ФОРМУВАННЯ НЕЧіТКОї СИСТЕМИ ПіДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РіШЕННЯ ЩОДО ПРИДАТНОСТі У КОМЕРЦіЙНОМУ ВіДНОШЕННі РУХОМОГО СКЛАДУ ПРИ ЙОГО РОЗПОДіЛі

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

-? ?-
В роботi запропоновано пiдхiд до ршен-ня задачi формування бази знань та ефек-тивног системи тдтримки прийняття ршень оперативними пращвниками залiзничного транспорту. Викладений пiдхiд спрямований на тдвищення якостi, конкурентоспромож-ностi, ресурсозбереження та рiвня сервi-су при обслуговуванш вантажовласнитв. Результат досягнуто за рахунок прийняття ршення щодо придатностi у комерцшному вiдношеннiрухомого складу при його розподШ. Розглянуто ршення даног задачi з точки зору використання нечтких множин
Ключовi слова: лог^тична технологiя, рухомий склад, перерозподш ваготв, придат-тсть у комерцшному видношент, тдтримка
прийняття ршень
?-?
В работе предложен подход к решению задачи формирования базы знаний и эффективной системы поддержки принятия решений оперативными работниками железнодорожного транспорта. Изложенный подход направлен на повышение качества, конкурентоспособности, ресурсосбережения и уровня сервиса при обслуживании грузовладельцев. Результат достигнут за счет принятия решения о пригодности в коммерческом отношении подвижного состава при его распределении. Рассмотрены решения данной задачи с точки зрения использования нечетких множеств
Ключевые слова: логистическая технология, подвижной состав, перераспределение вагонов, пригодность в коммерческом отношении, поддержка принятия решений -? ?-
1. Вступ
Технолопя функщонування залiзничного пол^ону повинна бути сформована таким чином, щоб забезпе-чити оптимiзацiю i оргатзащю ращональних ванта-жопотоюв, тдвищення якосп 1х обробки. Це дозволяе забезпечити тдвищення ефективност просування таких потоюв, зниження непродуктивних витрат, а залiзницям — максимально вщповщати вимогам ван-тажовласниюв з використанням саме лопстичних тех-нологш. В сучасних умовах реформування ршення дано! задачi повинно бути спрямовано на покращення якост прийняття управлшських ршень за рахунок оптимального використання внутршшх ресурав — в першу чергу рухомого складу, який мае великий знос та не завжди вщповщае вимогам при транспортуванш вантажiв.
У свою чергу придатшсть рухомого складу для перевезення вщповщного вантажу може визначатися ознакою техшчно! справноси такого засобу, а може i не охоплюватись нею. Проте, рiзке розмежування мiж
(c)
УДК 656. 225:656. 212
|DOI: 10. 15 587/1729−4061. 2015. 5449в|
ФОРМУВАННЯ НЕЧ1ТКОТ СИСТЕМИ П1ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕННЯ ЩОДО ПРИДАТНОСТ1 У КОМЕРЦ1ЙНОМУ В1ДНОШЕНН1 РУХОМОГО СКЛАДУ ПРИ ЙОГО РОЗПОД1Л1
Д. В. Ломотько
Доктор технiчних наук, професор* E-mail: den@kart. edu. ua А. О. Ко вал ьо в
Кандидат техшчних наук, доцент** E-mail: kovalovanton@mail. ru О. В. Ковал ьова
Асистент** E-mail: oksanapesochin@mail. ru *Кафедра транспортних систем i лопстики*** **Кафедра управлiння вантажною i комерцшною роботою*** ***УкраТнський державний унiверситет залiзничного транспорту пл. Фейербаха, 7, м. Хармв, УкраТна, 61 050
технiчною справшстю рухомого складу та придатш-стю цього засобу у комерцiйному вщношенш е слабко формалiзованим та чггко невизначеним як у нормативному, так i у технолопчному сенсь
2. Аналiз лiтературних даних и постановка проблеми
Зпдно ст. 31 Статуту залiзниць [1] «Придатшсть рухомого складу для перевезення вантажу в комерцшному вщношенш визначаеться:
— вагошв — вщправником, якщо завантаження здшснюеться його засобами, або залiзницею, якщо завантаження здiйснюеться засобами залiзницi-
— контейнерiв, цистерн та бункерних натввагошв -вiдправником».
