CC BY
134
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ТЕХНОСФЕРЫ ПОРТА
Устинов В.В., Попов В.В.
Область применения, в интенсификации работ в порту - принятие правильных решений для организации перегрузочных процессов, оперативного распределения ресурсов, рационального использования складских площадей, определения грузооборота, целенаправленного распределения (перераспределения) перегрузочных средств, оборудования и материалов, обновление, разработка перегрузочного оборудования, технологии, и малой механизации, а также пересмотр норм обработки грузов на транспортных судов в портах.
Ключевые слова: имитационная модель техносферы порта; эффективность технологического процесса, совершенствование технологии, организации и управления перегрузочными процессами; целостность технологии погрузо-разгрузочных работ (ПРР); зависимость эффективности технологических процессов ПРР и их отдельных элементов от целостности технологии ПРР.
SIMULATION MODEL PORT TECHNOSPHERE
Ustinov V., Popov V.
Scope, in the intensification of work in the port - the right decisions for the organization of cargo handling processes, operational resource allocation, management of storage space, the definition of turnover, targeted distribution (redistribution), transshipment facilities, equipment and materials, upgrade, development of cargo handling equipment, technology, and small-scale mechanization, as well as the revision of rules on the handling of cargo ships in harbors.
Keywords: simulation model of the technosphere port, process efficiency, improved technology, organization and management processes, reloading, the integrity of the technology of loading and unloading operations (ORS), the dependence of the efficiency of technological processes and their individual PRR elements on the integrity of ADS Technologies.
Порт - это техносфера на обособленной территории и акватории предназначенная для перевалки грузов, товаров и оказания услуг при смене одного вида транспорта на другой и является регулирующим звеном в обеспечении процесса продвижения грузов. Поэтому, исследованию способов оценки эксплуатационно-технологических характеристик при обработке грузов всегда уделяется большое внимание. Обычно процесс погрузо-разгрузочных работ (ПРР) представляется в виде последовательности циклических операций, выполнение которых зависит от:
- согласованности работы погрузочно-разгрузочного оборудования;
- прибытия судов в порт и постановки их к причалу;
- времени оказания вспомогательных услуг на морской составляющей (услуги лоцмана, буксиров, швартовщиков на причале, сюрвейеров, портовых властей);
- технических характеристик портового оборудования (кранов, транспортеров), наземного и водного транспорта морской составляющей порта (автопогрузчиков, тягачей, портовых буксиров);
- разновидности груза, его упаковки, наличия судовой партии груза;
- скорости приема судном груза в единицу времени (час);
- метеоусловий;
- эффективности технологии перегрузочного процесса и от гибкости в управлении процессом ПРР в реальном времени.
Словом, если за стержень техносферы порта принять эффективность технологического процесса ПРР и эффективность полезного
использования причала, то поддерживать эффективность работы порта в пределах заданных значений, в реальном масштабе времени, будут обязаны все субъекты портовой деятельности, вне зависимости от организационно-правовой правовой формы. При этом обязанность участников портовой деятельности в поддержании такой эффективности будет распределяться между ними по конвейерному принципу, так как технология ПРР в порту представляет собой единый пошаговый производственный процесс, который не допускает раздробленности в управлении, что на сегодняшний день является актуальной проблемой в организации ПРР.
Рассмотрим технологию ПРР с транспортными судами в порту, после чего на ее основе составим имитационную модель техносферы порта. Итак, общая продолжительность процесса ПРР определяется временем выполнения технологии ПРР в составе следующих основных трех циклических операций и их элементов:
1. Швартовка судна, в том числе три элемента:
1.1. Лоцманская проводка судна на вход (от ТВЛ к операционной акватории причала);
1.2. Услуги буксиров (сопровождение и/или портовая буксировка, кантовка);
1.3. Услуги швартовщиков (крепление швартовных канатов на швартовные устройства причала);
2. Стоянка судна у причала в том числе:
2.1. Государственная досмотровая комиссия на приход;
2.2. Сюрвейерские услуги (осмотр трюмов, танков, замеры);
2.3. Шланговка или подготовка перегрузочного оборудования;
2.4. Грузовые операции (погрузка/выгрузка);
2.5. Отшланговка или уборка перегрузочного оборудования и крепление груза;
2.6. Сюрвейерские услуги (замеры, подсчет груза);
2.7. Оформление документов;
2.8. Государственная досмотровая комиссия на отход;
3. Отшвартовка судна, в том числе:
3.1. Услуги швартовщиков (отдача швартовных канатов от швартовных устройств);
3.2. Услуги буксиров (кантовка, портовая буксировка и/или сопровождение);
3.3. Лоцманская проводка судна на выход (от операционной акватории причала в ТВЛ).
