CC BY
46
УЕБТЫНС
мвви
транспортные системы
УДК 656
М.Г.Ф. Канен, В.А. Масленников
ИВГПУ
МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПТИМИЗАЦИИ ПОТРЕБНОСТИ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ В ЛИНИЯХ ТЕХНИЧЕСКОГО ОСМОТРА АВТОМОТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Рассмотрены элементы методики оптимизации нормативов потребности населенных пунктов в линиях для технического осмотра транспортных средств с использованием математического аппарата теории массового обслуживания. Приведен алгоритм решения задачи, адаптированный к возможностям персонального компьютера.
Ключевые слова: линия технического осмотра, потребность в линиях, теория массового обслуживания, математическая модель, методика, оптимизация, алгоритм
Практика проектирования объектов сервиса автомототранспортных средств (АМТС) показывает, что наиболее существенными и носящими характер системных являются те ошибки, которые возникают из-за сложности точного учета календарных колебаний числа обращений клиентуры. Поскольку эти колебания имеют стохастический характер, для обоснования основных параметров указанных объектов используют методы теории случайных процессов, в частности, математический аппарат теории массового обслуживания [1—3]. Однако отдельно взятые объекты сервиса, хотя и существуют автономно, на самом деле являются неотъемлемой составной частью другой, более крупной системы — сети предприятий сервиса. Поэтому с целью сохранения единого подхода к их проектированию определение общей потребности в предприятиях сервиса на определенной территории также целесообразно осуществлять на основе положений теории массового обслуживания. основываясь на данной концепции, в работах [4—7] рассмотрены элементы методики обоснования потребности населенных пунктов в технологических линиях для технического осмотра (ЛТО) АМТС. При этом для определения общего, гарантированного с вероятностью [Рн], числа заездов АМТС на все ЛТО данного населенного пункта в течение некоторого фиксированного промежутка времени ^ предложено выражение следующего вида [7]: к -1 ак
Я(О = 1Т7е"а * 1 -[Рн ], (1)
к =0 к!
где Як (/) — вероятность того, что в течение времени ^ произойдет не менее к заездов АМТС на ЛТО, к = 0, 1, 2, 3, ..., К; а — среднее число заездов АМТС на все ЛТО; е — основание натуральных логарифмов; [Рн] — заданный уровень надежности (доверительной вероятности) расчета.
ВЕСТНИК
6/2016
Известно, что реальный поток заездов АМТС на технический осмотр не является стационарным [7]. В табл. 1 приведены статистические данные о работе трех пунктов г. Иваново, имеющих в общей сложности четыре ЛТО.
Табл. 1. Интенсивность заездов АМТС на технический осмотр
Показатель Месяцы года
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Число заездов АМТС на ЛТО N ед. 912 1047 1453 1728 3846 3682 4061 3584 3086 1533 1108 677
Число рабочих дней Дм 19 19 22 25 20 21 23 21 22 22 20 25
Месячный фонд времени одной ЛТО Ф , ч м 152 152 176 200 160 168 184 168 176 176 160 200
Общая средняя интенсивность заездов АМТС на все ЛТО X, ед./ч 6,00 6,89 8,25 8,64 24,04 21,92 22,07 21,33 17,53 8,71 6,92 3,38
выравнивание показателей зависимости средней интенсивности заездов АМТС на технический осмотр от календарного времени года с надежностью Я2 = 0,901 приводит к полиноминальной модели вида
Ц?) = 0,0296?4 - 0,8045?3 + 6,6916?2 -16,764? +17,584. (2)
Среднее значение параметра а в формуле (1) определится из выражения [8]
а =
1 ?2
■N■ N?) ^
(3)
где ?1, ?2 — пределы интегрировании: ?1 = 0,5; ?2 = 11,5 мес.; N — число точек информации (месяцев года), N = 12.
