Побудова нечіткої апроксимуючої системи залежності обороту вантажного вагону від його елементів Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 656.223.2:004.032

Кулешов В.М., к.т.н., проф. (УкрДАЗТ) Доценко Ю.В., шженер (Дон1ЗТ)

ПОБУДОВА НЕЧ1ТКО1 АПРОКСИМУЮЧО1 СИСТЕМИ ЗАЛЕЖНОСТ1 ОБОРОТУ ВАНТАЖНОГО ВАГОНУ В1Д ЙОГО

ЕЛЕМЕНТ1В

Постановка проблемы та и зв'язок iз важливими науковими завданнями. При проведенш аналiзу автоматизованих систем управлшня перевiзним процесом на залiзничному транспортi вщзначаеться необхiднiсть удосконалення автоматизованих робочих мюць (АРМ) оперативних пращвниюв. Було встановлено, що деякi АРМ носять шформацшний характер. Так, наприклад, автоматизоване робоче мюце диспетчера-вагонорозподiльника (АРМ ДНЦВ) мютить лише нормативно-довщкову iнформацiю. Однак у даний час тенденщя розвитку систем управлiння носить шформацшно-керуючий характер, тобто система повинна мати можливють вироблення i прийняття ршень [1]. Тим бiльше, що при складних ринкових умовах, коли необхщно враховувати бажання кшенлв по своечаснш доставцi вантажiв по призначенню, повиннi також бути врахованi витрати i прибутки, що одержить зашзниця. Тому питання оптимального використання техшчних засобiв е актуальними.

Аналiз останнш до^джень та публшацш. У роботах [2, 3] розглядалися питання удосконалення АРМ полного диспетчера i питання планування перевезень вантажiв на основi ращонально! оргашзаци вагонопотокiв з використанням теорп нечiтких множин. За допомогою створення неч^ко! ситуацшно! системи прийняття ршень розроблена модель оперативного корегування по!здоутворення. Математична теорiя нечiтких множин дозволяе описувати неч^ю поняття i знання, оперувати цими знаннями i робити нечiткi висновки. Наявнiсть математичних засобiв вiдображення нечiткостi вихщно! шформаци дозволяе будувати модель, адекватну реальност [4]. Однак системи з нечггкою логiкою бiльш пiдходять для пояснення одержуваних з 1хньою допомогою висновюв, але

вони не можуть автоматично отримувати знання для використання 1х у мехашзмах виводiв. Необхiднiсть розбивки унiверсальних множин на окремi областi обмежуе кшьюсть вхiдних перемiнних невеликим значенням. Даш недолжи лягли в основу створення моделi використання технiчних засобiв за допомогою апарата гiбридних мереж.

ЦЫь статть Визначення вихiдних даних для побудови адаптивно! системи прийняття ршень побудовою неч^ко! апроксимуючо! системи залежност обороту вантажного вагону вiд його елемент1в.

Основный матерiал до^дження. На сьогодшшнш день АРМ оперативних пращвниюв дорожнiх центрiв управлiння (ДЦУ), ^м сво!х основних функцiй, могли б проводити анашз виконання показникiв, а також надавати обгрунтоваш оперативнi вказiвки в зрозумiлiй лiнгвiстичнiй формi. Тим бшьше що при прийняттi управлшських рiшень i прогнозуваннi можливих результат оперативний працiвник, що приймае ршення, зустрiчаеться зi складною системою взаемозалежних компонентiв, яку потрiбно проаналiзувати. Вщзначимо, що однiею з не виршених проблем аналiзу експлуатацшно! роботи е знаходження залежностей мiж деяким набором величин, що описують поведiнку об'екта. Цю залежнiсть можна знайти при побудовi математично! моделi дослiджуваного об'екта, на основi яко! мiг би бути зроблений висновок про достатню точшсть опису об'екта моделлю. Основним об'ектом варто вибрати вагонний парк, що знаходиться в розпорядженш мережi i залiзницi.

