Принятие решений в условиях сложных интегрированных логистических систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

В1СНИК ПРИАЗОВСЬКОГО ДЕРЖАВНОГО ТЕХН1ЧНОГО УН1ВЕРСИТЕТУ

Вип. № 13

2003 р.

ТРАНСПОРТ

УДК 656.073

Губенко В.К.1, Николаенко И.В.2, Майборода Я.И.3

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СЛОЖНЫХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ

ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Сформулирована задача принятия оптимальных решений на этапах транспортного процесса с использованием теории нечетких множеств. Предложена лингвистическая интерпретация функций принадлежности для доставки металлогрузов в Мариупольский государственный морской торговый порт

Анализ научно-практических разработок и публикаций свидетельствует о том, что в последние годы заметно увеличились масштабы и сферы применения эвристических методов для решения различного рода задач [1,2]. Эвристические методы также имеют привлекательность в условиях логистических систем, когда за человеком, принимающим решение, остается последнее слово.

Интегрированная логистическая система (ИЛС) транспортного узла Мариуполя базируется на процессе формирования, согласования, упорядочения и объединения логистических цепей, которые обеспечивают перемещение экспортно-импортных, транзитных и внутренних грузопотоков региона (рис. 1) [3]. ИЛС представлена в функциональной декомпозиции и отображает элементы, выполняющие одну функцию.

Рис. 1 - Интегрированная логистическая система: 1 - управление ИЛС, 2 - производство (металлургические комбинаты, машиностроительный завод и др. предприятия города), 3 - транспортировка в морской порт, 4 - выгрузка на склад в морском порту, 5 - складирование и хранение в порту, 6 - погрузка товара на транспортное средство, 7 - транспортировка из морского порта к потребителю.

Работу ИЛС характеризует множество неопределенных факторов, воздействие которых целесообразно описать с помощью теории нечетких множеств (ТНМ).

В настоящей работе постановка задачи принятия решений в условиях интегрированных систем сформулирована следующим образом.

К неопределенным относят переменные, о значениях которых в реальном процессе нет полной осведомленности. Неопределенность нестохастического характера возникает обычно в силу следующих обстоятельств:

1 ПГТУ, д-р техн. наук, проф.

2 ПГТУ, канд. техн. наук, доцент

3 ПГТУ, аспирант

■ наличия целенаправленного противодействия со стороны конкурирующей транспортной системы, способы действия которой неизвестны; эту неопределенность

■ недостаточной изученности некоторых факторов, сопровождающих процесс функционирования транспортных потоков; неопределенность этого типа называют

природной Л^ ;

■ нечеткого представления цели транспортной, технологической и технической операции, приводящих к неоднозначной трактовке соответствия реального результата

в структуре ИЛС желательному; такую неопределенность называют целевой . Нечёткое множество принимаемых решений 1< из конечного числа элементов и,, 1=1,..., п представляется в следующем виде [1]:

где символ "/" показывает, что значение /ир относится к элементу, следующему за ним.

Переработка грузопотоков в Мариупольском промышленном узле основывается на концепции интеграции транспорта, снабжения, производства и сбыта, на отыскании оптимальных решений в целом по всему процессу движения материального потока. Поэтому возникает необходимость регулирования межоперационных процессов, которые обеспечивают неразрывную и бесперебойную технологическую и информационную связь отдельных транспортных операций с целью повышения стабильности перемещения материальных потоков при взаимодействии комплекса погрузочно-разгрузочных и складских устройств с транспортом в интегрированных транспортных системах.

Элементы ТНМ могут быть приняты для принятия решений в условиях ярко выраженной неопределенности принятия решений логистических цепей интегрированной транспортной системы Мариуполя, в которой не всегда представляется возможным использовать вероятностные модели для описания процессов и явлений.

Принятие решений для ИЛС характеризуется нечеткостью целей и ограничений. Такого рода неопределенности называют лингвистическими, поэтому предлагается ввести функции принадлежности звеньев и транспортных процессов в виде лингвистической переменной.