Аналiз дтчих нормативних актiв показав, що четкого визначення придатностi рухомого складу у комерцшному вщношенш Статут [1] не мштить, тому виникають спiрнi моменти мiж перевiзником та ввд-правником, особливо при перерозподШ рухомого
складу тд навантаження. Поняття придатносп рухо-мого складу для перевезення вантажу в комерцшному вiдношеннi бiльш конкретизовано у [2] та & quot-означав таку техшчну та комерцшну справнiсть рухомого складу, вщ яко1 залежить схороншсть конкретного вантажу& quot-. Бiльш розгорнуто це питання при оргашзацп переве-зень у мiжнародному сполученнi у [3]: «Пригодность в коммерческом отношении вагонов, контейнеров — состояние грузовых отсеков вагонов, контейнеров, пригодных для перевозки конкретного груза, отсутствие внутри вагонов, контейнеров постороннего запаха, других неблагоприятных факторов, за исключением последствий атмосферных осадков в открытых вагонах, а также особенности внутренних конструкций кузовов вагонов, контейнеров, влияющие на состояние грузов при погрузке, выгрузке и перевозке для перевозки указанного груза», тобто знов виршальною в суб'-вктивна думка вантажовщправника.
Як показано у [4], ефектившсть технологи управ-лшня визначавться на основi розрахунку ряду окре-мих показниюв або коефвдвнпв. Але 1х використання не дозволяв у повнш мiрi оцiнити ефективнiсть роботи залiзничного полiгону у цiлому. Тому необхвдно вико-ристати узагальнену оцiнку змш основних показникiв дiяльностi залiзницi та 1х вплив на кiнцевий результат. Шсля визначення кiнцевоi мети функщонуван-ня, показники залiзничного тдроздшу починають «прямувати» до неi по певнш травкторii, яка залежить вщ багатьох факторiв. Задачею системи тдтримки прийняття управлiнського рiшення (СППР) буде оцш-ка поточного стану виконання показниюв, ризику iх невиконання, а також близькоси iх рiвня до критич-ноi областi, з якоi досягнення мети буде неможливо. Проблема полягав у тому, що кнув список обмежень досягнення кiнцевоi мети, яка у загальному випадку не може бути описана чггко i однозначно. Це пов'-язано такими факторами, як змши у ситуацп на транспортному ринку, вплив людського фактору та шше. Осюль-ки врахувати абсолютно ва обмеження та фактори не представлявться можливим, виникав необхiднiсть формалiзацii кiнцевоi мети i формування бази знань для тдтримки прийняття ршення з використанням математичного апарату нечиких множин [5, 6].
Апарат нечиких множин використовувться у рiз-них галузях дослiджень. У [7] описано тдхвд, при-значений для вибору системи тдтримки прийняття ршень (ERP) для текстильноi промисловость Запропонований пiдхiд враховув ряд невизначених факторiв, в числi яких: широта структури продукцп, рiзноманiтнiсть продукцп, неквалiфiкованi людськi ресурси. Для порiвняння ERP-системи в дослiдженнi використанi нечеткий метод аналiзу iврархiй i нечике розширення прийняття рiшень на основi багатокри-терiального пiдходу. Робота [8] присвячена можли-востi використання нечiткоi логiки та теорп нечiтких множин в системi пiдтримки прийняття ршень при бурiннi нафтогазових свердловин для прогнозування ускладнень. Також описаш можливост використання експертних баз знань. У [9] представлений тдхщ до виршення проблеми невизначеностi вихiдноi шфор-мацп в рамках теорii нечiтких множин. Розглянуто особливосп застосування нечiткого тдходу при про-ектуваннi та експлуатацп розподiльних електричних мереж. Надано методики перекладу типових завдань
у нечггку форму. Метод оптимiзащi надiйностi кон-струкцiй з урахуванням невизначеностi, якщо достат-нiй обсяг вхiдних даних не може бути отриманий через обмеження на ресурси, викладений у [10]. Запропоно-вано для усунення невизначеносп в оцшщ нечетких змшних використовувати функцiю приналежностi, що забезпечуе бiльш стiйку оптимальну конструкцiю. Дослщження [11] розвивае генетичний алгоритм, за-снований на нечiткiй нейроннiй мережi (GFNN), що дозволяе сформулювати базу знань нечетких правил виводу, як можуть вимiряти якiсний ефект на фондовому ринку.