После подстановки выражения (2) под знак интеграла (3) и последующего
решения имеем
1 11,5
а = — | (0,0296?4 - 0,8045?3 + 6,6916?2 -16,764? +17,584))
12
(0,00592?5 -0,2011?4 + 2,2305?3 -8,382?2 +17,584)?
= 12,97 ед./ч.
Если эксперимент с определением числа заездов АМТС на технический осмотр повторить еще раз, то среднее значение параметра а изменится. Полагая, что закон распределения интенсивности заездов нормальный, получим доверительные границы рассеивания значения а [9, 10]: • нижняя доверительная граница
а„ = а — ?„
а
''
(4)
• верхняя доверительная граница
0,5
0,5
В С /¿-ч
аа = а + ' ( )
где t — коэффициент Стьюдента при заданной доверительной вероятности а; о — среднее квадратичное отклонение интенсивности заездов АМТС на ЛТО, о = 7,68 ед./ч.
Вычислим значения аа и а*а при уровне доверительной вероятности а = = 0,95, для которого ta = 2,2 [11]:
7 68
< = 12,97-2,2^= = 8,09 ед./ч; 7 68
а*. = 12,97 + 2,2^= = 17,85 ед./ч а 412
Для определения степени влияния величины параметра а на результаты расчетов числа заездов АМТС на ЛТО по формуле (1) выполнены расчеты значений R(t) при аа = 8,09; 12,97 и 17,85 ед./ч. Их результаты при [Ря] = 0,5 приведены в табл. 2.
Табл. 2. Число заездов АМТС на ЛТО при различных значениях параметра а
Значение к Число заездов к при различных а
k-1 £ Ri k=0 12 97k k-1 Z Rm k _0 R 17,85* ^_17i8S k-1 Z R k=0
R к! e k! " k! "
0 3,06 • 10-4 3,06 • 10-4 2,33 • 10-6 2,33 • 10-6 1,77 • 108 1,77 • 108
1 2,48 • 10-3 2,79 • 10-3 3,02 • 10-5 3,25 • 10-5 3,16 • 10-7 3,33 • 10-7
2 1,00 • 10-2 1,28 • 10-2 1,96 • 10-4 2,28 • 10-4 2,82 • 10-6 3,15 • 10-6
3 2,70 • 10-2 3,99 • 10-2 8,47 • 10-4 1,07 • 10-3 1,68 • 105 1,99 • 105
4 5,47 • 10-2 9,46 • 10-2 2,75 • 10-3 3,82 • 10-3 7,48 • 105 9,48 • 105
5 8,85 • 10-2 0,18 7,12 • 10-3 1,09 • 10-2 2,67 • 104 3,62 • 104
6 0,12 0,30 1,54 • 10-2 2,63 • 10-2 7,95 • 104 1,16 • 103
7 0,14 0,44 2,85 • 10-2 5,49 • 10-2 2,02 • 103 3,18 • 103
8 0,14 0,58 4,62 • 10-2 0,10 4,52 • 103 7,70 • 103
9 — — 0,07 0,17 8,96 • 103 1,67 • 102
10 — — 0,08 0,25 1,60 • 102 3,27 • 102
11 — — 0,10 0,35 2,60 • 102 5,87 • 102
12 — — 0,11 0,46 3,86 • 102 9,73 • 102
13 — — 0,11 0,57 5,31 • 102 0,15
14 — — — — 6,77 • 102 0,22
15 — — — — 8,05 • 102 0,29
16 — — — — 0,20 0,49
17 — — — — 0,10 0,59
Как и следовало ожидать, при [Ря] = 0,5 величины параметра а и расчетного числа заездов к практически совпадают, поскольку определены для одного и того же промежутка времени. Отличие расчетных значений к от экспериментальных средних значений а составляет 0,23.. .5,0 % и обусловлено тем, что при
ВЕСТНИК 6/2016
расчете по формуле (1) значение числа заездов получаются целочисленными. Результаты расчетов также указывают на то, что число заездов АМТС на ЛТО при различных значениях параметра а соотносятся между собой примерно так же, как и соответствующие им значения этого параметра, т.е. к = 8 : 13 : 17 и а = 8,09 : 12,97 : 17:85. Это говорит о том, что проектные параметры сети ЛТО могут быть определены только путем оптимизации, в процессе которой формулу (1) для определения к при [Ря] = 0,5 можно заменить на равнозначное ей выражение для вычисления параметра а.