В действительности технологический процесс эксплуатации не всегда соответствует выдвигаемым постулатам, а при нарушении условий стационарности, эффективность оценок снижается, модели становятся сложными и непригодными для практики управления портом. В этих условиях более эффективными оказываются модели и методы имитационного моделирования. Особые требования к составлению имитационной модели должны определяться ее назначением: она должна в реальном масштабе времени и в полной мере, по результатам оценки рабочих параметров технологии эксплуатации причала, обеспечивать решение задач для поддержания процесса эксплуатации в пределах установленных значений эффективности, за счет времени последующих операций технологического процесса ПРР, за счет сокращения времени между окончанием ПРР с предыдущим судном и началом следующего.
Поясним это положение на примере имитационной модели техносферы порта проецирующей эффективность технологического процесса ПРР, его циклических операций и их элементов. Предложенная в работе имитационная модель техносферы порта применима в независимости от вида груза, технологического процесса ПРР, портового оборудования применяемого на причале, терминале, в порту в целом. Имитационная модель техносферы порта, при ее наполнении необходимыми экспериментальными данными, выдает фактические величины эффективности, по которым можно дать объективную оценку действиям субъектов порта, принимающим участие в технологическом процессе ПРР. Для сокращения программного кода модели упростим входные данные следующим образом, первую и третью циклические операции (швартовка и отшвартовка) не будем разворачивать на их три элемента в каждом, а примем одним значением, восемь элементов второй циклической операции (стоянка у причала) сгруппируем в три элемента.
И так на входе имитационной модели поступает следующая информация: наименование судна, цель захода судна - погрузка/выгрузка; наименование груза и количество судовой партии груза; продолжительность выполнения трех основных циклических операций ПРР и их элементов:
1 операция - швартовка (1 );
с 4 швартовка' -
) услуги сюрвейера (1 отход), оформление докумен-
2 операция - стоянка судна у причала (1 Отала) в составе трех элементов стоянки, в том числе:
- 1 элемент - государственная досмотровая комиссия на приход (1^^ ), услуги сюрвейера (^рв приход), шланговка или подготовка
оборудования (1 _ );
г-1 4 шланговка, или установка кранов, оборудования' ’
- 2 элемент - грузовые операции (1 );
с * г 4 груз.операцУ ’
- 3 элемент - отшланговка или уборка оборудования (1 _
•'г г 1 ч отшланговка, или уборка кранов, оборудования-
тов (1 ), государственная досмотровая комиссия на отход (1 );
4 документы'’ ■' г г 4 комис.отходУ’
3 операция - отшвартовка (1 ).
отшвартовка
Модель в реальном масштабе времени выполняет следующие функции по оценке рабочих параметров текущих циклических операций и их отдельных элементов технологического процесса эксплуатации причала:
К
судні
- вычисляет коэффициент эффективности П (в модели это вектор EPRR), как всего технологического процесса ПРР в це-
прр
лом, так и пооперационно (отношение длительности процесса или его отдельных операций по норме к фактическим показателям);
t
К — норма
П судні t
прр факт
(2.1)
'’норма = 2 1 t1+i ”Ь ■■■ + £ J, где t-это время длительности процесса ПРР, его отдельных операций и их элементов ПО
норме
элементов.
^•факг = 2 ¿ — 1 ^ 1 ^1 + 1 ‘ ' Н- где 1- это фактическое время длительности процесса ПРР, его отдельных операций и их
К
- вычисляет коэффициент производительности перегрузочного комплекса причала П СС<^НН (отношение нормируемой (до-
компл
говорной) скорости грузовых операций к количеству фактически перегруженного груза за единицу времени погрузки/выгрузки) в модели представлена переменной КРК.
К
судні
компл
V
норма
Q
факт
(2.2)
факт
К
,, п сУдн , , ,
- вычисляет коэффициент полезного использования причала (отношение нормируемого (договорного) време-
причала
ни стоянки судна1 у причала (от окончания швартовки до начала отшвартовки) к фактическому времени стоянки) в модели это переменная К1Рг.
