CC BY
8
людьми на борту [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
https://www.rbc.ru/technology_and_media /09/11/2020/5fa9156f9a7947c62746f0d6 -Загл. с экрана.
9. Шишкин, Д.Г. Логистика на транспорте: учеб пособие / Д.Г. Шишкин, Л.Н. Шишкина. - М.: Маршрут, 2006. - 224 с.
Аннотации:
В статье рассмотрена концепция создания единой информационной системы управления перевозочным процессом на основе взаимного обмена информацией, преобразованной из
информационных потоков различных видов транспорта, взаимодействующих в единой транспортной системе.
Ключевые слова: информационные потоки, единая транспортная система, взаимодействие видов транспорта, единая информационная система управления перевозочным процессом.
The article discusses the concept of creating a unified information system for managing the transportation process based on the mutual exchange of information converted from information flows of various modes of transport interacting in a unified transport system..
Keywords: information flows, unified transport system, interaction of modes of transport, unified information system for managing the transportation process.
УДК 656.025:510.223
ДОЦЕНКО Ю.В., к.т.н., доцент (Донецкий институт железнодорожного транспорта) ВИХОВСКАЯ Л.И., старший преподаватель (Донецкий институт железнодорожного
транспорта)
ХАРИНА А.А., ассистент (Донецкий институт железнодорожного транспорта)
Построение системы принятия решений при проследовании вагонопотоков
Dotsenko Y.V., Candidate of Technical Sciences (DRTI) Vihovskaya L. I., Senior Lecturer (DIRT) Kharina A.A., Assistant (DRTI)
Building a system of decision-making when promoting of threads trains
Введение
Успешное функционирование железнодорожного транспорта в сфере грузовых перевозок зависит от гибкого реагирования технологии
перевозочного процесса и тарифной политики на требования
грузовладельцев к качеству перевозок с гарантированным их выполнением. В
настоящее время соблюдение данного положения осложняется тем, что новые организационные, информационные, технические и программные решения ориентированы на старую технологию, которая направлена на выполнение плановых показателей в условиях постоянного роста объема перевозок. В таких условиях необходимо находить разумный компромисс при переходе от старой технологии работы к новейшим
инновационным проектам, которые должны реализовываться на железных дорогах на базе передовых информационно-технологических комплексов.
Анализ последних исследований и публикаций
В работе [1] авторами уделено внимание формированию исходных данных модели стабилизации оборота вагона, которые рассматриваются как основа для разработки адаптивной системы принятия решений. В дальнейших работах [2, 3] было предложено процесс определения и сформирована ситуационная модель определения категории поездов на основе нечеткой логики, основными параметрами которой являются количество вагонов определенной категории в поезде и срок отклонения оборота вагонов от нормативного. Конечным результатом предыдущих разработок и исследований, становится задание разработать систему поддержки принятия решений, которая позволит анализировать входные ситуации и варианты решений относительно проследования поездопотоков на полигонах дирекции по
железнодорожным перевозкам или дороги.
Цель работы
Основной функцией ситуации управления является формирование в соответствии с некоторым набором правил и представлением в необходимой форме управляющих воздействий на исполнительный механизм, в качестве которого в данном случае предусмотрено поездного диспетчера. После того как было
определено все наборы типовых ситуаций для четырех состояний необходимо выбрать процедуру идентификации входных ситуаций. В данном случае в соответствии к специфике технологии проследования грузовых поездов и увеличения уровня точности идентификацию входных ситуаций целесообразно проводить на основе использования метода „определения нечеткого равенства ситуаций" [4].
Основная часть
На основе использования вышеуказанного метода возможно утверждать - если множество типовых ситуаций S содержит ситуации
s,., s. (i,jGk = {l,2,...,N}, 7 ^ j), если s. а Sj и Sj a s., то ситуации sf и необходимо воспринимать как одну ситуацию л j = .v .v^. Фактически существование двух взаимных включений ситуаций sf и л , означает,
что при данном пороге включения tinc
ситуации si и s. возможно считать
приблизительно одинаковыми. Такая подобность ситуаций называется нечетким равенством, при этом степень нечеткого равенства //(.v;, .v ) ситуаций
si и л, определяется следующим образом:
ß{st ,Sj) = v(s, ,Sj)& v(Sj Д. ), ( 1 )
Принимаем, что ситуации sf и .v, нечетко равны .v ~ sj, если //ДД) >1, где t g [ü, 7;1], t - порог нечеткого равенства ситуаций.