Один из недостатков современных подходов к применению на практике модели Пуассона (1) заключается в том, что исследователи ограничиваются эмпирическим значением параметра а, полученным на основе статистических наблюдений. в этом случае результаты исследования всегда имеют локальную применимость. Для обеспечения общности получаемых решений среднее значение а целесообразно определять аналитически. В частности, для таких объектов, как пункты технических осмотров АМТС, его можно определить по формуле
а = . = = М, (6)
Фл Д^п
где Р — коэффициент, учитывающий изменение среднего значения а от ОН до ава и равный 0,6...1,4 (а = 0,95); ф — коэффициент, учитывающий среднюю долю общего числа АМТС, проходящих технический осмотр в расчетном году; No — общее число АМТС, стоящих на учете в ГИБДД, ед.; Фл — годовой фонд времени одной ЛТО, ч; Д — число рабочих дней в году; ? — продолжительность времени смены при работе ЛТО, ч; с — число рабочих смен в сутки; ^ — коэффициент использования времени смены.
рассматривая совокупность двух групп технических объектов парк АМТС — ЛТО населенного пункта как разомкнутую многоканальную систему массового обслуживания (СМО) с ограниченной длиной очереди вида М|М|п(т), можно выбрать оптимальный вариант числа линий с использованием следующей экономико-математической модели [12]
и= СГ0 + С2Пп +(С1 + С2 ^ (7)
где и — общие издержки при функционировании системы, руб./ч; с1 — средняя стоимость простоя одного АМТС в очереди, руб./ч; г0 — средняя длина очереди АМТС на технический осмотр, ед.; с2 — стоимость простоя одной ЛТО из-за отсутствия АМТС на технический осмотр, руб./ч; пп — среднее число простаивающих ЛТО, ед.; р — приведенная плотность потока заездов АМТС на технический осмотр, определяемая из отношения (8) [13]
р = а/ т = а?0, (8)
где т — интенсивность технического осмотра АМТС, ед./ч; ?0 — среднее время проведения технического осмотра одного АМТС, ч.
Результаты хронометражных наблюдений по определению среднего времени прохождения АМТС технического осмотра ?0 и характеристик его рассеяния о и и приведены в табл. 3.
Табл. 3. Затраты времени на прохождение АМТС технического осмотра
Вид АМТС Доля в составе Показатели работы ЛТО
парка АМТС 8. t0i, мин cf, мин2 u
Легковые автомобили 0,66 34,5 12,9 0,42
Грузовые автомобили 0,18 57,0 20,1 0,40
Автобусы 0,02 73,1 23,8 0,34
Прицепы и полуприцепы 0,08 49,3 10,7 0,29
Мотоциклы 0,06 15,0 3,9 0,37
По данным табл. 3 с учетом кратности проведения технических осмотров X. средневзвешенные затраты времени в расчете на одно АМТС составляют
fo =Z Xd,
(9)
где М — число групп АМТС, подлежащих техническому осмотру. 70 = 34,5-1 ■ 0,66 + 57,0-1 ■ 0,18 + 73,1- 2 ■ 0,02 + 49,3-1 ■ 0,08 +
+15-1-0,06 = 40,8 мин = 0,68 ч. Аналогично для среднего квадратичного отклонения с? получим = 12,9-1- 0,66 + 20,1-1-0,18 + 23,8-2 • 0,02 + 10,7-1-0,08 + + 3,9-1-0,06 = 14,2 мин = 0,24 ч. Границы, в которых может колебаться значение ?0 по формулам (4) и (5) при N = 100 и ?а = 2,2, составляют:
• нижняя доверительная граница
?0 = 0,68 - 2,2^0== = 0,63 ч; 7100
• верхняя доверительная граница
-в 0 24
to = 0,68 + 2,2^= = 0,73 ч.