X
К _ ст.причала .норма
п судн‘ X (2.3)
1причала ст.причала .факт
- оценивает рабочее время причала, время его простоя при отсутствии судов и/или приостановки погрузки/выгрузки, время технологического простоя;
- определяет продолжительность чистого времени (час, доля в общей длительности) погрузки/выгрузки судов за отчетный период у конкретного причала;
- производит оценку кумулятивных показателей: суммарного времени работы причала по операциям и их элементам, времени простоев судов в ожидании начала ПРР. Оценка параметров выполняется на любом временном интервале;
- производит оценку эксплуатационных показателей, в частности, объема перегруженного груза и производительности в процессе эксплуатации причала;
- в случае выхода какого-то процесса или его элемента за нормируемые величины, модель показывает запас/отставание по времени, а также нарастающим итогом запас/отставание по времени циклических процессов и их элементов.
Имитационные модели являются разновидностью производственно- технологических моделей. Одно из достоинств состоит в том, что они могут быть использованы для проведения машинного эксперимента и количественных оценок эксплуатационного процесса ПРР, как на этапе прогнозирования, так и в реальном масштабе времени путем выбора и принятия оптимальных решений для удержания эффективности полезного использования причала и эффективности технологии ПРР в заданных пределах.
Таким образом, имитационная модель техносферы порта может работать в качестве инструментария и использоваться для составления электронной отчетной документации, передачи информации о дислокации судов в порту, динамики их обработки и др. По показателям продвижения грузов в порту модель может использоваться для совершенствования технологии ПРР, процессов эксплуатации и обновления оборудования технологической линии, оплаты труда по конечному результату и т.д.
Можно считать, что один причал, предназначенный для выполнения грузовых операций, представляет собой однолинейную систему массового обслуживания, так как вход в порт или подход к терминалу независимо от количества причалов осуществляется по одному подходному пути по реверсивной схеме движения, а расхождение судов на подходном пути допускается, как правило, только для небольших судов местного, портового плавания по усмотрению операторов СУДС.
Работа с моделью начинается с ввода случайным образом ключевых показателей (судовая партия груза и его наименование), которые будут определяющими для выбора норм технологического процесса ПРР. Время обработки судна согласно утвержденным нормам применяемой технологии соответствует 100% эффективности технологического процесса ПРР. Это вектор ttn модели.
В дальнейшем, в реальном режиме времени, моделью производится пошаговый ввод случайных численных значений длительности каждой отдельной циклической операции и их элементов (швартовка, стоянка у причала, в составе трех элементов, отшвартовка). В случае превышения времени по отношению к плановой величине будет наблюдаться падение эффективности:
- всего технологического процесса ПРР;
- конкретной операции и составляющего ее элемента повлекшего снижение эффективности.
По завершению работы с судном полученный вектор пооперационного фактического времени обработки судна сохраняется в матрице
ttt.
После внесения моделью данных по двум судам модель будет выдавать результат не только по эффективности технологического
процесса, но и по эффективности полезного использования причала. Для этого в модели, на основании вводимых данных, генерируются
векторы х1 и х2.
Имитацию вектора х1, содержащего количество часов между началом швартовки предыдущего судна и началом швартовки следующего судна, выполним с помощью функции rand, предназначенной для генерирования случайных чисел с равномерным распределением в интервале [0,1].
Данные подставляются моделью случайным образом по формуле:
y = (l - al)-х + al, (4)
где у - числа на заданном интервале
В терминах среды MatLAB это выглядит следующим образом.
у =0.1.floor(((b1-a1) . rand(1,1)+a1) .10) (5)
где a1 - нижняя границы интервала; b1 - верхняя граница интервала;
оператор floor применен для округления каждого числа с точностью до целого, а с помощью коэффициентов 0.1 и 10 возвращены числа на интервале [a1, b1] с точностью до одного знака после запятой.
Поскольку процесс работы системы начинается с момента начала швартовки (постановки) к причалу под ПРР первого судна, примем первый элемент этого вектора равным нулю.
В первую очередь генерируются вектора
Х0 = (i1,i2,i3,---n) (6)
где о - соответствующая циклическая операция или ее элемент.
i1,i2,i3,_n - фактическая длительность соответствующей циклической операции или ее элемента по каждому из обработанных
судов.
То есть, например если у нас было обработано три судна, и технологическая схема выполняется по трем циклическим операциям (швартовка, стоянка у причала, отшвартовка), одна из которых (стоянка у причала) состоит из трех элементов - то мы получим пять векторов длиной по три числа в каждом векторе.
