-транспортный рынок, и, следовательно, оперативно отреагировать на из-менение спроса. Таким образом, экспедиционные компании должны пе-рейти из разряда посредников на рынке автотранспортных услуг в разряд перевозчиков, взявших на себя функции операторов перевозки грузов и привлекающих фактических перевозчиков.

Но такой подход требует от экспедиторов современного информаци-онного и программного обеспечения, позволяющего оценить эффектив-ность работы каждого из участников логистической цепи и системы обес-печения производства в целом на стадии заключения договоров на авто-транспортные услуги.

Вышесказанное доказывает необходимость научного исследования процессов, протекающих внутри логистических систем. Это в свою оче-редь требует разработки математического аппарата, позволяющего учесть особенности влияния транспортного процесса на конечный результат в ло-гистической цепи доставки грузов.

Эффективность работы транспорта в значительной мере зависит от качества планирования и уровня организации поставок материальных ре-сурсов. Поэтому центральный орган управления транспортной системы должен быть составным компонентом системы снабжения и комплектации.

Создание комплексной системы управления автотранспортом позво-лит заняться решением следующих задач:

· создать базу данных автотранспортных средств, имеющихся в на-личии у предприятий;

· упростить поиск и привлечение клиентов автотранспортным пред-приятиям;

· осуществить диспетчерское управление подвижным составом; · закрепить заявки на перевозку грузов за автотранспортными пред-

приятиями при максимальном использовании специализации под-вижного состава, его грузоподъемности;

· обеспечить уменьшение нулевых пробегов за счет закрепления кли-ентов за автотранспортными предприятиями с учетом близости гру-

39

зоотправителя и (или) грузополучателя к автотранспортному пред-приятию;

· составить наиболее эффективные маршруты движения с использо-ванием экономико-математические методов и ЭВМ;

· обеспечить уменьшение порожних пробегов за счет объединения зая-вок, обеспечивающих загрузку транспортных средств в обоих направ-лениях.

Решение этих задач позволит: · добиться улучшения технико-эксплуатационных показателей работы

автотранспорта; · уменьшить транспортные издержки, а, следовательно, увеличить при-

быль предприятий или привлечь большее количество клиентов за счет снижения тарифов на перевозку;

· улучшить экологическую обстановку в регионе за счет уменьшения количества порожних и нулевых пробегов.

В работе [79] разработана методика выбора организационной струк-туры и с помощью метода анализа иерархий и вероятностно-стоимостного анализа произведен выбор варианта размещения координационного центра перевозки (при крупном АТП, при ассоциации автотранспортников, при администрации города или как частная структура). Доказано, что предпоч-тение необходимо отдать созданию координационного центра при ассо-циации автотранспортников города.

По предварительным оценкам, создание центров оперативного управ-ления перевозками на городских маршрутах обеспечит повышение коэф-фициента использования пробега с 48–50 % до 80–85 %, что позволит со-кратить транспортные издержки на этих перевозках на 30–35 %. Реализа-ция этой важнейшей задачи позволит сократить затраты на перевозки гру-зов не менее чем на 15–20 % [6].

В рамках рассматриваемой проблемы повышения эффективности гру-зопотоков на внутригородских маршрутах, дополнительно к проведенному обзору состояния рынка автотранспортных услуг и рассмотрению зару-бежного опыта в решении возникающих вопросов в сфере грузоперевозок, был проведен блиц-опрос грузоотправителей, являющихся пользователями транспортных услуг в перевозке грузов.

Респондентам были представлены следующие вопросы: 1. Актуально ли в настоящее время решение проблемы повышения

эффективности грузоперевозок на внутригородских маршрутах? 2. Если Ваш ответ положительный, как Вы считаете, какие действия

для этого необходимо принять? В опросе приняли участие 57 грузовладельцев, использующих в своей

деятельности услуги автоперевозчиков. 75,4 % опрошенных ответили, что существует проблема обеспечения

и налаживания связей между участниками системы «Автоперевозчик –

40

Грузовладельцы». Грузовладельцы вынуждены затрачивать определенное количество времени на поиск автоперевозчика, который удовлетворял бы всем предъявляемым требованиям (приемлемые тарифы, своевременная подача ГАТ под погрузку, обеспечение сохранности груза при его транс-портировке, доставка груза получателю в строго запланированный срок).

В свою очередь и работа автоперевозчиков осложнена поиском сво-бодных грузов, подлежащих перевозке. Все это в совокупности нега-тивно отражается на показателях деятельности участников системы «Автоперевозчик – Грузовладельцы» и приводит к неэффективной ра-боте данной системы.

У грузовладельцев потери времени приводят к денежным затратам на хранение готовой продукции, увеличиваются сроки оборачиваемости ка-питала. У автоперевозчиков поиск свободных грузов вызывает продолжи-тельные простои в ожидании грузов, наблюдается невысокая интенсив-ность эксплуатации ГАТ, низкая оборачиваемость подвижного состава, низкие результативные показатели эксплуатации ГАТ – объем перевезен-ных грузов и грузооборот.

По мнению опрошенных, необходимо стремиться к синхронизации работы автоперевозчиков и грузовладельцев. Для этого важно повышать эффективность работы системы «Автоперевозчик – Грузовладельцы». По-требители автотранспортных услуг высказали заинтересованность в со-трудничестве со Службой, которая обеспечила бы их всей необходимой информацией, связанной с поиском автоперевозчика и организацией пере-возки грузов в соответствии с требованиями грузовладельцев, а также с учетом достижения ГАТ высоких ТЭП при реализации перевозки грузов.

17,5 % грузовладельцев высказались за необходимость вмешательства в сферу внутригородских и пригородных перевозок грузов городских вла-стей, как это сделано при организации пассажирских перевозок для вы-полнения регулятивной функции.

7,1 % принявших участие в опросе ответили, что работа системы «Ав-топеревозчик – Грузовладельцы» постепенно самоурегулируется в соот-ветствии с одним из принципов рыночной экономики и нет необходимости поднимать этот вопрос.

Все вышесказанное позволяет считать проблему повышения эффек-тивности перевозок грузов актуальной, требующей своего решения.

В проводимой работе предлагается в качестве средства повышения эффективности работы системы «Автоперевозчик – Грузовладельцы» на внутригородских перевозках грузов создать модель координационного центра перевозки грузов (КЦУП). При включении КЦУП в систему «Авто-перевозчик – Грузовладельцы» элементы сложившейся системы «КЦУП – Автоперевозчик – Грузоотправитель – Грузополучатель» будут связаны между собой материальными, финансовыми и информационными потока-ми с общей целью – улучшение их показателей функционирования.

41

Анализ литературных источников показал, что проблемам создания, оптимизации и управления координационных центров уделяется большое внимание. Однако основной упор делается на международные и междуго-родные перевозки. Вопросам управления городскими грузовыми перевоз-ками через координационный центр уделено мало внимания. На рис. 1.2 приведена общая схема исследования.

Рис. 1.2. Общая схема исследования

На рис. 1.2 цифрами обозначено: 1. Получение статистических характеристик и законов распределения

интервалов поступления заявок и величины партии, заявленной для перевозки (для использования в имитационной модели);

2. Получение аналитических формул для определения времени ожи-дания на основе планирования эксперимента и имитационного мо-делирования;

3. Оптимизация структуры парка автомобилей на основе характери-стик грузопотоков.

Актуальность, теоретическая и практическая значимость рассматри-ваемой проблемы и недостаточная разработка отдельных положений опре-делили выбор темы и круг исследуемых вопросов.

Начало

Мt , σ[t] Mq , σ[q]

МЕХОЖ

АВТОЖ tt ,

opt Ai

(1)

(2)

(3)

Конец

42

Глава 2 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

И УПРАВЛЕНИЕ ПЕРЕВОЗОЧНЫМ ПРОЦЕССОМ ЧЕРЕЗ КООРДИНАЦИОННЫЙ ЦЕНТР

2.1. Исследование неравномерных грузовых потоков

С позиции системного подхода транспорт представляет сложную адаптивную

экономическую систему, состоящую из взаимосвязанных в едином процессе транс-портного логистического обслуживания региональных материальных и людских пото-ков. Можно утверждать, что, начиная с 1970-х годов, происходит органическое сраста-ние грузового транспорта с производством и процессом распределения, превращение его в звено единой системы «производство – транспорт – распределение – сбыт». Для обеспечения синхронизации работы транспорта и производства в хозяйственной дея-тельности компаний и фирм зачастую используются логистическая система «точно в срок».

Для доставки грузов точно в срок и с возможно меньшими затратами ресурсов должен быть разработан и осуществлен единый технологический процесс на основе интеграции производства, транспорта и потребления. Под единым технологическим процессом в данном случае понимается комплексная технология, в рамках которой на основе системного подхода осуществляется четкое взаимодействие всех элементов ло-гистической системы. Создание качественно новой, устойчивой по отношению к воз-мущениям внешней среды производственно-транспортной системы связано с появле-нием целого ряда специфических проблем: изучение конъюнктуры рынка, прогнозиро-вание спроса и производства, а следовательно, объема перевозок и мощности транс-портной подсистемы, определение оптимальных величин заказов транспортных партий груза и уровней запасов сырья, топлива, материалов, комплектующих изделий, готовой продукции и транспортных средств.

Новый подход к транспорту как к составной части более крупной системы привел к целесообразности рассмотрения всего процесса перевозки: от грузоотправителя до грузополучателя. Это вызвало необходимость создания специальных логистических центров [95].

2.2. Прогнозирование поступления заявок от потребителей, поставщиков и владельцев транспортных средств

Планирование работы грузовых автотранспортных объединений, предприятий и

органов управления ими, совершенствование перевозочного процесса и подготовка ус-ловий для производительного использования подвижного состава должны основывать-ся на возможно более полном и точном знании условий перевозок, грузопотоков и кли-ентуры. Однако применяемые методы изучения грузопотоков недостаточно эффектив-ны и требуют больших затрат труда и времени. ЭВМ дает возможность значительно расширить изучение грузопотоков, клиентуры и существенно уменьшить трудоемкость работ, затрат времени для получения результатов [85, 57, 69].

Реальный транспортный поток является динамичным по своей природе. В нем нужно различать несколько видов неравномерностей, основными из которых являются следующие:

43

§ временная неравномерность (колебания сезонные, по дням недели, внутрису-точные и др.); § пространственная неравномерность, специфичная для каждого вида перевозок

(пригородные, дальние пассажирские и грузовые). Изучение действительной картины перевозок показывает, что реальные транс-

портные потоки имеют сложную, меняющуюся организацию, с определенными зако-номерностями изменения ее компонент во времени и пространстве.

Системный подход к транспортным потокам, таким образом, основывается на следующих положениях:

§ пассажиро- и грузопотоки неоднородны и динамичны по своей природе; § изменение величины и структуры потоков протекает достаточно закономерно,

хотя и имеется неопределенность и наличие элементов случайности. Методика совместного изучения грузопотоков, условий перевозок и особенностей

клиентуры может быть использована при разработке координационного центра управ-ления перевозками (КЦУП).

В ходе изучения выявлены основные характеристики грузообразующих и грузо-поглощающих пунктов, номенклатура и виды грузов, а также корреспонденций в зоне обслуживания.

Эффективность работы подвижного состава в значительной степени зависит от условий эксплуатации и, в первую очередь, от условий перевозок, которые определя-ются обслуживаемой клиентурой и характеристикой грузопотоков.

Одними из важнейших данных для перевозчиков являются сведения об интерва-лах поступления заявок на перевозку, а также сведения о величине партии груза, заяв-ленного на перевозку.

Знание объема перевозок, выполняемого для отдельного клиента, и степени со-средоточения объема по числу пунктов отправления и получения позволяет правильно выбрать подвижной состав для выполнения работ, организовать контроль и регулиро-вание перевозок.

В настоящее время применяются следующие методы изучения грузопотоков: транспортно-экономический баланс, нормативные показатели и прямой учет [85].

С помощью метода прямого учета было проведено изучение двух показателей грузопотоков – интервалов поступления заявок на перевозку грузов и величин партий, заявленных на перевозку, по городу Ангарску. Сбор данных производился в течение года. В результате проделанной работы был собран материал для создания базы данных клиентов (грузоотправителей и грузополучателей) и владельцев автомобилей, поддер-жавших идею создания КЦУП и желающих работать с ним. База данных клиентов при-ведена в Приложении 2, база данных владельцев автомобилей приведена в Приложении 3. Также была собрана информация об интервалах поступления заявок на перевозку грузов и величинах партий, заявленных на перевозку.

2.3. Исследование статистических характеристик

неравномерности величины партии груза, заявленного на перевозку

В табл. 2.1 и на рис. 2.1 приведены статистические данные о величине

партии груза, заявленного на перевозку, за 1 неделю.

44

234

5678

91011

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

Номер наблюдения

Вел

ичин

а па

ртии

, т.

Рис. 2.1. График распределения величины партии груза, заявленного на перевозку, за 1 неделю

Таблица 2.1 Статистические данные о величине партии груза,

заявленного на перевозку, за 1 неделю

Вычисление выборочных характеристик: Эмпирическое (выборочное) среднее находим по формуле:

Номер наблю-дения

Вели-чина

партии, т

Номер наблю-дения

Вели-чина

партии, т

Номер наблю-дения

Вели-чина

партии, т

Номер наблю-дения

Вели-чина

партии, т

Номер наблю-дения

Вели-чина

партии, т

1 6,78 37 6,46 73 7,1 109 5,84 145 7,39 2 6,34 38 8,04 74 8,8 110 3,96 146 6,29 3 5,98 39 6,95 75 7,19 111 7,01 147 6 4 5,6 40 6,21 76 6,91 112 6,7 148 6,95 5 6,37 41 6,6 77 8,91 113 6,91 149 8,39 6 5,19 42 6,11 78 9,74 114 5,43 150 6,72 7 8,57 43 5,63 79 5,5 115 8,22 151 4,45 8 5,79 44 7,19 80 6,18 116 5,87 152 8,13 9 8,91 45 5,03 81 7,31 117 8 153 5,58

10 9,14 46 8,72 82 7,56 118 6,25 154 6,46 11 7,55 47 5,17 83 7,68 119 6,05 155 5,44 12 8,22 48 4,63 84 6,85 120 7,51 156 5,35 13 7,55 49 7,06 85 7,25 121 3,99 157 6,8 14 8,16 50 7,89 86 5,76 122 6,11 158 6,57 15 6,32 51 3,98 87 6,16 123 7,02 159 5,64 16 6,2 52 5,36 88 5,67 124 6,39 160 7,8 17 8,4 53 6,1 89 7,43 125 3,8 161 5,58 18 6,52 54 6,79 90 6,19 126 7,48 162 7,49 19 4,82 55 5,94 91 7,22 127 7,3 163 5,65 20 6,65 56 7,12 92 4,07 128 6,25 164 3,44 21 9,63 57 7,54 93 7,6 129 5,69 165 8,87 22 6,24 58 4,71 94 6,4 130 3,27 166 6,68 23 8,28 59 7,08 95 9,3 131 6,02 167 6,2 24 6,13 60 8,38 96 4,86 132 5,14 168 6,32 25 8,49 61 6,32 97 6,72 133 5,05 169 4,25 26 6,12 62 6,36 98 6,86 134 5,83 170 7,22 27 8,09 63 5,83 99 5,94 135 6,28 171 8,09 28 5,68 64 4,85 100 5,63 136 6,94 172 6,77 29 5,17 65 9,02 101 5,98 137 9,35 173 4,19 30 6,03 66 4,77 102 6,04 138 4,84 174 6,07 31 6,67 67 6,92 103 6,25 139 7,37 175 7,45 32 9,1 68 4,72 104 5,7 140 6,68 176 6,73 33 5,78 69 6,4 105 5,98 141 9,86 177 5,58 34 8,36 70 8,18 106 8,36 142 5,87 178 6,06 35 6,76 71 8,4 107 5,27 143 6,39 179 6,75 36 8,22 72 7 108 6,81 144 7,89 180 5,44

45

å=

=n

iix

nх

1

1 . (2.1)

Отклонение di каждого наблюдения от среднего: xxd ii -= . (2.2) Дисперсия или второй центральный момент S2=m2 эмпирического рас-

пределения:

å=

-=n

ii xx

nS

1

22 )(1 . (2.3)

Несмещенная оценка для дисперсии:

å=

--

=n

ii xx

nS

1

22 )(1

1 . (2.4)

Выборочные среднеквадратические отклонения находим по форму-

лам: 2SS = , (2.5) 2SS = . (2.6) Моменты третьего и четвертого порядков:

å=

-=n

ii xx

nm

1

33 )(1 , (2.7)

å=

-=n

ii xx

nm

1

44 )(1 . (2.8)

Выборочное значение коэффициента вариации v, являющееся мерой

относительной изменчивости наблюдаемой величины, вычисляем по фор-муле (в процентах):

100×=xSv . (2.9)

46

Вычисляемые оценки являются состоятельными, несмещенными и эффективными [3, 160, 61, 130]. Удовлетворение требованию несмещенно-сти устраняет систематическую погрешность, которая зависит от объема выборки n и в случае состоятельности стремится к нулю при ¥®n . Оценка параметра называется состоятельной, если по мере роста числа на-блюдений n (т. е. при n ® N в случае конечной генеральной совокупности объема N и при ¥®n в случае бесконечной генеральной совокупности) оценка стремится к оцениваемому теоретическому значению параметра. Оценка эффективная, если среди прочих оценок того же параметра она об-ладает наименьшей дисперсией [19, 52, 117].

Результаты вычисления выборочных характеристик о величине партии груза, за-явленного на перевозку за 1 неделю, приведены в табл. 2.2.

Таблица 2.2

Выборочные характеристики распределения Сумма 1187,8 Выборочное среднее 6,6 Дисперсия 1,710 Дисперсия несмещенная 1,720 Среднеквадратическое отклонение 1,308 Среднеквадратическое отклонение (несмещенное) 1,311 Момент третьего порядка 0,27 Момент четвертого порядка 8,44 Коэффициент вариации 19,87

Проверка гипотезы нормальности распределения

Проверка гипотезы нормальности распределения результатов исследования может

осуществляться с помощью следующих критериев: согласия, Колмогорова, Пирсона и др. Существуют [54, 42, 41, 83] простые рекомендации по проверке нормальности рас-пределения. Для этого вычисляем среднее абсолютное отклонение С:

n

xxC

n

iiå

=

-= 1 . (2.10)

Для выборки, имеющей приближенно нормальный закон распределе-

ния, должно быть справедливо выражение

nS

C 4,07979,0 <- . (2.11)

По данным распределения величины партии груза, заявленного на пере-

возку, С = 1,03. Подставив это значение в (2.11), получим 0,0122 < 0,0298,

47

следовательно, гипотеза о нормальности распределения подтверждается. Построение и оценка парных зависимостей по экспериментальным данным. Уравнение регрессии К так называемым парным зависимостям типа у = f(x) относится по-

давляющее большинство всех формул, используемых в естественно-научных и технических дисциплинах.

Пусть имеется п пар наблюдений значений функции отклика yi, полу-ченных при фиксированных (в смысле записанных) значениях независи-мой переменной фактора хi. Для графического изображения этих пар на-блюдений в виде экспериментальных точек с координатами (х; у) на плос-кости применяется система декартовых координат [143, 9, 154].

Задача линейного регрессионного анализа (метода наименьших квад-ратов) состоит в том, чтобы, зная положение точек на плоскости, так про-вести линию регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений 2

iD вдоль оси Оу (ординаты) этих точек U от проведенной прямой была минимальной.

Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов (для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипо-тезе (к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или должно допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрес-сионного анализа одинакова для уравнений у = b0 + b1x и у = b0 + b1z3, так как подстановка х = z3 приводит второе уравнение к первому.

Уравнение прямой на плоскости в декартовых координатах у = b0 + b1x, (2.12)

где b0, b1 – постоянные числа, геометрическая интерпретация которых бу-дет дана ниже. Учитывая это, задачу метода наименьших квадратов анали-тически можно выразить следующим образом:

( )[ ]å=

®+-=n

iiii xbbyU

1

20 min , (2.13)

где ( ) iiii xbby D=-- 0 , или

min1

2 ®D=å=

n

iiU ),1( ni = . (2.14)

Формулы (2.13) и (2.14) кратко можно выразить так: сумма квадратов

отклонений вдоль оси Оу должна быть минимальной (принцип Лежандра).

48

Построенная таким образом линия регрессии позволяет с некоторой вероятностью предсказать в интервале от x = 1 до x = n любые значения функции у при отсутствующих значениях фактора х.

Для решения задачи, поставленной в формуле (2.13), необходимо в каждом конкретном случае вычислить значения коэффициентов b0 и b1, минимизирующие сумму отклонений U. Для этого, как известно из мате-матического анализа, необходимо вычислить частные производные функ-ции U по коэффициентам b0 и b1 и приравнять их нулю:

ïïî

ïïí

ì

=¶¶

=¶¶

.0

,0

1

0

bUbU

(2.15)

Решая эту систему уравнений, находим искомые значения b0 и b1. Сис-

тему (2.15) называют системой нормальных уравнений. Преобразовав полученную систему нормальных уравнений, получим:

å å=+ iyxbnb 110 ,

åå å =+ )(20 iiiii xyxbxb .

В последних формулах и далее для краткости у знака суммы å опу-

щены индексы. Полученную систему решаем с помощью определителей

å å

å å å å-

-= 22

2

)(0 )( yynxyyyx

b xy , (2.16)

å åå å å

-

-= 22)(1 )( yyn

yxxynb xy . (2.17)

Коэффициент b0 (свободный член уравнения регрессии) геометриче-

ски представляет собой расстояние от начала координат до точки пересе-чения линии регрессии с ординатой или, другими словами, это отрезок, от-секаемый на ординате линией регрессии.

Коэффициент b1 представляет собой тангенс угла наклона линии рег-рессии к оси абсцисс.

Для распределения величины партии груза, заявленного на перевозку, получено b0 = 13,23 и b1 = 0,7302.

49

Уравнение регрессии или формула, которая отображает с некоторой вероятностью зависимость у от х, построенная по экспериментальным точ-кам, имеет вид:

Y = 13,23 + 0,7302x, R2 = 0,0126.

0

10

20

30

40

50

0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0

Величина партии, т.

Коли

чест

во за

явок

, ед.

Рис. 2.2. График закона распределения величины партии груза в зависимости от их количества:

1 – распределение заявок по величине партии; 2 – линейная аппроксимация y = 13,23 + 0,7302x , R2 = 0,0126; 3 – полиномиальная аппроксимация y= – 120,23 + 45,401 x – 3,4193 х2, R2 = 0,7949; 4 – степенная аппроксимация y = 1,9546x1,0403, R2 = 0,1382.

Из рис. 2.2 видно, что полиномиальная аппроксимация более точно описывает

экспериментальные данные, что подтверждается R2 = 0,7949. Для других недель также подтверждается гипотеза о нормальности распределе-

ния. Выборочные характеристики распределения величины партии для всех собранных данных приведены в Приложении 4, а уравнения регрессии – в Приложении 5.

2.4. Исследование неравномерности интервалов

поступления заявок на перевозку В табл. 2.3 и на рис. 2.3 приведены статистические данные об интервалах поступ-

ления заявок на перевозку за 1 неделю. Результаты вычисления выборочных характери-стик приведены в табл. 2.4.

2

4

1

3

50

Таблица 2.3 Статистические данные об интервалах поступления заявок

на перевозку за 1 неделю

Номер на-

блюде-ния

Интер-вал, мин.

Номер на-

блюде-ния

Интер-вал, мин.

Номер на-

блюде-ния

Интер-вал, мин.

Номер на-

блюде-ния

Интер-вал, мин.

Номер на-

блюде-ния

Интер-вал, мин.

1 11,3 37 7,3 73 4,1 109 6,9 145 14,7 2 3,2 38 3,8 74 1,6 110 6,7 146 13,1 3 11,1 39 6,9 75 25,8 111 13,1 147 7,3 4 28,8 40 9,4 76 16,2 112 6,7 148 13,6 5 15,7 41 22,4 77 18,7 113 18,1 149 17,2 6 29,5 42 15,4 78 18,3 114 23,4 150 6,0 7 21,9 43 21,0 79 7,6 115 9,0 151 11,8 8 15,7 44 17,3 80 8,1 116 11,8 152 17,1 9 15,8 45 7,4 81 6,2 117 2,0 153 9,1 10 9,3 46 7,1 82 15,2 118 15,6 154 12,9 11 6,6 47 4,1 83 16,9 119 10,4 155 24,9 12 11 48 33,1 84 10,3 120 19,8 156 6,0 13 14,5 49 4,8 85 10,0 121 11,2 157 4,0 14 5 50 17,7 86 9,2 122 5,2 158 9,1 15 7,4 51 16,1 87 3,0 123 6,9 159 27,3 16 22,2 52 22,7 88 15,2 124 14,1 160 7,1 17 8,1 53 14,8 89 11,8 125 12,3 161 11,8 18 3,4 54 18,5 90 5,5 126 13,4 162 2,6 19 4,7 55 12,2 91 3,4 127 8,7 163 15,1 20 11,6 56 5,2 92 2,8 128 18,8 164 11,8 21 11,3 57 5,6 93 9,8 129 15,4 165 2,6 22 13,2 58 18,4 94 4,3 130 22,2 166 6,2 23 19,4 59 5,9 95 2,8 131 11,1 167 10,9 24 10,4 60 0,9 96 6,6 132 8,0 168 24,7 25 1,9 61 2,9 97 43,1 133 7,1 169 35,9 26 11,8 62 0,2 98 6,3 134 4,9 170 7,7 27 10,3 63 18,0 99 4,0 135 8,6 171 40,2 28 3 64 5,5 100 9,0 136 17,4 172 20,8 29 18,8 65 16,6 101 9,6 137 10,8 173 10,9 30 14,9 66 23,6 102 16,2 138 15,9 174 23,2 31 11,2 67 20,0 103 11,1 139 16,6 175 8,7 32 2,6 68 9,5 104 12,4 140 22,0 176 8,6 33 7,3 69 11,3 105 2,2 141 50,2 177 20,6 34 8,7 70 3,8 106 30,8 142 6,6 178 7,6 35 4,9 71 9,8 107 10,2 143 11,3 179 5,4 36 13,2 72 6,5 108 28,9 144 13,9 180 8,8

51

0

10

20

30

40

50

60

1 37 73 109 145 181

Номер наблюдения

Инт

ерва

л по

ступ

лени

я за

явок

, мин

.

Рис. 2.3. График распределения интервалов поступления заявок

на перевозку за 1 неделю

Таблица 2.4 Выборочные характеристики распределения

интервалов поступления заявок Сумма 2223,6 Выборочное среднее 12,4 Дисперсия 65,838 Дисперсия несмещенная 66,206 Среднеквадратическое отклонение 8,114 Среднеквадратическое отклонение (несмещенное) 8,137 Момент третьего порядка 790,06 Момент четвертого порядка 27387,74 Коэффициент вариации 65,87

По данным распределения интервалов поступления заявок на пере-

возку, С = 6,12. Подставив это значение в (2.11), получили 0,0458 > 0,0298, следовательно, гипотеза о нормальности распределения не подтверждается [83, 159, 130]. Выдвигаем гипотезу о том, что интервалы поступления зая-вок на перевозку распределены по закону Эрланга. Проверку гипотезы провели по критерию Пирсона и Романовского.

В.И. Романовским [50] предложен следующий критерий согласия: ес-ли величина rrx 2/2 - ≥ 3, то расхождение теоретических и опытных

частот надо считать неслучайными; если rrx 2/2 - ≤ 3, то это расхожде-

52

ние можно считать случайным. Гипотеза о том, что интервалы поступления заявок на перевозку рас-

пределены по закону Эрланга, подтвердилась. Закон распределения Эрланга k-го порядка выражается:

[ ] tkk

kkk

k ek

tkktf

lll )1(

!)1()1(

)(+-++

= , (t>0), (2.18)

или

tkkk

kk

k ltk

ktf

ll )1(1

!])1[(

)(+-

++= (t>0). (2.19)

Числовые характеристики закона Эрланга k-го порядка, выраженные

через интенсивность λk:

ktm

l1

= ; 2)1(1

kt k

Dl+

= ; k

t k ls

11+

= . (2.20)

Для распределения интервалов поступления заявок на перевозку

b0 = 48,979 и b1 = –1,1179. Уравнение регрессии, или формула, которая отображает с некоторой

вероятностью зависимость у от х, построенная по экспериментальным точ-кам, имеет вид:

Y = 48,979 – 1,1179x, R2 = 0,7699.

Диаграмма распределения статистических данных об интервалах по-ступления заявок на перевозку за 1 неделю представлена на рис. 2.4.

0

10

20

30

40

50

60

0,2 5,2 10,2 15,2 20,2 25,2 30,2 35,2 40,2 45,2

Периоды, мин.

Кол

ичес

тво

заяв

ок, е

д.