л/100
Значение г0 и пп в выражении (7) определяют по формулам [14, 15]: ^ рп+1 1 -(р/п )т [1 + т (1 -р/п )]
-I,г> <
nn!
(
nn = n -Р
1 --
(1 -Р/n )2
n+m ^
—Pn
v n n! /
(10) (11)
где п — общее число ЛТО АМТС; т — максимальное число мест в очереди для АМТС, ожидающих проведение технического осмотра; Р0 — вероятность того, что все ЛТО свободны.
Значение Р0 для рассматриваемой СМО определяется из выражения [15, 16]
Po =
^ ^ 2 n _.n+1
i Р Р Р Р
1 + —+ —+.... + — 1
1 -(^ n )"
1! 2!
n! nn! 1 -Р n
(12)
i=1
ВЕСТНИК
6/2016
Сложность здесь заключается в отсутствии общепризнанного способа определения числа мест в очереди т, которое, как правило, рекомендуется вычислять в расчете на одну технологическую линию [2, 3]
т = т0 п, (13)
где т0 — число мест в очереди в расчете на одну ЛТО, ед.
Для определения т0 целесообразно использовать выражение для вычисления вероятности того, что ЛТО свободна, используемое для одноканальной СМО с ограниченной длиной очереди [14, 17—22]
р
1 01 1 т +2 •
1 -рт
(14)
Рациональная организация работы ЛТО предполагает полное исключение ее простоев кроме тех, которые обусловлены необходимостью поддержания работоспособности оборудования и достигнутым уровнем организации труда, т.е. [18, 23—28]
Р01 = 1 - КТК0 =у, (15)
где Кт — средний коэффициент технической готовности оборудования ЛТО; К0 — коэффициент, учитывающий потери времени по организационным причинам.
После подстановки значения Р из (15) в (14) и решения полученного уравнения относительно т0 получим [7, 21]
т0 = 1п
\ - ы]
У У
/т |р|.
(16)
В табл. 4 приведены результаты расчетов значений т при у = 0,05.
Табл. 4. Расчетное число мест в очереди т0 в зависимости от значений приведенной плотности потока заездов АМТС на технический осмотр р
Показатель Приведенная плотность потока заездов р
1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0
Число мест в очереди т0, ед. 3,92 2,39 1,75 1,38 1,14 0,96 0,83 0,73
Тогда с учетом выражения (13) получим k = п + т0п = п (1 + т0). Откуда общее число ЛТО составит п = k| (1 + т0).
(17)
(18)
Изложенные выше элементы методики позволяют осуществить алгоритмизацию расчетов по определению оптимального числа ЛТО для условий конкретного населенного пункта (рис.).
Алгоритм определения оптимального числа ЛТО: Рн, Рк, Ар — начальное, конечное значение и шаг варьирования значений р в формуле (6); А — начальное значение минимальных затрат в выражении и . (7); Г , Г , АГ — начальное, конечное значение и шаг варьирования
Г г т1П V /' он' ок' о ' г г
значения Го в выражении (8)
Блоки 1 и 20 обеспечивают ввод исходных данных вывод результатов расчета на печать, соответственно.
Блоки 2—4 задают соответствующим показателям их начальные значения. Причем начальное значение Umin является заведомо недостижимым.
Блоки 5—13 выполняют расчеты, а блоки 14 и 15 — сравнение текущего расчетного значения с U предшествующим и присвоение наименьшему из них обозначения U .
min
Блоки 16 и 18 обеспечивают увеличение текущих значений t и ß на величину их шага, а блоки 17 и 19 — сравнение их полученных значений с конечными.
Из результатов проведенных исследований можно сделать следующие выводы:
• существующие методы обоснования потребности населенных пунктов в ЛТО не учитывают значительную неравномерность заездов на них транспортных средств, поэтому имеют недостаточную точность;
• для повышения точности расчетов в данной работе рекомендуется использовать математический аппарат теории массового обслуживания для нестационарных потоков заездов, а проектные параметры определять на основе оптимизации.