Проблеми, пов'-язаш з багатокритерiальним та/або груповим прийняттям рiшень з використанням нечетких iнтуiционiстських множин описаш в [12]. Також приведено технiко-економiчне обгрунтування i ефектившсть запропонованого методу пiдтримки прийняття ршень. У [13] вирiшувалося завдання визначення вщсташ мiж елементами i геометрii нечiтких множин та введено ряд нових для теорп нечиких множин визначень, зокрема присвячених узагальненню понять нечiтких множин — штущиошстським нечiтким множинам. Проблеми, що стоять на шляху виршення задачi синтезу оптимального регулятора в умовах невизначеноси, сформульовано у [14]. Запропонована процедура оцшювання технологiчних параметрiв, за-снована на побудовi багатовимiрного рiвняння регресii i дозволяе подолати основну складшсть синтезу оптимального регулятора, пов'-язану з нечиюстю вхiдних змшних, що описують об'-ект управлiння. Застосуван-ня отриманого при цьому оптимального регулятора дозволяе отримувати оптимальш в сена швидкодп перехiднi процеси в об'-екп регулювання.
Новий метод для оцшки нечiтких моделей лiнiйноi регресii на основi пiдходу Танаки, для випадку, коли вхщш i вихiднi даш суть нечiткi числа, представлений у [15]. Запропонований метод спрощуе операцп нечи-ких арифметичних обчислень. Технолопя одержання нечiткоi регресiйнiй моделi, що використовуеться для оцшки функщональних ввдносини мiж залежними i незалежними змшними в нечiткому середовищi, запропонована у [16]. На основi методiв лiнiйного про-грамування викладений багатокритерiальний похiд, ключовим у якому е використання нечикого пiдходу в методi найменших квадратiв.
Дослiдження [17] присвячене проблемi оцiнки параметрiв рiвняння регресп для невеликоi вибiрки вихiдних даних, де умови спостереження задаються у виглядi нечiтких чисел. Пропонуеться технолопя штучноi ортогоналiзацii результатiв пасивного експе-рименту, на основi комплексного використання нечи-коi кластеризацii та розробленого методу розв'-язання нечетких систем лшшних алгебраiчних рiвнянь. У [18] розглядаеться ршення задачi обробки лiнгвiстичноi експертноi iнформацii, отримання груповоi оцiнки думок експерпв з урахуванням iхньоi квалiфiкацii. Показана i обгрунтована можливiсть застосування для виршення поставлених завдань методiв теорii нечiтких множин.
Вiдсутнiсть системи тдтримки прийняття ршен-ня для визначення ефективност розподiлу рухомого складу, а саме з урахуванням наявносп транспортних ресурив необхiдноi категорii придатносп для перевезення заданоi номенклатури вантажiв, '-?х кiлькостi,
можливост подання тд навантаження з мтмальни-ми витратами, пов'-язаними з експлуатацшними показ-никами, не дае можливосп якiсного надання послуг вантажовласникам [19].
Таким чином, у проаналiзованих наукових джере-лах було виявлено з одного боку — недостатшсть в нормативному сена визначеност оцшки придатностi ру-хомого складу в комерцшному вiдношеннi, а з шшого боку — практично повна вщсутшсть методологiчного забезпечення ефективно! та формалiзованоi технологii вiдбору рухомого складу тд навантаження.
У зв'-язку з вищенаведеним необхiдно створення наукового пiдходу до ршення задачi формування ефективноi системи тдтримки прийняття рiшень, що спрямовано на тдвищення якостi та рiвня сервiсу при обслуговуваннi вантажовласникiв за рахунок прийняття ршення щодо придатностi у комерцiйному вiдношеннi рухомого складу при його розподШ.
3. Мета i завдання дослiдження
Метою роботи е створення пiдходу до ршення науково-прикладноi задачi формування технологи вщбору рухомого складу (вагонiв) у комерцшному вщношенш при його розподШ за допомогою нечiткоi системи тдтримки прийняття ршення (СППР) опе-ративним персоналом.
Для досягнення поставленоi мети були поставлен наступнi завдання:
— вибiр важливих (для вщправника) показникiв функцiонування структури розподшу рухомого складу-
— формування СППР та ефективноi бази знань на основi нечiткоi логiки для тдвищення ефективносп обслуговування вантажовласникiв-
— обрання (з використанням нечиких множин) ра-цiонального пiдходу використання лопко-лшгвктич-них методiв опису систем в термшах лiнгвiстичних змiнних.
Безумовно, такий тдхщ дае змогу бiльш Грунтовно оцiнювати придатнiсть рухомого складу в комерцшному вщношенш.
