CC BY
149
УДК [656.6:656.2]:519.6
М. С. Турпищева, А. А. Кожушко
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СОВМЕСТНОЙ РАБОТЫ ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ И ПОРТОВЫ1Х ТЕРМИНАЛОВ
Нарушения ритма поступления и отправки грузов, вызванные в том числе недостатками в системе управления взаимодействием участников транспортно-перегрузочного процесса, не позволяют реализовать логистические цепочки перемещения грузов, отвечающие основным критериям качества данных услуг.
Увеличение объемов грузопереработки в портах и, соответственно, числа судозаходов, наблюдаемое в настоящее время, требует координации деятельности портов, судовладельцев и железной дороги. Статистика показывает, что более 20 % времени простоя флота - это ожидание погрузки вследствие несогласования времени поставки грузов или необходимых транспортных средств.
Разработка модели процесса совместной работы железнодорожных и портовых терминалов и создание на ее основе программного комплекса позволят повысить эффективность управления грузоперевозками в Астраханской области в системе «железная дорога - портовые терминалы» и снизить издержки участников транспортного процесса от простоев железнодорожных вагонов с грузом и судов в ожидании погрузки [1].
Целевые функции системы базируются на основных логистических принципах: минимизация интегральных издержек и времени прохождения груза, надежность и качество перевозок.
Описание транспортно-логистической системы только аналитическими методами достаточно сложно из-за большого числа параметров и факторов влияния на нее. Внешние факторы, параметры входных процессов и характеристики системы имеют вероятностную природу, поэтому результаты прогнозирования поведения системы только с помощью функций, описывающих случайные процессы, достоверны в определенных границах использования.
Целесообразно при моделировании рассматриваемой системы грузоперевозок использовать комбинацию аналитических, вероятностных и имитационных методов. Это позволит наиболее точно и гибко отразить многофакторные нестационарные процессы формирования критериев управления.
Аппарат имитационного моделирования позволяет получить множество реализаций входных процессов в режиме текущего времени при конкретных значениях параметров системы. Методологической основой имитационного моделирования является системный анализ. Отдельные элементы, процессы в имитационной модели описываются сложными интегральными и дифференциальными уравнениями, которые реализуются с помощью традиционных вычислительных процедур. Аппарат имитационного моделирования включает в себя весь арсенал аналитического моделирования на этапе идентификации имитационной модели. В то же время имитационное моделирование позволяет использовать идеи и приемы статистического моделирования при поиске оптимального решения.
Для создания автоматизированной системы управления грузопотоками разработана имитационная модель, которая описывает фрагмент железнодорожной сети, взаимодействующий с системой портовых терминалов, на примере Астраханского водно-транспортного узла.
В ходе анализа предметной области были выделены основные объекты, процессы и формализованы общие алгоритмы функционирования железнодорожной сети и причалов морских портов на основе элемента функционального взаимодействия железнодорожных станций «Кутум» и «Трусово» с правобережными портовыми терминалами.
С точки зрения вероятностного подхода весь объект исследования представляет собой систему массового обслуживания (СМО), аналитическое определение характеристик которой является достаточно сложной задачей. Разветвленная нелинейная структура объекта, неоднократное перераспределение грузов в составе партий в узлах транспортной сети, неоднородность каналов обслуживания и вполне закономерные периодичные колебания грузопотока не позволяют привести систему в целом к описанным видам СМО.
Таким образом, характеристики функционирования изучаемого фрагмента транспортной сети на макроуровне целесообразно определять исходя из статистических данных, полученных
при обработке результатов имитационного моделирования. Функциональность элементарных составных частей сети, которые влияют на логистические показатели (таковыми в данном случае являются перегрузочные портовые терминалы), при определенных допущениях целесообразно исследовать в имитационной модели, привлекая средства аппарата традиционных СМО.
На основе имеющихся данных с помощью системы имитационного моделирования AnyLogic v5.4.1 была составлена дискретно-событийная модель. Система AnyLogic v5.4.1, являясь транзакционно-аналитической, способна одновременно учитывать все релевантные факторы и ограничения в снабжении, производстве, дистрибуции, транспортных и складских операциях и производить имитационные «прогоны» для поиска оптимальной «подстройки» этих ограничений [2].
Модель собрана на основе объектов библиотеки AnyLogic Enterprise Library, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для быстрого создания дискретно-событийных моделей с помощью блок-схем.
Структура и общие алгоритмы работы модели представлены в [3].
Рассмотрение входных процессов с точки зрения управления транспортными узлами позволяет выделить три категории принятия решений:
— текущие (рутинные) решения;
— инновационные;
— стратегические или менеджерские.