Вектор чисел х2, элементы которого генерируют время грузовой обработки каждого судна (i=1,2,_,N), задается суммой векторов Х0:
Завершив формирование векторов x1 и x2, мы фактически получаем временные ряды, представляющие собой промежутки времени между последовательной готовностью судов к началу ПРР и соответствующие им времена обслуживания (выполнения процесса погрузки). Располагая x1, определим текущее модельное время t1 в моменты начала ПРР с судами, которое определяется кумулятивной суммой элементов x1, т.е.
t1=cumsum(x1), (7)
а затем вычислим момент окончания ПРР по технологической схеме первого судна как сумму первого элемента t1(1) и первого элемента вектора x2(1). Обозначим этот момент как t3(1). Таким образом,
t3(1)=t1(1)+x2(1). (8)
Заметим, что t1(2) - число, определяемое только моментом начала ПРР второго судна после первого.
Теперь сформируем вектор t2, содержащий элементы, соответствующие моментам начала процесса обслуживания судов с соответствующими индексами. Например, t2(1)=0 означает, что первое судно всегда начинает ПРР с момента прибытия в точку встречи лоцманов (начала швартовки). Второе же судно может начинать ПРР в том случае, если t1(2)it3(1), т.е. если завершено обслуживание первого судна до начала ПРР второго. Если t1(2)<t3(1), то второе судно должно ожидать завершения процесса ПРР, т.е. конца обслуживания первого судна (конца третьего элемента циклического элемента отшвартовки - лоцманская проводка на выход). Тогда
t2(2)=t3(1), t3(2)=t2(2)+x2(2).
Аналогично следует решать задачу по формированию других элементов векторов t2 - моментов начала ПРР и t3 - окончания ПРР i-го судна (i=3,4,_,N). С этой целью воспользуемся циклом, определив предварительно размерность вектора x2
v=size(x2)
и выбрав второй элемент v(2) для ограничения числа логических операций. Цикл реализуем с помощью операторов for, end, ограничившись последовательностью:
i=2:v(2).
На каждом шаге i проверим условие t1(i)it3(i-1). Если оно выполняется, то следует принять t
t2(i)=t1(i), (9)
t3(i)=t2(i)+x2(i).
В противном случае логический выбор соответствует решению
t2(i)=t3(i-1), (10)
t3(i)=t2(i)+x2(i).
Логические операции (2.9), (2.10) реализованы с помощью операторов if, else, end внутри цикла, определенного, в свою очередь,
операторами for, end. В результате мы получаем t1, t2, t3, с помощью которых можно найти интересующие нас параметры моделируемой
системы.
Для имитационного моделирования предлагается программа в среде MatLAB, представленная файлом Tots.m.
clear all
clc
format short g
N=5; %количество операций К8=три^‘введите количество судов’)
%определение переменных
x1=[0]; Pererashod =0; Zapas =0; ttt=[]; Bonus=0; x2=[]; for c=1:1:KS
%ключевой показатель
%x=input(‘введите судовую партию груза ‘);
%Случайное число в пределах от 100000 до 140000 x=0.1*floor(((140000-100000)*rand(1,1)+100000)*10);
%у=три;(‘введите груз 1-нефть, 2-газ ‘); у=1; %ключевой показатель
if x<60000 %для определения ТС
if у==1 XY=10000; xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; %вектор ТС
t=sum(tt); tn=sum(ttn); else
XY=10000;
xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; %вектор ТС
t=sum(tt); tn=sum(ttn); end elseif x<80000 if у==1 XY=10000; xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; t=sum(tt); tn=sum(ttn); else
XY=10000;
xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; t=sum(tt); tn=sum(ttn); end else if у==1 XY=10000; xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; t=sum(tt); tn=sum(ttn); else
XY=10000;
xx=x/XY;
tt=[3 1.5 xx 3.5 3]; ttn=tt; t=sum(tt); tn=sum(ttn); end end
EPRR =[tn/t*100 tn/t*100] %Коэффициент эффективности технологической for v=1:1:N %схемы по умолчанию 100%
if v==1 %номер операции
Mooring_Norma_Vremeni=ttn(v) elseif v==2
Stoianka_element_1_Norma_Vremeni=ttn(v) elseif v==3
Stoianka_element_2_Peregruzka_Norma_Vremeni=ttn(v) elseif v==4
Stoianka_element_3_Norma_Vremeni=ttn(v) elseif v==5
UnMooring_Norma_Vremeni=ttn(v)
else
end
if v==1