Логично допустить, что .v ~ Sj при условии, если значение
соответствующих признаков в ситуациях и л, нечетко равны, то есть
(Ух е X(х) (х)) , (2) Из этого следует
//(£,.ОХЯ (*)) (3)
хеХ 11
Для определения процедуры идентификации входных ситуаций необходимо определить степень включения входной ситуации к сформированному набору типовых ситуаций, что представлено в виде фрагмента базы знаний [3]. С этой целью из набора ситуаций 5' = {51,52,...,5л/.} сформируем нечеткое отношение
Ф=$,Р), (4)
где
Р = (5)
В данном случае для получения объективных данных целесообразно использовать выбранный метод, при условии, что идентификация ситуаций будет осуществляться не только путем нахождения нечеткого равенства, а также определения нечеткой
эквивалентности. С этой целью необходимо доказать, что отношения нечеткого равенства ф = /•') есть отношения нечеткой эквивалентности. С целью уменьшения типовых ситуаций необходимо набор сформированных ситуаций относительно технологии пропуска поездов по участкам проверить на эквивалентность. Это в
свою очередь требует выполнения условия:
(6)
Докажем, что . В
соответствии [4], получено:
а(Ф= . , ^ ) -> /'/. , )) (?)
После раскрытия импликации получено:
<*(Ф) = . &, ^ ) )) (8)
¿¡«у
Учитывая вид отношения ^, можно записать
= (9)
Для условия адаптации процедуры принятия решения к процедуре определения нечеткого равенства и эквивалентности в условиях
автоматизированной технологии
пропуска поездов по участкам необходимо доказать, что
Для того чтобы доказать приведенное неравенство, необходимо выбрать произвольную пару ситуаций
л ,.^ е Л', ^ Ф sj. В [4] показано, что
^ (^, )У^ , ^) > г (10)
Учитывая, что
К* г , й1 ) = у(йг , ) & , йг ) , (11)
и
К(5 , 5, ) = , 5, > 5Р ) > (12)
соответственно [4] получено
К(5,) , ) (13)
Если обозначить , Ъ ) = а, то будет получено неравенство
-лаЧа > ^
(14)
Неравенство (14) имеет смысл потому, что все ситуации из множества Б определены «хорошо».
Справедливость последнего неравенства доказывает справедливость исходного неравенства. Это означает, что [4]
(15)
На основе приведенного множества определенных Б типовых ситуаций относительно технологии пропуска поездов по участкам [3] можно разбить на классы нечеткой эквивалентности, причем в один класс будут входить нечетко равные между собой ситуации (например, для состояния «Подход поезда к станции» в один класс будут входить ситуации ^ДДДД). Итак, в границах достоверности, которая ограничивается порогом все ситуации одного класса эквивалентности Д возможно считать
одной ситуацией, которую получено нечетким объединением ситуаций, принадлежащих к классу Ai. Полученная ситуация может быть использована при идентификации входной ситуации путем сравнения
ее с ситуациями из £ на нечеткое равенство. Но во время оперативной работы возможно возникновение «плохо» определенных ситуаций. То
есть при определении входной ситуации о состоянии поезда невозможно будет идентифицировать ее среди набора типовых ситуаций и, как следствие, невозможно получить управляющее решение относительно дальнейших действий.
В связи с указанным выше целесообразно рассмотреть определение степени нечеткого равенства ситуаций в условиях «плохо» определенных ситуаций. В соответствии с этим рассмотрим две ситуации
51 = {{к (х) / х)}, sJ = {(К (х) / х)} (х е X)
при заданном пороге нечеткого равенства 1.
Степень нечеткого равенства
//(.V ,) ситуаций .у и у определяется выражением:
& Я, (*/))> (16)
которое в интерпретации действий ДНЦ при технологии пропуска поездов по участкам имеет следующий вид:
КК(х)Л(х1)) = &(С(Кк$\К.М(К))> (17)
где индекс к меняется от 1 до 3 (первая, вторая, третья категория поездов);
индекс I меняется от 1 до 3 (вес поезда, категория поезда, длина поезда).
Это выражение дает возможность привести в развернутом виде процедуру поиска равенства и эквивалентности входных и типовых ситуаций:
Рассмотрим процедуру поиска нечеткого равенства ситуаций для состояния «Подход поезда к станции» в условиях заданной типовой ситуации ^ Найдем степень нечеткого неравенства ситуаций ^ и входной ситуации ^.
