Исследование операций на транспорте (стр. 1 )

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНАЯ АВИАЦИОННАЯ СЛУЖБА

АКАДЕМИЯ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ НА ТРАНСПОРТЕ

Пособие к выполнению курсовых работ и и дипломных проектов

по разделу

«Анализ процессов обслуживания в единой транспортной системе методом имитационного моделирования и аналитическим методом».

Санкт-Петербург

2012 г.

УДК 519.2

«Анализ процессов обслуживания в единой транспортной системе методом имитационного моделирования и аналитическим методом». Пособие к выполнению курсовых работ и и дипломных проектов. /ФГБОУ ВПО СПб ГУГА С.-Петербург,2012

Составлены в соответствии с программой курса «Исследование операций на транспорте», изучаемого в 5,6-ом семестрах.

Изложены методы обработки и моделирования, применяемые при анализе эффективности обслуживания перевозок и управления единым транспортным процессом при исследованиях различных видов транспорта: автомобильного, водного, авиационного и железнодорожного.

Приводятся основные теоретические сведения, необходимые для выполнения курсовых работ и дипломных проектов по анализу процессов обслуживания на транспорте.

В приложении приводятся варианты индивидуальных заданий к курсовой работе.

Предназначены для студентов Института экономики и управления на транспорте ФГБОУ ВПО СПб ГУГА, обучающихся по специализации «Интермодальные перевозки» специальности 190701 (240100.04) – «Организация перевозок и управление на транспорте (Воздушный транспорт)», профиля «Организация перевозок и управление в единой транспортной системе» (ОПУЕТС) бакалавриата «Технология транспортных процессов», а также близких специализаций.

Составитель- , д-р техн. наук, проф.

Рецензент -, д-р техн. наук, проф.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение................................................5

1. Числовые характеристики процессов обслуживания.......6

2. Аналитические методы исследования....................7

3. Общая схема моделирования процесса обслуживания.....10

4. Пример. Модель процесса обслуживания

автомобилей на АЗС. ................................12

5. Алгоритм моделирования АЗС..........................15

6. Указания к выполнению курсовой работы...............18

Литература.............................................19

.
Приложение. Индивидуальные задания к курсовой работе..20

П.1. Оптимизация числа причалов морского порта метo-

дом ТМО и моделирования....................................20

П.2. Анализ загрузки и оптимизация затрат морского

порта при разгрузке караванов барж..........................22

П.3. Менеджер компании, эксплуатирующей автостоянку...24

П.4. Менеджер погрузочно-разгрузочных работ на

складском комплексе.........................................26

П.5. Менеджер погрузочно-разгрузочных работ в речном

порту.......................................................30

П.6. Менеджер компании эксплуатирующей АЗС.............34

П.7. Менеджер агентства по продаже билетов..............35

П.8. Анализ потоков транспортных средств через

железнодорожный шлагбаум....................................39

П.9. Менеджер таксопарка...............................41

П.10. Менеджер компании по перевозке и хранению

контейнеров в порту........................................45

П.11. Менеджер АЗС (модель отказов по оцениваемой

длине очереди)..............................................49

П.12. Выбор параметров системы обслуживания пасса-

жиров в аэровокзале аэропорта..............................52

.
ВВЕДЕНИЕ

За последние десятилетия одним из основных методов исследования процессов функционирования транспортных систем, анализа различных технологических схем обработки грузов и пассажиропотоков, оценки качества и эффективности систем массового обслуживания стал метод статистического имитационного моделирования. Общепризнанны его достоинства: возможность учесть в полном объеме стохастический характер и нелинейные свойства исследуемого объекта, технологического процесса, специфику информационных каналов, действующих случайных возмущений и помех. Метод статистического моделирования позволяет решать сложные задачи анализа технических систем, недоступные аналитическим методам.

Широкие возможности метода статистического моделирования (метода Монте-Карло) делают обязательным изучение его основ при подготовке современного специалиста-общетранспортника, чья деятельность связана с управлением и организацией транспортных процессов, использующих различные виды транспорта.

Методические указания содержат индивидуальные задания, а также минимум теоретического материала по анализу и моделированию процессов обслуживания в ЕТС. Методы моделирования случайных величин изложены в пособиях [1,2], книге [3]. Поэтому в настоящем пособии содержатся лишь указания к их применению при выполнении курсовых работ.