Рис. 2.4. Диаграмма распределения интервалов поступления заявок по периодам

53

0102030405060

0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0

Интервал поступления заявок, мин.

Кол

ичес

тво

заяв

ок, е

д.

Рис. 2.5. График закона распределения интервалов поступления заявок

в зависимости от их количества: 1 – распределение заявок по интервалам поступления заявок; 2 – линейная аппроксимация y = 48,105 – 1,0864x, R2 = 0,6446; 3 – полиномиальная аппроксимация y = 51,171 – 1,3889x + 0,0055х2 , R2 = 0,6472; 4 – степенная аппроксимация y = 2108,7x–1,8054 , R2 = 0,6752

Из анализа рис. 2.5 видно, что степенная аппроксимация более точно описывает

экспериментальные данные, что подтверждается R2 = 0,6752. Выборочные характеристики распределения интервалов поступления заявок на

перевозку для всех собранных данных приведены в Приложении 6, а уравнения регрес-сии – в Приложении 7.

В результате проведенного обследования и обработки статистической информа-ции было установлено, что величина партий грузов подчиняется нормальному закону распределения, а интервал поступления заявок – закону распределения Эрланга с ко-эффициентом К = 2÷4 (Приложение 8).

2.5. Имитационная модель перевозочного процесса

на внутригородских маршрутах

Суть статистических методов моделирования, применяемых на транспорте, рас-смотрена в работах многих авторов [153, 16, 63, 46, 60, 20, 44, 88, 62, 100]. Обычно та-кие методы предназначаются для проведения расчетов на ЭВМ по нормированию про-стоев автомобилей и погрузочно-разгрузочных механизмов, а также оптимизации па-раметров оригинала. Оптимизируются число и режимы работы средств механизации, маневровых локомотивов, автотранспорта, вместимость грузовых фронтов, прирельсо-вых складов и станционных путей.

Построение модели дает возможность проводить «машинные» эксперименты, ме-няя условия задачи и прослеживая воздействие отдельных факторов, и позволяет тем самым проверить выдвигаемые гипотезы и предположения. В этом – основная методо-логическая ценность моделирования.

В условиях работы транспортных систем их модельное представление является практически единственным средством проведения работ по организации, планирова-нию и анализу в системе, а также выбора варианта ее совершенствования, поскольку постановка эксперимента на реальном объекте связана не только с большими капиталь-ными затратами, но и интересами как отдельных работников, так и целых коллективов [126].

1

2

3

4

54

Несомненным достоинством аппарата математического моделирования явля-ется возможность его использования для проведения многовариантных расчетов, проверки достоверности получаемого результата, количественной оценки послед-ствий того или иного решения [59].

Поэтому для исследования реальных объектов необходимо построить математи-ческий аппарат, который, с одной стороны, давал бы достаточно точное описание пове-дения системы, и, с другой стороны, отличался бы простотой, удобством пользования и не требовал бы слишком много времени на вычисления и программную реализацию [74, 114].

При проведении обследований выяснилось, что наиболее часто встречающаяся система перевозки грузов на внутригородских и пригородных маршрутах – это простая средняя система доставки грузов (ССДГ) из классификации транспортных систем, представленных в работах [104, 109, 107, 108, 106, 105].

Один из возможных подходов к построению модели простых ССДГ заключается в развертывании работы одного автомобиля в системе во времени и последовательности выполнения операций транспортного процесса за все время работы системы (ТС), а также последующее обобщение полученного результата на работу нескольких автомо-билей.

Данное утверждение и результаты исследований, изложенные в [126, 99], по-зволяют рассмотреть один из возможных подходов к построению модели работы одно-го автомобиля на радиальном маршруте. Радиальный маршрут может быть представлен в следующем виде:

где А – центральный пункт; В, С, D – периферийные пункты; – груженый пробег; – холостой пробег.

В связи с этим можно сделать вывод, что радиальный маршрут представляет со-бой такой маршрут с повторяющимися пунктами погрузки и разгрузки, который по конфигурации соответствует одному кольцевому маршруту движения автомобиля. Ес-ли принять число оборотов автомобиля по такому маршруту за смену равным единице, а также то, что он совершает один заезд в каждый периферийный пункт, то время ис-полнения i-го оборота автомобиля определится по классической формуле:

ПВiT

XiГЕioi t

Vllt +

+= , (2.21)

где lГЕ – длина груженой ездки, км; lX – длина холостой ездки, км; VT – техническая скорость, км/ч; tПВ – время погрузки и выгрузки, ч.

А В А С А D

55

Согласно схеме, автомобиль, выполнив первую ездку, возвращается в первона-чальный пункт А, и если оставшегося времени 1. OплMM tTT -=D достаточно для выполнения второй ездки, то она выполняется. Если и после исполнения второй ездки остается достаточное количество времени, исполняется третья ездка и т. д.

ïïï

þ

ïïï

ý

ü

ïïï

î

ïïï

í

ì

³+

+

³+

+D

=å

1если,1

1)(

если ,

11

1

ПВT

XiГЕi

М

ПВiT

XiГЕiК

M

e

tV

llТ

tV

llTК

Z , (2.22)

где ТМ – фактическое время нахождения автомобиля на маршруте, ч.

)(1å=

++

=k

iПВi

Ti

XiГЕiМ t

VllТ , (2.23)

где k – число выполненных ездок по ветвям радиального маршрута.

После последовательного исполнения целого числа ездок в конце смены может остаться часть планового времени нахождения на маршруте:

∆Тм = Тм.пл – Тм , (2.24) где Тм.пл – плановое время нахождения автомобиля на маршруте, ч.

Учитывая, что в конце смены нет необходимости исполнять пробег в первона-чальный пункт, за остаток времени может быть выполнена еще одна доставка груза, тогда:

ïïþ

ïïý

ü

ïïî

ïïí

ì ³+

D

=¢случае противном в,0

1 если ,1ПВi

T

ГЕi

M

et

Vl

T

Z . (2.25)

Количество перевезенного груза составит величину:

Д

k

ii qqQ g×+g= å

=1, (2.26)

где γ – коэффициент использования грузоподъемности;

γД – коэффициент использования грузоподъемности при совершении дополнительной ездки; q – грузоподъемность автомобиля.

Величина транспортной работы:

56

ДГЕдi

k

ГЕi lqlqР gg ××+×= å1

, (2.27)

где lГЕд – груженый пробег при выполнении дополнительной ездки.

Как правило, ветви радиального маршрута имеют различную протяженность, в периферийных пунктах затраты времени на обслуживание также различны, следова-тельно, и продолжительность исполнения работы автомобилем на ветвях радиального маршрута будет различна. Поэтому при построении модели необходимо задать приори-теты исполнения работы. Сначала должны выполняться ездки в самые отдаленные пункты и в пункты с наибольшим объемом заявленного груза.

Однако рассмотренный случай работы автомобиля на радиальном маршруте, с одной стороны, на практике встречается довольно редко, и обычно в данных системах осваивается значительно больший грузопоток с необходимостью привлечений десятков или нескольких десятков автомобилей. С другой стороны, описание данных систем доставки грузов, в которой работают десятки и даже несколько десятков автомобилей, требует учета влияния автомобилей друг на друга через общие посты погрузки и раз-грузки, в результате чего появляется время ожидания обслуживания. Решение данной задачи относится к классу комбинаторных задач, а модель работы системы необходимо разработать на основе построения единого расписания работы всей системы.

Основная цель построения модели функционирования транспортной системы, включающей КЦУП – доставка груза в заданный интервал времени минимальным ко-личеством транспортных средств. Для достижения поставленной цели на каждом этапе разработки модели необходимо решение локальных задач, чтобы простои участников транспортного процесса в ожидании выполнения опeраций были минимальны. Связь основной и локальной задачи объясняется тем, что простои в ожидании прибытия ав-томобиля на посты погрузки-разгрузки снижают пропускную способность системы, что в свою очередь повышает вероятность одновременного прибытия автомобилей на об-служивание и возникновение очереди.

Потери времени автомобилей в ожидании обслуживания на посту приводят к со-кращению времени их работы, что снижает их возможности в освоении планового объ-ема перевозок. Кроме того, при пиковых объемах заявленного к перевозке груза систе-ма достигает насыщения пропускной способности, и привлечение дополнительного ко-личества автомобилей не приведет к желаемому результату.

Сократить непроизводительные простои как постов погрузки (разгрузки), так и автомобилей можно путем организации отправок в такой последовательности, которая обеспечила бы их равномерный возврат в центральный пункт системы и равномерное распределение отправок, направляемых в адрес одного и того же периферийного пунк-та, по времени работы системы, с учетом всех ограничений. При назначении отправки автомобиля следует отдавать приоритет отправке с наибольшим количеством невыве-зенного груза.

Для того чтобы отправка с наибольшей продолжительностью не оказалась по-следней для выполнения, она тоже должна рассматриваться в числе первых. Таким же образом следует поступать с отправками в адрес клиентов, время работы которых за-канчивается раньше всех остальных.

Поскольку время начала и окончания работы автомобилей, а также величина по-терь рабочего времени в ожидании погрузочно-разгрузочных операций могут быть из-вестны после расчетов на модели и построения расписания работы системы, то до на-чала расчётов точно определить необходимую потребность в транспортных средствах не представляется возможным. Так как произвести расчеты и построить расписание без

57

определения потребного количества автомобилей нельзя, то решение поставленной за-дачи связано с использованием итеративного процесса, т. е. с повторным проведением расчетов на модели с измененными входными параметрами. Расчет должен быть орга-низован следующим образом.

На первом этапе расчетов определяется минимально возможное количество авто-мобилей (нижняя граница потребности транспортных средств), исходя из времени вы-полнения всех заявок и планового времени в наряде. Далее производится расчет и по-строение расписания работы. На втором этапе производится проверка выполнения пла-на перевозок, и, если для его освоения данного количества автомобилей недостаточно, то в следующий расчет вводится дополнительный автомобиль, на который приходится наибольшее количество невыполненных отправок. Данная операция повторяется до тех пор, пока не будет достигнута основная цель решаемой задачи.

Задачу построения модели работы транспортной системы, включающей КЦУП, можно сформулировать следующим образом. Имеется система доставки грузов. Еже-дневно в систему поступают пакеты заявок на перевозку грузов и сведения о наличии подвижного состава у автоперевозчиков, желающих сотрудничать с КЦУП. На постах погрузки у грузоотправителей сосредоточен груз различной номенклатуры, для пере-возки которой требуется автомобиль соответствующего типа. В пределах заявки груз транспортнооднороден. В адрес одного и того же пункта назначения допускается включение нескольких заявок. Подвижной состав одного типа образует однородные группы. Время выполнения операций транспортного процесса, вес пакета отправки по каждой заявке, режим работы грузоперерабатывающих пунктов известны. Требуется минимальным количеством автомобилей удовлетворить все заявки на перевозку грузов в необходимые сроки.

Для описания математической модели введем следующие обозначения: i – порядковый номер заявки на перевозку груза; j – номер поста погрузки; k – номер пункта назначения; l – номер группы автомобилей; m – номер по порядку автомобиля, задействованного в системе; n – порядковый номер ездки автомобилей; c – номер доставки груза на пост разгрузки пункта назначения; d – номер отправки груза с поста погрузки пункта отправления; h – номер поста разгрузки объекта; s – порядковый номер отправки в системе; bi – количество транспортно-однородного груза, заявленного к перевозке по i-й заявке, т; qi – вес пакета отправки i-й заявки, т; xi – номер поста погрузки, на котором сосредоточен груз i-й заявки; . уi – номер пункта назначения, в адрес которого предназначен груз i-й заявки; Zi – номер группы автомобилей, соответствующих выполнению 1-й заявки; ts – момент времени, начала s-й отправки в системе. Под началом отправки следует понимать время начала погрузки автомобиля, ч; wmn – момент времени начала n-й отправки m-го автомобиля, ч; φjd – момент времени начала d-й отправки с j-го поста погрузки, ч; Vkhc – момент времени с-й доставки груза на h-й пост разгрузки k-го пункта назначения, ч; am – номер группы m-го автомобиля; Ml – количество автомобилей в l-й группе;

58

Nm – количество ездок m-го автомобиля;. Nзаявки – номер заявки, которая обслуживается при выполнении n-й отправки m-го автомобиля; kvt – коэффициент возможного увеличения скорости порожнего автомобиля по отношению к нормативной

kvt =Vt пор/Vtн , (2.28)

tНР.k – время начала работы постов разгрузки k-го пункта назначения, ч; tpa6.k – продолжительность работы постов разгрузки k-го пункта назначения, ч; toбд.k – время начала перерыва на обед k-гo пункта назначения, rk – расстояние между пунктом погрузки и k-м пунктом назначения, км; Vтi – средняя техническая скорость движения автомобиля при выполнении i-й заявки, км/ч; tpk – чистое время разгрузки автомобиля на постах разгрузки k-гo пункта назначения ч; t ПР.Р.k – общее время простоя при разгрузке в k-м пункте назначения, ч: Npk – количество постов разгрузки в k-м пункте назначения; tпг – чистое время погрузки автомобиля в пункте отправления, ч; tnp.n – общее гремя простоя автомобиля в пункте отправления при погрузке, ч; Тн.р – время начала работы постов погрузки пункта отправления, ч; Траб – продолжительность работы постов погрузки пункта отправления, ч; Ток – время окончания работы пункта погрузки, ч; Тобд – время начала перерыва на обед постов погрузки пункта отправления, ч; Тпер – продолжительность перерыва на обед, ч; tнул – время нулевого пробега из АТП до пункта отправления, ч; tож. авт. – время ожидания автомобиля системой, ч; tож. погр. – время ожидания погрузки автомобилем, ч; tож. разг. – время ожидания разгрузки автомобилем, ч.

Для решения поставленной задачи использовались критерии эффективности: 1. Минимизация потребного количества автомобилей:

min®åi

iМ . (2.28)

2. Минимизация простоев автомобилей и механизмов:

min. ®åi

автожt ,

min. ®å

iпоргожt , (2.29)

min. ®å

iразгрожt .

Задача должна удовлетворять следующим ограничениям: 1. Ограничение по пропускной способности постов погрузки. Общее количество

отправок грузов j-го поста не должно превышать его пропускную способность:

59

ПГ

РАБj

i

i

tT

qb

£×å a , (2.30)

где αj – булевая переменная, значение которой определяется условием:

2. Ограничение по пропускной способности постов разгрузки. Общее количество

отправок в k-й пункт назначения не должно превышать пропускную способность его постов разгрузки

kp

kpkРАБk

i

i

tNt

qb

.

.. ×£×å b , (2.31)

где βk – булевая переменная, значение которой определяется условием:

3. Условие удовлетворения заявок на перевозку грузов:

ååå =n m

заявnmi

i qNb . (2.32)

4. Условие соответствия типа автомобиля требованиям перевозки груза:

заявnmZNa = . (2.33)

5. Условие незанятости постов погрузки. Для j-го поста погрузки интервал време-ни между отправками должен быть не меньше времени погрузки автомобиля:

ПГjdjd t³-+ jj 1 . (2.34)

6. Условие незанятости постов разгрузки. Для h-го поста разгрузки k-го объекта

интервал времени между прибытием автомобилей под разгрузку должен быть не мень-ше времени разгрузки автомобиля:

ркkhckhc tUU ³-+1 . (2.35)

7. Условие совместимости по времени ездок маршрута. Начало mn+1-й отправки m-

го автомобиля может быть не раньше времени возврата автомобиля в пункт погрузки после выполнения n-й отправки:

1 – если yi = k;

0, в противном случае. βk=

1 – если xi = j;

0, в противном случае. αj=

60

pkVTmN

k

mN

kпгmnmn t

hVr

Vrtww

заявmnзаявmn

+×

+++³+1 . (2.36)

Задача составления расписания для описываемой системы относится к классу

комбинаторных задач. Очевидно, что существует бесчисленное множество вариантов расписаний, а трудоемкость вычислений значительно превышает производительность современных ЭВМ. Решать подобные задачи в приемлемое для оперативного планиро-вания время можно только с помощью эвристических алгоритмов, например, приве-денных в работе [126].

В общем случае алгоритм имитационной модели перевозочного процесса пред-ставлен на рис. 2.6.

61

Рис. 2.6. Алгоритм имитационной модели перевозочного процесса

На рис. 2.6 обозначено:

1. Моделирование интервалов прибытия ti и расписания поступления заявок, осуществляется с учетом зависимостей, полученных при статистическом обследовании интервалов поступления заявок на перевозку.

2. Моделирование объема i-й заявки qi, осуществляется с учетом зависимостей, полученных при статистическом обследовании величины партии груза, заявленного на перевозку.

Начало

ti ; Ti

qi

Χ

i=1, n

maxзадi TТ ³

maxзадit

нет

да

нет

да maxзадit

tгрi

tперi

АВТОосвобождit

i

АСВ(Тi)≠0

мехож

автож tt ,

мехож

автож tt ,

Конец

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

62

3. Фиксация начального состояния системы. Формируется массив невыпол-ненных отправок, определяются начальные значения времени занятости грузоперераба-тывающих постов и массива времени возврата автомобилей в центральный пункт.

4. Цикл по рассмотрению всех заявок. 5. Проверка свободности механизмов для погрузки. Проверяется условие max

задi TТ ³ . Если оно выполняется, то осуществляется переход к блоку 7, если не выпол-няется, то – переход к блоку 6.

6. Фиксация задержки по механизмам. Производится суммирование времени задержек по механизмам.

7. Проверка наличия свободного автомобиля. Проверяется условие АСВ(Тi) ≠ 0, если оно выполняется, то осуществляется переход к блоку 9, если не выполняется, то – переход к блоку 8.

8. Фиксация задержки из-за ожидания автомобиля. Производится суммирова-ние времени задержек из-за ожидания автомобиля.

9. Имитация грузовых операций. 10. Имитация цикла перевозки. 11. Фиксация времени освобождения автомобиля. 12. Расчет показателей работы модели (время ожидания автомобилей и меха-

низмов). 13. Печать протокола работы модели, основных показателей работы (время

ожидания автомобилей и механизмов). Каждый блок алгоритма модели представляет собой отдельный алгоритмический

модуль. Для построения расписания требуется следующая исходная информация: – информация о центральном пункте:

tпг, tпрп, Тнр, Траб, Ток, Тобд, Тпбр, tнул, J,

где J – количество обслуживаемых постов; – информация о подвижном составе:

Тн, hvt, Lmax,

где Тн – время в наряде, ч.; Lmax – максимальное количество групп автомобилей; – информация о заявках на перевозку грузов:

I, X, Y, Z, B, g, Vm, tнр, tраб, tобд, r, tр, tпрр, Np, C, tоб, где tоб – массив значений времени оборота автомобиля на маршруте при выполнении заявок, ч.

nppimiVt

i

mi

iпгоб t

Vhr

Vr

tt +×

++= . (2.37)

Выходной информацией являются следующие параметры и массивы:

Am, M, a, N, Nзаяв, w, мехож

автож tt , ,

63

где Am – потребное количество автомобилей; мехож

автож tt , – соответственно задержки из-за ожидания автомобилей и

по механизмам. На рис. 2.7 представлен блок построения расписания системы.

64

Рис. 2.7. Алгоритм блока построения расписания системы

Начало

Определение нижней границы потребности автомобилей

Подготова вспомогательных массивов

ТНР→ТКWR

(1)

(2)

(3)

Определение ближай-шего возврата задейст-вованных автомобилей, Тmin

Определение незадейство-ванных автомобилей

(4)

(5)

Тmin>ТКWR

Имеются неза-действованные автомобили

Принятие в качестве готовых к отправке не-задействованных авто-мобилей

(6)

(7)

(8)

Формирование массива готовых к отправке ав-томобилей

(9)

1

2

нет

нет

да

да

Тmin-ТКWR→ΔT Тmin→ТКWR

(10)

Режим работы системы выпол-няется IND=1

Корректировка вспомо-гательных массивов

(11)

(12)

нет

да

Имеется разре-шенная отправка

Фиксирование отправки

(14)

(15)

нет

да

Все заявки удов-летворены

Корректировка распи-сания по времени обеда

(17)

(18)

нет

да

Конец

Увеличение потребности автомобилей

(13)

(16) 1→ΔТ TKWR+1→TKWR

3

2

1

3

65

На рис. 2.7 блоки означают: 1. Определение нижней границы потребности автомобилей. Определяется количе-

ство однородных групп автомобилей, нижняя граница количества автомобилей в груп-пах и общее количество потребных автомобилей.

2. Подготовка вспомогательных массивов. Формируется массив невыполненных отправок. Определяются начальные значения времени занятости грузоперерабатываю-щих постов и массива времени возврата автомобилей в центральный пункт.

3. Задание начального интервала текущего времени. Отчет текущего времени на-чинается с момента начала работы центрального пункта.

4. Определение незадействованных автомобилей для каждой группы автомобилей с наименьшим порядковым номером. При этом фиксируется следующая информация:

– порядковый номер автомобиля; – номер группы, к которой он относится; – время возможного ввода в систему. 5. Определение ближайшего возврата автомобилей. Из числа задействованных в

системе автомобилей определяется автомобиль, возврат которого в центральный пункт после выполнения предыдущей отправки – ближайший. При этом фиксируется сле-дующая информация:

– порядковый номер автомобиля; – номер группы, к которой он относится; – время возврата. Если в текущем интервале времени готовы к выполнению отправки несколько ав-

томобилей разных групп, то фиксируется информация по каждому из этих автомоби-лей.

6. Проверка условия превышения времени возврата автомобилей текущего интервала времени. Если время возврата позже текущего момента, то работает блок 7, в противном слу-чае осуществляется переход на выполнение блока 9.

7. Проверка условия наличия незадействованного автомобиля. Если условие вы-полняется, то работает блок 8, в противном случае осуществляется переход на выпол-нение блока 10.

8. Принятие в качестве готовых к отправке незадействованных автомобилей. Пе-реход на выполнение блока 10.

9. Формирование массива готовых к отправке автомобилей. Массив формируется из числа задействованных и незадействованных автомобилей по одному из каждой группы. Если в текущем интервале времени имеются готовый к отправке незадейство-ванный автомобиль и ранее незадействованный автомобиль одной группы, то в качест-ве готового к отправке автомобиля принимается задействованный автомобиль.

10. Переход текущего времени на интервал времени возврата автомобилей. 11. Проверка условия возможности выполнения дальнейших расчетов данного ва-

рианта по условию выполнения режима работы системы. Если в текущем интервале времени работа грузоперерабатывающих пунктов не заканчивается, то работает блок 12, в противном случае – блок 13.

12. Корректировка вспомогательных массивов. Производится уменьшение време-ни занятости грузоперерабатывающих постов на величину увеличения текущего вре-мени.

13. Увеличение потребности автомобилей. Определяется группа автомобилей, на которые приходится наибольшее количество невыполненных заявок. Потребности сис-темы в автомобилях этой группы увеличиваются на 1 переход на выполнение блока 2.

14. Проверка наличия в текущем времени разрешенной отправки для готовых к от-правке автомобилей. Отправка считается разрешенной, если для нее выполняется условие

66

незанятости постов погрузки и разгрузки. При этом предпочтение отдается отправкам, включение которых в расписание не приводит к одновременному возврату автомобилей в центральный пункт. Если одновременного возврата избежать не удается, то из числа раз-решенных выбирается отправка в периферийный пункт с ближайшим временем окончания работы, а при наличии нескольких таких отправок предпочтение отдается отправке, при выполнении которой обслуживается заявка с наибольшим недовывозом. При этом фикси-руется следующая информация:

– номер заявки; – номер поста погрузки; – номер поста разгрузки. 15. Фиксирование отправки. При включении отправки в расписание фиксируется

следующая выходная информация: – время начала отправки; – время возврата автомобиля в центральный пункт после выполнения отправки; – номер обслуживаемой заявки. Кроме того, фиксируется вспомогательная информация: – время занятости постов погрузки и разгрузки; – оставшееся количество невыполненных отправок обслуживаемой заявки; – оставшееся количество невыполненных отправок, приходящихся на группу, к

которой относится автомобиль, выполняющий отправку; – количество ездок автомобиля, выполняющего отправку. 16. Переход на следующий интервал текущего времени. Значение текущего ин-

тервала времени увеличивается на один интервал. Переход на выполнение блока 9. 17. Проверка условия удовлетворения всех заявок на перевозку грузов. Если все

заявки удовлетворены, то работает блок 18, в противном случае осуществляется пере-ход на выполнение блока 4.

18. Корректировка расписания по времени обеда. Производится раздвижка интер-валов времени начала отправок для организации перерыва на обед. Остановка вычис-лений.

Для проведения машинного эксперимента была разработана компьютерная про-грамма. В качестве средства разработки базы данных использовалась система управле-ния базами данных (СУБД) Microsoft Access. База данных «Автотранспорт» является реляционной. Информация хранится в виде логических таблиц с уникальными запися-ми. Структура базы данных, отображающая таблицы и связи между ними, представлена на рис. 2.8.

67

Рис. 2.8. Схема и связи данных Копированием первичного ключа одной таблицы (родительской) в другую (до-

чернюю) реализуется связь между данными один-ко-многим, а также устраняется дуб-лирование информации. Например, в таблице Рейсы (reis) и Товарно-транспортные на-кладные (TTN) ключевой атрибут kod_reis таблицы reis скопирован в таблицу TTN. Та-ким образом, накладная может быть связана только с одним рейсом, к рейсу может быть заполнено несколько накладных.

В качестве средства разработки приложения выбран объектно-ориентированный язык программирования Microsoft Visual Basic v.6.0 service pack 6 [137, 115]. Приложе-ние предоставляет пользовательские сервисы и, прежде всего, внешний интерфейс, то есть простые в использовании средства для доступа и управления данными в базе дан-ных. Клиентская часть отвечает за обработку результатов запросов и двустороннюю связь с базой данных.

При запуске приложения на экране появляется главная форма (рис. 2.9). Пользо-ватель приложения имеет возможность просмотра каталогов с данными, маршрутов и схем движения от одного пункта к другому, а также может составить и вывести на пе-чать отчеты. Меню «Рейсы» загружает экранную форму со списками рейсов, сопрово-дительных документов к ним и маршрутов рейса.

68

Рис. 2.9. Главная форма

На экранной форме frmReis (рис. 2.10) имеются четыре таблицы. В первой ото-

бражаются все совершенные рейсы. При выборе (щелчке по таблице) какого-либо рей-са во второй таблице появляются накладные, оформленные к данному рейсу, в третьей – препроводительные ведомости, а в четвертой – список предприятий, участвующих в рейсе.

Рис. 2.10. Форма frmReis

Пользователю приложения предоставляются следующие возможности: · Создание нового рейса и удаление имеющегося в базе данных. При удалении

рейса автоматически удаляются все сопроводительные документы, имеющие отноше-ние к данному рейсу;

· Создание, редактирование, удаление или печать накладных, связанных с ка-ким-либо рейсом;

69

· Создание, редактирование, удаление или печать препроводительных ведомо-стей для данного рейса.

Создание нового рейса осуществляется на отдельной экранной форме frmReisNew (рис. 2.11). Пользователю приложения необходимо выбрать из общего списка предпри-ятий те, которые будут участвовать в создаваемом рейсе. Для расчета кратчайшего маршрута необходимо нажать на кнопку «Рассчитать кратчайший маршрут».

Рис. 2.11. Форма frmReisNew

В данной форме реализован метод «Ветвей и границ» для решения транспортных

задач в виде сети. Результаты расчета записываются в базу данных, и пользователю предлагается заполнить сопроводительные документы к данному рейсу: накладные, ве-домости или маршрутный лист.

Перед печатью сопроводительных документов пользователю приложения необхо-димо заполнить необходимые поля. Для заполнения полей имеются соответствующие экранные формы. На рис. 2.12 представлена экранная форма заполнения накладной ТОРГ12 frmNakl.

70

Рис. 2.12. Заполнение полей накладной

В левой части рисунка изображена форма заполнения полей накладной. Для удоб-

ства и ускорения процесса заполнения документа предусмотрен выбор некоторых по-зиций из каталогов (правая часть рис. 2.12). На рис. 2.13 представлена экранная форма заполнения препроводительной ведомости. При вводе данных в форму также учитыва-ется их корректность.

Рис. 2.13. Форма frmPP

Печать документов производится из готовых шаблонов. Поля документа заполня-

ются путем поиска переменной, соответствующей данному полю, и ее заменой содер-жанием текстовых полей форм заполнения сопроводительных документов.

Пользователь приложения имеет возможность просмотреть и вывести на печать схемы проезда от одного пункта к другому. Данная функция приложения позволяет во-дителю при совершении рейса придерживаться рассчитанного маршрута минимальной длины. Экранная форма отображения схем проезда представлена на рис. 2.14.