Библиографический список
1. Головин С.Ф. Технический сервис транспортных машин и оборудования. М. : Альфа-М: ИНФРА-М, 2008. 284 с.
2. Масуев М.А. Проектирование предприятий автомобильного транспорта. М. : Академия, 2007. 224 с.
ВЕСТНИК 6/2016
3. Напольский Г.М. Технологическое проектирование автотранспортных предприятий и станций технического обслуживания. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Транспорт, 1993. 271 с.
4. Канен М.Г.Ф., Масленников В.А. Повышение эффективности процесса диагностирования автомобилей // Информационная среда ВУЗА : материалы XIX Междунар. науч.-техн. конф. Иваново : ИВГПУ, 2012. С. 352—354.
5. КаненМ.Г.Ф., Масленников В.А., Усипбаев У.А. Обоснование потребности в линиях технического осмотра // Информационная среда ВУЗА : материалы XXI Междунар. науч.-техн. конф. Иваново : ИВГПУ, 2014. С. 338—340.
6. КаненМ.Г.Ф., Масленников В.А., Усипбаев У.А., Туленов А.Т., Джунисбеков А.С. определение нормативов потребности в пунктах технического осмотра транспортных средств // Ауэзовские чтения-12 : тр. Междунар. науч.-практ. конф. Шымкент : ЮКГУ им. Ауэзова, 2014. Т. 1. Роль регионального университета в развитии инновационных направлений науки, образования и культуры. С. 213—215.
7. Канен М.Г.Ф., Масленников В.А. Обоснование потребности населенных пунктов в линиях технического осмотра автомототранспортных средств // Вестник МгСУ. 2016. № 1. С. 161—169.
8. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Проектирование предприятий автомобильного транспорта. М. : Академия, 2007. 224 с.
9. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М. : Наука, 1988. 480 с.
10. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок / пер. с англ. Л.Г. Деденко. М. : Мир, 1985. 272 с.
11. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке / пер. с англ. М. : Мир, 1980. Т. 1: Методы обработки данных. 616 с.
12. Кузнецов Е.С., Болдин А.П., Власов В.М. и др. Техническая эксплуатация автомобилей / под ред. Е.С. Кузнецова. 4-е изд., перераб. и доп. М. : Наука, 2004. 534 с.
13. Солдовский В.И. Проектирование производственных процессов в сельском хозяйстве на основе структурно-технологических схем. Кострома : Изд-во КГСХА, 2000. 168 с.
14. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. 3-е изд. стер. М. : дрофа, 2004. 206 с.
15. Романцев В.В. Аналитические модели систем массового обслуживания. СПб. : ЛЭТИ, 1998. 64 с.
16. Чернов В.П., Ивановский В.Б. Математика для экономистов : в 6 т. / под ред. А.ф. Тарасюка. М. : Инфра-М, 2000. Т. 6: Теория массового обслуживания. 156 с.
17. Самаров К.Л. Элементы теории массового обслуживания. М. : ООО «Резольвента», 2009. 18 с.
18. Острейковский В.А. Теория надежности. М. : Высшая школа, 2003. 462 с.
19. Безруков А.Л., Грошев А.М., Кравец В.Н., Орлов Л.Н., Савинов Б.В., Тихомиров А.Н., Тихомирова О.Б. Проверка технического состояния транспортных средств. Нижний Новгород : НП «ИНСАТ», 2009. 398 с.
20. Кузнецов Е.С. Управление технической эксплуатации автомобилей. М. : Транспорт, 1982. 224 с.
21. Rodgard Runflats // Rodgard Runflat & Polymer Solutions. Режим доступа: http:// www.rodgard. com/runflats.htm. Дата обращения: 07.07.2014.