Функции принадлежности для логистической цепочки доставки листовой стали в рулонах из металлургических комбинатов Мариуполя в Мариупольский морской порт построены на основе экспертных оценок. Ниже приведены типовые примеры функций принадлежности по фазам логистической цепи (рис. 2), полученные по результатам обработки характеристик грузопотоков МГМТП [4], а также анализа литературных источников.

В общем случае эта функция неразрывна, имеет максимум (/ир(и) = 1) в точке, равной оптимальному значению параметра и, и асимптотически уменьшается при удалении параметра и от желаемого. В зависимости от ситуации функция принадлежности может иметь несколько точек или некоторый интервал, где /ир{и) = 1. Если на значение параметра накладывают жесткие ограничения типа «не больше» (<) или «не меньше» (>), то функция принадлежности принимает нулевое значение, когда данное условие ограничений не выполняется.

Примем некоторые относительные величины, характеризуемые лингвистическими переменными (табл.1).

Для функции /лр {и ]) выбирается вариант с затратами, лежащими пределах, удовлетворяющих запросы клиентуры, допустим интервал {и]) = {0,8;1}. В этом случае можно сказать, что желаниям клиента соответствуют следующие затраты: небольшие, средние и довольно крупные. Более низкие затраты могут свидетельствовать о низком качестве доставки, что отражается на графике соответствующим низким значением функции принадлежности (рис. 2а).

А В

поведения конкурента называют поведенческой неопределенностью А^ ;

(1)

а)

1,2-1 ■ 0,8' 0,6-0,4-0,2-0-

Е

щ

в)

1.2 ' 1 ' 0,8 ' 0,6 ■ 0,4 ' 0,2 ' 0 J

д)

1 -

0,8 " 0,6 ■ 0,4 " 0,2 " 0 ■

(«5)

е)

1 ■ 0,8 ' 0,6 ' 0,4 ' 0,2 ' 0 J

Цр

(мб)

Рис.2 - Функции принадлежности для логистической цепи доставки металлогрузов: а) по параметру затрат на доставку металлогрузов в порт; б) по параметру минимального времени доставки; в) по параметру сохранности грузов при складировании; г) по параметру затрат времени на перегрузку; д) по параметру стоимости хранения; е) по параметру сохранности грузов при доставке.

Для описания времени доставки функция принадлежности {н ,) воспользуемся лингвистическими переменными |3 - «время» с множеством базовых значений. Чем меньше суммарное время доставки, тем больше значение функции принадлежности (точкой перехода

является элемент и'2 , /./,, (м,) = 0,5 ). Оптимальное качество доставки достигается в интервале значений (За, где функция принадлежности равна 1.

С увеличением процента утраченных грузов соответствующее значение функции принадлежности (//,) уменьшается. 173 - процент грузов, утраченных при складировании от общего количества складируемых грузов (по тоннажу либо по стоимости грузов).

Для функции принадлежности (м4) 174 - это время, затраченное на перегрузку металлогрузов. Чем меньше времени затрачивается на перегрузку грузов, тем больше значение функции принадлежности, т. е. тем лучше уровень качества доставки грузов.

Функция принадлежности цк (//-) имеет линейную зависимость от стоимости хранения

грузов. Более низкие затраты времени свидетельствуют о более низкой оплате за хранение грузов, что на графике отображаются увеличением значения функции принадлежности.

Так на основе анализа возможных вариантов логистических цепочек доставки металлогрузов в морские порты Украины и зарубежья сделан вывод об оптимальном времени хранения в Мариупольском порту (1-15 суток). Одесском и Ильичевском портах (4 суток) и порт Клайпеда - 90 суток.

Для функции принадлежности (иг) иб - процент потери качественных (или количественных) характеристик грузов при доставке от общего количества доставленных металлогрузов. Потери оцениваются как по тоннажу, так и по стоимости металлогрузов. Характерными признаками потери качественных характеристик стали в рулонах являются повреждение кромки груза и ржавчина.

