Delist.ru

Повышение эффективности управления грузовыми перевозками в крупных городах (09.02.2010)

Автор: Вохмин Иван Владимирович

По инструкции, транспортное средство с грузом, попадающее под первую категорию инструкции, требует согласования маршрутов движения и максимальной скорости перевозки (указываются в пропуске АТС), что и было учтено при составлении модели влияния загруженности участка УДС на скорость движения грузовых автотранспортных средств (ГАТС) по ней.

За основу для дальнейших вычислений берется модель Гриншилдса, показывающая зависимость скорости транспортного потока от плотности движения на участке дороги (УДС). При построении модели движения автор исходил из следующих допущений:

грузовой автомобиль всегда движется со скоростью, не превышающей разрешенную, даже если транспортный поток движется с большими скоростями;

если скорость транспортного потока ниже максимально разрешенной скорости движения грузового автомобиля, грузовой автомобиль движется со средней скоростью транспортного потока.

???????$??????ена гармонизированная в соответствии с классификацией центра аналитики заторов Яндекс шкала загруженности УДС, позволяющая вычислить скорость движения транспортного средства. Модель рекомендована для перевозок крупногабаритных и тяжеловесных грузов первого класса, однако, при необходимых изменениях, может быть использована для любого вида грузовых перевозок.

Рис. 3. Скорость движения ГАТС с учетом загруженности УДС

В математическом виде предложенная бинарная модель представляет собой зависимость между скоростью потока (V) и плотностью потока (K) , записанную в виде:

где V – скорость движения грузового транспортного средства (усредненная), Vтс – верхнее ограничение на скорость движения транспортного средства, Vсв – свободная скорость, К – плотность транспортного потока, Kj – критическая плотность транспортного потока.

Загруженность УДС трактуется как величина соотношения K/Kj. Предложенная модель позволяет оценить скорость движения грузовых транспортных средств по УДС любых городов, используя методы как автоматизированного, так и ручного сбора информации о загруженности УДС.

Дана оценка характеристике загруженности УДС (на примере г. Москвы). Для исследований закономерностей движения на УДС произведено построение зависимости скорости движения грузового транспортного средства по основным видам дорог в г. Москве в рабочие дни (по указанной выше бинарной модели) от времени суток. В качестве исходных данных использовалась балльная статистика центра аналитики заторов Яндекс, в качестве ограничения была принята скорость в 50 км/ч (разрешенная по Москве для крупногабаритных грузов и указанная в пропусках ГАТС, см. рис. 4).

Из графика можно сделать вывод о том, что определенные маршруты в зависимости от загруженности УДС имеют разницу во времени прохождения до 10 раз. Эта разница не выявляется при составлении маршрутов по принципу минимизации пробега. Загруженность УДС не позволяет предприятию осуществлять планирование маршрутов с учетом реального времени их прохождения, либо при планировании используется заниженная техническая скорость. Критерий времени прохождения маршрута, в отличие от критерия минимального пробега, позволяет учесть загруженность УДС. При минимальной загруженности применение обоих критериев дает близкие результаты. Анализ показывает, что критерий минимального времени целесообразнее применять в крупных городах с 6 до 24 часов по рабочим дням, с 0 до 6 по рабочим и в выходные дни применение как временного критерия, так и критерия минимизации пробега.

Рис. 4. Распределение скоростей движения ГАТС на УДС

г. Москвы (рабочие дни)

В главе также рассмотрены нетипичные затруднения движения (затруднения, выбивающиеся из общей статистики). Они лишь опосредовано учитываются в средних величинах, но при этом серьезно влияют на характеристики транспортного потока.

Для практической апробации предложенной модели был проведен эксперимент, в котором были собраны данные о реальных скоростях движения транспортных средств по маршрутам, и было приведено сравнение прогнозных значений предлагаемой модели с реальными средними данными (см. рис. 5-7).