Зр = |(0,8/" лов.), (0,7 Г норм."), (0,2 /" низкий") Г вес поезда"), ((1 /" третья"), (0,4 /" вторая"), (0,2 Г перш") Г категория поезда"), ((0,9 /" лов.), (0,5 Г норм."), (0,3 Г низкая") /" длина поезда")}
Для удобства расчетов перейдем к обозначениям:
Т1 = {г,1, Т\, Т\} = {пов., норм., низкий}, Т2 = ¡У',2,7';, Т: |= {третья, вторая, первая},
Тъ = {т1,3, Т1, Т] |= [пов., норм., низкая},
таким образом получено:
?! ={ (1/ Т ;),(0,5/ Т 1)^0,3/ Т 3)/ г 1/Т2),(0,5/Т2 ),(0,3/Тз2)/х^, 1/ Т3),(0,5/ Т 23)^0,3/ Т з3)/ х^ }
Для поиска нечеткого равенства ситуаций необходимо задать порог нечеткого равенства ^ который должен быть достаточно высоким для обеспечения адекватной оценки эксплуатационной работы. Согласно к этому в данных условиях
целесообразно, чтобы порог нечеткого равенства ^ был не меньше 0,7, то есть 1=0,7.
Найдем степень нечеткого неравенства ситуаций ^ и лп.
, ?0 ) = (х, ), (х, )) &
(19)
В соответствии с этим оценка степени нечеткого равенства будет следующей:
- степень нечеткого равенства для признака - вес поезда
- степень нечеткого равности для признака - категория поезда
Оз), и,. <л)) = с(и,,„ (, X ,Ж>&
(Г22)&
= (1<->1)&(1)&(!) = !
- степень нечеткого равенства для признака - длина поезда
Таким образом согласно (19) возможно получить степень нечеткого равенства ситуаций ^ и лп.
, ~ ) = 0,8 & 1 & 0,9 = 0,8
Полученный результат
свидетельствует о нечетком равенстве ситуаций ^ и лп поскольку полученный результат выше, чем порог нечеткого равенства ^ = 0,7 .
В данном случае управляющее решение в лингвистической форме будет соответствовать ^ ="Принять поезд третьей категории, повышенного веса и длины".
Выводы
На основе сформированной ситуационной модели, реализована система поддержки принятия решений на основе нечеткой логики, которая позволяет в оперативном режиме определять наиболее рациональные варианты пропуска поездов разных категорий по полигонам с целью уменьшения оборота вагона, как в общем, так и по категориям. Таким образом, будет получена возможность непосредственного влияния на оперативную поездную ситуацию на разных уровнях управления с максимальной скоростью, которая будет обеспечена использованием
автоматизированных рабочих мест оперативно-управленческого персонала.
Список литературы:
1. Доценко Ю.В., Формирование исходных данных модели стабилизации оборота вагонов / Лаврухин А.В.,
Доценко Ю.В.// Сб.науч.трудов / ДонИЖТ УкрГАЖТ, 2012. - Вып. 32. -С.19 - 24.
2. Доценко Ю.В., Формализация процесса определения категории поездов на основе нечеткой логики / Лаврухин А.В., Доценко Ю.В. // Сб.науч.трудов / ДонИЖТ УкрГАЖТ, 2013. - Вып. 33. - С.52 - 57.
3. Доценко Ю.В. Формирование ситуационной модели при определении категории поездов на основе нечеткой логики / Лаврухин А.В., Доценко Ю.В., Виховская Л.И. // Вестник Донецкой академии автомобильного транспорта. -2013. №1. - С.38 - 45.
4. Мелехов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой [Текст] / Мелехов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. - М. Наука. Гл. ред. Физ.-мат.-лит. - 1990. -272 с.
Аннотации:
В статье разработана система принятия решений при следовании поездопотоков на основе ситуационной модели определения категории поездов при помощи нечеткой логики.
Ключевые слова: система принятия решений, категории поездов, типовые ситуации, пропуск поездов, нечеткое равенство.
In the article developed a system for decision-making when promoting of threads trains on the basis of the situational model of determining the categories of trains using fuzzy logic..
Keywords: decision-making system, the category of trains, typical situations, a pass trains, fuzzy equality.