4. Формування нечггко! СППР оперативного персоналу щодо придатност вагонiв у комерцiйному вщношенш при? х розподiлi
Якщо вищезазначене розглянути у формальних термiнах, то кшцеву мету функцiонування структури розподшу рухомого складу на протязi планового пе-рiоду часу tпл можливо представити у виглядi вектор-ноi функцii приналежностi
Т = {цГ1(1), ц г (1),…, ц^)}, (1)
де п — бажаний рiвень виконання ьго показника, загальна кiлькiсть яких складае К- цг (I) — функщя приналежностi рiвня виконання показника нечiткоi множини I.
Кожний показник мае обмеження VI еК 3 г е1*,
т*
де I'- е множиною припустимих значень показника. Вщхилення вiд бажаного рiвня досягнення цiлi позна-чимо I = 1 ^ I.
У якост критерiю ступеня важливостi ьго показника г та дощльност його використання у (1) попе-редньо можливо використати коефiцiент кореляцп мiж показником i визначеним узагальнюючим показ-ником роботи полiгону Q (наприклад, вантажообiгом)
|(г--[Рг, й, при Рг, й& gt-8
Рга =-, Рга = и ^ (2)
* псгОц * 10, при ргЦ & lt-8
де Г, Ц — математичне очжування вiдповiдно показника г '- Ц- ог, оа — середньоквадратичне вщхилення показникiв г i Ц- 8 — обраний рiвень значимост впливу показника — фактора г, вщповщно до рекомендацii [20] прийнятий надалi 0. 35.
На першому етат узагальнюючим показником роботи може бути вантажооб^ залiзничного полiгону, прибуток ввд його дiяльностi та економiя ресурсiв за рахунок визначення ступеню придатностi рухомого складу пiд навантаження.
Ефектившсть функцiонального розподiлу мiж структурними тдрозд^ами всерединi полiгону обслуговування залiзницi можливо оцiнити з урахуван-ням близькостi фактичних результатiв до теоретич-них, якi отриманi з (1).
Формування системи тдтримки прийняття рь шення при розподiлi рухомого складу будемо здшс-нювати шляхом впливу придатност рухомого складу на виконання показниюв роботи I з використанням лшгвктичних змiнних та отримання на '-?х базi нечи-ких висновюв [21].
Формально лiнгвiстичну змшну визначимо у ви-глядi набору
1:(ХД'-, С, М, (3)
де I — найменування лiнгвiстичноi змiнноiвень придатностi вагона) — х — базова терм-множна значень лiнгвiстичноi змiнноi I (категорiя (або ступiнь) при-датност вагона) — I* - унiверсальна множина припу-стимих значень показника, яка е областю визначення кожного терму, тобто %еГ — G — синтаксична процедура, яка дозволяе оперувати елементами терм-множини X, зокрема генерувати шж терми G (х) — М — семантич-на процедура, що дозволяе перетворити кожне нове значення лшгвштичтл змiнноi, яке створено процедурою G, у нечiтку змшну, тобто сформувати ввдповвд-ну нечггку множину.
Таким чином, значеннями лш^стично'- змiнноi I е нечiткi множини, елементами яких е характеристики показника.
Для формування СППР введемо поняття нечеткого висловлення — конструкцп виду (I е I'-), де I — лшгвк-
тична змшна, I'- - и значення, якому вщповщае нечика
*
множина на унiверсальнiй множит I.
Для отримання нечиких висновюв будемо вико-ристовувати наступш правила перетворень нечiтких висловлень. Правило перетворення кон'-юнктивно'- форми
(IlеI'-л I2еI2) ^ & lt-(I1,I2)е (I1'-o Х^), (4)
де I'- пI'-2 значення лiнгвiстичноi змiнноi (11,12), яке вiдповiдае вихiдному висловленню ^ е I'-л I2еI2) i
якому для лшгвктичних змшних 11 та 12 ставиться у вщповщшсть нечика множина I, п 12 з функщею при-
належностi Ця, nR2 (R1*, R2) = Ця,(я*) пЦя2 (R2).
Правило перетворення диз'-юнктивно'-'- форми
(i^v I2eI2) ^ & lt-(I1,I2)e (I1'-^ 12),
(5)
де I, uI'-2 значення лшгвктичтл змiнноi (I, I2), яке вщповщае вихiдному висловленню
(IieIiV I2eI2)
i якому ставиться у вiдповiднiсть нечетка множина I, u I2 з функщею приналежноси
Ц^ДСО = Mi, (0 u^: 2(I2).