Результаты эксперимента позволяют сделать следующие выводы:

на маршрутах 1 и 2 предложенная модель сработала со средней погрешностью 20%, на маршруте 3 погрешность возрастает до 50% в связи с наличием явных нетипичных затруднений;

верхний уровень скорости, фиксированный в изначальной модели, при наличии возможности более быстрого движения часто нарушается водителями. В среднем уровень нарушений держится на уровне не более 20% от разрешенной скорости, однако, встречаются единичные случаи превышения и на 40-50%. Нарушение правил перевозок тяжеловесных грузов грозит предприятию санкциями со стороны ГИБДД;

на начальных и конечных этапах маршрута скорость движения транс-портного средства гораздо ниже, чем предусмотренная моделью. Это, вероятно, связано с тем, что водитель специально снижает скорость транспортного средства в связи с совершением маневров и поиском места для остановки;

в целом, изначальные предпосылки, заложенные в модели, на первом и втором маршруте подтвердились. На третьем маршруте реальные зна-чения оказались ниже прогнозных, что связано с нетипичными затруднениями движения. При реализации оперативного управления транспортное средство должно быть отправлено по альтернативному маршруту (при его наличии).

В работе рассмотрены роль и место СОУ в логистическом процессе АТП. Проанализировна горизонтальная и вертикальная интеграция системы с различными компонентами производства. В качестве объектов интеграции рассматриваются как отделы самого предприятия, так и его контрагенты и информационные службы. Механизмом интеграции служит структурированная система обмена информацией между различными подразделениями и службами.

Рис. 5. Результаты эксперимента по моделированию движения ГАТС по УДС на маршруте №1

Рис. 6. Результаты эксперимента по моделированию движения ГАТС по УДС на маршруте №2

Рис. 7. Результаты эксперимента по моделированию движения ГАТС по УДС на маршруте № 3

В третьей главе представлена методика маршрутизации с применением данных о загруженности УДС. Рассматривается перевозка строительных грузов подвижным составом автокомбината. Особенность перевозимых грузов накладывает ограничения на выбираемые маршруты, ограничивая их числом, согласованным в ГАИ и указанным в пропуске транспортного средства.

Методика повышения эффективности работы подвижного состава с применением СОУ предусматривает:

составление опорного плана с использованием статистических данных о загруженности УДС (с применением аппарата динамического программирования);

оперативное внесение корректировок в опорный план при получении оперативных данных о загруженности УДС от систем мониторинга.

Составление опорного плана представляет собой нахождение комбинации маршрутов, выстроенных таким образом, чтобы суммарное время их прохождения было минимальным. Это является условием для двух задач, представленных в первой главе (выполнение большего объема перевозок или уменьшение количества необходимого подвижного состава).

При этом рассматривается задача с двумя переменными: время выхода из парка и номер маршрута, который можно выбрать. Движение транспортного средства осуществляется через точки 0..N (где точка 0 – точка выхода из парка, 1,2,3....N-1 – точки пунктов погрузки-разгрузки, точка N-возврат в парк. (Географически точки могут совпадать, но задача рассматривает точки в виде шагов.). А1...АN-1 – время простоя в точках погрузки-разгрузки (константы). Каждую точку с последующей соединяет ni маршрутов, где i-номер шага. i(1..N). Из каждой совокупности маршрутов n1,n2,n3…nN можно выбрать только один. От того, какой маршрут выбран, и от времени начала движения по выбранному нами маршруту ni зависит время прибытия в последующую точку, так как все маршруты имеют разную зависимость загруженности от времени суток.

Возможны три варианта постановки задачи:

1) фиксированное время выхода из парка, при этом переменной является последовательность маршрутов, соединяющих точки;

2) фиксированная последовательность выбора маршрутов, переменной является время выхода из парка;

3) переменными являются и время выхода из парка, и последовательность прохождения маршрутов, соединяющих точки.

Если принять переменные: X1i – номер маршрута из совокупности ni который выбирается на i-м этапе, X2 – время выхода из парка, то задача формулируется следующим образом:

Вектор-решение:

Для первого варианта постановки задачи: X{X11,X12...X1n}; X2=const

Для второго варианта постановки задачи: X{X2};X11,X12...X1n=const

Для третьего варианта постановки задачи: X{X11,X12...X1n,X2}

Целевая функция:

загрузка...