CC BY
29Рис. 1. Временные затраты на работу многопоточных программ
Список литературы
1. TIOBE Index for May 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ (дата обращения: 30.05.2018).
2. ШилдтГ. Java 8. Полное руководство, 9-е изд.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2015. 1376 с.
3. How Java thread maps to OS thread? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://medium.com/@unmeshvjoshi/how-java-thread-maps-to-os-thread-e280a9fb2e06 (дата обращения: 29.05.2018).
4. Why goroutines are not lightweight threads? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f/ (дата обращения 29.05.2018).
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛИТЕЛЬНОСТИ МАРШРУТА В СИСТЕМЕ ОПТИМИЗАЦИИ МАРШРУТОВ ДОСТАВКИ ДЛЯ ФГУП «ПОЧТА РОССИИ» Шандакова И.А.
Шандакова Ирина Александровна — магистр, кафедра прикладного программирования и технологических инноваций (базовая), Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий,
механики и оптики, г. Самара
Аннотация: данная статья посвящена обзору транспортной логистики, также актуальности ее проблем. В ней проведен анализ существующих алгоритмов оптимизации. Разработаны основные условия и параметры для алгоритма прогнозирования длительности маршрутов в системе оптимизации маршрутов доставки с учетом всего функционального процесса предприятия, а также опираясь на нормативные документы. Система оптимизации маршрутов позволит повысить качество обслуживания и уменьшить затраты, что немаловажно в условиях современного бизнеса. Для отслеживания временных интервалов на маршруте, необходимо разработать алгоритм прогнозирования его длительности.
Ключевые слова: маршрут, логистика, длительность маршрута, алгоритм, задачи маршрутизации, логистика.
УДК 004
Оптимизация маршрутов доставки автомобильным транспортом, обеспечивает ряд преимуществ таких, как экологические, экономические, эргономичные. Одним из результатов оптимизации маршрута является сокращение пробега транспортного средства, также уменьшение расхода топлива, что обеспечивает сохранение моторесурса двигателя. Еще одним показателем является уменьшение
выбросов в атмосферу. Следственно, оптимизация маршрутов доставки оказывает положительное действие не только для компании, но и в глобальных масштабах.
Неотъемлемой частью логистического процесса является непосредственно сам транспорт, он должен образовывать единую нить, захватывая при этом поставщика услуг и товаров, посредников и потребителей продукции. Главной задачей транспортных средств в логистике является минимизация времени и стоимости.
Транспортная логистика является неотъемлемой частью развития логистики, которая представляет собой сложную систему, имеющую практическое применение, одной из задач которой является оптимизация маршрутов доставки.
Применение оптимизации маршрутов на практике сводится к решению задачи коммивояжера, которая сводится к поиску самого выгодного маршрута, проходящего через выбранные пункты [1].
Задачи маршрутизации транспорта (Vehicle Routing Problems, VRP) относятся к широкому классу задач оптимизации, для решения которых нужно сформировать набор маршрутов для парка ТС, расположенных в одном или нескольких депо, удовлетворяющий заданному множеству заявок на перевозки и минимизирующий аддитивную функцию условной стоимости маршрутов. Заявка определяется парой отправитель - получатель и объемом перевозимого товара. Примерами VRP служат задачи развозки документов курьерами, сборки мусора, развозки товара от фабрик к магазинам.
Классический вариант задачи VRP состоит в определении такого множества маршрутов с минимальной общей стоимостью, чтобы каждый клиент был обслужен только одним автомобилем только один раз. Все маршруты должны начинаться и заканчиваться в депо [2].
Основной целью задач оптимизации является минимизация парка машин, необходимых для выполнения задания, и общего времени выполнения задачи.
Существует огромное количество VRP задач [2]:
1. Маршрутизация с ограничением по грузоподъемности (Capacitated VRP, CVRP).
2. Маршрутизация с ограничением по времени (VRP with Time Windows, VRPTW).
3. Маршрутизация с несколькими депо (Multiple Depot VRP, MDVRP).
4. Маршрутизация с доставкой и возвратом товаров (VRP with Pick-Ups and Deliveries, VRPPD).
5. Маршрутизация с возвратом товаров (VRP with Backhaul s, VRPB).
6. Маршрутизация с различным транспортом (Split Delivery VRP, SDVRP).
7. Периодическая маршрутизация (Perio dic VRP, PVRP).
При разработке алгоритма использовались следующие модели оценки времени, их отличие и общая используемая терминология:
Статистическая модель оценки времени (или историческая модель) - модель, использующая только статистические данные (фактические) для обучения;
Физическая модель оценки времени - модель, использующая коэффициенты (неизвестные объективные параметры) на основе экспертных оценок;
Регрессионная модель оценки времени - физическая модель с уточнёнными коэффициентами на основе накопленных исторических данных, подобранных регрессионным методом. Коэффициенты будут уточняться при накоплении фактических данных.