%tf=input(‘введите фактическое время операции швартовка ‘); %получим случайное число в пределах от 2 до 4 tf=0.1*floor(((4-2)*rand(1,1)+2)*10) elseif v==2
%tf=input(‘введите фактическое время элемента 1 операции стоянка ‘); %случайное число в пределах от 1 до 3 tf=0.1*floor(((3-1)*rand(1,1)+1)*10) elseif v==3
%tf=input(‘введите фактическое время элемента 2 операции стоянка ‘); %случайное число в пределах от 10 до 15 tf=0.1*floor(((15-10)*rand(1,1)+10)*10)
TF=tf; elseif v==4
%tf=input(‘введите фактическое время элемента 3 операции стоянка ‘); %случайное число от 2 до 7 tf=0.1*floor(((7-2)*rand(1,1)+2)*10) elseif v==5
%tf=input(‘введите фактическое время операции отшвартовка ‘); %случайное число от 2 до 4 tf=0.1*floor(((4-2)*rand(1,1)+2)*10) else
end
if tf>tt(v) %если фактическое время превышает норму if v==1 %находим бонус по времени
Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii =-tt(v)+tf Bonus=+Bonus-Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii elseif v==5
Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii =-tt(v)+tf Bonus=+Bonus-Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii else
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy =-tt(v)+tf Bonus=+Bonus- Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy end
tt(v)=tf;
t=sum(tt);
EPRR = [tn/t*100 ttn(v)/tf*100] else if v==1
Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii =-tf+tt(v)
Bonus=Bonus+ Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii elseif v==5
Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii =-tf+tt(v)
Bonus=Bonus+ Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii else
Zapas_vremeni_po_dannomu_elementy =-tf+tt(v) Bonus=Zapas_vremeni_po_dannomu_elementy+ Bonus end
tt(v)=tf;
t=sum(tt);
EPRR = [tn/t*100 ttn(v)/tf*100] end
if v==N Bonus=0;
KIPr = ((ttn(2)+ttn(3)+ttn(4))/(tt(2)+tt(3)+tt(4))*100)
KPK = (XY/(x/TF))*100 else
end
end
ttt=[ttt;tt]; if c>=2 x1;
x3=ttt(:,1)’; x4=ttt(:,2)’; x5=ttt(:,3)’; x6=ttt(:,4)’;
x7=ttt(:,5)’; %вектора хо
x2=x3+x4+x5+x6+x7;
v=size(x2);
t1=cumsum(x1);
t3(1)=t1(1)+x2(1);
for i=2:v(2)
if t1(i) >=t3(i-1); t2(i)=t1(i); t3(i)=t2(i)+x2(i); else
t2(i)=t3(i-1);
t3(i)=t2(i)+x2(i);
end
end
t1;
t3;
% Время обслуживания:
Ts=t3'-t1';
Toj=Ts-x2';
z= x1(2:v(2))’-Ts(1:v(2)-1);
z1=[0;z];
z2=z1>0;
Tprm=z2.*z1;
RESULT=[x1' x2' t1* t2* t3* Toj Ts Tprm];
% Обозначаем обслуживаемые параметры.
% Определение непродуктивного времени
Procent_vreveni_prichal_bez_sudna=(sum(Tprm))/t3(v(2))*100 Procent_vreveni_bez_PRR =(sum(Tprm)+(sum(x3)+sum(x7)))/t3(v(2))*100 Effectivnost_prichala = 100-Procent_vreveni_bez_PRR % Среднее время в порту судна под ПРР:
Srednee_vremia_sudna_pod_PRR=sum(Ts)/v(2)
% Суммарное время ожидания начала ПРР судном
Summarnoe_vremia_ogidania_nachala_PRR=sum(Toj)
% Среднее время ожидания начала ПРР
Srednee_vremia_ogidania_nachala_PRR=sum(Toj)/v(2)
% Проверка
d1=sum(Tprm)/t3(v(2))*100
d2=sum(t3-t2)/t3(v(2))*100
d1+d2
else
end
%time = lnput(‘сколько времени прошло с прихода последнего судна ‘); if c==KS
else
time = 0.1*floor(((40-17)*rand(1,1)+17)*10) x1=[x1 time]; end end
Видно, что часть программы, завершающаяся комментарием % Serving time (Время обслуживания), полностью реализует описанную выше процедуру построения имитационной модели (формулы (4)...(10)). Ниже этого комментария следуют вычисления, обеспечивающие построение матрицы RESULT размерности v(2^8, где v(2) - число строк и 8 - число столбцов. Матрица содержит следующие векторы:
x1' - вектор-столбец промежутков времени между последующими прибытиями судов;
x2' - время обслуживания судов в порядке их прибытия;
tr - текущее модельное время с момента начала ПРР;
t2' - начало ПРР (в терминах модельного времени);
t3' - конец ПРР (в терминах модельного времени);
Toj - вектор-столбец времени ожидания судами начала ПРР, вследствие занятости причала в момент прибытия;
Ts - вектор-столбец времени пребывания судна в порту (с момента начала ПРР (швартовки) и до завершения ПРР (отшвартовки); Tprm - время простоя причала, в ожидании начала швартовки следующего судна.
