CC BY
21
106 УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ: ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, ПРАКТИКА
коведение». - М.: Науковедение, 2013. - № 2 (15). - Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/30tvn213.pdf, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.
4. Сонькин Д.М. Адаптивный алгоритм распределения заказов на обслуживание автомобилями такси [Электронный ресурс] // Известия ТПУ -2009. - № 5. - Режим доступа: http://cyberleninka.ru/artide/n/adaptivnyy-al-goritm-raspredelemya-zakazov-na-obsluzhivanie-avtomobilyami-taksi.
УПРАВЛЕНИЕ ДВИЖЕНИЕМ ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО ТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО СИТУАЦИОННОГО ПОДХОДА
© Кригер Л.С.*, Квятковская И.Ю.*
Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань
Получен комплексный критерий эффективности городского пассажирского транспорта, разработана процедура составления расписания движения, разработана методика нечеткого ситуационного управления движением.
Ключевые слова: эффективность общественного транспорта, составление расписания движения, методика нечеткого ситуационного управления, система поддержки принятия решений по управлению движением городского пассажирского транспорта.
Повышение эффективности управления движением транспорта относится к приоритетным задачам деятельности Правительства РФ и осуществляется в рамках Федеральной целевой программы «Развитие транспортной системы России в 2010-2020 гг.». Эффективность работы общественного транспорта рассматривается с точки зрения транспортных компаний, яв-
* Ассистент кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления».
* Профессор кафедры «Прикладная информатика в экономике», доктор технических наук.
Информационно-коммуникационные технологии
107
ляющихся производителями пассажирских услуг и с точки зрения потребителей этих услуг (пассажиров). Фактически имеет место конфликт интересов сторон, т.е. возникает задача нахождения баланса между перевозчиками, заинтересованными в снижении собственных издержек на перевозки, и пассажирами, нуждающимися в определенном уровне качества предоставляемых транспортных услуг.
С точки зрения достижения эффективного управления движением городского пассажирского транспорта (ГПТ), которое осуществляется в условиях неопределенности, быстро изменчивой окружающей среды, а также недостаточно полной информации о сложившихся ситуациях на дороге, которые зачастую носят описательный качественный характер, наиболее подходящим методом управления является ситуационный подход на основе нечеткой логики.
На рис. 1 отображены основные этапы повышения эффективности работы ГПТ.
Для решения задачи составления расписания определен комплексный критерий эффективности:
I(t) = (Ii(t); 1Ш (1)
где I1 - затраты на перевозку пассажиров, руб.;
I2 - удовлетворенность пассажиров качеством услуг.
В качестве основной управляющей переменной при составлении расписания движения ГПТ выступает время прибытия ТС на остановку [1].
Разработана процедура составления расписания движения ГПТ, для которой сформирована единая структура данных: показатели входной информации X = {.MZ, MS, MQ, G} - данные для расчета затрат на перевозку, удовлетворенность пассажиров качеством услуг, пассажиропотока, а также параметры ограничений; выходная информация Y = {Sh(Tj), Psh(Sh(Tp))}, Sh(Tp) - сформированное расписание движения ГПТ, i = 1, m; j = 1, n, где m -число остановок маршрута, n - общее число ТС, Psh(Sh(Tj)) - аналитические характеристики расписания (количество нулевых пробегов, количество рейсов).
разработка расписания движения с использование разработанного комплексного критерия для обеспечения оптимального времени прибытия ТС на остановку
разработка комплексного критерия эффективности работы ГПТ, обеспечивающего совместный учет затрат автотранспортных предприятий и удовлетворенность пассажиров решение задачи ситуационного управления в процессе перевозки пассажиров и возникновении нештатных ситуаций
разработка системы поддержки принятия решения для управления движения как инструмента для обеспечения эффективного устойчивого процесса _________пассажироперевозок__________
Рис. 1. Этапы повышения эффективности работы ГПТ
108 УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ: ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, ПРАКТИКА
Информационно-коммуникационные технологии
109
1. Ввести исходные данные MZ, MS, MQ, G для m ТС и n остановок.
2. Вычислить Qn(t) для всех остановок маршрута.
3. Положить счетчик ТС j = 1. Положить счетчик остановок i = 1.
4. Вычислить I(i, j) с помощью алгоритма расчета критерия эффективности. Вычислить Tj.
5. Рассчитать Qn(t) для всех остановок маршрута с учетом того, что часть пассажиров Bi забрана с остановки. Вычислить Ti+1, j - время прибытия ТС на следующую остановку.
6. Проверить условие необходимости и возможности организации перерыва персонала с учетом G: если перерыв необходим, то к п. 7, иначе к п. 8.
7. Вычислить Tj (ТС отправлено на перерыв). Положить i = i + 1.
8. Проверить условие прохождения всех остановок маршрута для данного ТС: если i > m, то к п. 9, иначе к п. 7.
9. Проверить условие необходимости и возможности организации ремонта ТС с учетом G: если ремонт необходим, то к п. 10, иначе к п. 11.
10. Вычислить Tj (ТС отправлено на ремонт). Положить i = i + 1.
11. Проверить условие прохождения всех ТС: если j > n, то к п. 12, иначе к п. 9.
12. Проверить условие окончания смены: если смена окончена, то к п. 13, иначе к п. 3.
13. Вывести Sh(Tj). Рассчитать Psh(Sh(Tj)).
Результатом использования процедуры является сформированное расписание движения для заданного маршрута, представляющее собой матрицу, столбцы которой соответствуют пунктам прохождения маршрута, а строки номерам ТС. На пересечении строк и столбцов заносится соответствующее время прибытия / отправления ТС.
Для решения задачи нечеткого ситуационного управления движением ГПТ была разработана методика нечеткого ситуационного управления, практическая реализация которой требует [2]:
1. Формализовать типовые (эталонные) дорожные нечеткие ситуации: Ситуация, сложившаяся в процессе функционирования ГПТ, представлена: S = {(«(yi) /yi)}, yi е Y, где fifyi) = {Cv)} - функция принадлежности лингвистической переменной (фактора) yi, характеризующей ситуацию S.
110 УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ: ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, ПРАКТИКА
2. Построить НСС для управления движением, где S, (i е I = {1, 2, ..., n}) - эталонные нечеткие ситуации, Rj (j е P = {1, 2, ..., f}) - управляющие решения, a(Si, Rj) - степень предпочтения применения управляющего решения Rj в ситуации S, по сравнению с другими возможными решениями из множества R = {R1,R2, ..., Rf}.
3. Выбрать меру близости нечетких ситуаций и построить матрицы управляющих решений:
Для определения состояния объекта управления сравнивается входная нечеткая ситуация S0 с каждой нечеткой ситуацией из некоторого набора типовых нечетких ситуаций S = {S1, S2, ..., SN}. В качестве базового способа сравнения выбрано нечеткое включение ситуации. Степень включения ситуации S, в ситуацию Sj обозначается v(Sj, Sj) и определяется: v(Sj, Sj) = & v(psi(y>), Msj(y)), где \(ps,(y), Ms/y)) - степень вклю-
yeY
чения нечеткого множества цSi(y) в нечеткое множество juSj(y).
Ситуация Si нечетко включается в ситуацию Sj, Si с Sj, если степень включения Sj и Sj не меньше некоторого порога включения д определяемого условиями управления, т.е. v(Sit, Sj) > д.
4. Определить степени предпочтения управляющих воздействий:
Каждому i-му терму Rj ставится в соответствие матрица отношений Mj,
описывающая силу воздействия Rj на значение признака.
5. Реализовать алгоритм выбора управляющей стратегии:
Формализованные типовые нечеткие ситуации, наряду с сформированными матрицами отношений, описывающих воздействие управляющих решений, используются для решения задачи нечеткого ситуационного управления
Разработана процедура обработки информации при ситуационном управлении движением ГПТ, включающая следующие этапы:
1. Ввести факторы, характеризующие текущую ситуацию s’.
2. Сравнить s' с каждой ситуацией sj из множества S = {sj}, l = 1, L .
3. Вычислить j(sj, s') - степень близости сравниваемых ситуаций.
4. Проверить условие: если j< S, то к п. 5, иначе к п. 6.
5. Корректировка базы ситуаций. Возврат к п. 1
Информационно-коммуникационные технологии
111
6. Выбрать множество управляющих решений R е R, i = 1, m, содержащихся в БЗ, соответствующих st.
7. Ранжировать по убыванию эффективность управляющих решений внутри множества R, выбрать управляющую стратегию R* и наиболее эффективное управляющее решение R'.
8. Выбор будущей ситуации s'', к которой возможен переход из s'.
9. Корректировка расписания Sh(Tj).
10. Останов.
Разработанная процедура формирования расписания движения ГПТ на основе введенного комплексного критерия эффективности, позволяет определить оптимальное распределение транспортных средств на маршрутах в заданные моменты времени. Разработанная методика нечеткого ситуационного управления движением ГПТ, отличающаяся построением многоуровневой иерархической нечеткой ситуационной сети, позволяет формализовать дорожные ситуации с различными наборами признаков и формировать на их основе управляющие решения.
Все это послужило основой для дальнейшей разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР), основанной на математическом аппарате оценки ситуаций и выборе на их основе требуемого управляющего воздействия, а также формирования измененного расписания движения в зависимости от сложившейся ситуации [3]. СППР состоит из двух подсистем: составления расписания движения ГПТ и нечеткого ситуационного управления Разработанная СППР по управлению движением ГПТ позволяет повысить экономическую эффективность функционирования автотранспортного предприятия на 8,6 %.
Список литературы:
1. Кригер Л.С. Архитектура и алгоритмическое обеспечение интеллектуальной системы управления движением общественного транспорта [Электронный ресурс] / Л.С. Кригер // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). - Краснодар: КубГАУ, 2013. - № 05 (089). -С. 40-53.
112 УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ: ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ, ПРАКТИКА
2. Кригер Л.С. Нечеткая ситуационная сеть для управления движением общественного транспорта / Л.С. Кригер // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2013. - № 1. - С. 90-96.
3. Кригер Л.С. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при управлении движением общественного транспорта / Л.С. Кригер // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2012. - № 2. -С. 150-155.
ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С ПОМОЩЬЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
© Ротарь О.Ю.* *, Садыгов Н.И.*
Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации, г. Санкт-Петербург
В современных условиях важным фактором конкурентоспособности организации является повышение качества управленческих решений, которое, в свою очередь, во многом определяется уровнем автоматизации организации. Выбор информационной системы для целей автоматизации процесса управления часто производится менеджментом, основываясь на практике ее применения в других компаниях со сходной организационной структурой, имидже компании-разработчика и т.п.
При этом специфика деятельности компании, как правило, анализируется в недостаточной степени, не учитывается сложность организационной структуры и уровень развития контрольной среды в компании.
Акцент в автоматизации управления российскими предприятиями продолжает смещаться от решения базовых задач к повышению эф-
* Ассистент кафедры № 17 «Экономика», аспирант.
* Аспирант.