Правило перетворення висловлень iмплiкативноi форми
(I, eI1, то I2 е Ц) ^ ((Ii, I2) e (I1^ I2)),
(6)
Mii (I1) = U[МОпЦ- (I*)].
(8)
Таким чином, композицшне правило висновюв в цьому випадку задае закон функщонування нечетко'- моделi системи. Нечiткий висновок здiйснимо за чотири етапи: фаззифжащя, безпосереднiй нечикш висновок, акумуляцiя результатiв, дефаззификацiя за методом «центру ваги».
З шшого боку, знаходження I через % та I* мож-ливо на осшж щентифжацп лiнгвiстичних змiнних групою експертiв [23] у виглядi набору правил пере-творень диз'-юнктивно'- та iмплiкативноi форми виду
(5) та (6). Можливим е використання опису I через %
*
та I на основi лшгвктичних змшних з використанням методiв кластерного аналiзу. На експертнш базi даних визначаються кластери юльюсних значень атрибутiв i центри кластерiв. На основi видiлення в кожному кластерi мiнiмального та максимального значень атрибупв, а також центрiв рiзних кластерiв, слiд по-будувати iнтервали значень, якi е областями значень лшгвктичних змiнних. Далi iдентифiкуються функцп приналежностi значень iнтервалiв до лiнгвiстичних змiнних, тобто здшснюеться перехiд вiд експертно'- бази даних з кшьюсними значеннями атрибутiв до бази знань з нечеткими лшгвштичними змiнними.
Як приклад побудуемо нечпк множини для кожного кластеру j-го лiнгвiстичного атрибуту з, А мож-ливими значеннями. Функцiю приналежност не-чiткоi множинi з характерним значенням j е[1, А] для поточного значення х задамо наступним чином (рис. 1)
де I, ^ I2 значення, яке вiдповiдае значенню лшгвш-тичноi змiнноi (I, I2).
Формалiзацiю СППР здiйснимо за допомогою ло-гiко-лiнгвiстичних методiв опису систем в термшах лiнгвiстичних змшних. Вхщш та вихiднi параметри функщонування залiзничного полiгону розглядають-ся як сукупшсть лiнгвiстичних висловлень наступно-го виду
B,1,1 л |V 1,2 л |V … л |V 1Ш) ^ (I1, л |V I, 2 A |V … Л |VI^), B2: a|V I22 A|V … A|VI2^ ^ (Г2, A|V I22 A|V … A|V I2N^,
Bk Л |V Ik2 Л |V … Л |V ^n) rk, л lV Ik2 Л |V … Л |V ^
де & lt-Iij>-, i=, 2,., N j=, 2,…, k — нечiткi висловлення на вiдповiдних значеннях вхiдних лшгвштичних змш-них- & lt-I'-ij>-, i=, 2,., N j=!, 2,…, k — нечiткi висловлення на вщповщних значеннях вихiдних лiнгвiстичних змiнних.
Сукупшсть правил (7) будемо називати нечикою базою знань, яка вщбивае функщональний взаемозв'-я-зок вхiдних i вихщних нечiтких змiнних та е основою побудови узагальненого нечеткого вiдношення IjII, заданого на унiверсальнiй множиш I- для вхiдних i вихщних змiнних. Вiдношення I будуеться за компо-зицiйним правилом висновкiв Заде [22]
mi (i) =
I1 & lt- Ij^ ц,(1*) = ,
Ij& lt-11 & lt- j ^ Ц1(1*) =, Ij Ij+,
(9)
I & gt- I

Mi (I) = 0.
(7)
Дана функщя приналежностi притаманна техно-лопчним показникам перевiзного процесу, для яких найбшьш характернi меншi значення, наприклад, три-валiсть простою вагонiв або низькому ступеню при-датностi вагону до перевезень.
За допомогою функцш приналежност мож-ливо побудувати вщповщно лiву та праву межi лшгвктичного атрибуту. 1х сполучення дае харак-терну та найбiльш часто застосовну «трикутну» функщю приналежностi з характерним значенням що спiвпадае з центром кластеру.
Для лшгвктично'- змiнноi, що характеризуе сту-тнь зносу рухомого складу у комерцшному вiдношеннi побудовано приклад трьох функцш приналежносп, що вiдповiдають «середньому», «високому» та «низькому» рiвням за умовною 10-ти бальною шкалою А=10 (рис. 2).