Представлена работа модели для 2 судов: введите количество судов 2 KS =
2
EPRR =
100 100 Mooring_Norma_Vremeni =
3 tf =
2.4
Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii =
0.6 Bonus =
0.6 EPRR =
102.8 125
Stoianka_element_1_Norma_Vremeni =
1.5
tf =
2.3
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy =
0.8 Bonus =
-0.2 EPRR =
99.1 65.217 Stoianka_element_2_Peregruzka_Norma_Vremem =
11.019
tf =
14.2
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy = 3.1808 Bonus =
-3.3808 EPRR =
86.69 77.6
Stoianka_element_3_Norma_Vremeni =
3.5
tf =
3.7
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy =
0.2 Bonus =
-3.5808 EPRR =
86.012 94.595
UnMooring_Norma_Vremeni =
3 tf =
3.5
Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii =
0.5 Bonus =
-4.0808 EPRR =
84.365 85.714
KIPr =
79.303 KPK =
128.87 time =
32.5 EPRR =
100 100 Mooring_Norma_Vremeni =
3 tf =
3.2
Pererashod_vremeni_po_dannoi_operacii =
0.2 Bonus =
-0.2 EPRR =
99.058 93.75
Stoianka_element_1_Norma_Vremeni =
1.5
tf =
1.7
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy =
0.2 Bonus =
-0.4 EPRR =
98.133 88.235
Stoianka_element_2_Peregruzka_Norma_Vremeni = 10.027
tf =
14.5
Pererashod_vremeni_po_dannomu_elementy = 4.4731 Bonus =
-4.8731 EPRR =
81.185 69.151
Stoianka_element_3_Norma_Vremeni =
3.5
tf =
2
Zapas_vremeni_po_dannomu_elementy =
1.5
Bonus =
-3.3731 EPRR =
86.176 175
UnMoormg_Norma_Vremeni =
3 tf =
2.9
Zapas_vremeni_po_dannoi_operacii =
0.1 Bonus =
-3.2731 EPRR =
86.53 103.45
KIPr =
82.565 KPK =
144.61
Procent_vreveni_prichal_bez_sudna =
11.268
Procent_vreveni_bez_PRR =
32.394 Effectivnost_prichala =
67.606
Srednee_vremia_sudna_pod_PRR =
25.2
Summarnoe_vremia_ogidania_nachala_PRR =
0
Srednee_vremia_ogidania_nachala_PRR =
0 d1 =
11.268
d2 =
88.732 ans =
100
В заключение производится проверка корректности преобразований по сумме (d1+d2), которая для всех решений должна и составляет 100%.
Кроме равномерного распределения для генерирования векторов x1 и x2, в файле могут использоваться другие распределения, а также решаться детерминированные задачи. Если, например, перед первыми значениями x1 и х2 установить знак %, а со вторых значений его снять, то будет решена детерминированная задача оценки эксплуатационно-технологических характеристик комплекса с помощью модели для любых реальных N.
Литература:
1. Ю.Г. Герман-Шахлы., В.В.Попов Научный опыт создания техносферы специализированного морского нефтеналивного порта. Москва, Росконсульт,2003.
2. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В.И., Сиднев А.Г., Тихонов Н.Д., Цыган В.Н. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания. Учебное пособие - СПб.: СПбГПУ, 2003. - 180 с.
3. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1971. - 184 с.
4. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. Издание второе.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.