Таким образом, разработанные функции принадлежности могут быть встроены в системы автоматизированных средств управления технологическими и транспортными процессами доставки металлогрузов в порт.

Таблица - Лингвистическая интерпретация функций принадлежности для логистической цепи доставки стали в рулонах в морской порт

Смысл Интервал значений

Функция принадлежности /лр {и ] ) по параметру затрат на доставку

Очень низкие затраты 0

Низкие затраты {0; 0,8}

Небольшие затраты {0,8; 1}

Средние затраты 1

Довольно крупные затраты {1; 0,8}

Большие затраты {0,8; 0}

Очень большие затраты 0

Функция принадлежности /лр (и2) по параметру минимального времени доставки

Малое время - (З1 1

Среднее время - (32 {1; 0,5}

Более длительное время - (З3 {0,5; 0}

Длительное время - (З4 0

Функция принадлежности /лр (и3) по параметру сохранности грузов при складировании

Полная сохранность груза 1

Незначительная потеря качественных характеристик небольшой доли грузопотока {1; 0,5}

Значительная потеря качественных характеристик доли грузопотока {0,5; 0}

Полное несоответствие техническим условиям 0

хранения груза

Функция принадлежности /лр (и4 ) по параметру затрат времени на перегрузку

Очень малое время 1

Малое время 1

Среднее время {1; 0,6}

Довольно большое время {0,6; 0,4}

Большое время {0,4; 0}

Очень большое время 0

Функция принадлежности /лр (и5) по параметру стоимости хранения грузов

Бесплатное хранение 1

Минимальная стоимость хранения {1;0,8}

Средняя стоимость {0,8;0,4}

Довольно высокая стоимость {0,4;0}

Максимальная стоимость хранения 0

Функция принадлежности /лр (и6) по параметру сохранности грузов при доставке

Допустимый процент потери грузов {1; 0}

Недопустимый процент потери грузов 0

Основное инженерное преимущество предлагаемого метода заключается в том, что каждый руководитель структурного подразделения ИЛС располагает не косвенными вероятностными оценками, а прямыми проектными данными о разбросе («расчетном коридоре») временных и экономических затрат на доставку металлогрузов в Мариупольский морской порт.

Выводы

1. В условиях сложных интегрированных логистических систем промышленных районов и транспортных узлов важным является принятие оптимальных решений по управлению перемещением материальных потоков в условиях ярко выраженной неопределенности внешней среды.

2. Для выработки общей концепции интеграции транспорта, снабжения, производства и сбыта предлагается использование теории нечетких множеств, методы которой удобны в инженерном применении и имеют повышенную степень обоснованности, так как в расчет попадают все возможные сценарии развития событий.

3. Сформулирована задача принятия оптимальных решений на основе лингвистической интерпретации функций принадлежности для основных этапов транспортного процесса доставки экспортных металлогрузов через Мариупольский морской торговый порт.

Перечень ссылок

1. Малышев Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР/ Н.Г. Малышев, Л.С. Берштейн, A.B. Боженюк..- М.: Энергоатомиздат, 1991,- 136 с.

2. Недосекин А. О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами / А. О. Недосекин II Аудит и финансовый анализ. - 2000,- № 2,- С. 45-48.

3. Николаенко И. В. Совершенствование межоперационных процессов транспортно-складского комплекса. Диссерт. на соискание ученой степени канд. техн. наук 05.22.01 - Транспортные системы - Киевский университет экономики и технологий транспорта. - Защищена 25 апреля 2002 г.- 176 с.

4. Дергаусов М.М. Украина в мировой хозяйственной системе и проблема выбора оптимальной стратегии развития I М.М. Дергаусов- Донецк: Донеччина, 2003- 224 с.

Статья поступила 14.02.2003