Рис. 1. Приклад побудови функци приналежносп неч^коТ множинi з характерним значенням Ij, j=1, А=4
Тодi можливо отримати приклад побудови по-чатковоi бази для СППР щодо визначення ступеню придатностi рухомого складу в комерцшному вщ-ношенш
Процессы управления
Bt:(MD лц12(1^ I1),
B2^ MI) л MD) M I2),
B3: (MDлМ^) I'-a).
(10)
Приклад роботи нечггко'-1 СППР на функцiях при-належностi He4iTK0I множинi, наведеноi на рис. 2, в умовах ввдносно великих обсяпв навантаження наведено на рис. 3. 1мпликацшний висновок здшснено
за композицiйним правилом висновюв Заде (8) та для розглянутого у прикладi рухомого складу становить 6,788 за 10-ти бальною шкалою.
Перевагою цього шдходу (див. (10)) е те, що по мiрi накоплення даних про придатнiсть вагошв у комерцiйному вiдношеннi кiлькiсть факторiв, що враховуеться, може вiдповiдно до (7) бути збшь-шено з метою отримання б^ьш точноi ощнки та зменшення ступеню впливу факторiв, що е малозна-чимими.
б
в
Рис. 2. Побудова функцш приналежносп неч^ко'-| множинi «стутнь зносу рухомого складу у комерцшному вщношенш» |j|(I*) для, а — «середнього», б -«високого» та в — «низького» рiвнiв
Рис. 3. Побудова висновку щодо «ступеню комерцшно'-| придатностi» рухомого складу для умов вщносно великих обсяпв
навантаження
а
Таким чином, отриманий науковий тдхщ до ство-рення нечико'- СППР щодо придатностi у комерцшно-му ввдношенш рухомого складу зменшуе невизначе-шсть при його розподiлi, що призведе до скорочення термшу обiгу вагошв та зменшення часу на реалiзацiю запропонованих технологiчних рiшень. Незважаючи на те, що для використання СППР оперативними пращвниками залiзниць та вщправниками може бути здiйснено у межах шнуючо'- системи управлiння пе-ревезеннями АСК ВП УЗ 6, на першому етат екс-плуатацп системи виникне досить складне завдання формування первинноi бази знань та наповнення ii правилами та висновками виду (7). Тому наступш дослвдження повинш бути пов'-язанi iз подальшою ш-теграцiею запропонованоi СППР в кснуючи на залiзни-цях АРМ з метою бшьш високого рiвня автоматизацп сумiсного використання даних про рухомий склад, на-прямкiв його прямування, паспорпв вагонiв та iншiй лопстично'- iнформацii, у тому числi при оргашзацп мiжнародних перевезень.
6. Висновки
Запропонований методолопчний пiдхiд до ршення задачi формування бази знань та ефективно'- системи пiдтримки рiшень спрямовано на тдвищення якостi, конкурентоспроможностi, ресурсозбереження та рiвня сервису при обслуговуванш вантажовласникiв за раху-
нок прийняття ршення щодо пpидатноcтi у комерцшному ввдношенш рухомого складу при його розподШ.
В peзyльтатi проведених дослщжень:
1. За допомогою piвня значимоcтi впливу показни-ка на вантажообп залiзничного полiгонy, прибутку ввд його дiяльноcтi та eкономii ресурав обрано важливi для вiдпpавника показники функщонування структу-ри pозподiлy рухомого складу.
2. На оcновi математичного апарату нeчiткоi логiки сформовано СППР оперативного пращвника та ефек-тивна база знань, що будуеться за класичним компози-цiйним правилом висновюв Заде.
3. Для формування нечиких виcновкiв в СППР запропоновано перетворення кон'-юнктивно'-: !, диз'-юнк-тивноi та iмплiкативноi форми, остання з яких е най-бiльш привабливою для поставленого завдання, що дозволило описати систему в термшах лшгвктичних змшних.
Результати ршення задачi оцiнки пpидатноcтi рухомого складу в комерцшному вщношенш дозволяють пiдвищити якicть прийнятих управлшських piшeнь як у нормативному, так i у технолопчному ceнci, в першу чергу за рахунок оптимального використання вну-тршшх pecypciв. Перевагою можливо вважати те, що запропоноваш методи ршення на базi нeчiтких СППР можуть використатися сумшно з шшими методами yпpавлiння. Дане питання е складовою частиною кола проблем, яю виникають при фоpмyваннi системи ло-гicтичних цeнтpiв залiзниць Укpаiни.