22. Curtin K.M., McCall K.H., Qiu F. Determining optimal police patrol areas with maximal covering and backup covering location models // Netw. Spatial Econ. 2010. Pp. 125—145.
23. Аринин И.Н., Коновалов С.И., Баженов Ю.В. Техническая эксплуатация автомобилей: Управление технической готовностью подвижного состава. 2-е изд. Ростов-н/Д : Феникс, 2007. 314 с.
24. Service station // GNU Free Documentation License. Режим доступа: http:// knowledgerush.com/encyclopedia/Service_station. Дата обращения: 07.08.2015.
25. MathWorks. Режим доступа: www.mathworks.com. Дата обращения: 01.10.2013.
26. Encyclopedia of Automotive Engineering // Wiley Online Library. Режим доступа: http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781118354179. Дата обращения: 01.09.2015.
27. Robert Bosch GmbH. EU CO2 Fleet Target for Passenger Cars. 2009.
28. A European strategy for clean and energy efficient vehicles state of play 2011 — Commission Staff working paper // SEC (2011) 1617 Final. Brussels. 14.12.2011. Pp. 1—17.
Поступила в редакцию в марте 2016 г.
Об авторах: Канен Махмуд Гадора Федлалла — аспирант кафедры автомобилей и автомобильного хозяйства, Ивановский государственный политехнический университет (ИВГПУ), 153037, г. Иваново, ул. 8 Марта, д. 20, 8 (4932) 32-51-83, k_aah37@ mail.ru;
Масленников Валерий Александрович — кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой автомобилей и автомобильного хозяйства, Ивановский государственный политехнический университет (ИВГПУ), 153037, г. Иваново, ул. 8 Марта, д. 20, 8 (4932) 32-51-83, k_aah37@mail.ru.
Для цитирования: Канен М.Г. Ф., Масленников В.А. Методика и алгоритм оптимизации потребности населенных пунктов в линиях технического осмотра автомото-транспортных средств // Вестник МГСУ 2016. № 6. С. 107—117.
M.H.F. Kanen, V.A. Maslennikov
METHODOLOGY AND ALGORITHM OF OPTIMIZATION OF THE NEED OF SETTLEMENTS FOR TECHNICAL INSPECTION LINES FOR VEHICLES
The current methods of predicting the demand of the community for the lines of technical inspection of vehicles do not fully take into account the probabilistic and statistical nature of the complaints of car owners. This results in significant mistakes in the determination of the number of such lines, accompanied by insufficient rhythm of their operation.
The design errors related to the complexity of accurate account for calendar fluctuations of the number of appeals can be partially or completely eliminated by using mathematical apparatus of the queuing theory. In this case, the complex technical system is considered as an open multi-channel queuing system with limited queue length. The received flows and serviced requests are considered to be the simplest.
From a practical point of view, the replacement of one type of computational model by the other allows ensuring a more sustainable mode of calculating operations using the computer.
The paper also provides a calculation expression for defining the lower and upper confidence limits of the dispersion of the average values of the number of arrivals of vehicles at the technical inspection that allows setting the interval of uncertainty for searching the optimal solution.