Рутинные решения принимаются ежедневно, они очевидны, и их последствия в целом известны. Примером может служить ежедневная обработка приходящего груза.
Инновационные решения не являются ежедневными, их последствия зависят от аналитических способностей и опыта персонала, принимающего решения. Такими решениями могут быть решения по балансировке сезонных провалов в поступлении грузов.
Стратегические решения долговременны, связаны с политикой транспортного узла, направлены на модернизацию транспортного узла, его развитие.
Как известно, в общем случае входные потоки можно представить в виде динамических рядов, фиксирующих значение какого-то показателя в определенные моменты времени, или какого-либо потока событий, появляющихся в заранее неизвестные моменты времени, причем моделировать различные типы входных сигналов (входных данных) может динамический ряд вида
yt = Ut + Vt + Et,
где Ut - тренд динамического ряда: регулярная компонента, характеризующая общую тенденцию развития порта (возрастание, стабильность, убывание), являющаяся основой для принятия стратегических решений; Vt - циклическая компонента, зависящая от сезонных колебаний грузопотока, определяющая инновационные управленческие решения; Et - случайная компонента, образующаяся в результате суточных колебаний грузопотока и определяющая текущие решения.
Моделирование динамического ряда yt осуществляется в виде последовательности следующих процедур.
1. Вычисление тренда динамического ряда Ut .
2. Нахождение циклической компоненты Vt .
3. Оценка случайной компоненты Et.
Входными данными для имитационной модели являются средневзвешенные значения yt(ti) грузопотока конкретного вида Qi (i - вид груза):
yt (ti) = Qi / Q,
где Qn = M(Q).
Базы данных для имитационного моделирования соответствуют параметрам железнодорожной станции «Трусово» Астраханского отделения Приволжской железной дороги и правобережного перегрузочного порта «Альфа-порт».
Анализ входных потоков за 2003-2005 гг. показал, что входной процесс может быть аппроксимирован в виде функции yt :
1 2
Уі = 2а/ + X X(-1)]Ъ]к С08((л/2)(] + к/3)) + Е ,
і=0 ] =0 к =1
где коэффициенты функциональной зависимости определяются соответствующими координатами вектора а и элементами матрицы В :
а = (0,884, - 0,058, 2,56-10-3, - 5,927-10-7, 1,8-10-8),
( 0,21 0,09 ^
B =
v 0,061 - 0,065 ,
Е - случайная величина, распределенная по закону равномерной плотности с параметрами а = -2,225 , Ь = 2,226 .
На рис. 1 представлена структура имитационной модели «Железнодорожная станция -Порт».
Канал передачи заявок
Ж/Д станция
4 на подвижной состав порта
„ т gLA-tr
wSL D ini. CMjlP pnit+dlfL
Канал передачи заявок
Связующий участок железной дороги
г на суда
Рис. 1. Структура фрагмента имитационной модели «Железнодорожная станция - Порт»
4
Задачей моделирования данного участка цепочки является определение параметров выходного процесса для управления распределением грузов между портовыми терминалами, связанными с одной распределяющей железнодорожной станцией.
В общем случае, после доставки состава с грузом на распределяющую станцию «S», осуществляется транспортировка до объекта передачи вагонов локомотиву портового терминала «X», а далее - до портового терминала назначения «Р».
Функциональность класса активного объекта железнодорожной станции «State» была рассмотрена в [3].
В Астраханском водно-транспортном узле конечные железнодорожные станции, как правило, связаны железнодорожными путями с несколькими портовыми терминалами, которые обслуживают определенный заранее набор видов грузов. Если несколько портовых терминалов, имеющих подъездные пути к станции, взаимозаменяемы, то направление движения необходимо определять, согласно критериям, соответствующим логистическим принципам (минимальное время, минимальная загрузка портового склада, минимальные затраты, и т. д.). Если направление дальнейшего движения состава определено, то локомотив станции доставляет его до объекта «X». Объект «X» моделируется с помощью пользовательского класса активного объекта «X», структура которого представлена на рис. 2.
Рис. 2. Структура класса объекта «X»
Входными и выходными портами (порт - термин компьютерной модели) объекта «X» являются порты «inS» и «returnP» соответственно. Через порт «returnS» возвращаются на железнодорожную станцию освободившиеся локомотивы, а через порт «inP» локомотивы объекта «Port» забирают вагоны с грузом.