71

Рис. 2.14. Форма frmMarshruts

Информация о совершенных рейсах, сопроводительных документах к ним накап-

ливается в базе данных. Отчеты, представленные на рис. 2.15, позволяют получить не-обходимую информацию в различных разрезах:

· Отчет по автотранспорту – позволяет получить информацию о пробеге данного автомобиля за определенное количество рейсов, на основании которой рассчитываются амортизационные отчисления;

· Отчет по сотруднику – предоставляет данные о количестве совершенных рейсов данным сотрудником (водителем). На основании отчета определяется размер оплаты труда сотрудника;

· Отчет по торговой точке – дает информацию о том, какой товар и в каком коли-честве доставлялся к данной торговой точке за указанный период времени.

Рис. 2.15. Отчеты приложения

Разработанное приложение полностью работоспособно. Все процедуры в прило-жении отлажены и имеют функции проверки ввода данных. Алгоритм расчета маршру-та минимальной длины составлен на основе метода «Ветвей и границ» для решения транспортных задач в виде сети. Кроме того, приложение может выполнять другие до-полнительные функции:

· Просмотр и печать схем проезда от одного пункта к другому; · Составление и печать сопроводительных документов:

§ Накладные унифицированной формы ТОРГ12; § Препроводительные ведомости;

72

§ Маршрутные листы с указанием последовательности объезда всех пунк-тов рейса; · Просмотр имеющихся в базе данных рейсов и сопроводительных

документов, заполненных к данным рейсам; · Формирование отчетов:

§ Отчет по сотрудникам предоставляет данные о количестве совершенных рейсов данным сотрудником (водителем);

§ Отчет по автотранспорту – позволяет получить информацию о пробеге данного автомобиля за определенное количество рейсов;

§ Отчет по торговой точке – дает информацию о том, какой товар и в каком количестве доставлялся к данной торговой точке за ука-занный период времени;

· Хранение всей необходимой информации в базе данных. Разработанная программа «Грузоперевозки» позволяет максимально учесть тре-

бования грузоотправителя к условиям перевозки (род груза, объем партии, условий пе-ревозки и т.д.). Положенный в основу оптимизационного алгоритма метод «Ветвей и границ» позволяет выбрать оптимальные планы. Данная система может быть использо-вана в качестве информационно-планирующей и управляющей в реальном режиме времени для диспетчерского персонала логистических центров.

2.6. Результаты имитационного моделирования

перевозочного процесса

Планирование эксперимента – выбор плана эксперимента, удовлетво-

ряющего заданным требованиям, совокупность действий, направленных на разработку стратегии экспериментирования (от получения априорной ин-формации до получения работоспособной математической модели или оп-ределения оптимальных условий). Это целенаправленное управление экс-периментом, реализуемое в условиях неполного знания механизма изучае-мого явления.

В процессе измерений, последующей обработки данных, а также фор-мализации результатов в виде математической модели возникают погреш-ности и теряется часть информации, содержащейся в исходных данных. Применение методов планирования эксперимента позволяет определить погрешность математической модели и судить о ее адекватности. Если точность модели оказывается недостаточной, то применение методов пла-нирования эксперимента позволяет модернизировать математическую мо-дель с проведением дополнительных опытов без потери предыдущей ин-формации и с минимальными затратами [62, 100, 51, 150].

Цель планирования эксперимента – нахождение таких условий и пра-вил проведения опытов, при которых удается получить надежную и досто-верную информацию об объекте с наименьшей затратой труда, а также представить эту информацию в компактной и удобной форме с количест-венной оценкой точности.

73

Пусть интересующее нас свойство (Y) объекта зависит от нескольких (n) независимых переменных (Х1, Х2, …, Хn) и мы хотим выяснить характер этой зависимости – Y=F(Х1, Х2, …, Хn), о которой мы имеем лишь общее представление. Величина Y называется «отклик», а сама зависимость Y = F(Х1, Х2, …, Хn) – «функция отклика».

Независимые переменные Х1, Х2, …, Хn – иначе факторы – также долж-ны иметь количественную оценку. Если используются качественные фак-торы, то каждому их уровню должно быть присвоено какое-либо число. Важно выбирать в качестве факторов лишь независимые переменные, т. е. только те, которые можно изменять, не затрагивая другие факторы. Факто-ры должны быть однозначными. Для построения эффективной математи-ческой модели целесообразно провести предварительный анализ значимо-сти факторов (степени влияния на функцию), их ранжирование и исклю-чить малозначащие факторы.

Диапазоны изменения факторов задают область определения Y. Если принять, что каждому фактору соответствует координатная ось, то полу-ченное пространство называется факторным пространством. При n = 2 об-ласть определения Y представляется собой прямоугольник, при n = 3 – куб, при n > 3 – гиперкуб.

При выборе диапазонов изменения факторов нужно учитывать их со-вместимость, т.е. контролировать, чтобы в этих диапазонах любые сочета-ния факторов были бы реализуемы в опытах и не приводили бы к абсурду. Для каждого из факторов указывают граничные значения

maxmin iii XXX ££ , i = 1, ..., n. (2.38) Регрессионный анализ функции отклика предназначен для получения

ее математической модели в виде уравнения регрессии e+= )...,,,;...,,,( 2121 mn BBBXXXFY , (2.39)

где В1, …, Вm – некоторые коэффициенты;

e – погрешность. Среди основных методов планирования, применяемых на разных эта-

пах исследования, используют: · планирование отсеивающего эксперимента, основное значение

которого – выделение из всей совокупности факторов группы су-щественных факторов, подлежащих дальнейшему детальному изучению;

· планирование эксперимента для дисперсионного анализа, т.е. со-ставление планов для объектов с качественными факторами;

· планирование регрессионного эксперимента, позволяющего полу-чать регрессионные модели (полиномиальные и иные);

74

· планирование экстремального эксперимента, в котором главная за-дача – экспериментальная оптимизация объекта исследования;

· планирование при изучении динамических процессов и т. д. Инициатором применения планирования эксперимента является Ро-

нальд А. Фишер, другой автор известных первых работ – Френк Йетс. Да-лее идеи планирования эксперимента формировались в трудах Дж. Бокса, Дж. Кифера. В нашей стране – в трудах С.А. Айвазяна, Г.К. Круга, Е.В. Маркова и др.

Сложность определения адекватности модели состоит в том, что получить экспе-риментальные данные на самом реальном объекте моделирования не представляется возможным, так как моделируется грузодвижение в рамках целого города. При этом отправителем и получателем груза могут выступать как частные лица, так и предпри-ятия разных форм собственности, расположенные в любой точке рассматриваемого района. Оценивать существующие перемещения грузов на территории района возмож-но лишь при использовании статистических данных. Все это легло в основу созданной модели. Расчет основных параметров в модели производился по общепризнанным формулам, используемым для описания транспортных процессов, для генерации всех случайных величин были использованы законы распределения, адекватность примене-ния которых неоднократно доказана в научной литературе. Были исследованы входя-щие потоки автомобилей и проанализированы такие выходные параметры, как время ожидания погрузки и разгрузки, время ожидания автомобилей и полное время пребы-вания в наряде работающих в системе автомобилей. Полученные закономерности функционирования системы перевозки не противоречат существующим представлени-ям.

Исходные данные для проведения экспериментов и выходные параметры приве-дены в табл. 2.5.

Таблица 2.5

Эксперименты №

опы-та

Факторы Ожидание, мин.

Интервал поступле-ния заявок

Величина партии

Погрузки Разгрузки Автомо-билей

Общее На 1 заявку

1 2 3 4 5 6 7 8 1 Ср

(без спе-циализа-

ции)

Ср (без спе-циализа-

ции)

341 295 50 686 19,1

2 Ср (парк не

оптималь-ный)

Ср (парк не

оптималь-ный)

364 166 1228 1758 48,8

75

3 Ср (парк оп-тималь-

ный)

Ср (парк оп-тималь-

ный)

298 180 514 992 27,6

4 min min 457 203 602 1262 35,1

5 min max 276 269 604 1149 31,9

6 max min 377 139 544 1060 29,4

7 min ср 407 172 1073 1652 45,9

8 max ср 218 196 274 688 19,1

9 ср min 305 207 617 1129 31,4

10 ср max 357 233 659 1249 34,7

11 max max 356 270 588 1214 33,7

Приведем описание эксперимента № 8.

Таблица 2.6 Исходные данные для составления графика работы системы

№ за-

явки

Интервал поступле-ния заявки,

мин.

Величина партии,

т

Время по-

грузки, мин.

№ полу-чате-

ля

Расстояние до полу-

чателя, км

Время ездки с грузом,

мин.

Время разгруз-ки, мин.

Время порожней

ездки, мин.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 4,3 6,5 24 1 33,5 57 26 52 2 38,6 4,1 22 3 11,5 20 25 18 3 6,9 6,6 24 1 33,5 57 20 52 4 2,7 8,6 21 3 11,5 20 22 18 5 2,6 2,6 23 1 33,5 57 21 52

Окончание таблицы 2.6

1 2 3 4 5 6 7 8 9

6 2,3 5,4 18 4 25,6 44 21 40

7 9,5 4,3 21 1 33,5 57 23 52 8 14,5 7,5 24 3 11,5 20 22 18

9 5,3 8,3 26 1 33,5 57 21 52 10 61,2 4,2 22 1 33,5 57 21 52

11 2,9 2,5 19 4 25,6 44 19 40

12 11,4 0,9 26 2 18,2 31 20 28 13 2,5 5,0 22 3 11,5 20 22 18

14 10,5 7,2 22 3 11,5 20 22 18 15 8,4 7,8 24 4 25,6 44 21 40

16 39,7 8,2 19 1 33,5 57 22 52

76

17 28,5 5,5 23 4 25,6 44 22 40

18 0,1 8,4 20 3 11,5 20 18 18 19 23,8 8,7 20 3 11,5 20 24 18

20 6,3 7,7 26 3 11,5 20 21 18

21 38,2 8,9 22 3 11,5 20 25 18 22 14,9 5,5 22 3 11,5 20 27 18

23 23,3 7,1 25 3 11,5 20 20 18 24 3,1 8,7 26 4 25,6 44 18 40

25 1,4 5,9 24 3 11,5 20 27 18 26 37,8 10,8 22 3 11,5 20 21 18

27 9,3 2,3 29 3 11,5 20 18 18

28 11 8,0 22 1 33,5 57 25 52 29 26,2 5,4 23 4 25,6 44 22 40

30 33,2 8,5 23 2 18,2 31 22 28 31 12,2 7,4 20 2 18,2 31 21 28

32 4,0 6,8 19 1 33,5 57 27 52 33 4,6 8,9 23 2 18,2 31 27 28

34 1,7 8,9 25 3 11,5 20 27 18

35 3,7 5,6 23 1 33,51 57 24 52 36 9,9 6,7 24 4 25,6 44 22 40

77

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

Х, мин

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У,м·103

склад №1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч. 20 40 10ч. 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч. 20 40 14ч. 20 40 15ч. 20 40 16ч. 20 40 17ч. 20 40 18ч. 20 40 19ч. 207ч.

Рис. 2.16. График доставки грузов эксперимента №8

Таблица 2.7

Характеристики графика доставки грузов № ав-томо-биля

Грузоподъем-ность, т

Количе-ство ездок

Суммарный пробег с грузом

Время начала работы

Время окончания

работы

Время на маршру-те, Тм

1 2 3 4 5 6 7

1 1.5-3.0 2 51.7 8:00:00 12:32:00 4:32:00

2 1.5-3.0 2 37.1 9:16:00 15:37:00 6:21:00 3 3.0-5.0 2 45 7:43:00 11:55:00 4:12:00 4 3.0-5.0 1 33.5 8:12:00 11:10:00 2:58:00 5 3.0-5.0 1 11.5 9:30:00 10:57:00 1:27:00 6 5.0-8.0 5 115.6 7:04:00 18:59:00 11:55:00 7 5.0-8.0 4 104.1 7:50:00 18:36:00 10:46:00 8 5.0-8.0 4 96.2 8:02:00 17:45:00 9:43:00 9 5.0-8.0 4 66.8 8:27:00 16:52:00 8:25:00 10 8.0-15.0 4 88.8 7:53:00 17:19:00 9:26:00 11 8.0-15.0 4 68 8:22:00 16:59:00 8:37:00 12 8.0-15.0 3 41.2 11:00:00 16:31:00 5:31:00

78

Графики работы системы, построенные в результате имитационного моделирова-ния, приведены в Приложении 9.

2.7. Обработка полученной в ходе эксперимента информации

Важнейшей задачей методов обработки полученной в ходе экспери-

мента информации является задача построения математической модели изучаемого явления, процесса, объекта. Ее можно использовать и при ана-лизе процессов, и при проектировании объектов. Можно получить хорошо аппроксимирующую математическую модель, если целенаправленно при-меняется активный эксперимент. Другой задачей обработки полученной в ходе эксперимента информации является задача оптимизации, т.е. нахож-дение такой комбинации влияющих независимых переменных, при кото-рой выбранный показатель оптимальности принимает экстремальное зна-чение.

При проведении экспериментов использовался ортогональный цен-трально-композиционный план второго порядка, так как он отвечает всем требованиям, предъявленным к проведению представленных эксперимен-тов.

Ортогональным планом называется такой план, у которого матрица планирования Х строится так, чтобы матрица С = ХtХ оказалась диаго-нальной. Используем этот подход и при построении планов второго поряд-ка. План называется центральным, если все точки расположены симмет-рично относительно центра плана. ОЦКП – центральный симметричный ортогональный композиционный план.

В ОЦКП входят: ядро – план полнофакторного эксперимента (ПФЭ) с N0 = 2n точками плана, n0 (одна для этого плана) центральная точка плана (xi = 0, i = 1, 2, 3,…, n) и по две «звездные» точки для каждого фактора

a±=ix , 0=jx ni ...,,1= , nj ...,,1= , ji ¹ ,

где α – плечо «звездных» точек.

При этом в каждой плоскости, содержащей ось Y и координатную ось i-того фактора (проходящей через центр плана), оказываются три значения фактора хi ),0,( aa +- и три соответствующих значения Y.

Общее количество точек в плане ОЦКП составляет

022 nnN n ++= ,

где для ОЦКП n0 = 1. При n > 2 в ОЦКП оказывается меньшее количество точек, чем в пла-

не полнофакторного эксперимента (ПФЭ) 3n . Число точек в плане

79

n 2 3 4 5 6

ОЦКП 9 15 25 43 77

ПФЭ 32 9 27 81 243 729

Графическое представление ОЦКП для n = 3 приведено на рис. 2.17.

Рис. 2.17. ОЦКП при n = 3 Для ортогонального плана необходимо, чтобы выполнялось соотношение

01

=å=

N

UjUiU xx .

Так как 10 =Ux , то для столбцов j = 1, 2,…., m+1 должно выполняться условие

å=

=N

UjUx

10 .

Это означает необходимость выполнения требования, чтобы сумма

элементов любого столбца (кроме j = 0), включая столбцы, соответствую-щие квадратам фактора, должна быть равна нулю. Это возможно, если члены столбцов, соответствующих квадратам факторов, преобразованы, иначе сумма квадратов факторов не может быть равна нулю.

Преобразование элементов этих столбцов осуществляется в виде

axx jUtjU -= 2 ,

где а – величина, зависящая от числа факторов.

Сумма элементов столбца, соответствующего квадратам факторов

80

0)(1

2

1

2

1=×-=-= ååå

===

aNxaxxn

UjU

N

UjU

N

U

tjU .

Откуда

N

xa

N

UjUå

== 1

2

.

В ОЦКП каждый фактор фиксируется, в общем случае, на пяти уров-

нях (–α, –1, 0, 1, + α). Для определения неизвестных «а» и «α» нужно сформировать и решить

систему из двух уравнений. Одно из них для «а» мы записали раннее. Другое уравнение получим из условия ортогональности для столбцов tx4 и tx5

å=

=+-+-=×N

U

tU

tU annaaNxx

1

20

22054 0)42()1( .

После простейших преобразований с учетом того, что

00 2 nnNN ++= – общее число опытов в плане, получаем соотношение

02

22

2 22

02

00 =+×+

-+

- aaN

NN

NNN aa .

Соотношение для а при j = 1, 2 или 3 может быть записано как:

NN

N

xa

N

UjU 2

01

2

2 a×+==

å= .

Подставив его в последнее уравнение, получаем

02 220 =+×- aaNN

,

откуда константа преобразования а

0

0

222

nnNN

a n

n

+×+== .

Тогда

81

NNa

NN 0

20 2

==×+ a

и плечо «звездных точек»

)(21

00 NNN -×=a .

Очевидно, что план является ортогональным. В отличие от планов

ПФЭ, для ОЦКП сумма квадратов факторов разных столбцов не является одинаковой.

По результатам опытов плана формируется полином

)()()(

€236

225

214321123

3223311321123322110

axbaxbaxbxxxb

xxbxxbxxbxbxbxbbY

-+-+-++

+++++++=

Коэффициенты полинома 654123231312310 ,,,,,,,,, bbbbbbbbbb определяются как

å

å

=

== N

UiU

N

UUiU

i

x

Yxb

1

2

1 .

Можно преобразовать полином к виду

236

225

2143211233223311321123322110€ xbxbxbxxxbxxbxxbxxbxbxbxbbY t ++++++++++= ,

где

abababbbt ×-×+×-= 65400 .

Значения параметров ОЦКП при числе факторов n

n 2 3 4 5 6 7 8 a 1 1,215 1,414 1,596 1,761 1,909 2,045 a 0,667 0,73 0,8 0,86 0.91 0,946 0,968 N 9 15 25 43 77 143 273

.

82

Если поставить дополнительные параллельные опыты, можно опреде-лить s2

воспр, проверить значимость коэффициентов регрессии и при наличии степеней свободы – адекватность уравнения.

Значимость коэффициентов уравнения можно проверять для каждого коэффициента в отдельности по критерию Стьюдента. Исключение из уравнения регрессии незначимого коэффициента не скажется на остальных коэффициентах. При этом выборочные коэффициенты bj оказываются так называемыми несмешанными оценками для соответствующих генераль-ных коэффициентов βj:

bj→ βj,

т. е. величины коэффициентов уравнения регрессии характеризуют вклад каждого фактора в величину y. Диагональные элементы ковариационной матрицы равны между собой, поэтому все коэффициенты уравнений опре-деляются с одинаковой точностью:

Ns

s воспрb j= .

План ОЦКП для ожидания погрузки Параметры плана N0 = 4, N = 9, α = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3,

3/22 -=- aa . План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 1 Приложения

11. Коэффициенты полинома составляют

b0 b1 b2 b12 b11 b22 9,433 –0,867 –0,7 1,1 0,8 1,3

Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это-

го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле-дующие значения y:

U Y0 00 YYu -

200 )( YYu -

1 10.2 0.73 0.53

2 8.8 -0.67 0.44 3 9.4 -0.07 0.004 s2 воспр sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t22

3

3

1

0

0å== u

uyY

9.47 å=

-3

1

200 )(u

u yy 0.986 0.493 0.702 0.248 37.98 3.49 2.8 4.42 3.23 5.23

83

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости ρ = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи-циенты b1, b2, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

2221 3,11,1433,9€ xxxy ++= .

Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера:

2

2

воспр

ост

ssF = ;

lN

yys i

ii

ост -

-=å=

8

1

2

2)€(

,

где l – число значимых коэффициентов в уравнении регрессии.

Табулированное значение критерия Фишера для ρ = 0,05, f1 = 4, f2 = 2, F1-p(f1, f2) = 19,3.

756,438

78,232 =-

=остs ,

647,9493,0756,4

==F ,

9,647<19,3.

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери-мент.

Рассчитанные значения UY€ по полиному приведены в плане. Также приведены величины UU YY -€ , подтверждающие достаточно высокую точ-ность полинома.

План ОЦКП для ожидания разгрузки Параметры плана N0 = 4, N = 9, α = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3,

3/22 -=- aa . План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 2 Приложения

11. Коэффициенты полинома составляют

84

b0 b1 b2 b12 b11 b22

5,778 –0,183 1,033 0,425 0,017 1,067 Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это-

го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле-дующие значения y:

U Y0 00 YYu -

200 )( YYu -

1 6.1 0.47 0.217778

2 4.9 -0.73 0.537778 3 5.9 0.27 0.071111 s2 воспр sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t22

3

3

1

0

0å== u

uyY

5.63 å

=

-3

1

200 )(u

u yy 0.826667 0.413 0.64 0.22 25.41 0.80 4.54 1.86 0.07 4.69

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости

ρ = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи-циенты b1, b12, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

222 067,1033,178,5€ xxy ++= .

Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера. Табулированное значение критерия Фишера для ρ = 0,05, f1 = 4, f2 = 2,

F1-p(f1, f2) = 19,3.

606,038

033,32 =-

=остs ,

469,1413,0606,0

==F ,

1,469<19,3.

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери-мент.

Рассчитанные значения UY€ по полиному приведены в плане. Также приведены величины UU YY -€ , подтверждающие достаточно высокую точ-ность полинома.

85

План ОЦКП для ожидания автомобилей Параметры плана N0 = 4, N = 9, α = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3,

3/22 -=- aa . План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 3 Приложения

11. Коэффициенты полинома составляют

b0 b1 b2 b12 b11 b22 16.889 –4.050 0.417 0.275 0.483 –0.517

Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это-

го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле-дующие значения y:

U Y0 00 YYu -

200 )( YYu -

1 17.5 0.77 0.587778

2 15.6 -1.13 1.284444 3 17.1 0.37 0.134444 s2 воспр sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t22

3

3

1

0

0å== u

uyY

16.73 å

=

-3

1

200 )(u

u yy 2.006667 1.003 1.002 0.35 47.69 11.44 1.17 0.77 1.36 1.46

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости

ρ = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом коэффи-циенты b2, b12, b11, b22 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

105,489,16€ xy -= .

Проверим адекватность полученного уравнения по критерию Фишера. Табулированное значение критерия Фишера для ρ = 0,05, f1 = 4, f2 = 2,

F1-p(f1, f2) = 19,3.

606,038

033,32 =-

=остs ,

469,1413,0606,0

==F ,

1,469<19,3.

86

Следовательно, полученное уравнение адекватно описывает экспери-мент.

Рассчитанные значения UY€ по полиному приведены в плане. Также приведены величины UU YY -€ , подтверждающие достаточно высокую точ-ность полинома.

План ОЦКП для общего времени ожидания Параметры плана N0 = 4, N = 9, α = 1, а = 2/3, 1 – а = 1/3, –а = –2/3,

3/22 -=- aa . План ОЦКП для ожидания погрузки приведен в табл. 4. Коэффициен-

ты полинома составляют

b0 b1 b2 b12 b11 b22 16.889 –4.050 0.417 0.275 0.483 –0.517

Оценим значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Для это-

го в центре плана поставлено три дополнительных опыта и получены сле-дующие значения y:

U Y0 00 YYu -

200 )( YYu -

1 17.5 0.77 0.587778

2 15.6 -1.13 1.284444 3 17.1 0.37 0.134444 s2 воспр sвоспр sb t0 t1 t2 t12 t11 t22

3

3

1

0

0å== u

uyY

16.73 å

=

-3

1

200 )(u

u yy 2.006667 1.003 1.002 0.35 47.69 11.44 1.17 0.77 1.36 1.46

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости

ρ = 0,05 и числа степеней свободы f = 2 tp(f) = 4,3. Таким образом, коэффи-циенты b2, b11 незначимы и их следует исключить из уравнения. После ис-ключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид:

22211 833,1875,1117,5089,32€ хххxy ++-= .

87

Глава 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОИСКА

ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА ПЕРЕВОЗЧИКОВ

3.1. Системный подход к оперативному управлению работой автомобилей

Для повышения эффективности автотранспортного обслуживания

транспортных узлов и крупных грузообразующих объектов необходимо воссоздание систем оперативного управления работой автомобилей, в том числе принадлежащих различным владельцам, а также развитие систем комплексного транспортно-экспедиционного обслуживания предприятий различных секторов экономики с возложением на предприятия автотранс-порта общего пользования функций координирующего органа по управле-нию этой работой.

В условиях экономической самостоятельности предприятий автомобильный транспорт не может решить задачу наиболее эффективной перевозки грузов, исходя лишь из своих критериев эффективности перевозки, игнорируя интересы грузоотправи-телей и грузополучателей. Сегодня появляется огромное множество транспортных фирм, конкурирующих между собой. Все это вызывает необходимость подходить к рассмотрению грузоотправителей, грузополучателей и автотранспорта с точки зрения системного подхода и принимать как единую систему с общими целями, которую при-нято называть логистической [92].

Работа таких структур ускоряет процесс перевозки грузов путем квалифициро-ванного управления и обработки потоков информации, позволяет повысить эффектив-ность автоперевозок, избежать простоя автотранспорта в поиске грузов и обеспечить его обратную загрузку с вероятностью от 40 до 90 % [58].

На рис. 3.1 и табл. 3.1 показана схема взаимодействия элементов логистической системы по информационным, материальным и финансовым потокам.

88

Рис. 3.1. Схема взаимодействия элементов системы по информационным, финан-

совым и материальным потокам Таблица 3.1

Информационные, финансовые и материальные потоки Обозначение Соответствующая потоку операция

Информационные потоки И1 Подача заявки на перевозку груза от грузоотправителя И2 Подача заявки на перевозку груза от грузополучателя И3 Подача сведений о наличии подвижного состава у автоперевозчиков И4 Обработка заявки в КЦУП и передача информации грузоотправите-

лю о рационально выбранном автоперевозчике И5 Передача заявки рационально выбранному автоперевозчику, согла-

сование условий перевозки груза и рекомендация о рациональном маршруте перевозки

Финансовые потоки Ф1 Оплата транспортной услуги грузоотправителем (грузополучателем) Ф2 Получение автоперевозчиком денег за транспортировку груза Ф3 Получение денег за услуги КЦУП

Материальный поток МП Перевозка груза автоперевозчиком от грузоотправителя к грузополу-

чателю Процесс проектирования доставки грузов, включающий координационный центр

управления перевозками (КЦУП), осуществляется следующим образом: Заказ на доставку груза поступает от грузоотправителя или грузополучателя в

КЦУП через телефон, факс, электронную почту. Для облегчения работы заказчика по

КЦУП Грузоотправители Грузополучатели

Автоперевозчики

Банк Ф1

Ф2

Ф3

И4

И1 И2

И3 И5

Информационные потоки

Финансовые потоки

Материальный поток

Ф1

89

оформлению заказа используется типовой бланк заказа, который содержит следующие реквизиты: информация о заказчике, пункт назначения, название груза, количество, ус-ловия доставки, время отправления и прибытия, периодичность доставки, требуемые до-полнительные услуги, приоритеты требований («точно в срок» или «min расходы»).

Автоперевозчики, желающие взаимодействовать с КЦУП, подают сведения: о месте расположения, марках транспортных средств, их грузоподъемности, количестве автомобилей, тарифах на перевозку, о наличии дополнительных услуг.

На основе требований заказчиков, а также оперативной информации от автоперевоз-чиков оператор-диспетчер КЦУП разрабатывает несколько вариантов плана доставки, оп-ределяя схемы доставки и провайдеров. Разработанные варианты планов доставки сравни-ваются с данными заказа клиента. Исключаются (или модифицируются) планы, не соот-ветствующие имеющимся требованиям. Ранжируются остальные варианты и выбирается наилучший.

Оператор ведет переговоры с фирмами, включенными в выбранный план, для оконча-тельного уточнения и согласования условий доставки. Если условия удовлетворяют всех уча-стников, то заключается договор на перевозку [6].

На рис. 3.2 показана схема проектирования доставки грузов через координацион-ный центр управления перевозками [71].

Рис. 3.2. Схема проектирования доставки грузов через КЦУП

Координационный центр управления перевозками может решить следующие за-дачи:

– создать базу данных автотранспортных средств, имеющихся в наличии у пред-приятий, желающих взаимодействовать с КЦУП;

– упростить поиск и привлечение клиентов автотранспортным предприятиям; – осуществить диспетчерское управление подвижным составом;

КЦУП Грузовладельцы

А1

А2

А3

Аn

…

Автоперевозчики

…

В1

В2

В3

…

…

Вm Наз

вани

е гр

уза,

кол

ичес

тво,

мес

та о

тпра

вле-

ния

и на

знач

ения

, тре

бова

ния

и т.

д.

Место расположения, количество, марки

и характеристики автомобилей, тарифы и т.д.

Обработка заказа и определение требований

Разработка возможных вариантов системы доставки

Оценка качества разработанных вариантов

Сравнение требований

Выбор оптимального варианта доставки

Заключение договоров с участниками процесса

доставки

нет

да

90

– закрепить заявки на перевозку грузов за автотранспортными предприятиями при максимальном использовании специализации подвижного состава, его грузоподъемность;

– обеспечить уменьшение нулевых пробегов за счет закрепления клиентов за ав-тотранспортными предприятиями с учетом близости грузоотправителя и (или) грузополучателя к автотранспортному предприятию;

– составить наиболее эффективные маршруты движения с использованием эко-номико-математических методов и ЭВМ;

– обеспечить уменьшение порожних пробегов за счет объединения заявок, обеспечивающих загрузку транспортных средств в обоих направлениях.