В заданиях на курсовую работу приведены задачи по анализу процессов обслуживания в ЕТС - морском и речном порту, автозаправочной станции, стоянке, контейнерной площадке, складском комплексе, ж/д шлагбауме, агенства по продаже билетов, таксопарке.

Выполнив расчеты по аналитическим формулам ТМО и методом моделирования, студент должен дать ответ об эффективности процесса обслуживания, ожидаемой прибыли, выбрать оптимальные параметры системы, оценить показатели эффективности в условиях изменений (спада или подъема) интенсивности входного потока.

.
1. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ.

Качество обслуживания характеризуют набором числовых характеристик (показателей качества, критериев эффективности), отражающих в количественной форме, насколько хорошо (или, наоборот, неудовлетворительно) организованы процессы обслуживания. Приведем некоторые наиболее важные характеристики, разбив их на группы.

1. Характеристики, ориентированные на клиента:

·  Ротк - вероятность отказа в обслуживании;

·  Робсл=1-Ротк - вероятность того, что заявка клиента будет обслужена;

·  характеристики очереди Lоч обслуживания (средняя длина очереди, дисперсия, законы распределения);

·  время ожидания клиентом обслуживания tож (время простаивания в очереди);

·  время пребывания в системе, включающее все время, которое заявка находится в системе, т. е. простаивает в очереди и находится непосредственно на обслуживании в каком-либо обслуживающем аппарате.

2.Системно-ориентированные характеристики:

·  абсолютная пропускная способность А - среднее число заявок, обслуженных системой в единицу времени;

·  интенсивность потока отказов Аотк - среднее число заявок в единицу времени, получивших отказ в обслуживании;

·  загрузка накопителя - среднее число занятых мест, максимальное(с заданной вероятностью) занятых мест;

·  загрузка обслуживающих аппаратов - среднее число занятых или простаивающих аппаратов ( каналов обслуживания), время простоя и др.

3. Экономические критерии:

·  Д - доход, получаемый системой с потока заявок (клиентов) в виде платы за обслуживание;

·  З - затраты на обслуживание, показывающие себестоимость процесса обслуживания;

·  П - прибыль - величина разности П=Д-З между доходом и затратами.

Мы их выделили в отдельную группу ввиду их важности, хотя по смыслу эти характеристики являются системными. Все эти величины рассчитываются на определенном отрезке времени (день, неделя, декада, месяц, квартал, год, длительность навигации).

Системы массового обслуживания являются стохастическими системами, т. е. их работа (процесс функционирования) зависит от случайных факторов: случайного потока заявок, времени обслуживания и др. Поэтому показатели П, Д, З являются случайными величинами. В качестве обобщенного показателя используются их вероятностные характеристики: средние значения (математические ожидания), вероятности превышения заданного уровня (или попадания в промежуток) дисперсии. Все эти характеристики удобно записать в форме

, (1)

где y=П, З или Д; - некоторая функция, определяющая принятую для исследования вероятностную характеристику; М (.) - символ математического ожидания.

Величина критерия (1) зависит от характеристик входного потока (например, его интенсивности), принятой схемы организации обслуживания (наличие накопителей, приоритетов, характеристик и фаз обслуживающих каналов), параметров системы (емкости накопителя, числа обслуживающих аппаратов и др).

Задача менеджера заключается в том, чтобы принять такую модель организации обслуживания, которая обеспечивает показаэкстремальное (наибольшее или наименьшее) значение. Если в качестве показателя выбраны прибыль или доход, то критерий максимизируется; если затраты, то отыскивается наименьшее значение критерия.

2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

При условии, что входной поток является пуассоновским с интенсивностью?, а время обслуживания подчинено показательному закону с интенсивностью?, в теории массового обслуживания получены аналитические выражения для характеристик системы. Приведем их для многоканальной СМО смешанного типа, т. е. с отказами в обслуживании и конечной емкостью m накопителя.

Вероятность того, что в момент времени t в системе находится на обслуживании К заявок равна

(2)

где r=l/μ; Pо - вероятность того, что СМО свободна (т. е. заявки отсутствуют, как в очереди, так и в обслуживающем аппарате), вычисляемая по формулам:

, (3)

m, если q=1, q=r¤n,

S=

q(1-qm)/(1-q), если q ¹1,

Вероятность отказа в обслуживании равна

.

Отсюда определяется вероятность обслуживания .

Средняя длина очереди, среднее время ожидания обслуживания и среднее время пребывания в СМО определяются выражениями