WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:     | 1 | 2 ||

«2 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 1.1. Контейнерные терминалы восточного региона Балтийского моря и задачи управления этими терминалами 1.2. Формализация процессов ...»

-- [ Страница 3 ] --

2. Спрос  на  обработку  судов  превышает  предложение,  т.е.  для  терминала  имеются  предложения  по  достаточно  большому  объему  экспортноимпортных судов.  Тогда, согласно (3.4) величину прибыли можно представить в виде:  Однако,  в  дальнейшем,  при  определении  прибыли  не  будем  учитывать  постоянные расходы, не зависящие от интенсивности прихода судов к терминалу.   К  ним  относятся  приведенные  затраты  на  содержание  причалов C3 S,  т.е.  в  этом  случае критерий максимализации прибыли будет определяться выражением:  C 1 C1d1 max.                                                                                      (3.6)           Для  уменьшения  числа  переменных  разделим  выражение  на  C1.  В  результате получим окончательное выражение для максимализации прибыли:  1 d1 max  .                                                                                        (3.7)  Определение  оптимальной  загрузки  терминала,  то  есть  определение  значения  интенсивности  прихода  экспортно-импортных  судов  к  терминалу,  последовательности.  На основе этого соотношения и известных характеристик транспортной системы  загрузки  причалов  1o.  Далее  легко  определяется  оптимальная  приведенная  плотность  входного  потока  экспортно-импортных  судов  и  его  оптимальная  интенсивность  1o.   1 1S1;  1o 1 1o S1.                                                                                               Определение    оптимального  значения  загрузки  первого  терминала  может  быть  осуществлено  классическим  аналитическим  методом  на  основе  полиномиальных  моделей  среднего  числа  судов    в  очереди  d1   и  средней  приведенной  результирующей  плотности  прихода  судов  к  первому  терминалу   1.   Оптимальные значения коэффициента загрузки  1o   могут быть получены на  основе  аналитического  метода  путем  дифференцирования  полиномиальных  соответствующему 1. Представим приведенную прибыль в виде:  Здесь  и  далее  индекс  b   соответствует  коэффициентам  полиномиальной  модели  среднего  числа  судов  в  очереди  на  первом  терминале  d1,  а  индекс  b   -  модели суммарной плотности прихода судов на первый терминал  1.   Продифференцировав выражение (3.8) по параметру q1, получим:  Уравнение (3.9) можно представить в виде:  Соответственно  оптимальное  значение  коэффициента  загрузки  1o     имеет  вид:  где  0   – усредненное значение ;  1  – полуинтервал изменения .  коэффициента  загрузки  1o в  зависимости  от  значений ,  величины  r  и  числа  причалов  S1.  Два  последних  столбца  соответствуют  значениям  1o и  1o,  полученных  на  основе  полиномиальных  и  вычислительной  модели.  При  использовании  вычислительной  модели  одномерная  оптимизация  осуществлялась  методом  пропорционального поиска.    Таблица 3.1 – Значения  1  для  S1 2   Таблица 3.2 – Значения  1  для  S1 3   Таблица 3.3 – Значения  1  для  S1 4   № п/п  Как  видно  из  таблиц  3.1-3.3,  результаты  оптимизации  при  использовании  различных моделей в большинстве точек отличаются друг от друга не более чем  на 2%.  Величина  оптимального  коэффициента  загрузки  причала  в  зависимости  от  соотношения  C  меняется в пределах от 0,48 до 0,60 при  S1 2, от  0,57 до 0,67  для  S1 3   и  от  0,64  до  0,72  при  S1 4.  На  величину  оптимальной  загрузки  причалов  наиболее  существенное  влияние  оказывает  соотношение  между  коэффициентом  C  и  C1. Чем больше это соотношение, тем больше оптимальное  значение  1o. Можно легко показать, что оптимальное  значения  1o лежат внутри  заданного  диапазона  изменения .  Действительно,  при  стремлении    к  1  значение  второго  слагаемого  d (, S )   существенно  увеличивается,  т.е.  величина  прибыли  становится  отрицательной.  При  значительном  уменьшении    прибыль  также уменьшается, так как выручка падает.     3.2. Оптимальное управление процессами обработки судов на основе Рассмотренный  в  предыдущем  параграфе  метод  оптимизации,  основанный  на  максимизации  прибыли  терминала,  имеет  два  существенных  недостатка.  