Решение этих задач позволит: – добиться улучшения технико-эксплуатационных показателей работы авто-

транспорта; – уменьшить транспортные издержки, а, следовательно, увеличить прибыль

предприятий или привлечь большее количество клиентов за счет снижения тарифов на перевозку;

– улучшить экологическую обстановку в регионе за счет уменьшения количест-ва порожних и нулевых пробегов.

3.2. Оптимизация размещения координационного центра

управления перевозками на территории рассматриваемого района

Задачи оптимального расположения станций обслуживания, в частности, КЦУП,

граничат с социальными и экономическими проблемами в сферах транспортного обеспе-чения, в работе коммунальных служб, органов социальной защиты населения, МЧС, при размещении предприятий обработки «вредных» объектов (утилизации отходов) и др. Ре-шение этих задач является необходимым условием для эффективной деятельности органи-заций. Поэтому проблемы этой области являются важными и актуальными.

Очевидно, что расположение КЦУП должно обеспечивать быстрое прибытие гру-зовых автомобилей в точки вызовов. Кроме того, необходимо учитывать и другие фак-торы, в частности, экономические: уменьшение расхода бензина, уменьшение среднего пробега машин, уменьшение числа постов погрузки и разгрузки для обслуживания за-данных областей обслуживания и т.п.

Таким образом решаются задачи, реализующие различные условия обслуживания. В настоящее время существуют несколько направлений исследования расположения станций обслуживания. Оптимальное решение зависит от принятых критериев и огра-ничений. Критерии и ограничения формулируются различным образом.

При выборе оптимального места расположения КЦУП использовали данные, по-лученные в ходе статистического обследования. Выявили 12 наиболее крупных грузо-образующих пунктов, определили их характеристики, представленные в табл. 3.2.

Таблица 3.2 Характеристики грузообразующих пунктов

Шифр Название Координата* по оси Х, м

Координата* по оси Y, м

Количество груза (P), т в день

А1 Пивзавод 6523 7400 1.5 А2 Склады «Рыбобаза» 6659 7550 1.5 А3 Мясокомбинат «Ангарский» 6010 7569 3

91

А4 Молочный комбинат «Молка» 5965 7626 2.5 А5 Хладокомбинат 5859 7882 1.2 А6 Хлебзавод 5798 7973 0.5 А7 Оптовая база «Сатурн» 6659 8381 15 А8 Оптовая база «Смак» 1586 2144 4 А9 Хлебзавод «Каравай» 1631 1993 2.5 А10 Оптовый склад фирмы «Гном» 1888 2190 0.6 А11 Склад ОАО «Пластик» 906 3096 0.5 А12 Пекарня «Кубеков» 5965 6569 0.5

*За начало осей координат принята начальная точка на юго-западе г. Ангарска. Оптимальное расположение КЦУП вычисляли по формулам:

å

å

=

=×

= n

ii

n

iii

C

P

PxX

1

1 (3.1)

å

å

=

=

×= n

ii

n

iii

C

P

PyY

1

1 , (3.2)

где х – координата пункта по оси абсцисс, м; y – координата пункта по оси ординат, м; i – порядковый номер грузообразующего пункта; n – количество грузообразующих пунктов; Р – количество груза, заявленного на перевозку, т.

В результате расчетов получили:

Xc = 5331м,

Yc = 6699 м.

Данным координатам соответствует место на пересечении улиц Чайковского и Карла Маркса, т. е. в деловом районе города (Приложение 10), что является логичным при выборе места расположения КЦУП.

3.3. Оптимизация зон обслуживания автовладельцами районов города

Для оптимизации зон обслуживания автовладельцами районов города и оптими-

зации зон развозки грузов с оптовых складов применяли диаграммы Вороного. На плоскости задано множество S, содержащее N точек. Требуется для каждой

точки pi множества S определить локус точек (x, y) на плоскости, для которых расстоя-ние до pi меньше, чем до любой другой точки множества S.

92

Если имеются две точки pi и pj, то множество точек, более близких к pi, чем к pj, есть не что иное, как полуплоскость, определяемая прямой, перпендикулярной отрезку

ji pp и делящей его пополам, а также содержащая точку pj. Обозначим эту полуплос-кость Н(pi, pj). Множество точек, более близких к pi , чем к любой другой точке, кото-рое обозначают V(i), получается в результате пересечения N-l полуплоскостей. Это множество является выпуклой многоугольной областью, имеющей не более N-l сторон. Таким образом,

Iji

ji ppHiV¹

= ),()( .

Область V(i) называется многоугольником Вороного, соответствующим точке pi. Получаемые таким образом N областей образуют разбиение плоскости, представляю-щее некоторую сеть, называемую диаграммой Вороного. Вершины многоугольников определяют вершины диаграммы Вороного, а соединяющие их отрезки – ребра диа-граммы Вороного.

Каждая из N исходных точек множества принадлежит в точности одному много-угольнику Вороного. Поэтому, если )(),( iVyx Î , то pi является ближайшим соседом точки (x, y). Диаграмма Вороного содержит всю информацию о близости точек соот-ветствующего множества.

Для примера приведем диаграмму Вороного.

Каждая ячейка диаграммы, содержащая (x, y), называется многоугольником Воро-

ного, соответствующим точке (x, y), ребра и вершины, соответственно, ребра диаграм-мы Вороного и вершины диаграммы Вороного.

Приведем некоторые свойства диаграммы Вороного, которые доказываются до-вольно просто в предположении, что никакие четыре точки исходного множества не лежат на одной окружности [119].

1. Каждая вершина диаграммы Вороного является точкой пересечения в точ-ности трех ребер диаграммы.

2. Для каждой вершины v диаграммы Вороного множества S окружность C(v) не содержит никаких других точек множества S.

3. Каждый ближайший сосед точки pi в S определяет ребро в многоугольнике Вороного V(i).

4. Многоугольник V(i) является неограниченным тогда и только тогда, когда точка pi лежит на границе выпуклой оболочки множества S.

5. Ребро диаграммы Вороного является отрезком прямой, перпендикулярной отрезку, соединяющему некоторые две точки из исходного набора и прохо-

93

дящей ровно через середину этого отрезка. Каждое ребро принадлежит ров-но двум многоугольникам.

6. Диаграмма Вороного для множества из N точек содержит не более 2N-5 вершин и 3N-6 ребер.

При проведении исследований был использован модуль программы MATLAB и, в частности, построение полигонов Вороного. Возможности программы позволяют на основании анализа соседства вычислить ряд показателей, отражающих пространствен-ную организацию, в частности локальную энтропию, моду, медиану, стандартное от-клонение, сделать кластерный анализ.

При проведении исследований были построены диаграммы Вороного для г. Ан-гарска (опорными точками являются гаражи крупных владельцев автомобилей в черте города и крупные оптовые склады, наиболее важные для товародвижения в городе) (рис. 3.3 и 3.4). При построении использовалась формула: ),(),( **

iiik xxxx r£r , (3.3) где ρ – расстояние,

хki, хi – автовладельцы, хi

*– точки доставки, k = n,1 – количество владельцев автомобилей, i = m,1 – все количество точек на карте.

Кратко опишем алгоритм: 1. Разделить множество S на два приблизительно равных подмножества S1 и S2, ис-

пользовав для этого медиану по х-координате. 2. Рекурсивно построить Vor(S1) и Vor(S2). 3. Построить ломаную σ, разделяющую S1 и S2. 4. Удалить все ребра диаграммы Vor(S2), расположенные слева от σ, и все ребра

Vor(S1), расположенные справа от σ. В результате получаем Vor(S) – диаграмму Вороного для множества в целом.

94

Рис. 3.3. Диаграмма Вороного для оптимизации зон обслуживания

автовладельцами районов г. Ангарска

95

Рис. 3.4. Диаграмма Вороного для оптимизации зон развозки грузов

с оптовых складов г. Ангарска

В результате наложения двух карт (автовладельцев и оптовых складов) определи-ли автовладельцев, которым необходимо отдавать предпочтение при выборе автомоби-лей для перевозки грузов с конкретных оптовых складов, так как нулевой пробег транспортных средств при этом будет наименьшим. Владельцы автомобилей В1, В2, В3 и В12 попали в зону обслуживания склада А1; владельцы автомобилей В7, В9, В13 по-пали в зону обслуживания склада А3; владельцы автомобилей В4, В5, В6, В10 и В11 попали в зону обслуживания склада А4; зона обслуживания владельца автомобилей В8 лежит на границе складов А2 и А3.

3.4. Решение задачи закрепления владельцев автомобилей за оптовыми складами

96

При составлении карт на основе диаграмм Вороного не учитывается

провозная возможность автоперевозчиков и потребность в перевозке гру-зовладельцев, поэтому была решена транспортная задача, позволяющая учесть эти ограничения.

Методы, которые применяются при исследовании транспортных процессов, мож-но разделить на описательные и математические. Описательные методы не дают коли-чественной меры для оценки изучаемых процессов, поэтому широкое распространение получили математические методы, которые позволяют получать наиболее точную оценку прогнозирования данных. Самые распространенные из них – это методы линей-ного программирования, в задачах которых условия, налагаемые на область допусти-мых значений переменных, определяются системой линейных неравенств или равенств, при этом искомая величина является также линейной функцией тех же переменных.

Для оптимизации решалась многоэтапная транспортная задача. На первом этапе про-изводилось закрепление владельцев автомобилей за крупными складами однородной про-дукции с целью уменьшения пробега и затрат от места хранения автомобилей до пункта по-грузки. На втором этапе решалась задача доставки грузов от распределительных центров до грузовладельцев.

Математическая модель транспортной задачи:

ïïïï

î

ïïïï

í

ì

==³"

==

==

®=

å

å

åå

=

=

= =

,...,,2,1;...,,2,1,0

,...,,2,1;

,...,,2,1;

min)(

1

1

1 1

mjnix

mjbx

niax

xcXL

ij

n

ijij

m

jiij

n

i

m

jijij

(3.4)

где L(X) – транспортные расходы на перевозку всей продукции [руб.];

n – количество пунктов отправления (крупных складов); m – количество владельцев автомобилей, желающих сотрудничать с КЦУП; cij – расстояние нулевого пробега (или затрат) от места хранения автомобилей до пункта погрузки Bj [км. или руб. / ед. прод.]; xij – количество продукции, перевозимой из пункта отправления Ai в пункт назначения Bj [ед. прод.]; ai – объем вывоза из пункта отправления Ai (i =1, 2, …, n) [ед. прод.]; bj – суммарная грузоподъемность парка автомобилей с учетом коэффициента использования грузоподъемности Bj ( j =1, 2, …, m) [ед. прод.].

Целевая функция представляет собой общие транспортные расходы на осуществ-ление всех перевозок в целом. Первая группа ограничений указывает, что запас про-дукции в любом пункте отправления должен быть равен суммарному объему перевозок продукции из этого пункта. Вторая группа ограничений указывает, что суммарная гру-зоподъемность автомобилей у владельцев автомобилей должна полностью удовлетво-рить спрос на перевозку.

97

Для автоматизированного расчета транспортных задач методом по-тенциалов была составлена программа «Optim» в среде Delphi [67]. Про-грамма имеет модульную структуру: каждая операция (ввод таблицы стоимостей перевозки единицы груза, величин запасов и потребностей; проверка сбалансированности задачи; получение начального плана мето-дом минимальной стоимости; расчет потенциалов; расчет оценок и опре-деление вводимой в базис переменной; построение цепочки и т.д.) написа-на в виде отдельных процедур. В программе расчет оценок выполняется по формуле jiijij vucc --= , поэтому план будет оптимальным, если все оценки положительны. Для построения цепочки перераспределения ис-пользована рекурсия. Алгоритм программы позволяет рассчитывать несба-лансированные транспортные задачи, автоматически вводя фиктивный за-

вод, если åå==

<n

jj

m

ii ba

11, или фиктивного потребителя, если åå

==>

n

jj

m

ii ba

11.

Пример окна с оптимальным планом приведено на рис. 3.3.

Рис. 3.5. Окно с оптимальным планом

Компьютерная программа позволяет за достаточно короткое время

оптимизировать процесс планирования перевозок однородных грузов, уменьшить пробег автомобилей, существенно сократить транспортные расходы.

Наглядной формой представления модели транспортной задачи является транс-портная матрица. В табл. 3.3 представлена транспортная матрица, составленная по ста-тистическим данным на 1 день.

Транспортная задача имеет закрытый тип, так как суммарный запас груза равен суммарной грузоподъемности автомобилей.

Таблица 3.3 Транспортная матрица

98

Владельцы автомобилей Склады

B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 Запасы груза, т

A1 10009

12007

300011

390022

4700

6200

10000

11600

13000

7300

5800

290041

10000

90

A2 7300

7900

6000

570013

650055

210010

1500

260032

4000

4000

5600

8500

2400

110

A3 9300

10500

7300

7000

7800

4400

70018

330036

270011

4000

6600

9500

1300115

180

A4 7400

7200

5400

440045

5200

4800

3000

6600

6000

30024

260011

5500

3200

80

Суммарная грузоподъ-

емность автомоби-

лей, т.

9 7 11 80 55 10 18 68 11 24 11 41 115

Результат закрепления владельцев автомобилей за складами с помощью транс-

портной задачи позволяет уточнить зоны обслуживания автовладельцами районов го-рода, полученные с помощью диаграмм Вороного, с учетом провозной возможности автоперевозчиков и потребности в перевозках грузовладельцев. При решении транс-портной задачи, учитывающей провозную возможность автоперевозчиков и потреб-ность в перевозках грузовладельцев, получено закрепление, представленное в табл. 3.3. Владельцы автомобилей В1, В2, В3, В12 обслуживают склад А1; провозные возможно-сти автоперевозчика В4 распределены на склады А1, А2 и А4, также склад А2 обслу-живают автоперевозчики В5, В6, В8; склад А3 обслуживают автоперевозчики В7, В8, В9 и В13; склад А4 обслуживают автоперевозчики В4, В10, В11.

3.5. Применение динамической транспортной задачи с задержками

для согласования производственной программы Анализ показал, что несогласованность ритмов работы поставщиков (потребите-

лей) и перевозчиков существенно осложняет работу обеих сторон. Для обеспечения прямого варианта работы требуется оперативная перестройка потоков, а также допол-нительный подвижной состав. Однако степень рассогласования может быть настолько большой, что происходят неизбежные срывы. Возникает задача определения допусти-мых границ рассогласования.

Соотношение производственных программ поставщиков и потребителей в теку-щий момент времени t, при котором не выполняется условие динамического баланса,

åååå= =

-

= =³

t

tt

n

jj

tt

t

m

ii

j

j

bta10 1

)( , (3.5)

где tj = min(tij), называется несогласованным производством и потреблением;

ai(t) – объем производства i-го поставщика в момент времени t; bj(t) – объем спроса j-го потребителя в момент времени t. В подобных случаях реализуемая перевозка происходит с заведомым опозданием,

так как выпуск продукции происходит раньше момента возникновения спроса на вели-чину, меньшую потребного времени на транспортирование. Поэтому возникает по-требность в новых, гибких формах взаимодействия транспорта и производства. С этой

99

целью необходимо рассматривать их как подсистемы единой системы, объединенные управляемыми связями. Часто даже небольшие уступки производства (например, неко-торое изменение плана отправки маршрутов) значительно улучшают условия функцио-нирования. Для определения затрат, потребных на коррекцию производственных про-грамм, расширим функцию транспортно-производственных расходов [129]:

jjkjlijikjijjlik CtttCCBAKС tt +--++= )()),(( , (3.6)

где Cjk – затраты на единичную коррекцию производственной программы j-го потребителя;

Cij(t) – удельные затраты на перевозку груза в момент времени от i-го поставщика к j-му потребителю; tik+tij-tjl – потребная коррекция производственной программы j-го потребителя в момент tjl; τj – время возможной коррекции в момент tjl. Возможная коррекция τ позволяет устранить опоздание грузов, но не всегда. В ря-

де случаев потребное изменение временных параметров производственных программ превышает возможное по внутренним причинам производства. В таких случаях кор-рекция позволяет лишь сократить опоздание. Практическая корректировка ритмов ра-боты сводится к сдвигу момента выпуска груза производством-поставщиком в сторону опережения или к смещению момента возникновения спроса потребителя в сторону опоздания. Величина затрат Cjk (возможно и Cik) учитывает издержки производства на перестройку ритма работы.

Математическая модель динамической транспортной задачи: F=F1+F2+F3+F4→min, (3.7)

где Fi формируется следующим образом:

ååå= = =

=T

t

m

i

n

jijij tUtCF

0 1 11 )()( , (3.8)

åå= =

=T

t

n

jj tCF

0 1

*2 )( , (3.9)

)()(0 1

3 ttCF j

T

t

n

jjk tåå

= == , (3.10)

)()()( **

0 1

*4 tttUtCF ij

T

t

n

jj D=åå

= =, (3.11)

при ограничениях

– статического баланса объемов производства, перевозок и потребления:

ååå åååå= = = = == =

==To

t

m

i

n

j

To

t

n

jjij

To

t

m

ii tbtUta

0 1 1 0 10 1)()()( , (3.12)

100

– связи поставщиков и потребителей: )('')(' ijijij ttUtU += , (3.13) – динамики запасов потребителей:

å=

-++=m

ijijjj tbtUtXtХ

1)()('')1()( , (3.14)

– полного отправления поставок:

å=

=n

jiji tUta

1)('')( , (3.15)

– динамики баланса производства и транспорта:

åå åå= =

+

= =³

t

t

m

i

tt

t

n

jji

j

tbta1 1 0 1

)()( , (3.16)

– естественной неотрицательности поставок и запасов: ,0,0)( ³³ jij XtU Tot ££0 , (3.17)

где Cij(t) – удельные затраты на перевозку груза в момент времени от i-го поставщика к j-му потребителю;

Cj*(t) – удельные затраты в момент времени t на хранение груза

у j-го потребителя; Cj

**(t) – стоимость потерь j-го потребителя из-за опоздания единицы груза на единицу времени; Cjk(t) – затраты на единичную коррекцию производственной программы j-го потребителя; U′ij(t) – объем поставки, вышедшей в момент времени t от i-го поставщика к j-му потребителю; U′′ij(t) – объем поставки, прибывшей в момент t времени от i-го поставщика к j-му потребителю; Xj(t) – объем грузов, находящихся в момент времени t в запасе i-го потребителя; tij – время движения от i-го поставщика к j-му потребителю; τj(t) – коррекция производственной программы j-го потребителя в момент времени t; Δt*(t) – время опоздания поставки от i-го поставщика к j-му потребителю к моменту спроса t; ai(t) – объем производства i-го поставщика в момент времени t; bj(t) – объем спроса j-го потребителя в момент времени t; Uij

*(t) – объем опаздывающей перевозки. Решение динамической транспортной задачи с задержками (ДТЗЗ) возможно лишь

при выполнении условия динамического баланса объемов поставщиков и потребите-лей, т. е. при условии относительной согласованности их производственных программ.

101

Однако при фактическом решении ДТЗЗ в большинстве случаев ритмы производства и потребления не соответствуют друг другу. Оптимального плана перевозок найдено быть не может, т. к. не выполняются требования ограничений по времени. Необходимо найти такое решение, которое близко к оптимальному, и получить такое решение, из-меняя ограничения. Основой поиска необходимых изменений в ограничениях является частично безусловное решение, которое в дальнейшем выступает в качестве исходного и улучшаемого. В задаче снимается запрет на опоздание грузов, но оценивается стои-мость потерь из-за опоздания. Полученное частично безусловное решение позволяет определить опаздывающие перевозки, потребное ускорение опаздывающих перевозок, стоимость потерь из-за их опоздания, потребную коррекцию производственных про-грамм.

Алгоритм решения динамической транспортной задачи с задержками заключается в решении ряда статических транспортных задач. Для решения необходимы следующие данные:

1. Массив моментов выпуска продукции поставщиком:

{ } nktT k ...,,2,1,* == ,

где n – количество моментов выпуска продукции. 2. Массив моментов возникновения спроса потребителей:

{ } jjl nlmjtT ...,,2,1,..,,2,1,** === ,

где m – количество потребителей; nj – количество моментов спроса j-го потребителя. 3. Матрица транспортных задержек при движении груза от поставщика к j-му по-

требителю:

mjtT j ...,,2,1, == .

4. Массив объемов производства { }AkA gQ = поставщиков.

5. Массив объемов спроса { }BjlB gQ = потребителей Bj.

6. Матрица транспортных затрат jcC = .

7. Матрица-строка затрат потребителей на хранение груза:

mjcC j ...,,2,1,* == . 8. Матрица-строка потерь потребителей из-за опоздания груза:

mjcC j ...,,2,1,** == . Для практического решения задачи могут быть использованы стандартные про-

граммы. В данном исследовании применен пакет Excel 2002 фирмы Mikrosoft. Рассмотрение полученного оптимального статического плана на временной шкале дает

динамический оптимальный план перевозок грузов [129].

102

Применение двухэтапной транспортной задачи позволило установить рациональное закрепление АТП за КЦУП (или транспортно-логисти-ческими комплексами) с учетом порожних, груженых рейсов и пропускной способности улично-дорожной сети г. Ангарска.

103

Глава 4 АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ПОДВИЖНОГО СОСТАВА

И ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ПАРКА АВТОМОБИЛЕЙ

4.1. Оптимизация структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков

В условиях рыночной экономики управление производственными

мощностями занимает среди различных функций и задач управления на всех видах транспорта центральное место. На предприятиях автомобиль-ного транспорта основной характеристикой является провозная способ-ность. Провозную способность можно рассматривать в двух аспектах: как показатель, характеризующий производственную мощность предприятий, и как объект в системе управления автотранспортным предприятием. В первом случае это наибольшее количество единиц подвижного состава или количество тонн груза (или других единиц работы транспорта), которое может быть освоено (выполнено) данным транспортным предприятием в настоящий период времени при существующих условиях и режиме работы. Как объект управления – это количество тонн груза (или других единиц работы транспорта), которое может быть перевезено (выполнено) пред-приятием при оптимальном использовании производственных мощностей и их развитии [49].

Современный подход к управлению провозными способностями дол-жен основываться на применении следующих подходов к управлению: процессного, системного, ситуационного, вероятностно-адаптивного, ко-личественного, маркетингового, логистического. Традиционно в практике управления автотранспортными предприятиями применяются процессный, системный и ситуационный подходы. Однако в условиях превышения предложения над спросом на перевозки предприятия автотранспортного транспорта уже не могут диктовать потребителям свои условия. В связи с этим предприятия должны быть ориентированы на потребности и интересы клиентуры, а также на повышение своей конкурентоспособности, что обу-словливает необходимость использования маркетингового и логистического подходов в управлении провозными способностями. Маркетинговый под-ход подразумевает четкую перспективную направленность действий на ры-нок, предполагает концентрацию действий на формирование спроса и сти-мулирование сбыта, ориентацию на своих целевых потребителей и создание

104

Рис. 4.1. Схема оптимизации структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков

Χi

jiпростои

jiпробег CС ,, S+S

opt Ai

Конец

Начало

Генерация вариантов структуры парка автомобилей

Цикл по рассмотрению всех альтерна-тив структуры парка

Определение суммарных затрат на перевозку по i-му варианту

Определение оптимальной структуры парка на основе min суммарных расходов

i=1, n

j=1, m Цикл по категориям парка

jiавт,Q

Подпрограмма определения времени оборота автотранспорта j-й категории в i-м варианте

jiавтA ,

Определение парка автотранспорта j-й категории в i-м варианте

jiпростои

jiпробег CС ,, ,

Определение эксплуатационных расходов по каждой j-й категории в i-м варианте по пробегу и простою автотранспорта

j

i

)min( ,, jiпростои

jiпробег CС S+S Определение min суммарных затрат

на перевозку по вариантам и фиксация номера варианта

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

105

положительного имиджа предлагаемых услуг за счет системы качества, вве-дения инноваций и гибкой ценовой политики. Логистический подход пред-полагает оценивать эффективность перевозочной деятельности не только с точки зрения перевозчика, но и с учетом интересов всех предприятий, фор-мирующих, проводящих и поглощающих материальные потоки. Совокуп-ность различных подходов, по мнению автора, наиболее полно учитывает современные условия функционирования автотранспортного предприятия и позволяет эффективно управлять провозными способностями.

Управление провозными способностями включает прогнозирование потребности в транспортной продукции и определение провозных воз-можностей предприятия с учетом технологических особенностей пере-возочного процесса. Схема оптимизации структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков представлена на рис. 4.1.

Согласно схеме проведена оптимизация структуры парка автомоби-

лей. 1. Имеем структуру грузопотока и расписание поступления заявок,

собранных на основе статистической информации и представленных в пункте 2.2.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

1.5-3.0 3.0-5.0 5.0-8.0 8.0-15.0Величина партии

Кол

ичес

тво

заяв

ок

Рис. 4.2. Распределение заявок на перевозку за 1 день по величине партии

106

0

2

4

6

8

10

12

0.2 5.2 10.2 15.2 20.2 25.2 30.2 35.2 40.2 45.2

Интервалы, мин.

Кол

ичес

тво

заяв

ок

Рис. 4.3. Распределение заявок на перевозку за 1 день по интервалам поступления

2. Генерация вариантов структуры парка автомобилей. Задаем различные вариан-

ты структуры парка. Таблица 4.1

Варианты структуры парка автомобилей

Грузоподъемность автомобилей, т. Вари-анты 1,5-3,0 3,0-5,0 5,0-8,0 8,0-15,0

1 Неспециализирован-ные

Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

2 Неспециализирован-ные

Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

Специализи-рованные

3 Неспециализирован-ные

Неспециализи-рованные

Специализи-рованные

Специализи-рованные

4 Специализированные Специализирован-ные

Специализи-рованные

Специализи-рованные

5 Специализированные Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

Специализи-рованные

6 Специализированные Специализирован-ные

Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

7 Специализированные Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

Неспециализи-рованные

3. Подпрограмма определения времени оборота автотранспорта j-й категории в i-м

варианте. Определяем время оборота автомобилей для каждой категории авто-

мобилей по грузоподъемности. Для этого используем формулу:

å=

++++=n

iожiпор

рейса

поррейса

разггррейса

гррейса

погравто tVl

tVl

t1

q , (4.1)

где tпогр – время на погрузку автомобиля, ч;

107

гррейсаl – среднее расстояние ездки с грузом, км;

гррейсаV – средняя техническая скорость движения автомобиля

с грузом, км/ч; tразг – время на разгрузку автомобиля, ч;

поррейсаl – среднее расстояние порожней ездки, км;

поррейсаV – средняя техническая скорость движения порожнего

автомобиля, км/ч;

å ожit – общие ожидания, ч.

Для определения времени ожидания выше были получены аналитиче-ские формулы на основе планирования эксперимента и имитационного моделирования, которые позволили определить основные факторы, влияющие на время ожидания автомобилей и простои, связанные с занято-стью погрузочно-разгрузочных механизмов, а также получить регрессион-ные модели ожидания автомобилей Y

1, ожидания погрузки Y

2, ожидания

разгрузки Y3 и общее время ожидания Y

4.

В пункте 2.7 были получены регрессионные модели для специализи-рованного парка:

Y

1С = 16,89 – 4,05Х1,

Y

2С = 9,433 + 1,1Х1Х2 + 1,067Х2

2, Y

3С = 5,78 + 1,033Х2 + 1,067Х2

2, Y

4С = 32,089 – 5,117Х1 + 1,875Х1Х2 + 1,833Х2

2,

где Х1 – интервал поступления заявок на перевозку грузов, мин.,

Х2 – величина партии груза, заявленного на перевозку, т.

Для неспециализированного парка:

Y4Н

= 17,88 – 2,87Х1 + 1,05Х1Х2 + 1,07Х22.

Так как нам неизвестно аналитическое выражение функции отклика,

то можно рассматривать не саму функцию, а ее разложение, например, в степенной ряд в виде полинома

Y = В0 + B1Х1 + … + BnХn + В12Х1Х2 + …+ Вnn-1ХnХn-1 + В11Х1

2 + … +

108

+ ВnnXn2 +….

Разложение в степенной ряд функции возможно в том случае, если са-

ма функция является непрерывной и гладкой. На практике обычно ограни-чиваются числом членов степенного ряда и аппроксимируют функцию по-линомом некоторой степени. Приведенные выше степенные функции от-вечают этим требованиям.

Факторы могут иметь разные размерности (А, В, Вт, об/мин) и резко отличаться количественно. Поэтому будем использовать кодирование фак-торов.

Рис. 4.4. Пространство кодированных факторов

Эта операция заключается в выборе нового масштаба для кодирован-ных факторов (рис. 4.4), причем такого, чтобы минимальное значение ко-дированных факторов соответствовало «–1», а максимальное значение «+1», а также в переносе начала координат в точку с координатами Х1ср Х2ср, …, Хnср .

2maxmin ii

icpXX

X+

= .

Текущее значение кодированного фактора

minmax

minmax

minmin1

2

ii

iii

icci

icpi

icp

icpii XX

XXXXX

XXxXXX

x-

--=

-

-=

-

-= ,

где Хi – именованное (абсолютное) значение фактора;

xi – кодированное значение фактора; Xicp -Ximin = Ximax-Xicp – интервал варьирования фактора. Функция отклика может быть выражена через кодированные факторы

Y = f(x1, …, хn) и записана в полиномиальном виде

Y = b0+b1х1+b2х2+…+bnхn+b12х1х2+…+bnn-1хn-1хn+b11х12+ …+bnnхn

2+….

109

Очевидно, что , но

Y = F(X1,…, Xi,…, Xn) = f(x1,… xi,…, хn).

Для полинома, записанного в кодированных факторах, степень влия-ния факторов или их сочетаний на функцию отклика определяется величи-ной их коэффициента bi. Для полинома в именованных факторах величина коэффициента Вi еще не говорит однозначно о степени влияния этого фак-тора или их сочетания на функцию отклика.

4. Определение парка автотранспорта j-й категории в i-м варианте. Для расчета количества автомобилей по каждой категории используем формулу:

работы

автiездокii T

NА

q×= , (4.2)

где Nездокi – количество ездок по каждой категории автомобилей;

Тработы – продолжительность рабочего времени, ч. Расчеты по вариантам представлены в табл. 4.2.

Таблица 4.2 Расчет количества автомобилей

Вариант А1,5-3,0 А3,0-5,0 А5,0-8,0 А8,0-15,0 Общее количество автомобилей

1 14 14 2 11 2 13 3 5 8 2 15 4 2 3 8 2 15 5 2 10 2 14 6 2 3 8 13 7 2 11 13

5. Определение эксплуатационных расходов по каждой j-й категории в i-м вари-

анте по пробегу и простою автотранспорта. 6. Определение суммарных затрат на перевозку по i-му варианту. Общие эксплуатационные расходы найдены по формуле (исходные данные при-

ведены в табл. 4.3):

åå å= =

×+×+×=n

i

A

jчасаавтож

поркмавт

поррейса

гркмавт

гррейсаi

i

СtСlСlЭ1 1

... )( , (4.3)

где i – категория транспорта по грузоподъемности; j – количество автомобилей определенной грузоподъемности;

гркмавтС . – себестоимость 1 км пробега с грузом, руб/км;

110

поркмавтС . – себестоимость 1 км порожнего пробега,

руб/км ( поркмавтС . =0,8· гр

кмавтС . );

часаавтС . – себестоимость 1 часа простоя, руб/час. Таблица 4.3

Исходные данные для расчета эксплуатационных расходов Грузоподъемность автомобилей, т

Показатель 1,5-3,0 3,0-5,0 5,0-8,0 8,0-15,0 гр

кмавтС . 2 3 3,5 4

часаавтС . 10 12 14 16

Расчеты по вариантам представлены в табл. 4.4.

Таблица 4.4 Расчет эксплуатационных расходов, руб.

Вариант Э1,5-3,0 Э3,0-5,0 Э5,0-8,0 Э8,0-15,0 Общие

эксплуатационные расходы

1 7261,12 7261,12 2 5485,76 863,68 6349,44 3 1961,22 3421,67 863,68 6246,57 4 539,8 1199,52 3421,67 863,68 6024,67 5 539,8 4709,11 863,68 6112,59 6 539,8 1199,52 4518,16 6257,48 7 539,8 6117,52 6657,32

7. Определение min суммарных затрат на перевозку по вариантам и фиксация но-

мера варианта. 8. Определение оптимальной структуры парка на основе min суммарных расходов. После изменения входных данных (интервал поступления заявок и величину пар-

тии груза) были проведены расчеты эксплуатационных расходов. По результатам по-строена диаграмма зависимости суммарных эксплуатационных расходов по вариантам.

111

5800590060006100620063006400650066006700680069007000710072007300

1 2 3 4 5 6 7

Номер варианта

Общ

ие э

кспл

уата

цион

ные

расх

оды

Рис. 4.5. Диаграмма зависимости суммарных эксплуатационных расходов

по вариантам: 1 – реализация при условиях: средняя величина интервалов поступления

заявок на перевозку 1Х = 12,25 мин., средняя величина размера партии груза, за-

явленного на перевозку 2Х = 5,62 т.;

2 – реализация при условиях 1Х = 15,5 мин., 2Х = 5,88 т.;

3 – реализация при условиях 1Х = 10,5 мин., 2Х = 5,88 т.;

4 – реализация при условиях 1Х = 11,2 мин., 2Х = 5,62 т. Из рис. 4.5 видно, что при уменьшении интервалов поступления заявок увеличи-

ваются суммарные эксплуатационные расходы в вариантах с большей специализацией парка (варианты 4, 5). При наличии только большегрузных автомобилей или со струк-турой парка, где преобладают автомобили грузоподъемностью более 5.0 т (варианты 1, 2), суммарные эксплуатационные расходы резко увеличиваются и незначительно зави-сят от интервалов поступления заявок и величины партии груза. В вариантах, где в структуре парка есть малотоннажные (до 3.0 т) и большегрузные (свыше 8,0 т) автомо-били (варианты 6, 7), суммарные эксплуатационные расходы увеличиваются при уве-личении величины партии груза и уменьшении интервалов поступления заявок. Если структура парка автомобилей специализирована, но нет малотоннажных автомобилей (вариант 3), суммарные эксплуатационные расходы в большей степени зависят от вели-чины партии груза, чем от интервалов поступления заявок.

4.2. Разработка информационно-управляющей системы выбора подвижного состава для перевозок автотранспортом

1

2

3

4

112

Выбор подвижного состава – один из основных вопросов, который решается при обосновании транспортно-технологических схем перемеще-ния грузов. Правильно выбранный подвижной состав должен обеспечивать минимум суммарных издержек на перемещение и хранение грузов по всей грузопроводящей цепи.

Выбор подвижного состава зависит от объема и расстояния перевозок, условий и методов их организации, размеров отправок (партионность), ро-да грузов и их цены, средств и способов производства погрузочно-разгрузочных работ, дорожных и климатических условий [25].

Выбор автотранспортного средства для конкретных условий эксплуа-тации сводится к определению типа его кузова, грузоподъемности и соста-ва с последующим установлением марки модели.

При выборе подвижного состава основными комплексными измерите-лями эффективности перевозки груза являются: производительность транспортного средства, стоимостные показатели (транспортные издерж-ки, себестоимость, прибыль) и энергоемкость перевозок (удельный расход топлива) [22, 23]. При выборе автомобиля для конкретного вида перевозок возникает ряд вопросов: как выбрать наиболее эффективный автомобиль, как сравнить различные автомобили между собой и др. На поставленные вопросы позволяет найти ответы разработанная система автоматизирован-ного подбора подвижного состава.

Для определения целесообразности использования того или иного типа (модели) подвижного состава предлагается использование следующего алгоритма [74]:

1. Формирование базы данных исходной информации. В качестве исходной информации используются данные, к которым относятся: w – возможное количество типов (моделей) транспортных средств, подлежащих

сравнению при перевозке определенного вида груза; j – индекс, обозначающий тип (модель) подвижного состава (бортовой, самосвал,

автопоезд и т.д.); j = 1, ... , w; δ – вид груза; lге, – величина пробега с грузом, км; lх – величина пробега без груза, км; tп; tв – соответственно время погрузки и разгрузки, ч; g – коэффициент использования грузоподъемности транспортного средства; q – грузоподъемность транспортных средств, т; Vт – средняя техническая скорость АТС, км/ч; Qпред – суточный объем груза, предъявленный к перевозке, т. 2. Сравнительный анализ факторов условий эксплуатации, предварительный

подбор подвижного состава. При организации доставки различных грузов большое значение имеет предвари-

тельный подбор транспортных средств. Правильно подобранный тип (марка) автомо-биля способствует обеспечению сохранности перевозимого груза, повышению произ-водительности подвижного состава и снижению расходов на его доставку для участни-ков транспортно-технологи-ческого процесса.

Из всего многообразия типов и моделей подвижного состава, имеющихся в АТП или транспортных подразделениях организаций и предприятий, для сравнения выби-

113

раются АТС, которые по своим техническим параметрам и конструктивным особенно-стям удовлетворяют заданным условиям эксплуатации (транспортным и дорожным), а также организационно-технологическим условиям производства работ на обслуживае-мых объектах.

Каждое из условий определяет необходимость в тех или иных пара-метрах и особенностях конструкции подвижного состава. В зависимости от вида груза (его физико-механических и химических свойств, габари-тов, массы, типа тары и упаковки) выбираются тип (типы) кузова и их вместимость. Специализация кузовов многих типов подвижного состава предопределяет сферу их рационального применения. От объема перево-зимого груза (размера партии, рейсового комплекта) зависят грузоподъ-емность транспортного средства и его состав (одиночный автомобиль, автомобиль-тягач с прицепом, седельный тягач с полуприцепом). На вы-бор типа и конструкции кузова, грузоподъемности и состава АТС влия-ют также условия погрузки и выгрузки (наличие, расстановка, тип и производительность механизмов, условия маневрирования в местах по-грузки или выгрузки и т. д.). Целесообразность применения, например, автомобилей-самосвалов и самосвальных автопоездов или автомобилей-самопогрузчиков определяется отсутствием у обслуживаемой клиентуры оборудования для механизированной выгрузки (погрузки и выгрузки) грузов из бортовых автомобилей и прицепов, его занятостью для выпол-нения основных технологических процессов или отсутствием рабочих для проведения погрузки-разгрузки. Невозможность грузоотправителей или грузополучателей из-за своего территориально-складского обуст-ройства (недостатки планировки постов погрузки и выгрузки, отсутствие сквозных проездов, малый радиус поворота подъездных путей и т. п.) принимать автопоезда предопределяет необходимость использования одиночных автомобилей. Дорожные условия (предельная осевая нагруз-ка, ограничения по полной массе и габаритам подвижного состава, кон-струкция покрытия и состояние дорожной сети и, в частности, подъездов к погрузочным и разгрузочным пунктам) также оказывают значительное влияние на выбор разновидности АТС. Подробно принципы предвари-тельного подбора типа подвижного состава и рекомендации по целесо-образности использования тех или иных АТС для выполнения перевозок различных грузов изложены в работах [89, 90, 91, 93, 94, 98, 55], поэтому приводить их в данной методике не будем.

3. Расчет производительности и себестоимости для каждого предварительно выбранного транспортного средства.

Определенное сочетание условий организации перевозок требует ис-пользования определенной модели подвижного состава, которая могла бы обеспечивать максимальную производительность и минимальную себе-стоимость перевозок [25].

114

b××+

×b××g×=

- tрпгр

грTрасНЧ VtL

LVQW , (4.4)

где НQ – номинальная грузоподъемность автомобиля, т;

расg – коэффициент использования грузоподъемности, находимый по формуле (4.6);

TV – техническая скорость транспортного средства, км/ч;

грL – длина ездки с грузом, км;

рпt - – время простоя автомобиля под погрузкой и разгрузкой, ч;

b – коэффициент использования пробега:

нгрх

гр

LLLL

++=b , (4.5)

где xL – холостой пробег автомобиля, км;

нL – нулевой пробег автомобиля, км. Грузоподъемность является одним из основных параметров автомобиля. Однако,

она не всегда выражает действительное количество груза, которое может быть переве-зено на данном автомобиле. Это количество зависит от объемной массы груза, внут-ренних размеров кузова. Поэтому для оценки использования грузовместимости авто-мобиля необходимо определить коэффициент использования грузоподъемности:

мн

фрас АQ

Q×

=g , (4.6)

где ФQ – масса груза, необходимого для перевозки, т;

мA – число автомобилей, необходимых для перевозки груза:

1×g×=

кгн

фм Q

QА , (4.7)

где кгg – табличное значение коэффициента использования грузоподъемности относи-тельно перевозимого груза.

Окончательная модель подвижного состава определяется на основе экономиче-ских расчетов:

мe АЦTS ××= , (4.8)

где Ц – тариф на перевозку груза, руб/час

eT – время ездки, определяемое по формуле:

115

рпТ

нгрхe t

VLLL

T -+++

= . (4.9)

4. Сравнение различных марок автомобилей по производительности и себестои-

мости. 5. Выбор автомобилей с максимальной производительностью и минимальной се-

бестоимостью. 6. Окончательный выбор подвижного состава с учетом организационных факто-

ров (вероятностный метод). По приведенному алгоритму разработана система автоматизированно-

го подбора подвижного состава [68]. Эта система позволяет автоматически рассчитать производительность

различных марок автомобилей для конкретных перевозок, стоимость при заданных условиях для каждого автомобиля, а также сравнить автомобили по этим показателям и предложить пользователю лучшие варианты.

Программа состоит из следующих файлов: Transport.exe – исполняемый файл; auto.JPG – заставка для фона главного окна программы; Машины – типизированный файл автомобилей; Тип Машины – типизированный файл сортировки по типу кузова; Тарифы – типизированный файл тарифов; Фирмы – типизированный файл организа-ций; Груз – типизированный файл грузов.

База данных «Служба заказчика транспортных компаний» является реляционной. Информация хранится в виде логических таблиц с уникальными записями. Структура базы данных, отображающая таблицы и связи между ними, представлена на рис. 4.6.

Рис. 4.6. Структура базы данных

Система работает в архитектуре «клиент» и рассчитана для одного пользователя. Система оснащена базой данных, основное назначение которой – хранить данные

о видах перевозимого груза, об организациях, автомобилях и тарифах на грузовые пе-ревозки.

116

Данное приложение выполнено в среде программирования Borland Developer Studio 2006. Приложение предоставляет пользовательские сервисы и, прежде всего, внешний интерфейс, то есть простые в использовании средства для доступа и управле-ния данными в базе данных. Клиентская часть отвечает за обработку результатов за-просов и связь с таблицами и управлениям их в данной базе данных.

На главной форме расположено меню для управления запросами, таблицами и ок-нами на ней.

Меню «Рассчитать» запускает расчет по вводимым данным. Для этого надо: 1. Выбрать из выпадающего списка наименования груза; 2. Ввести вес данного груза (в тоннах); 3. Нулевой пробег (в км); 4. Холостой пробег (в км); 5. Расстояние (в км); 6. Средняя техническая скорость (в км/ч); 7. Время на погрузку-разгрузку (в ч); 8. Нажать кнопку «Рассчитать».

Пример вводимых параметров показан на рис. 4.7.

Рис. 4.7. Вводимые параметры

Меню «Справочники» необходимо для просмотра справочной информации и со-

стоит из следующих пунктов: 1. Машины; 2. Тип Машины; 3. Груз; 4. Фирмы; 5. Тарифы.

117

Пункт меню «Справочники à Машины» запускает справочник автомобилей (рис. 4.8), в котором присутствует описание автомобилей, т.е. порядковый номер в справочнике, наименование автомобиля, грузоподъемность автомобиля и шифр типа кузова. Данный справочник необходим для хранения данных об автомобилях и их свойствах, необходимых для расчета.

Рис. 4.8. Справочник «Машины»

Рис. 4.9. Форма редактирования справочника «Машины»

Пункт меню «Справочники à Тип Машины» запускает справочник группировки

автомобилей по типу кузова, в котором присутствуют наименования кузовов автомоби-лей и шифрованное обозначение типа кузова. Данный справочник необходим для связи справочников «Груз» и «Машины».

Пункт меню «Справочники à Груз» запускает справочник грузов (рис. 4.10), в котором присутствует описание грузов, т. е. порядковый номер в справочнике, наиме-нование груза, табличное значение коэффициента использования грузоподъемности соответствующего классу груза. Данный справочник необходим для хранения данных о видах грузов и их свойствах, необходимых для расчета.

118

Рис. 4.10. Справочник «Груз»

Рис. 4.11. Форма редактирования справочника «Груз»

Пункт меню «Справочники à Фирмы» запускает справочник организаций, оказы-

вающих услуги по грузовым автоперевозкам, в котором присутствует описание органи-заций, т. е. порядковый номер в справочнике, наименование организации, ее юридиче-ский или фактический адрес. Данный справочник необходим для хранения данных об организациях, оказывающих грузоперевозки (рис. 4.12).

119

Рис. 4.12. Справочник «Фирмы»

Пункт меню «Справочники à Тарифы» запускает справочник тарифов, который

комплектует автомобили в организации по тарифам организаций, оказывающих транс-портные услуги. В справочник входит наименование организации, наименование авто-мобиля и тарифная цена на оказание услуги.

Разработанная система позволяет максимально учесть требования грузоотправителя к условиям перевозки (род груза, объем партии, условий перевозки и т. д.). Положенный в основу оптимизации алгоритм позволяет выбрать оптимальный подвижной состав для конкретного вида перевозок с использованием многокритериальных оценок: минимальная себестоимость перевозок, максимальная производительность транспортного средства, мак-симальное удовлетворение спроса. Данная система может быть использована в качестве информационно-планирующей и управляющей в реальном режиме времени для диспет-черского персонала логистических центров.

По разработанной программе были произведены расчеты для перевозки асбеста в кусках и порошке навалом при следующих исходных данных: lH = 1км, lХ = 1 км, lЕГ = 10 км, tП-Р = 0,25 ч, VТ = 28 км/ч.

В результате расчета было получено 10 возможных вариантов. Три из них наибо-лее удачны (рис. 4.13):

1. JAC HFC 1063K (5 т) – ОАО «Автомиг»; 2. Газ 33075 (4,5 т) – ОАО «Автомаг»; 3. ЗИЛ 130-80 (6 т) – ОАО «Мотор».

120

0

100

200

300

400

500

600

700

4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

Вес перевозимого груза, т

Себе

стои

мос

ть, р

уб

Рис. 4.13. Изменение себестоимости перевозки асбеста в зависимости

от величины заявленной партии где 1 – Газ 33075;

2 – JAC HFC 1063K; 3 – ЗИЛ 130-80. По критерию себестоимости, выбор конкретного автомобиля складывается сле-

дующим образом: – при перевозке от 4 т до 10 т наиболее выгодно использовать ав-томобили марки «JAC HFC 1063K»; – при перевозке 12-16 т наиболее выгодно использовать автомоби-ли «ЗИЛ 130-80»; – при перевозке от 20 т и больше наиболее выгодно использовать автомобили «JAC HFC 1063K» и «ЗИЛ 130-80».

1

2

3

121

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В данной работе дано решение научной разработки оптимизации транспортного обслуживания грузовладельцев в пределах крупного города, обеспечивающее повыше-ние эффективности перевозочного процесса за счет совершенствования управления и автоматизации функционирования координационного центра перевозки грузов. Выполнен-ные исследования позволили сформулировать основные результаты монографии.

1. Теоретически обоснована необходимость создания комплексной системы управления автотранспортом в виде КЦУП. Проведен анализ потребности в перевозках и рынка транспортных услуг крупного города, созданы базы данных грузовладельцев и владельцев транспортных средств. Это позволило эффективно планировать потреб-ность в ресурсах при доставке грузов. Определены основные законы распределения грузовых потоков. Величина партии груза, заявленного на перевозку, подчиняется нор-мальному распределению, интервалы поступления заявок на перевозку подчиняются распределению Эрланга с коэффициентом К = 2÷4. Определены основные статистиче-ские характеристики грузовых потоков.

2. Проведено экспериментальное обоснование основных характеристик грузовых потоков: ожидания автомобилей, ожидания погрузки, ожидания разгрузки, общего времени пребывания автомобилей в наряде. На основе статистических наблюдений транспортной системы установлено, что уравнение ожидания автомобилей является линейным и зависит только от интервалов поступления заявок на перевозку, остальные уравнения являются нелинейными и зависят от двух факторов: интервалов поступления заявок и величины партии груза.

3. Предложены методики оптимизации грузоперевозок и структуры парка с уче-том перспективных грузопотоков. Для оптимизации грузоперевозок решались много-этапная и динамическая транспортные задачи, что позволило установить рациональное закрепление АТП за КЦУП и уменьшить влияние несогласованности ритмов работы поставщиков (потребителей) и перевозчиков. Проведенная оптимизация структуры парка автомобилей на основе характеристик грузопотоков показала, что с ростом спе-циализации структуры парка возрастают межоперационные простои, что ведет к увели-чению времени оборота до 20 %, а при унификации парка (все большегрузные автомо-били) растут издержки на перевозку. Оптимальная структура парка должна устанавли-ваться на основе сравнения затрат на перевозку при унификации и изменения межопе-рационных простоев при специализации парка.

4. Разработана имитационная модель функционирования координационного цен-тра для управления городскими грузовыми перевозками, позволяющая оценивать про-стои автомобилей и механизмов. Определено оптимальное место расположения КЦУП. В результате построения диаграмм Вороного определены зоны обслуживания автопе-ревозчиков, которые уточнены решением двухэтапной транспортной задачи, учиты-вающей провозные возможности автоперевозчиков и потребность в перевозке грузо-владельцев.

5. Разработанная автоматизированная информационно-управляющая система вы-бора подвижного состава позволяет максимально учесть требования грузоотправителя к условиям перевозки и оптимально подбирать подвижной состав с использованием многокритериальных оценок: минимальной себестоимости перевозок, максимальной

122

производительности транспортного средства, максимального удовлетворения спроса. Выявлено влияние интервалов поступления заявок и величины партий груза на сум-марные эксплуатационные расходы при различных структурах парка автомобилей. На-пример, при уменьшении интервалов поступления заявок увеличиваются суммарные эксплуатационные расходы в вариантах с большей специализацией парка.

123

ЛИТЕРАТУРА

1. Автотранспорт на рубеже XXI века [Текст] // Автомобильный транспорт, 2000. – № 4. – С. 6–8.

2. Автотранспорт на рубеже XXI века [Текст] // Автомобильный транспорт, 2000. – № 8. – С. 6–8.

3. Айвазян С.А. Статистические исследования зависимостей. Применение методов корреляционного и регрессионного анализа при обработке результатов экспе-риментов [Текст]. – М. : Металлургия, 1968.

4. Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу «Экономико-математические методы и модели» [Текст]. – Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2002. – 152 с.

5. Аналитический доклад. Воздействие транспортного комплекса РФ на состоя-ние окружающей среды и здоровья населения [Текст] // НИИАТ, 2001.

6. Андреев А. Об особенностях национального рынка транспортных услуг [Текст] / А. Андреев // Логистика. – 2001. – № 3.

7. Аникин Б.А. Логистика [Текст.] – М. : ИНФРА-М, 2000. – 352 с. 8. Афанасьев Л.Л. Повышение эффективности и качества работы автомобильного

транспорта [Текст]. – М. : Транспорт, 1977. 9. Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ [Текст] /

А. Афифи, С. Эйзен. – М. : Мир, 1982. – 488 с. 10. Ахматов Л.А. Региональные проблемы развития автотранспорта [Текст]. –

Ташкент : Изд-во ФАН, 1984. – 184 с. 11. Ахматов Л.А. Совершенствование экономического механизма автотранспорта

[Текст] / Л.А. Ахматов, Л.П. Романова. – Ташкент : Изд-во ФАН. 1985. – 194 с. 12. Ахматов Л.А. Тенденции и перспективы развития автотранспорта [Текст]. –

Ташкент : УзНИИНТИ, 1982. – 34 с. 13. Бакаев А.А. Экономико-математической моделирование развития транспорт-

ных систем [Текст] / А.А. Бакаев, В.И. Гриценко, Л.И. Бажан, В.И. Попченко. – Киев : Наукова Думка, 1991. – 152 с.

14. Бардинер С.М. Автоматизированные системы управления на автомобильном транспорте [Текст] / С.М. Бардинер, Е.М. Бабарыкин. – М. : Транспорт, 1977. – 140 с.

15. Безель В.П. Имитация на персональных компьютерах работы транспортно-производственных систем [Текст] / В.П. Безель, Л.В. Миротин, Т.В. Сулейме-нов. – М. : Прометей, 1993. – 160 с.

16. Безель Б.П. Математическое моделирование работы перевалочных пунктов [Текст]. В кн. «Организация перевозочного процесса». – М. : Транспорт, 1968. – С. 205–228

17. Беляев Е.М. Терминальные системы перевозок грузов автомобильным транс-портом [Текст] – М. : Транспорт, 1987. – 288 с.

18. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем // Сб. системные иссле-дования [Текст]. – М. : Наука, 1973. – С. 20–37.

19. Бикел П. Математическая статистика [Текст] / П. Бикел, К. Доксум. – М. : Фи-нансы и статистика, 1983. Вып. 1. – 280 с.; Вып. 2. – 254 с.

20. Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах [Текст]. – М. : Наука, 1976.

21. Брунштейн Д.П. Автоматизация учетно-вычислительных работ на автомобиль-ном транспорте [Текст] / Д.П. Брунштейн, В.И. Подольский, Е.П. Савицкий. – М. : Транспорт, 1986. – 216 с.

124

22. Ванчукевич В.Ф. Грузовые автомобильные перевозки [Текст] / В.Ф. Ванчуке-вич, В.Н. Седюкевич, В.С. Холупов. – Минск : Высшая школа, 1989.

23. Великанов Д.П. Выбор наиболее эффективных грузовых автомобилей для оп-ределенного вида перевозок [Текст] // Автомобильный транспорт. – 1977. – № 6. – С. 14 - 17.

24. Великанов Д.П. Эффективность автомобильных транспортных средств и транс-портной энергетики [Текст] : Избранные труды. – М. : Наука, 1989. – 198 с.

25. Вельможин А.В. Грузовые автомобильные перевозки [Текст] : Учеб. для вузов / А.В. Вельможин., В.А. Гудков, Л.Б. Миротин, А.В. Куликов. – М. : Горячая ли-ния – Телеком, 2006. – 560 с.

26. Вельможин А.В. К вопросу о рынке автотранспортных услуг [Текст] / А.В. Вельможин, В.А. Гудков // Автомобильный транспорт. – 2000. – № 3.

27. Вельможин А.В. Теория организации и управления автомобильными перевоз-ками: логистический аспект формирования перевозочных процессов [Текст] : Монография / А.В. Вельможин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – Волгоград. гос. тех. ун-т. – Волгоград, 2001. – 178 с.

28. Вельможин А.В. Теория транспортных процессов и систем [Текст] : Учеб. для вузов / А.В. Вельможин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – М. : Транспорт, 1998. – 168 с.

29. Вельможин А.В. Технология, организация и управление грузовыми автомо-бильными перевозками [Текст] : Учеб. для вузов. – 2-е изд., доп. / А.В. Вель-можин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин. – Волгоград : Волгоград. гос. тех. ун-т, 2000. – 304 с.

30. Верховский И.А. Планирование и анализ себестоимости автомобильных перево-зок [Текст]. – М. : Транспорт, 1966. – 216 с.

31. Волкова В.Н. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи [Текст] / В.Н. Волкова, В.А. Воронкова, А.А. Денисов. – М. : Радио и связь, 1983. – 248 с.

32. Вопросы планирования и учета транспортных затрат в народном хозяйстве [Текст] / ЦНИИ МПС. Вып. 454. – М. : Транспорт, 1972. – 112 с.

33. Воркут А.И. Грузовые автомобильные перевозки [Текст]. – Киев : Вища школа, 1986. – 448 с.

34. Воркут А.И. Транспортное обслуживание торгово-оптовых баз [Текст] / А.И. Воркут, А.Г. Калинин, А.Г. Ковалик, А.А. Рудых. – Киев, Техника, 1985. – 112 с.

35. Выступление президента АСМАП Ю.С. Сухина [Текст]. – Автомобильный транспорт, 2000. – №1. – С. 7–9.

36. Гаджинский А.М. Основы логистики [Текст]: Учеб. пособие. – М. : ИВЦ «Мар-кетинг», 1996. – 122 с.

37. Гаранина Л.И. Организация транспортно-экспедиционного обслуживания на-селения [Текст] / Л.И. Гаранина, Б.В. Савульчик, Т.Е. Брунштейн, Б.П. Ключникова. – М. : Транспорт, 1968. – 288 с.

38. Гарманов Е.Н. Экономика дорожного хозяйства [Текст]. – М. : Транспорт, 1990. – 248 с.

39. Геронимус Б.Л. Совершенствование планирования на автомобильном транс-порте [Текст]. – М. : Транспорт, 1985. – 222 с.

40. Глушаков С.В. Программирование на Visual Basic 6.0 [Текст] / С.В. Глушаков, А.С. Сурядный. – Харьков : ФОЛИО, 2002. – 498 с.

41. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и матема-тической статистике [Текст] – З-е изд., перераб. и доп. – М. : Высш. школа,

125

1979. – 400 с. 42. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст]: Учеб.