Key words: technical inspection line, demand for lines, queuing theory, mathematical model, method, optimization, algorithm
References
1. Golovin S.F. Tekhnicheskiy servis transportnykh mashin i oborudovaniya [Technical Service of Transport Vehicles and Equipment]. Moscow, Al'fa-M: INFRA-M Publ., 2008, 284 p. (In Russian)
ВЕСТНИК 6/2Q16
2. Masuev M.A. Proektirovanie predpriyatiy avtomobil'nogo transporta: uchebnoe po-sobie dlya studentov vysshikh uchebnykh zavedeniy [Designing of the Enterprises of Motor Transport]. Moscow, Akademiya Publ., 2007, 224 p. (In Russian)
3. Napol'skiy G.M. Tekhnologicheskoe proektirovanie avtotransportnykh predpriyatiy i stantsiy tekhnicheskogo obsluzhivaniya [Technological Design of Transport Companies and Service Stations]. 2nd edition, revised and enlarged. Moscow, Transport Publ., 1993, 271 p. (In Russian)
4. Kanen M.G.F., Maslennikov V.A. Povyshenie effektivnosti protsessa diagnostirovaniya avtomobiley [Improving the Efficiency of Diagnosing Process of Automobiles]. Informatsion-naya sreda VUZA: materialyXIXMezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii [University Infomedia. 18st International Scientific and Technical Conference]. Ivanovo, IVGPU Publ., 2012, pp. 352—354. (In Russian)
5. Kanen M.G.F., Maslennikov V.A., Usipbaev U.A. Obosnovanie potrebnosti v liniyakh tekhnicheskogo osmotra [Rationale for Technical Inspection Lines]. Informatsionnaya sreda VUZA : materialy XXI Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii [University Infomedia. 21st International Scientific and Technical Conference]. Ivanovo, IVGPU Publ., 2014, pp. 338—340. (In Russian)
6. Kanen M.G.F., Maslennikov V.A., Usipbaev U.A., Tulenov A.T., Dzhunisbekov A.S. Opredelenie normativov potrebnosti v pukntakh tekhnicheskogo osmotra transportnykh sred-stv [Defining the Standards for the Necessity in Technical Inspection Stations of Vehicles]. Auezovskie chteniya-12 : trudy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Proceedings of the International Scientific and Practical Conference "Auezov Readings-12"]. Shy-mkent, YuKGU im. Auezova, 2014, vol. 1. Rol' regional'nogo universiteta v razvitii innovatsion-nykh napravleniy nauki, obrazovaniya i kul'tury [The Role of Regional University in the Development of Innovative Areas of Science, Education and Culture]. Pp. 213—215. (In Russian)
7. Kanen M.H.F., Maslennikov V.A. Obosnovanie potrebnosti naselennykh punktov v liniyakh tekhnicheskogo osmotra avtomototransportnykh sredstv [Rationale for the Necessity of Technical Inspection Lines for Motor Vehicles in Residential Areas]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2016, no. 1, pp. 161—169. (In Russian)
8. Danko P.E., Popov A.G., Kozhevnikova T.Ya. Proektirovanie predpriyatiy avtomobil'nogo transporta [Design of Road Transport Enterprises]. Moscow, Akademiya Publ., 2007, 224 p. (In Russian)
9. Venttsel' E.S., Ovcharov L.A. Teoriya veroyatnostey i ee inzhenernye prilozheniya [Probability Theory and its Engineering Applications]. Moscow, Nauka Publ., 1988, 480 p. (In Russian)
10. Taylor J.R. An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements. University Science Books; 2nd edition, 1996, 327 p.
11. Johnson J.L., Leone F.C. Statistics and Experimental Design in Engineering and the Physical Sciences. 2nd edition. John Wiley & Sons, New York-London-Sydney-Toronto, 1977, 606 p. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/bimj.4710200314.