Лиература
, Про затвердження Статуту зашзниць Укра'-ни: Постанова Кабшету Мшютр1 В Укра'-ни № 457 вщ 06 кв1тня, 998 р. [Елек-тронний ресурс]. — Режим доступу: http: //zakon! rada. gov. ua/laws/show/457−98-%D0%BF
2. Роз'-яснення президй Вищого господарського суду Укра'-ни № 04−5/60, вщ 29 кв1тня 2002р. [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http: //sudpraktika. in. ua/pro-deyaki-pitannya-praktiki-virishennyasporiv-shho-vinikayut-z-perevezennya-vantazhiv-zalizniceyu
3. Соглашение о международном железнодорожном грузовом сообщении (СМГС) [Електронний ресурс]. — Введ. 0107. 20,5. -Режим доступа: http: //osjd. org/doco/public/ru
4. Ломотько, Д. В. Шдвищення ефективносл технологи розподшу рухомого складу на полнот [Текст] / Д. В. Ломотько // Зб1рник наукових праць ДонПЗТ. — Донецьк, 2005. — Вип. 3.
5. Ломотько, Д. В. Методология формирования эффективной логистической технологии перевозок в железнодорожном межгосударственном сообщении [Текст] / Д. В. Ломотько, Д. В. Арсененко // Зашзничний транспорт Укра'-ни. — 20,5. -№ , — С. Н-, 7.
6. Логистическое управление грузо- и вагонопотоками. Труды специалистов Украинской государственной академии железнодорожного транспорта [Текст] / под. ред. Д. В. Ломотько. — Saarbrucken, Deutschland: Palmarium Academic Publishing, 20,4. — Ю5 с.
7. Cebeci, U. Fuzzy AHP-based decision support system for selecting ERP systems in textile industry by using balanced scorecard [Text] / U. Cebeci // Expert Systems with Applications. — 2009. — Vol. 36, Issue 5. — P. 8900−8909. doi: 10. 1016/j. eswa. 2008. 11. 046
8. Shavranskyy, V. Using fuzzy logic in support systems decision complications during drilling [Text] / V. Shavranskyy // Technology audit and production reserves. — 20,2. — Vol. 4, Issue, (6). — P. 35−36. — Available at: http: //journals. uran. ua/tarp/article/view/4782/4433
9. Tymchuk, S. Definition of information uncertainty in power engineering [Text] / S. Tymchuk // Technology audit and production reserves. — 20,3. — Vol. 6, Issue 5 (, 4). — P. 33−35. — Available at: http: //journals. uran. ua/tarp/article/view/19 648/17296
Ю. Du, L. Possibility-based design optimization method for design problems with both statistical and fuzzy input data [Text] / L. Du, K. K. Choi, B. D. Youn, D. Gorsich //Journal of Mechanical Design. — 2006. — Vol., 28, Issue 4. — P. 928−935. doi: 10. Ш5/1. 2 204 972 H. Kuo, Я. J. An intelligent stock trading decision support system through integration of genetic algorithm based fuzzy neural network and artificial neural network[Text] / R. J. Kuo, C. H. Chen, Y. C. Hwang // Fuzzy Sets and Systems. — 200,. — Vol. H8, Issue, -P. 2,-45. doi: 10. 1016/S0165−0114(98)00399−6, 2. Li, D. -F. Multiattribute decision making models and methods using intuitionistic fuzzy sets [Text] / D. -F. Li // Journal of Computer
and System Sciences. — 2005. — Vol. 70, Issue , — P. 73−85. doi: 10. 1016/j. jcss. 2004. 06. 002, 3. Szmidt. E. Distances between intuitionistic fuzzy sets [Text] / E. Szmidt, J. Kacprzyk // Fuzzy Sets and Systems. — 2000. — Vol. H4, Issue 3. — P. 505−5,8. doi: 10. 1016/S0165−0114(98)00244−9
14. Demin, D. A. Synthesis of optimal temperature regulator of electroarc holding furnace bath [Text] / D. A. Demin // Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. — 2012. — № 6 — P. 52−58.