пособие для вузов. 8-е изд., стер. – М. : Высш. школа, 2002. – 480 с. 43. Говорущенко Н.Я. Основы управления автомобильным транспортом [Текст]. –

Харьков : Вища школа, 1978. – 224 с. 44. Гольштейн Е.Г. Задачи линейного программирования транспортного типа

[Текст] / Е.Г. Гольштейн, Д.Б. Юдин. – М. : Наука, 1969. 45. Горев А.Э. Грузовые автомобильные перевозки [Текст]: Учеб. пособие для

студ. высш. учеб. заведений. – М. : Академия, 2004. – 288 с. 46. Горчаков А.А. Компьютерные экономико-математические модели [Текст] /

А.А. Горчаков, И.В. Орлова. – М. : Компьютер, ЮНИТИ, 1995. 47. Государственная транспортная политика РФ [Текст]. – Автомобильный транс-

порт, 1998. – № 1.– С. 65–72. 48. Громов Н.И. Управление на транспорте [Текст] / Н.И. Громов, В.А. Персианов.

– М. : Транспорт, 1990. – 336 с. 49. Губенко А.В. Прогнозирование в управлении предприятиями транспорта

[Текст] / А.В. Губенко, М.А. Сигитова // Современное управление. – Москва, 2006. – № 10. – 0,19 п.л.

50. Данко П.Е. Высшая математика в упражнениях и задачах [Текст] : Учеб. посо-бие для студентов втузов. В 2-х ч. Ч. 2. – 4-е изд., испр. и доп. / П.Е. Данко, А.Х. Попов, Т.Я. Кожевников. – М. : Высш. школа, 1986. – 416 с.

51. Джонсон Н. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке [Текст] / Н. Джонсон, Ф. Лион. – М. : Мир. Т. 1, 1980, – 610 с, Т. 2, 1981, – 520 с.

52. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа [Текст]. – М. : Финансы и статистика, 1986.

53. Зайченко Ю.П. Исследование операций [Текст]. – Киев : Вища школа, 1979. – 392 с.

54. Закс Лотар. Статистическое оценивание [Текст]. – М. : Статистика, 1976. 55. Заруднев Д.И., Николин В.И. Обоснование применения различных автотранс-

портных средств в малой системе доставки грузов [Текст] / Сиб. гос. автомоб.-дор. академия. – Омск, 2000. – 26 с. – Деп. в ВИНИТИ 15.06.00, № 1695–В00.

56. Иванов А.В. Развитие автомобильного транспорта и логистика [Текст]. – М., 1989. – 40 с.

57. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными сис-темами [Текст]. – Киев : Техника, 1975 .– 372 с.

58. Информационно-логистические службы-интеграторы [Текст] / Логистика. – 1999. – № 1. – С. 12.

59. Исследования по общей теории систем[Текст] : Сб. переводов под ред. Содов-ского В.Н., Юдина Э.Г. – М. : Прогресс, 1966. – 520 с.

60. Карасев А.И. Математические методы и модели в планировании [Текст] / А.И. Карасев, Н.Ш. Кремер, Т.И. Савельева. – М. : Экономика, 1987.

61. Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды [Текст] / М. Кендалл, А. Стьюарт. – М. : Наука, 1976.

62. Кикоть В.С. Планирование эксперимента в задачах самоорганизации матема-тических моделей [Текст]. – Автоматика, 1984. – № 1. – С. 32–39.

63. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и мо-делей [Текст]. – М. : ЗАО «Финстатинформ», 2000. – 246 с.

64. Ковалик А.Г. Формирование рациональных транспортно-технологических сис-тем автомобильной доставки грузов [Текст] : Учеб. пособие. – Киев : УМКВО,

126

1989. – 120 с. 65. Козлов Ю.Т. Автоматизация управления контейнерными перевозками [Текст]. –

М. : Транспорт, 1984. – 192 с. 66. Кокушкин А.А. Организация перевозок зерна [Текст]. – М. : Россельхозиздат,

1981. – 96 с. 67. Колесник М.Н. Автоматизация нахождения оптимального плана перевозок од-

нородных грузов [Текст] / М.Н. Колесник, В.С. Асламова // Материалы ХII Международной (пятнадцатой екатеринбургской) научно-практической конфе-ренции «Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон влияния» – Екатеринбург, Уральский государственный экономи-ческий университет, 2006. – С. 233–234.

68. Колесник М.Н. Алгоритм автоматизированного выбора подвижного состава [Текст] / М.Н. Колесник, В.Е. Гозбенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – Иркутск : ИрГУПС, 2007. – № 4(16) – С. 46–52.

69. Колесник М.Н. Методы прогнозирования в задачах о перевозках [Текст] / М.Н. Колесник, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко // Сборник научных трудов. – Т. 2. – Ангарск : АГТА, 2005. – С. 213–219.

70. Колесник М.Н. Методы прогнозирования и оптимизации транспортной сети с учетом мощности пассажиро и грузопотоков: монография [Текст] / М.Н. Ко-лесник, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко, А.Н. Иванков // Иркутский государст-венный университет путей сообщения. – М. : Деп. в ВИНИТИ. 15.04.2008, №330-B, 2008. – 76 с.

71. Колесник М.Н. Организация грузовых автомобильных перевозок через логи-стический центр [Текст] / М.Н. Колесник, И.М. Головных, С.В. Колганов // Те-зисы докладов научно-технической конференции «Современные технологии и научно-технический прогресс» – Ангарск : АГТА, 2004. – С. 87–88.

72. Колесник М.Н. Принципы создания информационно-планирующей управляю-щей системы перевозками на автомобильном транспорте [Текст] / М.Н. Колес-ник, В.Е. Гозбенко // Современные технологии. Системный анализ. Моделиро-вание. – Иркутск : ИрГУПС, 2007. – № 3(15) – С. 46–52.

73. Колесник М.Н. Пути улучшения организации транспортного процесса грузово-го автомобильного транспорта [Текст] / М.Н. Колесник // Сборник научных трудов: Естественные и технические науки. – Ангарск : АГТА, 2003. – С. 104–108.

74. Колесник М.Н. Разработка справочно-информационной системы выбора под-вижного состава для перевозки автотранспортом [Текст] / М.Н. Колесник, А.Н. Иванков, А.С. Пашкова, В.Е. Гозбенко // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Перспективы и направления развития транс-портной системы, 2007. – С. 42–44.

75. Колесник М.Н. Состояние, проблемы и перспективы городских грузовых авто-мобильных перевозок [Текст] / М.Н. Колесник, И.М. Головных, С.В. Колганов, А.И. Колесник // Сборник научных трудов : Развитие и формирование транс-порта и связи региона в новых экономических условиях. – Иркутск : БГУЭП, 2004. – С. 83–87.

76. Королев Н.С. Эффективность работы автомобильного транспорта [Текст]. – М. : Транспорт, 1981. – 232 с.

77. Кофман А. Массовое обслуживание [Текст]. Перевод с франц. / А. Кофман, Р. Крюон. – М. : Мир, 1965.

78. Криницкий Е. Информация в международных перевозках – это деньги [Текст] / Автомобильный транспорт. – 2001. – № 9. – С. 36–38.

127

79. Кузнецов К.А. Методы анализа и обработки данных для выбора варианта цен-тра перевозки [Текст]: автореф. дис. канд. техн. наук / К.А. Кузнецов. – Ир-кутск, 2000. – 20 с.

80. Кузьмин Ю.В. Разработка и внедрение «АСУ – Киевавтотранс» [Текст] / Ю.В. Кузьмин, Л.Ф. Борейша, Л.Г. Заенчик. – Киев : УкрНИИНТИ, 1973. – 44 с.

81. Левиков Г.А. Глобализация мировой экономики и логистика [Текст] / Г.А. Ле-виков // БТИ. – 2002. – №8. – С. 22–29.

82. Левиков Г.А. Транспортная логистика [Текст] // БТИ, 1999. – №11-12. – С. 13–17.

83. Леман Э. Проверка статистических гипотез [Текст]. – М. : Наука, 1964. – 498 с. 84. Литвиненко В.А. Логистика и маркетинг в управлении производством [Текст].

Обзорная информация / В.А. Литвиненко, А.Н. Родников // Материально-техническое снабжение. Сер.3. Применение математических методов, вычисли-тельной техники и оргтехники в материально-техническом снабжении, 1991. Вып. 1.

85. Лихтик М.С. Изучение грузопотоков при планировании и организации автомо-бильных грузовых перевозок [Текст] / М.С. Лихтик, Б.Д. Прудовский, И.Г. Су-бочева, И.А. Харшан. – М. : Транспорт, 1975. – 28 с.

86. Локшин Я. Грузовик в мегаполисе: состояние, проблемы, перспективы [Текст] / Я.Локшин // Автомобильный транспорт. – 2003. – № 9.

87. Лукинский В.С. Логистика автомобильного транспорта: концепция, методы, модели [Текст] / Лукинский В.С., Бережной В.И., Бережная Е.В. и др. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 280 с.

88. Мардас А.Н. Эконометрика. – СПб. : Питер, 2001. – 144 с. 89. Макаров Н. Для повышения использования подвижного состава на грузовых

перевозках [Текст] // Автомобильный транспорт. – 1996. – № 2. – С. 12–14. 90. Мансуров А.М. Эффективность использования специализированных автомобилей

[Текст]. – Киев : КАДИ, 1984. – 98 с. 91. Машины для транспортирования строительных грузов [Текст] / Д.В. Булычев,

М.И. Грифф, Д.М. Златопольский и др.; Под. ред. С.П. Епифанова и др. – М. : Стройиздат, 1985. – 272 с.

92. Меламед И.И. Методы оптимизации в транспортном процессе [Текст]. – М. : ВИНИТИ, 1991. – 36 с.

93. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем [Текст] / М. Ме-сарович, Д. Мако, И. Такахара. – М. : Мир, 1973. – 344 с.

94. Методика технико-экономического обоснования выбора автотранспортных средств при решении задач повышения их эффективности в конкретных произ-водственно-территориальных условиях [Текст]: Отчет о НИР (промежут.) / Си-бАДИ; рук. темы Д.Г. Одинцов. – Тема х\д 54–87; № ГР 01890004035; Инв. № 02890029881. – Омск, 1988. – 32 л.

95. Миротин Л.Б. Транспортная логистика [Текст] : Учебник для транспортных вузов / Под общей редакцией Л.Б.Миротина. – М. : Экзамен, 2003. – 512 с.

96. Миротин Л.Б. Транспортная логистика [Текст] / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбыев. – М. : Брандес, 1996.

97. Миротин Л.Б. Транспортная логистика [Текст] : Учеб. пособие / Л.Б. Миротин, Б.П. Безель, Т.О. Сулейменов, К.О. Мадалиев и др. – М., 1996. – 212 с.

98. Молоканов Н.М. Графоаналитический метод выбора комплекта машин при ав-томобильных перевозках массовых грузов [Текст]. – Л. : Стройиздат, 1971. – 28 с.

128

99. Мочалин С.М. Методика планирования и анализа функционирования средних транспортных систем доставки грузов [Текст] : автореф. дисс. канд. техн. наук. – Омск, 1997.

100. Налимов В.В. Теория эксперимента [Текст]. – М. : Наука, 1971. – 200 с. 101. Неруш Ю.М. Грузовые перевозки и тарифы [Текст] / Ю.М. Неруш, Я.Д. Лозо-

вой, Б.В. Шабанов. – М. : Транспорт, 1988. 102. Неруш Ю.М. Логистика [Текст] : Учеб. для вузов. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 103. Неруш Ю.М. Снабжение и транспорт. Эффективное взаимодействие [Текст]. –

М. : Экономика, 1990. – 78 с. 104. Николин В.И. Автотранспортный процесс и оптимизация его элементов [Текст].

– М. : Транспорт, 1990. – 192 с. 105. Николин В.И. Классификация транспортных систем [Текст] / В.И. Николин,

Е.Е. Витвицкий, С.М. Мочалин // Автомобильные дороги Сибири : Тезисы докл. II Международ. науч.-техн. конф. – Омск, 1998. – С. 261–263.

106. Николин В.И. Модель работы автомобилей на кольцевом маршруте [Текст] / В.И. Николин, Е.М. Раскин, В.В. Трушков. – Омск : СибАДИ, 1984. – 8 с. Деп. в ЦЕНТИ Минавтортранса РСФСР, № 247ат-Д84.

107. Николин В.И. Модель работы автомобилей на маятниковых маршрутах с об-ратным негруженым пробегом [Текст] / В.И. Николин, Е.М. Раскин, В.В. Труш-ков. – Омск : СибАДИ, 1984. – 7 с. Деп. в ЦЕНТИ Минавтортранса РСФСР, № 219 ат-Д84.

108. Николин В.И. Модель работы автомобилей на маятниковых маршрутах с гру-женым пробегом в обоих направлениях [Текст] / В.И. Николин, Е.М. Раскин, В.В. Трушков. – Омск : СибАДИ, 1984. – 8 с. Деп. в ЦЕНТИ Минавтортранса РСФСР, № 221ат-Д84.

109. Николин В.И. Справочник по коммерческой эксплуатации грузовых автомоби-лей [Текст]. Ч. 1. / В.И. Николин, А.В. Терентьев, М.Г. Рихтер. – Омск : Омское книжное изд-во, 1991. – 112 с.

110. Одинцов Д.Г. Транспортное обеспечение строительного производства [Текст] : Учебное пособие / Д.Г. Одинцов, Е.П. Жаваронков. – Омск : ОмПИ, 1987. – 86 с.

111. Одинцов Д.Г. Транспортное обеспечение строительных потоков [Текст] / Д.Г. Одинцов, В.А. Невьянцев. – М. : Стройиздат, 1992. – 336 с.

112. Оценка экономической эффективности ОАСУ [Текст] // «Экон. газета», 1973. – № 38. – С. 22.

113. Перлик В.М. Организация централизованных контейнерных перевозок автомо-бильным транспортом [Текст] / В.М. Перлик, Г.Я. Рудницкий. – М. : Транспорт, 1981. – 228 с.

114. Персианов В.А. Моделирование транспортных систем [Текст] / В.А. Персианов, К.Ю. Скалов, Н.С Усков. – М. : Транспорт, 1972. – 208 с.

115. Пиньковецкий С.У. Организация работы автотранспорта в транспортных узлах [Текст] / С.У. Пиньковецкий, В.И. Шишков, В.А. Батаев. – М. : Транспорт, 1986. – 207 с.

116. Плохов С.Г. Научные основы интенсификации транспортного процесса в убо-рочно-заготовительных комплексах Агропрома [Текст] : автореф. дисс. докт. тех. наук. – Алма-Ата, ААСИ, 1986. – 286 с.

117. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики [Текст]. – М. : Финансы и статистика, 1982. – 344 с.

118. Поттгофф Г. Теория транспортных потоков [Текст]. Берлин, на нем. яз., 1962.

129

119. Препарата Ф. Вычислительная геометрия [Текст]: Введение. / Ф. Препарата, М. Шеймос. – М. : Мир, 1989. – 478 c.

120. Проблемы перевозок. Тематический выпуск Института инженеров по элек-тротехнике и радиоэлектронике [Текст]. Перевод с англ. – М. : Мир, 1968.

121. Прокофьева О.С. Разработка методики оптимизации развозочных маршрутов [Текст] : автореф. дис. канд. техн. наук / О.С. Прокофьева. – Иркутск, 2001. – 20 с.

122. Пурлик В.М. Рынок инвестиционных товаров и логистика [Текст]. Монография. – М. : Международный университет бизнеса и управления, 1997. – 192 с.

123. Резер С.М. Взаимодействие транспортных систем [Текст]. – М. : Наука, 1985. – 246 с.

124. Резер С.М. Комплексное управление перевозочными процессами в транспорт-ных узлах [Текст] : Учебное пособие. – М. : Транспорт, 1982. – 94 с.

125. Резолюция Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт Рос-сии на рубеже веков» [Текст]. – Автомобильный транспорт, 2000.– № 1.– С. 21.

126. Рихтер М.Г. Методика анализа эффективности функционирования автотранс-портных систем [Текст] : автореф. дисс. канд. техн. наук. – Омск, 1997. – 21 с.

127. Родников А.Н. Об определениях важнейших понятий логистики [Текст] // Подъ-емно-транспортная техника и склады. – М., 1992. – № 1. – С. 20 – 21; № 2. – С. 33–37.

128. Роль транспорта в экономике страны в последние годы постоянно возрастает [Текст]. – Автомобильный транспорт, 2000. – № 1.– С. 17–20.

129. Рудометкин М.Б. Взаимодействие промышленного и магистрального транс-порта при организации отправительской маршрутизации в новых экономиче-ских условиях [Текст] : автореф. дисс. канд. техн. наук. – Москва, 1998. – 24 с.

130. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики [Текст]. – М. : Статистика, 1980. 131. Саати Т.Л. Математические методы исследования операций [Текст]. – М. : Во-

енное изд., 1963. – 332 с. 132. Савин В.И. Перевозка грузов автомобильным транспортом : справочное посо-

бие [Текст]. – М. : Дело и Сервис, 2002. – 544 с. 133. Санков В.И. Социально-экономическая эффективность участия автотранспорта в

логистических структурах [Текст] // Проблемные вопросы экономики транспорта переходного периода / Межвузовский научный сборник. – Саратов, 1995. – 102 с.

134. Сергеев В.И. Менеджмент в бизнес-логистике [Текст]. – М. : Филинъ, 1997. – 772 с.

135. Смехов А.А. Ведение в логистику [Текст]. – М. : Транспорт, 1993. –112 с. 136. Смехов А.А. Основы транспортной логистики [Текст]. – М. : Транспорт, 1995. 137. Смехов А.А. Логистика [Текст]. – М. : Знание, 1990. – 64 с. 138. Смирнов Г.П. Организация работы автотранспорта на стройках [Текст]. – М. :

Стройиздат, 1967. 139. Современные технологии автомобильного и экспедиционного обслуживания

при перевозках народохозяйственных грузов [Текст] : Сб. науч. тр. Гос. НИИ автомоб. трансп. – М. : НИИАТ, 1991. – 72 с.

140. Транспорт объединяет в единый комплекс все отрасли экономики [Текст]. – Автомобильный транспорт, 2000. –№ 1.– С. 2–4.

141. Транспортная стратегия Российской Федерации [Текст] // Автомобильный транспорт. – 2003. – № 11.

142. Трихунков М.Ф. Транспортное производство в условиях рынка: Качество и эф-фективность [Текст]. – М. : Транспорт, 1993. – 212 с.

130

143. Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере [Текст] / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. – М .: ИНФРА-М, 1998.

144. Уваров С.А. Логистика [Текст]. – СПб. : Инвест-НП, 1996. – 236 с. 145. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем [Текст]. – М. : Мысль,

1978. – 272 с. 146. Флейшман Б.С. Основы системологии [Текст]. – М. : Радио и связь, 1982. –

280 с. 147. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных сис-

тем [Текст]. – М. : Радио и связь, 1971. – 224 с. 148. Форд Л.Р. Потоки в сетях [Текст]. Перевод с англ. / Л.Р. Форд, Д.Р. Фалкер-

сон. – М. : Мир, 1966. 149. Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков [Текст]. Перевод с

англ. – М. : Мир, 1966. 150. Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента [Текст]. – М. : Мир,

1967. – 406 с. 151. Хорафаса Д.Н. Системы и моделирование [Текст]. Перевод с английского. –

М. : Мир, 1967. 152. Шишков В.И. и др. Экспедиционное обслуживание предприятий и организаций

автомобильным транспортом [Текст]. – М. : Транспорт, 1982. – 222 с. 153. Штоф В.А. Моделирование как гносеологическая проблема [Текст]. В кн.

«Диалектика и логика научного познания». – М. : Наука, 1966. 154. Elliott A.C., Gray Y.L. Directory of Statistical Microcomputer Software. – N.Y. :

Basel, 1986. 155. Dnnis A., Burns R., Gallupe R. Phased Design: A mixed Methobology for Applica-

tion System Development//Data Base. – 1987. – V.18. – № 4. – P. 31–37. 156. House R and Karrenbauer J. «Logisties System Modeling». Int.Jornal of Physical

Distribution and Material Management. – Vol. 8,1.4, 1978. – Р. 189–199. 157. Kazaban P. La Loqistique industrille / Cours de lecture. Ecole superiour de com-

merce. – 1990. – P. 2–9. 158. Kearney A.T. Loqistic industrivity. – Chicaqo. Kearney, 1987. 159. Neter J., Wasserman W., Whitmore G.A. Applied Statistics, Allyn and Bacon, Inc.,

1988. – 1006 p. 160. Self-otganizing methods in modelling: GMDH Type Algoritms / Edited by Stanlay J.

Farlow. – Statistics : Textbooks and Monographs. – Vol. 54. – 1984. – P. 350. 161. http://www. cargo.ru 162. http://www. maximov.com 163. http://www.teleroute.com

131

ПРИЛОЖЕНИЯ

132

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Диаграммы, характеризующие состояние и развитие автомобильного

транспорта

Объем перевозок Грузооборот

Рис. П. 1. 1. Распределение перевозок грузов на автомобильном транспорте:

– перевозки по найму (на коммерческой основе)

– перевозки собственным транспортом грузовладельцев

Cтоимость 1 т, долл.

Рис. П. 1. 2. Доля автотранспорта в общей стоимости перевозимых внешнеторговых грузов

133

грузовых автобусов

Рис. П. 1. 3. Возрастная структура парка автомобилей

1 – бортовые автомобили, 2 – самосвалы, 3 – грузовые фургоны, 4 – рефрижераторы, 5 – цистерны, 6 – другие типы кузова

Рис. П. 1. 4. Существующая и рациональная структура парка

грузовых автомобилей по типу кузова (в %)

134

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Таблица П. 2 База данных клиентов (грузоотправителей и грузополучателей)

Наименование предприятия

Место загрузки

(Аi) Место разгрузки (Вij) Рассто-

яние (lij)

Вид груза Объемы

перевозки (Qij),т

Время подачи

автомобиля к месту загрузки

1 2 3 4 5 6 7 ООО «Медиан» А1 – ОБ «Са-

турн» А2 – МК «Ангар-ский»

В11 –м/н «Фея» В12 –м/н «Гренада» В13 –м/н «Карлен» В21 –м/н «Фея» В22 –м/н «Гренада» В23 –м/н «Карлен»

Продукты упакован-ные Колбаса

Q11 – 0,3 Q12 – 0,1 Q13 – 0,6 Q21 – 0,2 Q22 – 0,1 Q23 – 0,15

900–930

800–900

ЧП «Бабинчук» А3 – коптильня на территории «Сибмонтаж-автоматики»

В31 – «Суперэконом» 12 м/н В32 – «Эконом» 93кв. В33 – «Континент» 7м/н В34 – «Континент» 76кв. В35 – «Виктория» 85кв. В36 – «Юбилейный» 11м/н

Рыба коп-ченая, со-леная, вя-леная

Q31 – 0,1 Q32 – 0,1 Q33– 0,1 Q34 – 0,1 Q35 – 0,1 Q36 – 0,1

до 730

Комбинат детского питания

А4 – ООО «Мол-ко» А2 – МК «Ангар-ский»

В41 – школа №14 В42 – школа №20 В43 – школа №19 В24 – школа №14 В25 – школа №20 В26 – школа №19

Молочная продукция Мясные полуфаб-рикаты

Q41 – 0,05 Q42 – 0,05 Q43 – 0,05 Q24 – 0,05 Q25 – 0,05 Q26 – 0,05

1400–1500

800–1000

ОАО «Стройцентр»

А5 – ТЦ «Горо-док»

В51 – 15м/н д.5 кв.15 В52 – 12м/н д. 11 кв.9 В53 – 89 кв. д. 6 кв. 2

Отделоч-ные мате-риалы

Q51 – 0,05 Q52 – 0,03 Q53 – 0,02

1000–1100

ОАО «Стройлюкс»

А1 – ОБ «Са-турн»

В14 –котеджный посе-лок 32 м/н

Отделоч-ные мате-риалы

Q14 – 0,5

800–830

Продолжение таблицы П. 2

1 2 3 4 5 6 7

ЧП «Иванов» А6 – оптовый склад Цементно-горного комбината

В61 – ТЦ «Городок» склад 2

Цемент в мешках

Q61 – 1,5

1000–1100

1400–1500

ЧП «Мерку-шев»

А7 – АО «Ангар-ский керамиче-ский завод» оптовый склад

В71 – ТЦ «Городок» склад 4

25 Керамиче-ская плит-ка

Q71 – 0,8

900–1000

ЧП «Соколов» А8 – АО «Завод стойматериалов»

В81 – ТЦ «Городок» склад 1

22 Линолиум в рулонах

Q81 – 1,5

1000–1200

ЧП «Ощепков» А9 – пилорама Старый Китой

В91 - ТЦ «Городок» склад 6

23 Доска об-резная

Q91 – 1,5

1030–1200

ЧП «Ли» А10 – Багажное отделение ЖД вокзала

В101 – «Шанхайка» склад 12

4,0 Пром. то-вары

Q101 – 0,5

900–930

138

195

139

135

г. Ангарск ЧП «Гераси-мов»

А8 – АО «Завод стойматериалов» А7 – АО «Ангар-ский керамиче-ский завод» оптовый склад

В82 – Строительный маг. «Ангарский» («Сатурн») В72 – Строительный маг. «Ангарский» («Сатурн»)

Линолиум в рулонах Керамиче-ская плит-ка, сантех-ника

Q82 – 1,5 Q72 – 0,5 Q72 – 0,3

800–900

900–1000

ЧП «Лидер» А10 – Багажное отделение ЖД вокзала г. Ангарск

В102 – Склад ул. Чай-ковского

Сахар Мука

Q102 – 2 Q102 – 2

800–1400

Маг. «Пере-стройка»

Маг. «Пере-стройка»

Доставка на дом в чер-те города

По го-роду до 20 км

Сантехни-ка, лино-лиум, плитка

Q – 2 1500–1700

Маг. «Анир» Склад маг. «Анир»

Доставка на дом в чер-те города

По го-роду до 20 км

Мебель Q – 3 1500–1700

1000–1200

ЧП «Перцев» Багажное отде-ление ЖД вокза-ла г. Ангарск

Автокооператив «При-вокзальный»

Зап. части к автомо-билям

Q – 0,5 1700–1800

Продолжение таблицы П. 2

1 2 3 4 5 6 7 ЧП «Новиков» Пекарня в 29 м/н Маг. «Дача»

Маг. «Гренада» Маг. «Диона» Маг. «Оникс» Маг. «Радуга»

Хлебобу-лочные, кондитер-ские изд.,

Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,1 Q – 0,2 Q – 0,25

900–1000

ЧП «Новиков» МК «Ангарский» Маг. «Дача» Маг. «Гренада» Маг. «Диона» Маг. «Оникс» Маг. «Радуга»

Колбаса, мясные полуфаб-рикаты

Q – 0,2 Q – 0,25 Q – 0,2 Q – 0,1 Q – 0,15

1000–1030

«Раума +» Маг. «Раума+» Доставка на дом в чер-те города

По го-роду до 20 км

Корпусная мебель

Q – 3 1500–1600

1000–1200

«Электриксити» Маг. «Электрик-сити»

Доставка на дом в чер-те города

По го-роду до 20 км

Теле, ви-дио, быто-вая техни-ка

Q – 3 1500–1900

1000–1200

ЧП «Сидоров» ОАО «Молка» Маг. «Диона» Маг. «Радуга» Маг. «Октябрький» Маг. «Ольга» Маг. «Маргарита»

Молочная продукция

Q – 0,1 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,15

800–830

ОАО «Каравай» ОАО «Каравай» Киоск ост. п. 13 м/н Киоск ост.п. 12 м/н Киоск ост. п. 6 м/н Киоск ост. п. 17 м/н Киоск ост. п. 19 м/н Киоск ост. п. 85 кв. Киоск ост. п. 79 кв.