Объекты «delay» и «delayl» определяют время, которое потребуется для данных операций, а объекты «dropoff» и «pickup» моделируют сам процесс. Объект-очередь («queue») является прототипом «Листа ожидания». Как только состав попадает в очередь, с помощью объекта -порта «QueryPort» соответствующему портовому терминалу (объекту «PortCargo») посылается сообщение, содержащее в себе запрос ресурса (единицы подвижного состава). Если ресурс предоставлен (локомотив поступил в активный объект через порт «inP»), то далее осуществляется сцепка с локомотивом и транспортировка непосредственно к причалам портового терминала.
Аналогично запросу локомотива портового терминала осуществляется запрос на судно. Для этой цели служит порт «QueryPortShip». Запрос на судно отправляется в том случае, если известно, что объем груза, находящегося на данный момент на путях объекта «Х» дополняет груз, хранящийся на складах порта «Р» до судовой партии или сам равен (соизмерим) с ней. Время между подачами судов под погрузку распределено по закону Пуассона.
Структура класса объекта «PortCargo» представлена на рис. 3.
'"QueryPort
PortCargo
enter
г
sink
selectOutput delay
, queue delay rastsepka _____
release _ dropoff : ■
inSS
seizeQ
outP
resourceLOC
Razgruzchiki.
Pfrtiya_form sklad non-porm
hold
transport pogruzka
. CVIOO >—.(V100
rion-porm ✓”ччг**" **" Л-IT
%. В-аїаО SSiQi 90
Y «у
i kran I ;
OjO 1
vili
Ш
Vi
combine
Ua'ij HI
queue_parti
dnod о
split 1
_rt„rorig Ч5 queue_parti_copy
^copyn r
pickup n^q,
outS
inP
Рис. 3. Структура класса объекта «PortCargo»
Входными портами объекта «PortCargo» являются «inSS», «QueryPort», «inP».
В объекте «selectOutput» определяется тип сообщения (является ли оно заявкой на предоставление локомотива или самим составом). В первом случае с помощью объектов «seizeQ» и «resourceLOC» выделяется запрашиваемый ресурс, который покидает объект через порт «outP». Во втором случае ресурс, наоборот, освобождается (объект «delay» и «release»), затем состав попадает на разгрузку («dropoff», «razgruzka», «Razgruzchiki»).
Следующим этапом технологического процесса является формирование судовой партии (объект «Partiya_form») и складирование («sklad»).
Подача судна к причалу на погрузку осуществляется после его запроса в объекте «Х». Таким образом, в нормальных условиях судно не может долгое время простаивать у причальной стенки, ожидая груз, а груз в больших количествах не может скапливаться на складах порта.
Как только судно приходит в порт, т. е. верхний слот объекта «combine» занят, объект «hold» переходит в открытое состояние, и одна судовая партия проходит стадию транспортировки (объекты «transport» и «vili») и стадию погрузки с помощью подъемных кранов (объекты «pogruzka» и «kran»). Загруженное судно покидает объект через порт «outS».
Полученные имитационным моделированием реализации образования выходного грузопотока позволяют определить время нахождения груза в системе «железная дорога - портовый терминал - судно», время простоя судов под операциями и в ожидании груза, время ожидания выгрузки из железнодорожных вагонов и в ситуации недопустимых простоев принять необходимые управленческие решения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Куренков П. В. Математическая модель функционирования пункта взаимодействия железнодорожного и водного транспорта // Исследование математических моделей технологических систем железнодорожного транспорта: межвуз. сб. науч. тр. / СамИИТ. - 1992. - Вып. 6. - С. 99-107.
2. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование в среде AnyLogic. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 390 с.
3. Кожушко А. А., Турпищева М. С. Моделирование мультимодальных грузовых первозок на примере транспортной сети Астраханской области // Имитационное моделирование. Теория и практика: сб. докл. III Всерос. науч.-практ. конф., 17-19 октября 2007 г. - СПб.: ФГУП «ЦНИИ технологии судостроения», 2007. - С. 266-270.
Статья поступила в редакцию 25.07.2008
SIMULATION MODEL OF JOINT WORK OF RAILWAY AND PORT TERMINALS
M. S. Turpishcheva, A. A. Kozhushko
Disturbances of systematic functioning of the mixed freight system, caused by imperfection of the management system of the interaction of the participants in transport-and-handling process, do not allow to realize logistic chains of goods movement, that meet the basic criteria for the given service quality. The development of the model of the joint work of railway and port terminals of shipping fleet and creating on its basis the software system will improve feight management efficiency. In the flexible technology conditions to solve the dynamic transport tasks it is appropriate and justified to use simulation, that helps to receive simulation of the output process with the specific parameters of the system.
Key words: systematic functioning, mixed freight, shipping fleet, logistic chain, simulation.