Был произведен анализ исходных данных для алгоритма прогнозирования длительности маршрута в целом и выбран метод подбора коэффициентов для регрессионной модели
Длительность маршрута доставки прогнозируется на основе анализа данных о проездах по всем маршрутам за определенный период. Анализ проводился регрессионным методом с построением математической модели и определения её коэффициентов методом наименьших квадратов. Полное время выполнения маршрута рассматривалось как сумма следующих времён:
1) Время проезда автомобиля моторизованной доставки почтальонов - время движения автомобиля.
2) Время посадки и высадки почтальонов из автомобиля моторизованной доставки.
3) Время проходов почтальонов бригады в точках высадки.
4) Время вручения почтовых отправлений в помещении, в том числе время попадания в подъезд, доставка почты до почтового ящика и в руки.
Анализ всей совокупности данных показал, что временные затраты пунктов три и четыре сильно зависят от характера застройки зоны доставки, а именно от соотношения частного сектора и многоэтажных домов. Так как данных в полном объёме по этому разделению на типы застройки (многоэтажный сектор и частный сектор) не имеется, были введены и определены аналитическим методом коэффициенты модели для каждого маршрута по отдельности, приняв за основу предположение, что распределение почтовых отправлений, доставляемых до почтового ящика и в руки, по частному и многоэтажному секторам меняется в разные дни незначительно.
28
Успешными проездами было принято считать те, в ходе которых было доставлено более 98% корреспонденции одного из трех типов: простая, подписная или квитанции, причём выбирался тот тип, по которому исходное количество корреспонденции было наибольшим.
Для построения маршрута и оценок времени учитываются все из существующих комбинаций вида и категории отправления, доставляемых почтальонами.
Оценка погодных условий была сделана по данным климатических наблюдений. Вероятность дождя в период с апреля по октябрь считалась пропорциональной сумме осадков в мм за месяц. В период с ноября по март было принято предположение, что погодные условия влияют на скорость передвижения примерно одинаково.
Для контроля алгоритма выбран метод прогнозирования с помощью вычисления среднего времени на обучающей выборке для каждого маршрута.
По результатам проведённого анализа среднее абстрактное отклонение составляет не более 0.6 часа. Разработанный алгоритм прогнозирования длительности маршрутов позволит повысить контроль за прохождением маршрутов. Также он является неотъемлемой частью системы оптимизации маршрутов доставки почтовых отправлений.
Список литературы
1. Логистика: Учеб. пособие / Под ред. проф. Б.А. Аникина. М.: ИНФРА-М, 2002. С. 116 (220 с.) (Серия «Вопрос - ответ»).
2. The VRP. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bernabe.dorronsoro.e s/vrp/ (дата обращения: 27.05.2018).
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ МОРСКИХ ПОРТОВ: ПОРТ ТРЕТЬЕГО
ПОКОЛЕНИЯ Попов А.Н.
Попов Артём Николаевич — магистрант, кафедра логистики и коммерческой работы Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I,
г. Санкт-Петербург
Аннотация: в статье раскрыты основы функционирования морских портов различных поколений, проанализированы основные перспективы и тенденции развития портовой отрасли как в России, так и в мире. Проведен анализ особенностей и специфики портов разных поколений. Ключевые слова: порт, портовая отрасль, стратегия, поколение, транспорт.
Судоходство, или транспортная деятельность, является важным инструментом, облегчающим международную торговую деятельность. Большая часть международной торговли промышленными товарами осуществляется через услуги контейнерных перевозок, которые в основном предоставляются компаниями-перевозчиками. Они образуют сеть, которая соединяет практически все прибрежные страны друг с другом.
Физическая инфраструктура является важным компонентом, который определяет размещение постоянно растущих судов. Инфраструктурам необходимо иметь необходимую глубину воды и краны для транспортировки контейнеров на судно. Модернизированные портовые операции также важны, чтобы избежать задержек и неопределенностей, что, в свою очередь, также помогает улучшить транспортную связь.
До 1960 г. морские порты в основном служили местом сбора и перевалки грузов между наземным и морским видами транспорта. Портовая деятельность организовывалась погрузо-разгрузочными работами, складированием и навигационным обслуживанием морских судов. Инвестиции концентрировались на водной части инфраструктуры. Такие условия деятельности портов приводили к их организационной изоляции от транспортной и торговой деятельности. Обычно такие порты имеют собственную систему информации, документации и статистики, не связанную с системами пользователей портов [3].
Сегодня морские порты можно разделить на три поколения по уровню современности и открытости для инноваций. В глобальной транспортной системе функционируют порты разных поколений. Порты первого или второго поколения по-прежнему являются востребованными, однако наибольший интерес сейчас представляют порты третьего поколения.