Хлеб Q – 0,1 Q – 0,1 Q – 0,1 Q – 0,1 Q – 0,1 Q – 0,1 Q – 0,1

800–900

ЗАО «Иркутскрыба»

Рыбобаза ул. Чайковского

Маг. «Китой» Маг. «Авоська» Маг. «Бычий рог» Маг. «Карлен»

Рыба вялееная, копченая, вялееная

Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,15

900–1000

140

136

Продолжение таблицы П. 2

1 2 3 4 5 6 7 ЗАО «Иркутскрыба»

Рыбобаза ул. Чайковского

Маг. «Оникс» Маг. «Бриз» Маг. «Приз» Маг. «Праздничный» Маг. «Елена»

Рыба соленая, копченая, вяленая

Q – 0,1 Q – 0,15 Q – 0,1 Q – 0,15 Q – 0,2

900–1000

ЗАО «Иркутскрыба»

Рыбобаза ул. Чайковского

Маг. «Сказка» Маг. «Квартал» Маг. «Гефест» Маг. «Саяны» Центральный рынок

Рыба соленая, копченая, вяленая

Q – 0,25 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,2

900–1000

АО «Стар» МК «Ангарский» Рынок «Фея» Рынок «Сказка» Рынок «Шанхайка» Рынок «Сатурн»

Колбаса, полуфаб-рикаты мясные

Q – 0,25 Q – 0,15 Q – 0,3 Q – 0,35

800–900

АО «Стар» ОАО «Молка» Рынок «Фея» Рынок «Сказка» Рынок «Шанхайка» Рынок «Сатурн»

Молочная продукция

Q – 0,2 Q – 0,2 Q – 0,25 Q – 0,15

830–930

АО «Стар» Рыбобаза ул. Чайковского

Рынок «Фея» Рынок «Сказка» Рынок «Шанхайка» Рынок «Сатурн»

Рыба соленая, копченая, вяленая

Q – 0,1 Q – 0,15 Q – 0,15 Q – 0,2

900–1000

ЧП «Шайдуров»

Рыбобаза ул. Чайковского

Центральный рынок Рынок «Гефест» Рынок «Фея» Рынок «Сатурн» Рынок «Галант»

Рыба свежемо-роженая

Q – 0,3 Q – 0,15 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,1

900–930

ЧП «Шайдуров»

Рыбобаза ул. Чайковского

Рынок «Квартал» Маг. «Орбита» Маг. «Мрия» Маг. «Юпитер» Рынок «Юность»

Рыба свежемо-роженая

Q – 0,3 Q – 0,25 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,3

900–930

ЧП «Сольвьев» Рыбобаза ул. Чайковского

Кафе «Сударушка» Кафе «Бриз» Кафе «Орбита» Кафе «Юлия» Кафе «У Саши»

Рыба свежемо-роженая

Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,3 Q – 0,2

1000–1100

Продолжение таблицы П. 2

1 2 3 4 5 6 7

ЧП «Новоселов»

МК «Ангарский» Кафе «Сударушка» Кафе «Саквояж» Кафе «Бриз» Кафе «Орбита» Кафе «Юлия» Кафе «У Саши»

Колбаса, полуфаб-рикаты мясные

Q – 0,12 Q – 0,25 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,2

830–1000

ЗАО «Иркутскрыба

Рыбобаза ул. Чайковского

ПУ – 36 Лицей – 2 Лицей – 1

Рыба свежемо-роженая

Q – 0,1 Q – 0,2 Q – 0,15

830–1000

141 142

137

ПУ – 38 ПУ – 43 ПУ – 39

Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,1

ЧП «Захаров» Ангарская птицефабрика

Центральный рынок Рынок «Гефест» Рынок «Фея» Рынок «Сатурн» Рынок «Галант»

Куры свежемо-роженые

Q – 0,25 Q – 0,15 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,3

900–930

ЧП «Захаров» Ангарская птицефабрика

Маг. «Оникс» Маг. «Бриз» Маг. «Приз» Маг. «Праздничный» Маг. «Елена»

Куры свежемо-роженые

Q – 0,1 Q – 0,15 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,1

900–930

ОАО «АРИС» ОБ «Сатурн» Склад 24

Рынок «Квартал» Маг. «Орбита» Маг. «Мрия» Маг. «Юпитер» Рынок «Юность»

Соки, воды, пиво

Q – 0,3 Q – 0,35 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,3

1000–1100

ОАО «АРИС» ОБ «Сатурн» Склад 24

Центральный рынок Рынок «Гефест» Рынок «Фея» Рынок «Сатурн» Рынок «Галант»

Соки, воды, пиво

Q – 0,4 Q – 0,35 Q – 0,25 Q – 0,3 Q – 0,3

1000–1100

Окончание таблицы П. 2

1 2 3 4 5 6 7 ОАО «АРИС» ОБ «Сатурн»

Склад 24 Кафе «Багира» Кафе «Сударушка» Кафе «Саквояж» Кафе «Бриз» Кафе «Орбита» Кафе «Юлия» Кафе «У Саши»

Соки, во-ды, пиво

Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,1 Q – 0,2 Q – 0,15 Q – 0,2 Q – 0,2

1000–1100

ОАО «АРИС» ОБ «Сатурн» Склад 24

Киоски «Дело табак» 38 шт.

Соки, во-ды, пиво

Q – 0,1

1000–1100

ЗАО «Лакто-вит»

ЗАО «Лактовит» 17 м/н

«Суперэконом» 12 м/н «Эконом» 93кв. «Континент» 7 м/н «Континент» 76 кв. «Виктория» 85 кв. «Юбилейный» 11 м/н Маг. «Карлен» Маг. «Сказка» Маг. «Квартал» Маг. «Гефест» Маг. «Саяны» Маг. «Октябрьский» Маг. «Ангарский» Маг. « Элегант» Молочная кухня 13м/н Молочная кухня 94 кв. Молочная кухня 107

Молочная продукция «Лактовит»

Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05 Q – 0,05

830–930

184 143

138

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Таблица П. 3

База данных владельцев автомобилей

Наименование предприятия

(владельца автомобилей)

Адрес (место нахождения

автомобилей)

Марка и специали-зация автомобилей

(Ni) Б – бортовой

Т – тент С – самосвал

И – изотермич. Р – рефрижератор

Ф – фургон

Количе-ство

Грузо-подъем-ность,

т

Объем кузова,

м3 Тарифы

Наличие допонительных у

луг

1 2 3 4 5 6 7 8 ОАО «Автоперевоз-чик»

17 м/н АК «Строитель»

N1 – ЗИЛ-130 – 80 (Б) N2 – ГАЗ – 3302 «Газель» (Б,Т) N3 – ЗИЛ –ММЗ –250210(С)

1 2 1

6

1,4

2,5

200 р/час

150 р/час

200 р/час

Грузчик Экспедитор

ОАО «Мечта» АК «Мечта» 18 м/н

ЗИЛ – 5301 «Бычок» (Б,Т) КамАЗ – 4307 (Ф) ИЖ – 2715-01 (Ф)

1 1 1

3 6

0,5

20,3

200 р/час

220 р/час 100 р/час + 5 руб/км

Экспедитор ЭкспедиторЭкспедитор

ОАО «Автомиг» АК ГСК – 1 9 м/н

Hyundai HD72 (Ф) JAC HFC 1040K (Б) JAC HFC 1063K (Б) KIA К2700II (И)

1 1 1 1

2,6 2,5 5,0 1,5

130 р/час 130 р/час 160 р/час 160 р/час

ОАО «Автомаг» АК «Теплич-ный» 10 м/н

ГАЗ – 3307 (Б) ГАЗ – 33075 (Б)

1 1

3,0 4,5

180 р/час 180 р/час

Грузчик Грузчик

ОАО «Мотор»

АК ГСК – 2 9 м/н

ЗИЛ – 130-80 (Б) КамАЗ – 4307 (Ф) УАЗ – 33036 (Б,Т)

1 1 2

6

1,3

20,3

200 р/час 220 р/час 150 р/час

Грузчик

Продолжение таблицы П. 3

1 2 3 4 5 6 7 8 ОАО «Пульс» Пос. Юго-

Восточный КамАЗ – 55111 (С) МАЗ – 503А ЗИЛ – ММЗ –250210(С)

2 1 1

11 8

2,5

6,6 5,1 2,3

200 р/час 200 р/час 180 р/час

АОА «Авто-люкс»

Пос. Юго-Восточный

KIA Pregio Van (Ф) KIA К3600 II (Р) KIA К3000S(И)

1 1 1

2,695 1,77

6 180 р/час 180 р/час 180 р/час

Грузчик, экспедитор

ОАО «АГАТП» Пос. Майск АБ – 10

ГАЗ 53 (Ф) ГАЗ 53 (Б) ГАЗ 52 (Ф) ЗИЛ 130 (Б) ЗИЛ 130 (б/воз) Москвич-пикап ЗИЛ 130 (Ф) ЗИЛ 130 (С)

1 1 1 1 1 1 1 1

3,25 4,0 3,25 5,0 6,5 0,5 4,5 5,0

90 р + 5 р/км 90 р + 5 р/км 90 р + 5 р/км 100 р+5 р/км 100 р+5 р/км 70 р+5 р/км 90 р + 5 р/км 90 р + 5 р/км

Грузчик, экспедитор

144 145

139

ЗИЛ 130 полупри-цеп ГАЗ 52 (Ф)

1 1

11,5

1,15

100 р+5 р/км

90 р + 5 р/км

УАТ СПАО «АУС»

Аб. № 8 пос. Майск

ЗИЛ-130 (Б) ЗИЛ-555 (С) ЗИЛ-4502 (Б) ЗИЛ-4505 (Б) ЗИЛ-45085 (Б)

КАМАЗ-5511 (С)

3 8 8 2 5 2

6 4,5 5,25 5,8 5,8 17,0

200 р/час 200 р/час 200 р/час 200 р/час 200 р/час 230 р/час

Грузчик, экспедитор

Ангарское Управление Механизации

Пром. зона Ангарска

КамАЗ – 43101 (Б,Т) ЗИЛ – 431610 (Б) ЗИЛ – 133ГЯ (Б,Т) ГАЗ – 3309 (Б) МАЗ – 503А (С) МАЗ – 5551 (С)

3 2 3 5 2 1

6 6 10 4,5 8

8,5

5,1 5,3

5,5 р/ткм 5,5 р/ткм 6,5 р/ткм 5,0 р/ткм 200 р/час 200 р/час

ОАО «Восток» Ул. Восточная 23

ГАЗ – 3302 (Б,Т) ГАЗ 2705 (Ф) ГАЗ – 2752 (Ф)

1 1 1

1,5 1,35 0,9

120 р/час 120 р/час 110 р/час

Экспедитор

ОАО «Метеор» АК «Березка» 8 м/н

Isuzu GMC AEK (Ф) 2 3,5 150 р/час Грузчик, экспедитор

Продолжение таблицы П. 3

1 2 3 4 5 6 7 8

ОАО «Макс» АК «Макс» 8 м/н

ЗИЛ – 5301СС (И,Ф) 2 3 10,5 200 р/час Грузчик, экспедитор

ООО «Сибимпэкс»

Нисан «Атлас» (Б) Нисан «Кондор» (Ф)

2 2

0,9 0,9

130 р/час 130 р/час

АТПР АНХК Промплощад-ка АО АНХК

КамАЗ – 55102 (С) КамАЗ – 55111 (С) МАЗ – 5551 (С) ЗИЛ – 133ГЯ (Б,Т) ЗИЛ – 433100 (Б,Т) ГАЗ – 3309 (Б, Т)

3 2 2 1 2 2

7 11 8,5 10 6

4,5

6,6 5,3

200 р/час 200 р/час 200 р/час 200 р/час 180 р/час 160 р/час

ОАО «Пластик» Пос. Майск АК «Майск – 1»

ГАЗ – 3306 (Б) ЗИЛ – 5301 (Б,Т) ТАТА – 407 (АМУР)

(Б,Т)

2 2 1

3 3

3,15

10 р/км 10 р/км 10 р/км

Грузчик, экспедитор

ОАО «Паритет» АК «Привок-зальный»

УАЗ – 33036 (Б,Т) ГАЗ – 2705 (Ф) ЗИЛ – 5301СС (И)

1 1 1

1,3 1,35

3

9

10,5

150 р/час 150 р/час 150 р/час

Грузчик, экспедитор

ЗАО «Иркутск-энергострой»

Пос. Юго-Восточный

ЗИЛ – 433100 (Б,Т) ЗИЛ – 133 (Б,Т) ГАЗ – 33075 (Б) КамАЗ – 55102 (С) ЗИЛ – ММЗ –

250210 (С)

3 3 2 2 1

6 10 4,5 7

2,5

180 р/час 180 р/час 140 р/час 180 р/час 140 р/час

ОАО «STOP» АК «Мечта» 17 м/н

Исудзу – Эльф (Б) Мазда – Титан(Ф) Ниссан – Кондор (И)

1 1 1

1,5 2,0 5,0

150 р/час 170 р/час 200 р/час

Грузчик, экспедитор

146

140

ОАО «Бриз» АК «Привок-зальный – 2»

Мазда – Бонго (Б) 1 1,5 150 р/час Грузчик, экспедитор

ОАО «Примьер» АК «Привок-зальный – 3»

Тойота – Дюна (Б) Ниссан – Атлас (Б,Т)

1 1

2,0 1,5

150 р/час 150 р/час

Грузчик, экспедитор

Окончание таблицы П. 3

1 2 3 4 5 6 7 8

ОАО «Автос» Ул. Весенняя, 6

Тайота–Лит–Айс(Ф) Тайота–Лит–Айс(И) Тайота–Тайо–Айс(Б)

1 1 1

1,5 1,5 2,0

180 р/час 180 р/час 180 р/час

ОАО «Транзит» АК «Мотор» 18 м/н

Ниссан –Кондор (И) Мицубиси–Кантер

(Б)

1 1

5 2,0

200 р/час 150 р/час

Грузчик, экспедитор

ОАО «Ремцент» Ул. Горького, 1

ЗИЛ – 5301 (Б,Т) Тойота-Дюна (Б)

1 1

3 2

150 р/час 150 р/час

Экспедитор

ОАО «Шина» АК «ГСК – 4» 17 м/н

Тайота-Хайс (И) Хино-Рейнджер (Б)

1 1

1,5 5

150 р/час 200р/час

Грузчик

ООО «Сервис – лес»

Пос. 4-й Но-вый

ЗИЛ – 433100 (Б,Т) Тайота–Тайо–Айс(Б) ЗИЛ – 5301СС (И)

1 1 1

6 2 3

180р/час 150р/час 170р/час

Грузчик

ООО «Газель» Пос. 4-й Но-вый у ГИБДД

ГАЗ – 2705 (Ф) ГАЗ – 33075 (Б) ГАЗ – 3309 (Б, Т) ГАЗ – 3306 (Б)

1,35 4,5 4,5 3

10р/км 10р/км 10р/км 10р/км

Грузчик, экспедитор

147

141

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Таблица П. 4

Выборочные характеристики распределения для величины партии

Номер недели Сумма

Выборочное среднее m1= Х

Дисперсия S2

Дисперсия несмещенная

m2=2S

Среднеквадратическое

отклонение 2S

Среднеквадратическое

отклонение 2S (не-смещенное)

Момент третьего порядка

m3

1 2 3 4 5 6 7 8 1 1187,8 6,6 1,710 1,720 1,308 1,311 0,272 1144,4 6,4 1,64 1,65 1,282 1,285 0,253 1154,2 6,4 1,82 1,83 1,348 1,352 0,014 1174,3 6,5 1,445 1,453 1,202 1,206 0,245 1155,7 6,4 1,517 1,525 1,232 1,235 0,256 1170,2 6,5 1,286 1,293 1,134 1,137 0,297 1206,0 6,7 1,793 1,803 1,339 1,343 -0,638 1170,1 6,5 1,964 1,975 1,402 1,405 0,119 1178,2 6,5 2,000 2,011 1,414 1,418 -0,6110 1193,3 6,6 1,704 1,714 1,305 1,309 -0,1011 1167,3 6,5 1,514 1,523 1,231 1,234 -0,4612 1154,6 6,4 1,763 1,773 1,328 1,332 -0,5013 1199,7 6,7 1,457 1,465 1,207 1,210 -0,3014 1141,9 6,3 1,558 1,567 1,248 1,252 -0,4815 1146,1 6,4 1,751 1,761 1,323 1,327 -0,3416 1177,6 6,5 1,443 1,451 1,201 1,205 -0,2117 1144,0 6,4 1,480 1,489 1,217 1,220 0,1318 1170,2 6,5 1,682 1,691 1,297 1,301 -0,0719 1150,9 6,4 1,918 1,928 1,385 1,389 -0,1320 1187,3 6,6 1,594 1,603 1,263 1,266 -0,1121 1173,5 6,5 1,523 1,532 1,234 1,238 -0,2522 1152,2 6,4 1,726 1,735 1,314 1,317 0,34

Окончание таблицы П. 4

1 2 3 4 5 6 7 23 1171,2 6,5 1,384 1,392 1,177 1,180 24 1178,0 6,5 1,743 1,752 1,320 1,324 25 1158,3 6,4 1,404 1,412 1,185 1,188 26 1169,0 6,5 1,651 1,661 1,285 1,289 27 1187,6 6,6 1,973 1,984 1,405 1,409 28 1156,9 6,4 1,619 1,628 1,272 1,276 29 1166,1 6,5 1,762 1,772 1,327 1,331 30 1155,8 6,4 1,531 1,539 1,237 1,241 31 1171,3 6,5 1,587 1,596 1,260 1,263 32 1155,8 6,4 1,745 1,755 1,321 1,325 33 1167,3 6,5 1,795 1,805 1,340 1,344 34 1176,3 6,5 1,604 1,613 1,267 1,270 35 1168,7 6,5 1,749 1,759 1,323 1,326 36 1180,2 6,6 1,591 1,600 1,261 1,265

148 149

142

37 1185,3 6,6 1,660 1,669 1,288 1,292 38 1162,7 6,5 1,858 1,868 1,363 1,367 39 1159,1 6,4 1,815 1,825 1,347 1,351 40 1206,3 6,7 1,583 1,592 1,258 1,262 41 1200,1 6,7 2,008 2,020 1,417 1,421 42 1150,3 6,4 1,859 1,869 1,363 1,367 43 1169,1 6,5 1,779 1,788 1,334 1,337 44 1175,1 6,5 1,570 1,579 1,253 1,257 45 1161,4 6,5 1,652 1,661 1,285 1,289 46 1180,4 6,6 1,678 1,687 1,295 1,299 47 1179,4 6,6 1,746 1,756 1,321 1,325 48 1156,1 6,4 1,315 1,323 1,147 1,150 49 1148,8 6,4 1,861 1,871 1,364 1,368 50 1128,4 6,3 1,418 1,426 1,191 1,194 51 1184,2 6,6 2,106 2,118 1,451 1,455 52 1180,7 6,6 1,782 1,792 1,335 1,339

143

ПРИЛОЖЕНИЕ 5

Таблица П. 5 Уравнения регрессии для величины партии

Номер недели

Уравнение регрессии линейное и величина

достоверной аппрокси-мации

Уравнение регрессии полиномиаль-ное и величина достоверной ап-

проксимации

Уравнение регрессии сте-пенное и величина досто-

верной аппроксимации 1 y = 0,7302x + 13,23

R2 = 0,0126 y = –3,4193x2 + 45,401x – 120,23 R2 = 0,7949

y = 1,9546x1,0403 R2 = 0,1382

2 y = –0,2207x + 16,478 R2 = 0,0011

y = –3,4714x2 + 48,088x – 136,1 R2 = 0,7455

y = 3,3148x0,7379 R2 = 0,0677

3 y = –2,1008x + 32,991 R2 = 0,1402

y = –2,7444x2 + 32,068x – 97,137 R2 = 0,7912

y = 208,71x-1,4183 R2 = 0,1974

4 y = 0,7516x + 12,957 R2 = 0,01

y = –3,9062x2 + 52,169x – 150,14 R2 = 0,6969

y = 1,9424x0,9949 R2 = 0,0929

5 y = –1,7026x + 29,985 R2 = 0,0821

y = –3,5802x2 + 48,7x – 136,84 R2 = 0,9127

y = 117,81x-1,1201 R2 = 0,1097

6 y = –0,2682x + 19,855 R2 =0,0011

y = –3,8043x2 + 52,357x – 145,73 R2 = 0,7363

y = 2,6284х0,6439 R2 = 0,0221

7 y = 1,2445x + 9,5865 R2 = 0,0394

y = –2,9897x2 + 41,668x – 114,59 R2 = 0,7748

y = 1,4937x1,1468 R2 = 0,1556

8 y = 0,0843x + 17,424 R2 = 0,0002

y = –2,9016x2 + 39,746x – 105,73 R2 = 0,8084

y = 4,4768x0,5672 R2 = 0,0413

9 y = 0,3391x + 15,69 R2 = 0,0034

y = –2,8823x2 + 39,61x – 105,92 R2 = 0,8084

y = 5,0707x0,5238 R2 = 0,0418

10 y = –0,7761x + 23,493 R2 = 0,0154

y = –3,3448x2 + 46,573x – 132,2 R2 = 0,8047

y = 26,048x-0,3565 R2 = 0,0127

11 y = 1,6092x + 7,5541 R2 = 0,0531

y = –3,3758x2 + 45,437x – 121,32 R2 = 0,7714

y = 1,0874x1,231 R2 = 0,0946

12 y = –0,0354x + 18,24 R2 = 4Е-05

y = –3,2129x2 + 43,451x – 116,47 R2 = 0,8811

y = 18,403x-0,2322 R2 = 0,0042

13 y = –0,9898x + 25,126 R2 = 0,0211

y = –3,4909x2 + 49,271x – 141,76 R2 = 0,8387

y = 64,876x-0,9192 R2 = 0,0537

14 y = 0,4541x + 15,23 R2 = 0,0047

y = –3,7879x2 + 50,129x – 136,05 R2 = 0,7929

y = 8,0165x0,288 R2 = 0,0101

15 y = 1,4739x + 8,5852 R2 = 0,0676

y = –3,2291x2 + 42,726x – 112,76 R2 = 0,8785

y = 1,8649x1,1188 R2 = 0,183

16 y = –0,3673x + 20,529 R2 = 0,0034

y = –3,9477x2 + 53,996x – 156,38 R2 = 0,7855

y = 25,56x-0,2839 R2 = 0,0113

17 y = 0,3x + 16,013 R2 = 0,0021

y = –3,7854x2 + 50,442x – 138,56 R2 = 0,7956

y = 3,5945x0,7369 R2 = 0,0725

18 y = –0,2682x + 19,845 R2 = 0,0018

y = –3,4609x2 + 47,347x – 130,8 R2 = 0,9011

y = 5,6078x0,3496 R2 = 0,0067

19 y = –0,4509x + 21,065 R2 = 0,0057

y = –3,1119x2 + 41,847x – 111,07 R2 = 0,7909

y = 16,423x-0,079 R2 = 0,0011

20 y = 0,48x + 14,725 R2 = 0,0072

y = –3,311x2 + 45,662x – 129,38 R2 = 0,812

y = 3,369x0,7225 R2 = 0,0677

21 y = –0,7576x + 23,329 R2 = 0,0106

y = –3,6651x2 + 50,803x – 143,7 R2 = 0,7587

y = 33,777x-0,5958 R2 = 0,0231

22 y = –1,6112x + 29,794 R2 = 0,0601

y = –2,7097x2 + 38,058x – 100,36 R2 = 0,791

23 y = 0,6579x + 13,583 R2 = 0,0074

y = –3,5775x2 + 48,693x – 131,63 R2 = 0,7725

y = 1,1943x1,0974 R2 = 0,079

24 y = 1,3468x + 9,0936 R2 = 0,0467

y = –3,1683x2 + 43,25x – 117,87 R2 = 0,78

y = 1,0932x1,3435 R2 = 0,2063

25 y = –1,2395x + 26,673 R2 = 0,0281

y = –3,8373x2 + 52,464x – 147,22 R2 = 0,7891

y = 15,59x-0,1635 R2 = 0,0019

144

Окончание таблицы П. 5

Номер недели

Уравнение регрессии линейное и величина

достоверной аппрокси-мации

Уравнение регрессии полинамиаль-ное и величина достоверной ап-

проксимации

Уравнение регрессии сте-пенное и величина досто-

верной аппроксимации 26 y = 0,2036x + 16,621

R2 = 0,001 y = –3,4963x2 + 47,561x – 131,37 R2 = 0,807

y = 4,4059x0,5751 R2 = 0,035

27 y = –0,1013x + 18,708 R2 = 0,0003

y = –2,282882 + 39,44x – 107,44 R2 = 0,7201

y = 8,8099x,0,2089 R2 = 0,0057

28 y = –0,5801x + 21,946 R2 = 0,0101

y = –3,507x2 + 47,136x – 129,73 R2 = 0,8772

y = 22,223x–0,217 R2 = 0,0074

29 y = 0,2679x + 16,191 R2 = 0,0018

y = –3,2157x2 + 43,693x – 116,51 R2 = 0,8833

y = 1,1747x1,2095 R2 = 0,118

30 y = 0,1499x + 16,994 R2 = 0,0005

y = –3,4592x2 + 46,6x – 123,82 R2 = 0,8336

y = 2,571x0,7306 R2 = 0,0343

31 y = –1,7656x + 30,572 R2 = 0,0876

y = –3,3483x2 + 45,918x – 128,88 R2 = 0,8403

y = 53,294x–0,6831 R2 = 0,0565

32 y = 0,4725x + 14,838 R2 = 0,0052

y = –3,141x2 + 42,511x – 111,48 R2 = 0,822

y = 1,3235x1,1532 R2 = 0,1217

33 y = –1,0604x + 25,44 R2 = 0,035

y = –3,0764x2 + 42,11x – 114,86 R2 = 0,8645

y = 50,803x–0,7074 R2 = 0,0487

34 y = –0,9807x + 24,864 R2 = 0,0251

y = –3,4514x2 + 47,332x – 133,33 R2 = 0,7846

y = 40,443x–0,5531 R2 = 0,0363

35 y = 0,017x + 17,884 R2 = 6Е–06

y = –3,252x2 + 44,442x – 120,28 R2 = 0,7479

y = 11,092x0,0601 R2 = 0,0004

36 y = –1,8462x + 31,338 R2 = 0,0698

y = –3,3351x2 + 46,346x – 131,13 R2 = 0,6858

y = 86,489x–0,9707 R2 = 0,096

37 y = –0,442x + 21,112 R2 = 0,0047

y = –3,2561x2 + 45,414x – 126,68 R2 = 0,842

y = 22,866x–0,3581 R2 = 0,01

38 y = 0,602x + 13,986 R2 = 0,0093

y = –2,9346x2 + 39,735x – 103,04 R2 = 0,7909

y = 2,2756x0,9095 R2 = 0,1015

39 y = 1,2318x + 9,9634 R2 = 0,0392

y = –3,0974x2 + 41,65x – 110,11 R2 = 0,7707

y = 2,2824x0,9734 R2 = 0,1454

40 y = –2,2076x + 36,228 R2 = 0,1425

y = –3,2989x2 + 46,293x – 134,82 R2 = 0,8321

y = 451,89x–1,7874 R2 = 0,1851

41 y = –1,4242x + 28,62 R2 = 0,0574

y = –2,5764x2 + 36,997x – 101,59 R2 = 0,7941

y = 41,826x–0,64 R2 = 0,0424

42 y = 0,6256x + 13,876 R2 = 0,0089

y = –2,9136x2 + 39,042x – 98,316 R2 = 0,7534

y = 2,3077x0,8674 R2 = 0,0858

43 y = –0,7836x + 22,969 R2 = 0,0121

y = –2,9799x2 + 37,007x – 82,722 R2 = 0,6543

y = 10,955x0,0082 R2 = 8Е–06

44 y = –0,1056x + 18,723 R2 = 0,0004

y = –3,4375x2 + 46,968x – 133,09 R2 = 0,8665

y = 13,356x0,0758

R2 = 0,001 45 y = –1,1816x + 26,269

R2 = 0,0328 y = –3,521x2 + 48,099x – 134,41 R2 = 0,7871

y = 25,079x–0,3239 R2 = 0,0115

46 y = –0,9369x + 24,61 R2 = 0,026

y = –3,3396x2 + 46,188x – 131,01 R2 = 0,8414

y = 23,51x–0,2585 R2 = 0,0086

47 y = 0,7234x + 13,147 R2 = 0,0123

y = –3,1701x2 + 43,257x – 117,18 R2 = 0,7243

y = 2,228x0,9476 R2 = 0,1193

48 y = 1,933x + 5,6272 R2 = 0,076

y = –4,0032x2 + 53,181x – 146,42 R2 = 0,832

y = 0,1964x2,2693 R2 = 0,364

49 y = 0,4414x + 15,071 R2 = 0,0055

y = –3,0877x2 + 41,412x – 109,77 R2 = 0,7554

y = 4,2529x0,6448 R2 = 0,0666

50 y = 0,1934х + 16,74 R2 = 0,0008

y = –4,0487x2 + 52,924x – 144,32 R2 = 0,7405

y = 7,175x0,3761 R2 = 0,0188

51 y = 0,7718х + 12,805 R2 = 0,0229

y = –2,6893x2 + 36,973x – 98,425 R2 = 0,8731

y = 2,4522x0,9549 R2 = 0,174

52 y = –1,0427x + 25,499 R2 = 0,0282

y = –3,0588x2 + 42,956x – 118,75 R2 = 0,8883

y = 45,11x–0,7531 R2 = 0,0369

145

ПРИЛОЖЕНИЕ 6

Таблица П. 6 Выборочные характеристики распределения для интервалов поступления заявок

Номер недели Сумма

Выборочное среднее m1= Х

Дисперсия S2

Дисперсия несмещенная

m2=2S

Среднеквадратическое

отклонение 2S

Среднеквадратическое

отклонение 2S (не-смещенное)