15. Hong, D. H. Fuzzy linear regression analysis for fuzzy input-output data using shape-preserving operations [Text] / D. H. Hong, S. Lee, H. Y. Do // Fuzzy Sets and Systems. — 2001. — Vol. 122, Issue 3. — P. 363−542. doi: 10. 1016/S0165−0114(00)00003−8
16. Yang, M. -S. Fuzzy least-squares linear regression analysis for fuzzy input-output data [Text] // M. -S. Yang, T. -S. Lin // Fuzzy Sets and Systems. — 2002. — Vol. 126, Issue 3. — P. 389−399. doi: 10. 1016/S0165−0114(01)00066−5
17. Seraya, O. V. Linear regression analysis of a small sample of fuzzy input data [Text] / O. V. Seraya, D. A. Demin // Journal of Automation and Information Sciences. — 2012. — Vol. 44, Issue 7. — P. 34−48. doi: 10. 1615/jautomatinfscien. v44. i7. 40
18. Kuts, A. M. Method of presentation of expert information by means of fuzzy logic and obtaining the group assessment of expert opinions [Text] / A. M. Kuts // Technology audit and production reserves. — 2015. — Vol. 2, Issue 2 (22). — P. 17−21. doi: 10. 15 587/2312−8372. 2015. 40 778
19. Ломотько, Д. В. Удосконалення функцюнування автоматизовано! системи розподшу транспортних pecypciB на Харгавськш дирекцй зал1зничних перевезень [Текст] / Д. В. Ломотько, А. О. Ковальов, О. В. Ковальова // Збiрник наукових праць. Хар-KiB: УкрДАЗТ. — 2013. — Вип. 137. — С. 5−10.
20. Developers of Your Spreadsheet'-s Solver. Optimization Concepts [Electronic resource]. — 2002. — Available at: http: // www. frontsys. com
21. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств: пер. с франц. [Текст] / А. Кофман. — Москва: Радио и связь, 1982. — 432 с.
22. Ломотько, Д. В. Метод оцшки та вщбору неч^ко! шформацп при формуванш систем тдтримки прийняття ршень у шдроздь лах залiзниць [Текст] / Д. В. Ломотько // Iнформацiйно-керуючi системи на залiзничному транспорта — 2007. — № 2. — С. 3−9.
23. Kosko, B. Neural Networks and Fuzzy Systems [Text] / B. Kosko. -Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1992. — 449 p.
-: -:-п п-
Викладен тдхГд до формування оптимального мехатзму забезпечення погодженого управлтня процесом доставки вантажiв з перевалкою гх в загальнотранспортних вуз-лах. Цей пiдхiд засновано на теоретико-ме-тодологiчному тструментари теорш кор та досягнення згоди мiж учасниками здшснення процесу транспортування вантажiв за схемою «вид дверi до дверi»
Ключовi слова: процес доставки вантажiв, загальнотранспортний вузол, процес перевалки вантажiв, мехатзм узгодження управлтня доставкою вантажiв
?-?
Изложен подход к формированию оптимального механизма обеспечения согласованного управления процессом доставки грузов с перевалкой их в общетранспортных узлах. Этот подход основан на теоретико-методологическом инструментарии теорий игр и достижения согласия между участниками осуществления процесса транспортировки грузов по схеме «от двери до двери»
Ключевые слова: процесс доставки грузов, общетранспортный узел, процесс перевалки грузов, механизм согласования управления
доставкой грузов -? ?-
УДК 656. 615. 078. 111/. 117
|DOI: 10. 15 587/1729−4061. 2015. 54 273]
РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ИГРОВОГО ПОДХОДА К СОГЛАСОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ ДОСТАВКОЙ ГРУЗОВ С ПЕРЕВАЛКОЙ В ОБЩЕТРАНСПОРТНЫХ
УЗЛАХ
А. О. Мурадьян
Ассистент
Кафедра эксплуатации морских портов Одесский национальный морской университет ул. Мечникова, 34, г. Одесса, Украина, 65 029 E-mail: fhcty1@rambler. ru
1. Введение
Прогресс в развитии мировой и национальных экономик, наметившийся на рубеже ХХ-ХХ1 веков, обострил проблему совершенствования теории и практики управления во всех звеньях и ячейках народнохозяйственного комплекса. Актуальность ука-
занной ориентации стремительно возрастает на современном этапе вследствие стабилизации общемирового экономического кризиса, который охватил и Украину В такой ситуации наиболее реальной является постановка вопроса о сосредоточении усилий на смягчении (в идеале устранении) существующих негативов в функционировании экономики за счет повышения
© А

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой