Расчет и оптимизация транспортных систем с использованием моделей (теоретические основы, методология)

На правах рукописи

АЛЕКСАНДРОВ АЛЕКСАНДР ЭРНСТОВИЧ

РАСЧЕТ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ

(ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ, МЕТОДОЛОГИЯ)

Специальность 05.22.08 – Управление процессами перевозок

(технические науки)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Екатеринбург – 2008

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования

«Уральский государственный университет путей сообщения» (УрГУПС)

Федеральное агентство железнодорожного транспорта

Научный консультант – лауреат государственной премии, доктор технических наук, профессор Козлов Петр Алексеевич

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук – Бородин Андрей Федорович

Доктор технических наук – Аккерман Геннадий Львович

Доктор экономических наук – Куренков Петр Владимирович

Ведущее предприятие – ОАО Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (ОАО НИИАС).

Защита состоится «23» января 2009 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 218.013.01 при Уральском государственном университете путей сообщения (УрГУПС) по адресу: 620034, г. Екатеринбург, ул. Колмогорова, 66, аудитория 283.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан «5» декабря 2008 г.

Отзывы на автореферат, заверенные гербовой печатью организации (в двух экземплярах), просим направлять в адрес диссертационного совета по почте.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, профессор В.Р. Асадченко

Общая характеристика работы

Обеспечение эффективного взаимодействия предприятий в рыночной экономике требует масштабного развития транспортной инфраструктуры и рационального управления потоками. Поэтому особое значение приобретают методы расчета и оптимизации транспортных систем.

Эти системы - железнодорожные станции, транспортные узлы и т.п.- имеют сильную структурную и функциональную связность и трудно поддаются расчету. За последние несколько десятилетий накопился определенный опыт применения тех или иных методологических подходов и моделей для расчета и оптимизации транспортных систем. Строгий анализ показывает, что зачастую методы использовались некорректно. Существовали разные научные школы, которые могли придерживаться различных, а то и противоположных взглядов. Например, сложные транспортные узлы пытались рассчитывать как системы массового обслуживания, хотя в узлах большую роль играет управление, а этот метод такое свойство, практически, не отображает. До сих пор в инструкциях по расчету необходимого числа путей на станциях основу составляют детерминированные формулы, хотя они не могут описать качественные особенности горловин (от этого напрямую зависит степень полезного использования путей) и влияние случайных процессов. До сих пор норму оборота вагонов в промышленных узлах (а, значит, и технологию взаимодействия магистрального и промышленного транспорта и их экономические взаимоотношения) определяют по суточному плану-графику, хотя этот метод не отображает случайные процессы, а они существенно влияют на величину межоперационных простоев. Ошибки при таких применениях методов достигают тридцати - пятидесяти и более процентов.

В настоящее время важность корректного применения методов расчета существенно возрастает.

В диссертации обобщен опыт расчета и оптимизации транспортных объектов разной природы, разработаны теоретические и методологические основы построения систем моделирования и выбора моделей в зависимости от свойств моделируемой системы и поставленной задачи.

В своих исследованиях автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, в том числе В.Н. Образцова, А.П. Петрова, В.М. Акулиничева, Г.Л. Аккермана, Е.А. Сотникова, Ю.В. Дьякова, Е.М. Тишкина, Л.П. Тулупова, В.Г. Шубко, В.А. Персианова, Н.С. Ускова, И.Т. Козлова, П.А. Козлова, В.А. Шарова, А.Ф. Бородина, А.П. Батурина, П.В.Куренкова, А.Т. Осьминина, Л.А. Баранова, Э.К. Лецкого, Г.В. Дружинина, В.Г. Галабурды, М.Ф. Трихункова, Н.П. Терешиной, а также Н.Н. Моисеева, Н.П. Бусленко, Д.А. Поспелова, Л.Р. Форда, Д.Р. Фалкерсона, О.В. Евсеева, В.Н. Буркова, В.Л. Ирикова, использовались разработки ведущих научных организаций отрасли.

В качестве объекта исследования выбрана система математических компьютерных моделей и систем моделирования, используемых для расчета, оптимизации и исследования структуры и технологии работы сложных систем железнодорожного транспорта.

Целью исследования является разработка методологии выбора, построения и применения математических компьютерных моделей в зависимости от свойств моделируемой системы, поставленной задачи и характера использования модели для расчета и оптимизации сложных транспортных систем.

Основными задачами исследования были:

• разработать классификацию основных свойств транспортных систем, определяющих выбор метода расчета;
• сформулировать классы транспортных объектов с позиций выбора метода моделирования;
• выполнить классификацию методов расчета и оптимизации транспортных систем, показать их сильные и слабые стороны, сформулировать сферы их применения;
• разработать подходы к построению теоретической модели обобщенной транспортной системы, которые отображали бы ее основные черты и характер взаимодействия в ней, создавали бы основу для корректной разработки метода моделирования и давали возможность корректной трактовки результатов моделирования;
• разработать методологию использования различных моделей для расчета и оптимизации транспортных систем, включая использование моделей строгой оптимизации, оптимизацию на имитационных моделях и использование двухуровневых систем оптимизации;
• разработать принципы автоматизированного построения имитационных и оптимизационных моделей;
• разработать принципы информационного обеспечения моделей при решении различных задач;
• разработать подход для расчета функциональной надежности информационных систем, влияющих на достоверность результатов расчета.

Методы исследования базируются на использовании теории множеств, теории графов, аппарата методов оптимизации и имитационного моделирования, теории принятия решений и теории надежности.

Научная новизна работы. Предложенный подход к выбору метода расчета и моделирования сложных транспортных систем на основе классификации свойств объектов, методов и возможностей моделей является весомым вкладом в развитие фундаментальных исследований в области теории принятия решений и теории управления. Он позволит корректно выбирать метод расчета и моделирования и повысит качество решений, принимаемых человеком в сложных, проблемных областях.

На основе разработанной методологии использования различных моделей для расчета и оптимизации, принципов автоматизации построения моделей и принципов информационного обеспечения моделей решена крупная научно-техническая проблема автоматизации расчета и оптимизации транспортных систем, имеющая важное народнохозяйственное значение. Выполненные исследования и разработанные подходы формируют качественно новый уровень для оценки проектных решений по развитию станций и узлов, оптимизации технологических процессов транспорта.

Основные научные результаты работы, представляемые на защиту:

• теоретическая модель сложной транспортной системы, описывающая главные ее закономерности, задающая принципы построения конкретных моделей и помогающая корректно трактовать результаты моделирования;
• классификация главных свойств транспортных систем, определяющих выбор моделей;
• классификация транспортных систем с позиций моделирования;
• принципы выбора вида расчетной модели в зависимости от доминирующих системных свойств объекта исследования;
• принципы построения универсальной абстрактной модели, необходимой для построения различных систем имитационного моделирования;
• процедура направленного процесса оптимизации, которую можно реализовать в имитационных системах;
• методология расчета оптимального управления многоструйными потоками с приоритетами на основе динамических оптимизационных моделей;
• методология использования двухуровневых систем моделирования для расчета и оптимизации транспортных систем;
• методология автоматизированного построения оптимизационных и имитационных моделей.

Практическая значимость результатов заключается в создании теоретической и технологической основы для построения разнообразных систем автоматизированного расчета технической структуры и технологии работы объектов железнодорожного транспорта, функционирующих в развитом информационном пространстве. Использование предложенных подходов позволяет существенно повысить эффективность решений в инвестиционных проектах на транспорте, повысить качество транспортного обслуживания крупных предприятий, организовать согласованный подвод грузов к портам и пограничным переходам, улучшить использование подвижного состава.

Реализация результатов работы. Предложенные в диссертации методы, подходы и алгоритмы были использованы в создании автоматизированных управляющих систем подвода кольцевых маршрутов с углем Нерюнгринского месторождения к порту Восточный, согласованной доставки железорудного сырья на Череповецкий металлургический комбинат (ОАО «СеверСталь»), согласованной доставки строительных материалов кольцевыми маршрутами на Свердловской железной дороге. На основе результатов исследования разработан комплекс задач «Расчет прогноза поездообразования и построения графика исполненной работы станции», который является составной частью отраслевой АСУ станции, создана система автоматизированного построения имитационных моделей на базе системы ИСТРА.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов диссертации подтверждается расчетами на оптимизационных и имитационных моделях, анализом с использованием данных из информационного хранилища данных о различных параметрах перевозок, а также результатами практических расчетов. Ожидаемый годовой эффект от внедрения автоматизированных систем расчета составляет сотни миллионов рублей.

Апробация работы. Результаты исследований, составляющих основное содержание работы, докладывались и обсуждались на: научно-практической конференции «Инженерные имитационные игры» (МИИТ, г. Москва, 1989г.), I-ом всесоюзном семинаре «Прикладные проблемы моделирования и оптимизации» (АН СССР, АН УССР, Львовская обл., п.г.т. Славское, 1991 г.), всесоюзной конференции «Моделирование систем и процессов управления на транспорте» (АН СССР, г. Москва, 1991 г.), всероссийской научной конференции «Разработка и внедрение новых технологий на транспорте» (РАН, г. Москва 1993 г.), межгосударственной научно-технической конференции «Состояние и перспектива развития научно-технического потенциала Южно-Уральского региона» (МГМИ, г. Магнитогорск, 1994 г.), межгосударственной научно-технической конференции «Развитие сырьевой базы промышленных предприятий Урала» (МГМА, г. Магнитогорск, май 1995 г.), научно-технических конференциях «Фундаментальные и прикладные исследования – транспорту» (УрГАПС, УрГУПС г. Екатеринбург, 1995, 1996, 1998, 2001, 2003, 2006 гг..), конференции «Математическое программирование и приложения» ассоциации математического программирования (УрО РАН, Екатеринбург, 1999 г.), шестой международной конференции ИНФОТРАНС-2001 (РГУПС, 2001 г.), юбилейной международной конференции «Совершенствование эксплуатационной работы железных дорог» (ПГУПС, МПС РФ, Санкт-Петербург 1999 г.), международной научно-практической конференции «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров» (Пенза, 2002), восьмой международной научно-практической конференции ИНФОТРАНС-2003 (Санкт-Петербург, 2003 г.), Международном научном семинаре «Устойчивость, управление и моделирование динамических систем», посвященного 75-летию со дня рождения профессора И.Я. Каца (УрГУПС, ИММ УрО РАН, УрГУ, 2006 г.), международной конференции «Риск-менеджмент и страхование в промышленности – 2007 (августовские чтения)».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 10 глав, списка литературы. Общий объем текста включает 285 страниц, 92 рисунка и 7 таблиц. Список литературы состоит из 175 наименований.

Содержание работы

Во введении дается обоснование актуальности темы, формируются цели и основные задачи исследования.

В главе 1 выполнен анализ современного состояния вопроса использования математических методов и моделей для расчета железнодорожных станций, узлов и полигонов сети и дана характеристика моделирования как метода исследования.

Методы расчета железнодорожных станций развивались в течение длительного времени. Разные авторы предлагали различные подходы с более полным отображением тех или иных свойств. Основными методами были:

• аналитический детерминированный, расчет по аналитическим формулам числа путей на станциях, пропускной способности устройств и др.;
• вероятностный – станции рассчитывались как системы массового обслуживания;
• графический – построение суточного плана-графика работы станции или графика движения поездов;
• имитационное моделирование на компьютерных моделях с использованием стандартных языков моделирования или авторских разработок.

Сравнительная характеристика методов показала следующее:

• аналитический метод прост, но плохо отображает структуру и случайные процессы, дает большие погрешности;
• вероятностный плохо отображает структуру и управление;
• графический плохо отображает случайные процессы;
• наиболее совершенным методом является имитационное моделирование, однако он трудоемок и требует высокой профессиональной подготовки;
• оптимизационные модели могут лишь укрупненно отображать структуру и технологию и могут применяться, в основном, для управления транспортными потоками.

Расширение применения имитационного моделирования требует автоматизации процесса построения моделей. В этом случае этот метод может широко применяться для расчета и оптимизации любой сложности.

Глава 2 посвящена построению теоретической модели транспортной системы. Сущность любой модели заключается в том, что она должна правильно отображать свойства объекта исследования и быть более удобной с точки зрения исследования, чем реальный объект. Какие свойства существенны, а какие несущественны, зависит от цели исследования. Теоретическая модель транспортной системы должна в большей мере отображать закономерности, принципы и в меньшей форму их реализации в конкретной обстановке.

Анализ показал, главными процессами, которые должна отражать теоретическая модель, будут:

• взаимодействие элементов в транспортной системе;
• взаимодействие подсистем или систем;
• сущностные черты процесса пропуска и переработки транспортных потоков;
• задачи и сущность управления в транспортных системах.

Этого будет, в основном, достаточно, чтобы грамотно организовать процессы расчета и оптимизации транспортных систем с помощью правильно выбранных моделей, а также сделать обоснованные выводы по результатам моделирования.

В качестве элементов теоретической модели выбраны элементы «канал» и «бункер». В рассматриваемом аспекте эти элементы весьма абстрактны. «Канал» это обобщенное устройство, предназначенное для пропуска единиц потока, «бункер» - обобщенное устройство, имеющее свойство накапливать единицы потока и трансформировать его свойства. Транспортная система выполняет двойственную функцию – канала для пропуска потоков и бункера для поглощения и порождения всплесков.

Взаимодействие этих элементов в структуре проливает свет на многие технологические процессы в транспортных системах (рис. 1). В теоретической модели вся система представляет собой совокупный канал и бункер (рис. 1а) и состоит она также из каналов и бункеров, как элементов (рис. 1б).

Для построения идеальной модели необходимо уточнить исходные понятия. Потоком будем считать совокупность перемещающихся по системе дискретных единиц. Канал – элемент системы со следующими параметрами:

- входной поток w(t);

- выходной поток u(t);

- время хода (t);

- пропускная способность U.

Следует отметить, что входной и выходной потоки не превышают пропускной способности канала, изменяются во времени и выходной поток равен входному с некоторой разницей во времени. Кроме того, в отличие от пропускной способности, время хода по каналу не является постоянной величиной. То есть, для канала характерны следующие соотношения:

w(t) U, u(t) U, u(t) = w(t- (t)).

Из-за непостоянства времени хода при прохождении через канал поток становится более дезорганизованным. Поэтому для пропуска потока требуется резерв пропускной способности:

= uср * (1 + ) U,

где - расчётный поток.

Показатель дезорганизации потока можно рассматривать в данном случае как аналог коэффициента неравномерности kн. На выходе из канала дезорганизация возрастает:

u = w + .

Бункером является элемент системы, описываемый следующими параметрами:

- входной поток w(t);

- выходной поток u(t);

- текущая ёмкость (состояние) q(t);

- предельная ёмкость (вместимость) Q.

Для бункера соблюдаются следующие условия:

q(t) Q, для всех t,

q(t+1) = q(t) + w(t) - u(t).

Рис.1. Схема теоретической модели транспортной системы из каналов и бункеров

Бункер, в отличие от канала, способен снижать неравномерность, то есть восстанавливать организацию потока:

u = w – .

Таким образом, выходной поток из бункера является управляемым. Величина зависит от вместимости бункера и его заполненности.

В реальной транспортной системе могут встречаться различные комбинации элементов. Набор элементов и схема их стыковки между собой задает различные типы взаимодействия. Например, в случае взаимодействия типа «канал – бункер – канал» возможны два основных случая, когда бункер поглощает всплески и когда он порождает их.

Для первого случая правомерны соотношения:

u1 = w1 + 1, u1 = w2,

u2 = w2 – 2, w3 = u2,

u3 = w3 + 3.

Если ёмкость бункера достаточна, то он может полностью погашать всплески и превращать поток из неравномерного в равномерный. Поскольку

2 > w2, то w3 = u2 = 0, u3 = 3.

То есть степень «случайности» потока определяется только «помехами» выходного канала.

Если перед бункером имеется не один, а цепочка каналов, то очень вероятно, что

3 U3

Это очень важно, поскольку этим утверждается, что бункер согласовывает два канала с разной пропускной способностью (рис. 2).