Момент третьего

порядка

1 2 3 4 5 6 7 1 2275,5 12,6 86,144 86,625 9,281 9,307 10812 2156,6 12,0 70,297 70,690 8,384 8,408 3 2332,6 13,0 77,139 77,570 8,783 8,807 4 2156,1 12,0 57,612 57,934 7,590 7,611 5 2054,1 11,4 65,002 65,366 8,062 8,085 6 2153,2 12,0 66,605 66,977 8,161 8,184 7 2223,6 12,4 65,838 66,206 8,114 8,137 8 2230,5 12,4 83,644 84,111 9,146 9,171 12549 2240,2 12,4 76,293 76,719 8,735 8,759 10 2230,3 12,4 89,703 90,205 9,471 9,471 148211 2045,9 11,4 71,504 71,904 8,456 8,480 12 2177,1 12,1 74,336 74,752 8,622 8,646 13 2170,1 12,1 63,388 63,743 7,962 7,984 14 1959,1 10,9 68,245 68,627 8,261 8,284 15 2119,7 11,8 55,513 55,823 7,451 7,471 16 2349,5 13,1 81,275 81,729 9,015 9,040 17 2064,9 11,5 61,632 61,976 7,851 7,872 18 2177,9 12,1 67,938 68,318 8,242 8,265 19 1998,3 11,1 68,437 68,819 8,273 8,296 20 2195,1 12,2 68,617 69,000 8,284 8,307 21 2161,5 12,0 38,559 38,775 6,210 6,227 22 2233,1 12,4 41,996 42,230 6,480 6,498 23 2163,9 12,0 44,543 44,792 6,674 6,693 24 2114,7 11,7 48,566 48,837 6,969 6,988

Окончание таблицы П. 6

1 2 3 4 5 6 7 25 1934,5 10,7 41,822 42,056 6,467 6,485 26 1998,6 11,1 45,861 46,117 6,772 6,791 27 2046,9 11,4 39,609 39,831 6,294 6,311 28 2048,1 11,4 45,453 45,707 6,742 6,761 29 2145,3 11,9 47,506 47,772 6,892 6,912 30 2202,1 12,2 56,144 56,457 7,493 7,514 31 2103,6 11,7 43,492 43,735 6,595 6,613 32 2141,7 11,9 45,468 45,722 6,743 6,762 33 2338,6 13,0 48,499 48,770 6,964 6,984 34 2354,5 13,1 59,144 59,474 7,691 7,712 35 2195,2 12,2 47,846 48,113 6,917 6,936 36 2171,0 12,1 46,189 46,447 6,796 6,815 37 2049,9 11,4 45,451 45,705 6,742 6,761

152 153

146

38 1981,2 11,0 42,888 43,127 6,549 6,567 39 2084,0 11,6 49,960 50,239 7,068 7,088 40 2202,8 12,2 43,985 44,230 6,632 6,651 41 1895,6 10,5 100,361 100,922 10,018 10,046 152342 1876,7 10,4 135,548 136,305 11,642 11,675 369043 2022,3 11,2 123,400 124,089 11,109 11,140 251944 2201,1 12,2 133,553 134,299 11,556 11,589 216345 2154,5 12,0 166,110 167,038 12,888 12,924 375346 1990,1 11,1 140,301 141,084 11,845 11,878 319447 2056,9 11,4 105,557 106,147 10,274 10,303 206148 2232,5 12,4 149,153 149,986 12,213 12,247 396949 1934,7 10,7 110,126 110,741 10,494 10,523 194250 2452,1 13,6 150,612 151,453 12,272 12,307 263751 2075,1 11,5 82,950 83,414 9,108 9,133 135152 2165,3 12,0 56,834 57,152 7,539 7,560

147

ПРИЛОЖЕНИЕ 7

Таблица П. 7 Уравнения регрессии для интервалов поступления заявок

Номер недели

Уравнение регрессии линейное и величина

достоверной аппрокси-мации

Уравнение регрессии полиномиаль-ное и величина достоверной ап-

проксимации

Уравнение регрессии сте-пенное и величина досто-

верной аппроксимации

1 y = –1,1622x + 46,979 R2 = 0,8471

y = 0,0292x2 – 2,6163x + 60,514 R2 = 0,9123

y = 1275,1x–1,5907 R2 = 0,6963

2 y = –1,2171x + 48,104 R2 = 0,8801

y = –0,0248x2 – 2,4439x + 59,399 R2 = 0,9244

y = 1591,3x–1,6797 R2 = 0,7896

3 y = –0,9566x + 37,581 R2 = 0,7668

y = 0,0047x2 – 1,1495x + 39,056 R2 = 0,7683

y = 181,6x–0,8966 R2 = 0,6385

4 y = –1,2017x + 51,804 R2 = 0,7882

y = 0,0226x2 – 2,4754x + 65,063 R2 = 0,8329

5 y = –1,1608x + 43,22 R2 = 0,7903

y = 0,0098x2 – 1,5856x + 46,585 R2 = 0,7958

y = 502,33x–1,3267 R2 = 0,632

6 y = –1,1547x + 46,48 R2 = 0,9024

y = 0,0135x2 – 1,8212x + 52,512 R2 = 0,9179

y = 1746,6x–1,7458 R2 = 0,7033

7 y = –1,1179x + 48,979 R2 = 0,7699

y = 0,0127x2 – 1,8237x + 56,133 R2 = 0,7859

y = 2794,6x–1,8901 R2 = 0,7343

8 y = –1,1607x + 50,631 R2 = 0,8332

y = 0,0299x2 – 2,8445x + 68,144 R2 = 0,9216

y = 2599,9x–1,8086 R2 = 0,8159

9 y = –1,1591x + 47,097 R2 = 0,8788

y = 0,0223x2 – 2,3099x + 58,895 R2 = 0,9223

y = 1712,5x–1,6825 R2 = 0,7815

10 y = –1,1174x + 53,478 R2 = 0,8071

y = 0,032x2 – 3,1504x + 77,283 R2 = 0,9431

11 y = –1,2257x + 54,858 R2 = 0,8262

y = 0,0387x2 – 3,5505x + 80,716 R2 = 0,9762

12 y = –1,1648x + 48,155 R2 = 0,9195

y = 0,0212x2 – 2,2616x + 58,57 R2 = 0,9616

13 y = –1,204x + 48,534 R2 = 0,7608

y = 0,0176x2 – 2,0973x + 56,891 R2 = 0,7821

y = 2010,5x–1,7923 R2 = 0,7323

14 y = –1,3042x + 49,375 R2 = 0,7789

y = 0,0401x2 – 3,2332x + 66,455 R2 = 0,8661

y = 1212,8x–1,637 R2 = 0,7583

15 y = –1,1724x + 54,601 R2 = 0,79

y = 0,0277x2 – 2,9024x + 74,481 R2 = 0,878

16 y = –1,0153x + 42,27 R2 = 0,8766

y = 0,0033x2 – 1,1713x + 43,635 R2 = 0,8777

17 y = –1,1407x + 40,025 R2 = 0,8393

y = 0,0045x2 – 1,3135x + 41,256 R2 = 0,8403

y = 235,35x–1,0325 R2 = 0,7139

18 y = –1,2023x + 40,1 R2 = 0,893

y = 0,0229x2 – 2,35x + 58,78 R2 = 0,9335

y = 2135x–1,7887 R2 = 0,7491

19 y = –1,3806x + 47,663 R2 = 0,8185

y = 0,0571x2 – 3,8343x + 67,647 R2 = 0,9397

y = 848,19x–1,483 R2 = 0,8431

20 y = –1,1773x + 48,173 R2 = 0,6758

y = 0,0178x2 – 2,0879x + 56,779 R2 = 0,6963

y = 1769,1x–1,7468 R2 = 0,6836

21 y = –0,9159x + 34,216 R2 = 0,3603

y = –0,0932x2 + 2,3846x + 12,436 R2 = 0,5912

y = 83,167x–0,7049 R2 = 0,24

22 y = –1,0142x + 37,012 R2 = 0,5808

y = –0,0529x2 + 0,9499x + 23,046 R2 = 0,6794

y = 186,78x–0,9474 R2 = 0,4834

23 y = –1,1206x + 40,418 R2 = 0,7002

y = –0,0369x2 + 0,3569x + 29,358 R2 = 0,7596

y = 543,49x–1,392 R2 = 0,5258

24 y = –1,3023x + 48,786 R2 = 0,7348

y = 0,0127x2 – 1,9005x + 54,137 R2 = 0,7421

y = 2853,5x–1,9504 R2 = 0,7256

25 y = –1,4635x + 51,196 R2 = 0,7991

y = 0,0295x2 – 2,8017x + 62,747 R2 = 0,83

y = 5143x–2,2108 R2 = 0,7549

148

Окончание таблицы П. 7 Номер недели

Уравнение регрессии линейное и величина

достоверной аппрокси-мации

Уравнение регрессии полиномиаль-ное и величина достоверной ап-

проксимации

Уравнение регрессии сте-пенное и величина досто-

верной аппроксимации

26 y = –1,2729x + 55,845 R2 = 0,736

y = 0,0348x2 – 3,3422x + 78,73 R2 = 0,8325

27 y = –1,3036x + 50,203 R2 = 0,7225

y = 0,0114x2 – 1,8666x + 55,408 R2 = 0,7291

28 y = –1,2661x + 50,103 R2 = 0,7431

y = 0,0143x2 – 1,9902x + 56,908 R2 = 0,7553

29 y = –1,2903x + 47,148 R2 = 0,7672

y = 0,0048x2 – 1,5073x + 49,006 R2 = 0,7682

y = 1803,2x–1,7891 R2 = 0,7058

30 y = –1,0946x + 39,607 R2 = 0,6828

y = –0,0184x2 – 0,368x + 34,248 R2 = 0,6976

y = 261,58x–1,0764 R2 = 0,5637

31 y = –1,3405x + 45,345 R2 = 0,8953

y = –0,0003x2 – 1,3271x + 45,24 R2 = 0,8953

y = 1739,1x–1,7952 R2 = 0,6604

32 y = –1,3272x + 48,672 R2 = 0,8316

y = 0,0064x2 – 1,6251x + 51,302 R2 = 0,8335

33 y = –0,8175x + 33,217 R2 = 0,4812

y = –0,0683x2 + 1,7236x + 15,504 R2 = 0,7076

y = 84,687x–0,6498 R2 = 0,3169

34 y = –1,3141x + 51,113 R2 = 0,6634

y = 0,0261x2 – 2,6283x + 64,047 R2 = 0,6916

y = 3236,5x–1,9009 R2 = 0,7674

35 y = –1,3805x + 48,314 R2 = 0,8148

y = 0,0137x2 – 1,9827x + 53,489 R2 = 0,8214

y = 2675,2x–1,8999 R2 = 0,7297

36 y = –1,1002x + 40,669 R2 = 0,6492

y = –0,034x2 + 0,2999x + 29,995 R2 = 0,7022

y = 426,82x–1,2984 R2 = 0,5133

37 y = –1,378x + 48,403 R2 = 0,8084

y = 0,018x2 – 2,1719x + 55,067 R2 = 0,8208

y = 1973,5x–1,8247 R2 = 0,7461

38 y = –1,2334x + 39,131 R2 = 0,6456

y = –0,0195x2–0,5669x + 34,734 R2 = 0,654

y = 236,72x–1,0767 R2 = 0,5216

39 y = –1,2296x + 48,437 R2 = 0,6654

y = 0,0087x2 – 1,6623x + 52,386 R2 = 0,6696

y = 2008,3x–1,8409 R2 = 0,7083

40 y = –1,3092x + 49,805 R2 = 0,769

y = 0,0049x2 – 1,5453x + 52,016 R2 = 0,7701

41 y = –1,1965x + 53,667 R2 = 0,7668

y = 0,0449x2 – 3,8717x + 82,667 R2 = 0,9434

y = 3907,8x–1,9702 R2 = 0,8449

42 y = –1,1129x + 58,35 R2 = 0,6281

y = 0,0466x2 – 4,4895x + 102,94 R2 = 0,9327

43 y = –1,0385x + 59,678 R2 = 0,6229

y = 0,0379x2 – 4,0844x + 104,3 R2 = 0,9035

44 y = –1,0428x + 54,201 R2 = 0,7403

y = 0,0348x2 – 3,459x + 84,704 R2 = 0,9504

y = 6514,8x–2,035 R2 = 0,864

45 y = –1,0426x + 55,508 R2 = 0,6254

y = 0,0417x2 – 4,0432x + 94,792 R2 = 0,8987

46 y = –1,1178x + 56,629 R2 = 0,6076

y = 0,0487x2 – 4,485x + 98,967 R2 = 0,8988

y = 3964,1x–1,8853 R2 = 0,9277

47 y = –1,0471x + 58,067 R2 = 0,7249

y = 0,0349x2 – 3,7183x + 95,233 R2 = 0,9744

48 y = –0,8938x + 60,054 R2 = 0,6399

y = 0,0278x2 – 3,5111x + 104,88 R2 = 0,9294

49 y = –1,1952x + 53,733 R2 = 0,7139

y = 0,05x2 – 4,1845x + 86,233 R2 = 0,9501

50 y = –0,9578x + 52,457 R2 = 0,8013

y = 0,0272x2 – 2,9148x + 78,125 R2 = 0,977

y = 5214,6x–1,928 R2 = 0,804

51 y = –1,1719x + 55,453 R2 = 0,7985

y = 0,0387x2 – 3,6435x + 84,512 R2 = 0,9806

52 y = –1,1443x + 43,305 R2 = 0,7118

y = –0,0078x2 – 0,7971x + 40,467 R2 = 0,7151

149

ПРИЛОЖЕНИЕ 8

Расчет параметра Эрланга для интервалов поступления заявок

1. Математическое ожидание: [ ] å=

=R

iii PttМ

1

*

2. Дисперсия: [ ] [ ] [ ]tMtMtD 22 -= 3. Среднеквадратическое ожидание: [ ] [ ]tDt =s

4. Коэффициент вариации: [ ] [ ][ ]tMtt sn =

5. Параметр Эрланга: [ ][ ]tD

tMK2

=

Таблица П. 8

Числовые характеристики распределения и параметр Эрланга

для интервалов поступления заявок

Номер недели

Матема-тическое ожидание

Матема-тическое ожидание

Дисперсия

Среднее квад-ратическое от-

клонение [ ]ts =

Коэффици-ент

вариации [ ]tn

Параметр Эрланга

К

Параметр Эрланга (округ.)

К

1 12,61 244,45 85,39 9,24 0,73 1,86 2 2 11,98 212,22 68,68 8,29 0,69 2,09 2 3 12,96 243,88 75,94 8,71 0,67 2,21 2 4 11,98 199,07 55,59 7,46 0,62 2,58 3 5 11,41 194,10 63,87 7,99 0,70 2,04 2 6 11,96 208,22 65,12 8,07 0,67 2,20 2 7 12,35 216,58 63,98 8,00 0,65 2,39 2 8 12,63 257,30 97,67 9,88 0,78 1,63 2 9 12,45 229,52 74,63 8,64 0,69 2,08 2 10 12,39 240,50 86,98 9,33 0,75 1,76 2 11 11,37 198,60 69,41 8,33 0,73 1,86 2 12 12,10 219,06 72,77 8,53 0,71 2,01 2 13 12,06 206,91 61,56 7,85 0,65 2,36 2 14 11,34 200,98 72,40 8,51 0,75 1,78 2 15 11,78 191,89 53,21 7,29 0,62 2,61 3 16 13,05 249,96 79,59 8,92 0,68 2,14 2 17 11,47 192,23 60,64 7,79 0,68 2,17 2 18 12,10 212,80 66,40 8,15 0,67 2,20 2 19 11,10 190,65 67,41 8,21 0,74 1,83 2 20 12,19 215,83 67,12 8,19 0,67 2,22 2 21 12,01 182,00 37,80 6,15 0,51 3,81 4 22 12,41 188,40 34,50 5,87 0,47 4,46 4 23 12,02 188,16 43,64 6,61 0,55 3,31 3 24 11,75 185,36 47,34 6,88 0,59 2,92 3 25 10,75 156,19 40,69 6,38 0,59 2,84 3 26 11,10 167,02 43,74 6,61 0,60 2,82 3 27 11,37 167,59 38,27 6,19 0,54 3,38 3

Окончание таблицы П. 8

[ ]tМ [ ]2tМ[ ]tD

D

150

Номер недели

Матема-тическое ожидание

Матема-тическое ожидание

Дисперсия

Среднее квад-ратическое от-

клонение [ ]ts =

Коэффици-ент

вариации [ ]tn

Параметр Эрланга

К

Параметр Эрланга (округ.)

К

28 11,38 173,61 44,14 6,64 0,58 2,93 3

29 11,92 188,39 46,35 6,81 0,57 3,06 3

30 12,23 204,83 55,16 7,43 0,61 2,71 3

31 11,69 179,20 42,63 6,53 0,56 3,20 3

32 11,90 185,67 44,10 6,64 0,56 3,21 3

33 12,99 216,43 47,62 6,90 0,53 3,54 4

34 13,08 229,07 57,97 7,61 0,58 2,95 3

35 12,20 195,53 46,80 6,84 0,56 3,18 3

36 12,06 190,68 45,21 6,72 0,56 3,22 3

37 11,39 174,03 44,33 6,66 0,58 2,93 3

38 11,01 163,39 42,24 6,50 0,59 2,87 3

39 11,58 182,54 48,50 6,96 0,60 2,76 3

40 12,24 192,34 42,58 6,53 0,53 3,52 4

41 10,53 208,81 97,91 9,89 0,94 1,13 1

42 10,43 240,74 132,04 11,49 1,10 0,82 1

43 11,23 245,25 119,02 10,91 0,97 1,06 1

44 12,23 280,17 130,64 11,43 0,93 1,14 1

45 11,97 306,16 162,89 12,76 1,07 0,88 1

46 11,06 259,45 137,21 11,71 1,06 0,89 1

47 11,43 232,23 101,66 10,08 0,88 1,28 1

48 12,40 297,65 143,82 11,99 0,97 1,07 1

49 10,75 223,26 107,72 10,38 0,97 1,07 1

50 13,62 333,13 147,55 12,15 0,89 1,26 1

51 11,53 213,35 80,45 8,97 0,78 1,65 2

52 12,03 200,37 55,66 7,46 0,62 2,60 3

[ ]tМ [ ]2tМ[ ]tD

D

151

ПРИЛОЖЕНИЕ 9

- погрузка

У словны е обозначения :

- разгрузка- ном ер заявки- ном ер автомо биля

- ездка автом оби ля- ож идание автомобиля

- ож идание погрузки- ож идание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П 3 11,5

П 2 18,2

П 4 25,6

П 1 32,5

У ,м ·103

склад № 1

склад № 2

20 40 8ч . 20 40 9ч . 20 40 10ч . 20 40 11ч . 20 40 12ч . 20 40 13ч . 20 40 14ч . 20 40 15ч . 20 40 16ч . 207ч .

Рис. П 9.1. График доставки грузов эксперимента № 3. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 13,2

мин., средняя величина размера партии груза 2Х = 6,1 т Таблица П. 9.1

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 3

№ автомобиля Грузоподъемность, т Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окончния работы

1 1,5-3,0 2 51,7 7:40 2 1,5-3,0 2 37,1 9:17 3 3,0-5,0 2 45 7:13 4 3,0-5,0 1 33,5 8:30 5 3,0-5,0 1 11,5 9:58 6 5,0-8,0 5 115,6 7:06

158

159

152

7 5,0-8,0 5 114,4 7:25 8 5,0-8,0 4 96,2 8:07 9 5,0-8,0 3 56,5 8:37 10 8,0-15,0 4 68 7:32 11 8,0-15,0 4 74,7 8:47 12 8,0-15,0 3 55,3 11:58

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П 4 25,6

П 1 32,5

У ,м ·103

склад № 1

склад № 2

20 40 8ч. 20 40 9ч. 20 40 10ч . 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч . 20 40 14ч. 20 40 15ч . 20 40 16ч. 207ч.

160

153

Рис. П 9.2. График доставки грузов эксперимента № 4. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 12,2

мин., средняя величина размера партии груза 2Х = 5,1 т

Таблица П. 9.2

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 4

№ автомобиля Грузоподъемность, т Количество ез-док

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

1 1,5-3,0 3 63,2 7:49 2 1,5-3,0 3 23 10:58 3 3,0-5,0 5 93,6 7:24 4 3,0-5,0 4 104,1 9:00 5 3,0-5,0 3 62,7 10:54 6 5,0-8,0 2 59,1 9:29 7 5,0-8,0 3 85,2 7:04 8 5,0-8,0 3 48,6 7:16 9 5,0-8,0 3 92,6 8:08 10 5,0-8,0 2 45 8:50 11 5,0-8,0 3 41,2 8:58 12 8,0-15,0 3 41,2 9:46

161

154

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад №1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч. 20 40 10ч. 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч. 20 40 14ч. 20 40 15ч . 20 40 16ч. 20 40 17ч .7ч.

Рис. П 9.3. График доставки грузов эксперимента № 5. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 12,2 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

7,15 т

Таблица П. 9.3

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 5

№ автомобиля Грузоподъемность, т Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окочания раб

1 1,5-3,0 1 33,5 14:14 2 3,0-5,0 4 96,2 7:24 3 3,0-5,0 2 51,7 9:00 4 5,0-8,0 3 85,2 8:08

162

163

155

5 5,0-8,0 3 69,4 8:42 6 5,0-8,0 3 56,5 8:50 7 5,0-8,0 3 34,5 8:58 8 8,0-15,0 4 96,7 7:04 9 8,0-15,0 4 96,2 7:16 10 8,0-15,0 4 60,1 7:49 11 8,0-15,0 2 45 12:43 12 5,0-8,0 3 34,5 10:58

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад № 1

склад № 2

20 40 8ч. 20 40 9ч. 20 40 10ч. 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч. 20 40 14ч. 20 40 15ч. 20 40 16ч. 20 40 17ч. 207ч.

164

156

Рис. П 9.4. График доставки грузов эксперимента № 6. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 14,3 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

6,1 т

Таблица П. 9.4

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 6

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окончния работы

1 1,5-3,0 4 52,7 7:53 2 1,5-3,0 2 59,1 10:30 3 3,0-5,0 4 112 7:50 4 3,0-5,0 5 99,8 8:02 5 3,0-5,0 4 82,1 8:12 6 5,0-8,0 2 59,1 7:04 7 5,0-8,0 3 63,2 7:43 8 5,0-8,0 2 45 8:00 9 5,0-8,0 3 41,2 8:27 10 5,0-8,0 2 59,1 9:16 11 5,0-8,0 2 45 9:30 12 8,0-15,0 3 41,2 9:27

165

157

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад №1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч . 20 40 10ч . 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч . 20 40 14ч. 20 40 15ч. 20 40 16ч . 20 40 17ч.7ч .

Рис. П 9.5. График доставки грузов эксперимента № 7. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 12,2 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

6,1 т

Таблица П. 9.5

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 7

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окончния работы

1 1,5-3,0 2 51,7 8:08 2 1,5-3,0 2 37,1 9:29 3 3,0-5,0 2 45 7:16 4 3,0-5,0 1 33,5 9:25

166

167

158

5 3,0-5,0 1 11,5 10:06 6 5,0-8,0 5 107,7 7:04 7 5,0-8,0 5 122,3 7:24 8 5,0-8,0 3 84,7 8:42 9 5,0-8,0 4 68 8:58 10 8,0-15,0 3 56,5 7:49 11 8,0-15,0 4 88,8 9:00 12 8,0-15,0 4 52,7 10:55

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад № 1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч . 20 40 10ч. 20 40 11ч . 20 40 12ч. 20 40 13ч . 20 40 14ч. 20 40 15ч . 20 40 16ч. 20 40 17ч .7ч .

168

159

Рис. П 9.6. График доставки грузов эксперимента № 8. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 14,3 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

6,1 т

Таблица П. 9.6

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 8

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окончния работы

1 1,5-3,0 2 51,7 8:00 12:322 1,5-3,0 2 37,1 9:16 15:373 3,0-5,0 2 45 7:43 11:554 3,0-5,0 1 33,5 8:12 11:105 3,0-5,0 1 11,5 9:30 10:576 5,0-8,0 5 115,6 7:04 18:597 5,0-8,0 4 104,1 7:50 18:368 5,0-8,0 4 96,2 8:02 17:459 5,0-8,0 4 66,8 8:27 16:5210 8,0-15,0 4 88,8 7:53 17:1911 8,0-15,0 4 68 8:22 16:5912 8,0-15,0 3 41,2 11:00 16:31

169

160

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад №1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч . 20 40 10ч. 20 40 11ч . 20 40 12ч. 20 40 13ч . 20 40 14ч. 20 40 15ч. 20 40 16ч . 20 40 17ч.7ч.

Рис. П 9.7. График доставки грузов эксперимента № 9. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 13,2 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

5,1 т

Таблица П. 9.7

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 9

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окочания раб

1 1,5-3,0 4 74,7 7:32 16:472 1,5-3,0 2 37,1 11:58 16:083 3,0-5,0 4 112 7:25 16:524 3,0-5,0 5 85,7 8:07 16:56

170

171

161

5 3,0-5,0 4 96,2 8:30 17:596 5,0-8,0 2 59,1 7:06 12:537 5,0-8,0 3 63,2 7:13 16:028 5,0-8,0 2 45 7:40 15:429 5,0-8,0 3 41,2 8:37 16:4610 5,0-8,0 2 59,1 9:17 17:2511 5,0-8,0 2 45 9:58 17:4312 8,0-15,0 3 41,2 9:38 16:11

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад №1

склад №2

20 40 8ч. 20 40 9ч. 20 40 10ч. 20 40 11ч. 20 40 12ч. 20 40 13ч. 20 40 14ч. 20 40 15ч. 20 40 16ч . 20 407ч.

172

162

Рис. П 9.8. График доставки грузов эксперимента № 10. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 13,2 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

7,15 т

Таблица П. 9.8

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 10

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окончния работы

1 1,5-3,0 1 33,5 15:03 18:052 3,0-5,0 3 84,7 7:25 14:163 3,0-5,0 3 63,2 8:48 16:254 5,0-8,0 3 77,3 7:40 15:375 5,0-8,0 3 70,6 8:07 15:326 5,0-8,0 4 68 8:30 16:357 5,0-8,0 4 52,7 8:37 15:588 5,0-8,0 2 45 9:01 13:319 8,0-15,0 3 78,5 7:06 17:4110 8,0-15,0 4 74,7 7:13 18:3211 8,0-15,0 3 62,7 7:32 17:3512 8,0-15,0 3 48,6 12:07 18:18

173

163

- погрузка

Условные обозначения :

- разгрузка- номер заявки- номер автомобиля

- ездка автомобиля- ожидание автомобиля

- ожидание погрузки- ожидание разгрузки

2

4

6

8

10

0

2

4

6

8

20

2

4

6

8

30

2

4

6

П3 11,5

П2 18,2

П4 25,6

П1 32,5

У ,м ·103

склад № 1

склад № 2

20 40 8ч . 20 40 9ч. 20 40 10ч. 20 40 11ч. 20 40 12ч . 20 40 13ч. 20 40 14ч . 20 40 15ч. 20 40 16ч . 20 407ч .

Рис. П 9.9. График доставки грузов эксперимента № 11. Средняя вели-чина интервалов поступления заявок на перевозку 1Х = 14,3 мин., средняя величина размера партии груза 2Х =

7,15 т

Таблица П. 9.9

Характеристики графика доставки грузов эксперимента № 11

№ автомобиля Грузоподъемность, т

Количество ездок

Суммарный пробег с грузом,

км

Время начала работы

Время окочания раб

1 1,5-3,0 1 33,5 15:15 18:362 3,0-5,0 3 84,7 7:50 14:303 3,0-5,0 3 63,2 8:22 17:224 5,0-8,0 3 77,3 8:00 16:31

174

175

164

5 5,0-8,0 3 70,6 8:02 15:196 5,0-8,0 4 68 8:12 17:267 5,0-8,0 4 52,7 8:27 15:548 5,0-8,0 2 45 9:13 13:419 8,0-15,0 3 78,5 7:04 17:2810 8,0-15,0 4 74,7 7:43 18:1211 8,0-15,0 3 62,7 7:53 17:1912 8,0-15,0 3 48,6 12:08 18:29

165

Научное издание

Гозбенко Валерий Ерофеевич Крипак Марина Николаевна

Иванков Алексей Николаевич

Совершенствование транспортно-экспедиционного обслуживания

грузовладельцев

Редактор М.Н. Щербакова

Компьютерная верстка М.Н. Крипак

Сдано в набор 20.05.11 г. Подписано в печать 25.05.11. Формат 60´84 1/16/

Бумага офсетная. Гарнитура Times New Roman. Печать офсетная. Усл. печ. л. 11. Уч.-изд. л. 12,11.

Тираж 200 экз. Заказ

Типография ИрГУПС, г. Иркутск, Чернышевского, 15