При проведеннi аналiзу виконання основних показникiв роботи вагонного парку одночасно виршуються задачi аналiзу обороту вантажного вагона, перебування вагошв на однiй технiчнiй станци, перебування вагошв шд однiею вантажною операщею. Тим бiльше що виконання приведених показниюв погiршилося. У порiвняннi з 1992 роком оборот вантажного вагона в 2003 збшьшився на 0,97 доби, простш вагошв на техшчнш станци збiльшився на 2,52 години, простш вагошв шд однiею вантажною операщею збшьшився на 11,26 годин. З 1999 року вщзначаеться поступове покращення обороту вагона (рисунок 1), однак стшка тенденщя до зростання об'емiв перевезень (рисунок 2) св^ить про необхiднiсть подальшого удосконалення управлшня експлуатацiйною роботою, i як наслщок, полiпшення показникiв роботи.

Рисунок 1 - Динамжа змiни обороту вагона на Донецькш залiзницi

с

«

И

800

700

600

я 500

[2

я 400

ч

2 300

200

100

0

532,2

407,9

360,4

296,0 293,6 286,5 284 2 296,1

313,1

330,2

363,2

388,3

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

роки

Рисунок 2 - Динамжа вщправлення вантажiв зашзницями Украши

На даному еташ побудуемо нечггку систему, що вщображае залежнiсть мiж оборотом вагону та його елементами. Пбридною мережею повинно бути реашзовано невщоме вiдображення [5]:

у = д/)=/х,%2,•••,х^ к=и-с1)

при наявностi навчально! множини уЦ...^X, уА

Для моделювання невщомого вiдображення Г використаемо ранiше розглянутий алгоритм нечггкого виводу [6,7], застосовуючи наступну форму запису предикатних правил:

П якщо х1 е Лп та х2 е Л12 та . . . та хп е Л^, тодi у=2^1=1, 2, . . ., т, де Лу - нечiткi числа трикутно! форми;

- речовинш числа. Ступiнь iстинностi 1-го правила визначимо:

а, = ПА (xk), (2)

I=1

а вихiд нечггко! системи:

к

Еа

О

,=1

(3)

Еа

=1

Уведення функцii помилки для к-го пред'явленого зразка виду

Ек,=\(О - у )2 (4)

дозволяе використовувати градiентний метод для шдстроювання параметрiв предикатних правил.

Корегування величини проведемо по сшввщношенню:

:= - ПддЕЕк = - П(0к ~ У -' (5)

а 1 а 2 а п

де п - константа, яка характеризуе швидкiсть навчання; 1=1, 2, . . ., т.

Для побудови вищезазначено! системи використовуються два iнструментальних засоби математично! системи МЛТЬЛВ: пакети №ига1

Networks Toolbox та Fuzzy Logic Toolbox. Результати та подальшi дослгдження у даному напрямку будуть представлен у наступних роботах.

Висновки та перспективы подальших po3eidoK у даному напрямку. Вибiр математичного апарату ггбридних мереж для виргшення задач пов'язаних з оргашзацгю перевiзного процесу обумовлено можливгстю використання не тiльки апргорно! гнформацп, а i одержання нових знань, а також змогою надавати ргшення на основi минулого досвiду.

Подальший розвиток у даному напрямку потребуе переходу до розробки адаптивно! нечгтко! системи з бiльшою кiлькiстю вхгдних змiнних.

Список лтератури

1. Концепцгя та Програма реструктуризацп на залгзничному транспортi Укра!ни. -К.: НАБЛА, 1998. - 145 с.

2. Лаврухгн О.В. Удосконалення АРМ по!зного диспетчера з використанням нечгтко! логгки. Дисертацiя на здобуття наукового ступеня кандидата технгчних наук. -Х.: УкрДАЗТ, 2004. - 233 с.

3. Бутько Т.В., Лаврухш О.В. Планування перевезень вантажу на основi рацгонально! органiзацГl' вагонопотокiв на залiзницi iз застосуванням теорг! нечгтких множин // Схгдно-Свропейський журнал передових технологгй.2004. - Спецвипуск 7 [1]. - С. 16 - 19.

4. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982.- 432 с., ил.

5. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. - М.: Физматлит, 2001. - 224 с.

6. С.Д. Штовба Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику http://matlab.tutornet.ru.

7. Кулешов В.М., Доценко Ю.В. Знаходження критергю пргоритетностг розподглу технгчних засобгв реалгзацгею системи нечгткого виводу // Зб.наук.праць / УкрДАЗТ, 2005. - Вип.66. - С.22 - 28.