12. Kuznetsov E.S., Boldin A.P., Vlasov V.M., etc. Tekhnicheskaya ekspluatatsiya av-tomobiley [Technical Maintenance of Vehicles]. 4th edition, revised and enlarged. Moscow, Nauka Publ., 2004, 534 p. (In Russian)
13. Soldovskiy V.I. Proektirovanie proizvodstvennykh protsessov v sel'skom khozyay-stve na osnove strukturno-tekhnologicheskikh skhem [Design of Production Processes in Agriculture on the Basis of Structural and Technological Schemes]. Kostroma, KGSKhA Publ., 2000, 168 p. (In Russian)
14. Venttsel' E.S. Issledovanie operatsiy: zadachi, printsipy, metodologiya: uchebnoe posobie [Operations Research: Objectives, Principles, Methodology. Textbook]. 3rd edition, stereotype. Moscow, Drofa Publ., 2004, 206 p. (In Russian)
15. Romantsev V.V. Analiticheskie modeli sistem massovogo obsluzhivaniya [Analytical Models of Queuing Systems]. Saint-Petersburg, LETI Publ., 1998, 64 p. (In Russian)
16. Chernov V.P., Ivanovskiy V.B. Matematika dlya ekonomistov [Mathematics for Economists]. In 6 volumes. Moscow, Infra-M Publ., 2000, vol. 6: Teoriya massovogo obsluzhivaniya [Queuing Theory]. 156 p. (In Russian)
17. Samarov K.L. Elementy teorii massovogo obsluzhivaniya [Elements of Queuing Theory]. Moscow, OOO «Rezol'venta» Publ., 2009, 18 p. (In Russian)
18. Ostreykovskiy V.A. Teoriya nadezhnosti [Reliability Theory]. Moscow, Vysshaya shkola Publ., 2003, 462 p. (In Russian)
19. Bezrukov A.L., Groshev A.M., Kravets V.N., Orlov L.N., Savinov B.V., Tikhomirov A.N., Tikhomirova O.B. Proverka tekhnicheskogo sostoyaniya transportnykh sredstv [Technical Condition Test of Vehicles]. Nizhniy Novgorod, NP «INSAT» Publ., 2009, 398 p. (In Russian)
20. Kuznetsov E.S. Upravlenie tekhnicheskoy ekspluatatsii avtomobiley [Management of Technical Maintenance of Cars]. Moscow, Transport Publ., 1982, 224 p. (In Russian)
21. Rodgard Runflats. Rodgard Runflat & Polymer Solutions. Available at: http://www. rodgard.com/runflats.htm. Date of access: 07.07.2014.
22. Curtin K.M., McCall K.H., Qiu F. Determining Optimal Police Patrol Areas with Maximal Covering and Backup Covering Location Models. Netw. Spatial Econ. 2010, vol. 10, no. 1, pp. 125—145. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11067-007-9035-6.
23. Arinin I.N., Konovalov S.I., Bazhenov Yu.V. Tekhnicheskaya ekspluatatsiya avtomobiley: Upravlenie tekhnicheskoy gotovnost'yu podvizhnogo sostava [Technical Maintenance of Cars: Management of Technical Availability of Rolling Stock]. 2nd edition. Rostov-on-Don, Feniks Publ., 2007, 314 p. (In Russian)
24. Service station. GNU Free Documentation License. Available at: http://knowl-edgerush.com/encyclopedia/Service_station. Date of access: 07.08.2015.
25. MathWorks. Available at: www.mathworks.com. Date of access: 01.10.2013.
26. Encyclopedia of Automotive Engineering. Wiley Online Library. Available at: http:// onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781118354179. Date of access: 01.09.2015. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/9781118354179.
27. Robert Bosch GmbH. EU CO2 Fleet Target for Passenger Cars. 2009.
28. A European Strategy for Clean and Energy Efficient Vehicles State of Play 2011 — Commission Staff working paper. SEC (2011) 1617 Final. Brussels, 14.12.2011, pp. 1—17.
About the authors: Kanen Mahmoud Fadlallah Hador — postgraduate student, Department of Vehicles and Vehicle Fleet, Ivanovo State Polytechnic University (IVGPU), 20,
8 Marta str., Ivanovo, 153037, Russian Federation; +7 (4932) 32-51-83; k_aah37@mail.ru;
Maslennikov Valeriy Aleksandrovich — Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, chair, Department of Vehicles and Vehicle Fleet, Ivanovo State Polytechnic University (IVGPU), 20, 8 Marta str., Ivanovo, 153037, Russian Federation; +7 (4932) 32-51-83; k_aah37@mail.ru.
For citation: Kanen M.H.F., Maslennikov V.A. Metodika i algoritm optimizatsii potreb-nosti naselennykh punktov v liniyakh tekhnicheskogo osmotra avtomototransportnykh sredstv [Methodology and Algorithm of Optimization of the Need of Settlements for Technical Inspection Lines for Vehicles]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2016, no. 6, pp. 107—117. (In Russian)