Первый недостаток связан с тем, что точное определение коэффициентов  C0, C1  и  C2   в  большинстве    случаев  не  представляется  возможным.  Кроме  того  следует  учитывать непрерывное изменение внешних условий, существенно влияющих на  процесс  обработки  судов,  что  приводит  к  постоянному  изменению  указанных  коэффициентов.   Второй недостаток связан с тем, что увеличение времени ожидания судна на  терминале приводит не только к экономическим санкциям. При этом существенно  ухудшается качество обслуживания, что в условиях конкуренции может привести  к  потере  клиентов.  В  результате  оптимальный  план  работы  терминала  не  будет  обеспечен необходимым числом судов.  Из  вышеизложенного  видно,  что  указанная  оптимизация  носит  скорее  ориентировочный характер.  Рассмотрим  другой  метод  оптимального  управления,  основанный  на  использовании технических показателей качества исследуемых процессов.  Как  известно  в  задачах  многокритериальной  оптимизации  возможно  достаточно  большое  число  эффективных  решений,  каждое  из  которых  при  определенной  формулировке  критерия  оптимальности  может  считаться  оптимальным.  Эффективные решения обычно определяются  на основе  условных  критериев  оптимальности.  Одним  из  наиболее  употребляемых  критериев  оптимальности является критерий главного показателя.   В  этом  случае  определяется  эффективное  решение,  соответствующее  экстремальному  значению  одного  наиболее  важного  показателя,  называемого  главным.  Возможные  пределы  изменения  остальных  показателей,  как  и  ранее,  задаются системой ограничений.  Рассмотрим два технических показателя процессов обработки судов.   пропорциональный  интенсивности  прихода  экспортно-импортных  судов.  Этот  показатель  необходимо  максимизировать.  Второй  показатель  –  среднее  приведенное  время  ожидания  судов  в  очереди  ож.  Его,  как  известно,  следует  минимизировать.   В  этом  случае  возможны  две  постановки  задачи оптимизации,  основанные  на критерии главного показателя.   Первая  задача  связана  с  определением  максимального  значения  коэффициента  загрузки  терминала  при  заданном  максимально  допустимом  среднем времени ожидания судов в очереди, т.е.:  Вторая  постановка  противоположна  первой  и  связана  с  определением  минимального  значения  ож   при  ограничении  минимального  значения  коэффициента загрузки терминала:  Решение  второй  задачи  оптимизации  не  представляет  трудностей.  Подставив  значение  1min     в  программу  расчета  ож   на  основе  либо  вычислительной,  либо  полиномиальной  моделей,  получаем  соответствующему   1min  значение приведенного среднего времени ожидания.   Решение первой задачи осуществляется на основе полиномиальной модели  вида  (2.41).  Подставив  в  эту  модель  известные  нормированные  значения  шести  факторов  qi i 2,3,4,5,6,7, получим зависимость   ож  в виде полинома третьего  порядка:  ож q1 aq13 bq12 cq1 d,                                                                         (3.11)           Представим уравнение (3.11) следующим образом:  aq13 bq12 cq1 d 0  .                                                                               (3.12)  Решение  уравнения  (3.12)  осуществляется  на  основе  метода  Кардано.  Для  y 3 py q 0,                                                                                           (3.13)  Корни уравнения будут иметь следующий вид:  3 Q,                                                                                        (3.15)  Для каждого из трех значений   нужно брать такое , для которого  выполняется условие: .                                                                                                    (3.16)  По формулам (3.14)  с учетом (3.15) находим корни уравнения (3.13). Через  подстановку   q1 y  получим корни исходного кубического уравнения (3.12).  Зная  величину  фактора ,  можно  на  основе  выражения  (3.10)  определить  величину  загрузки  терминала ,  соответствующему  заданному  максимально  допустимому приведенному времени ожидания.   Для  упрощения  расчетов  определим  полиномиальную  модель  зависимости ож  max.  С  этой  целю  пронормируем  ож1max   в  соответствии  с  таблицей  3.4.  Нормирование  остальных  факторов  qi i 2,3,4,5,6,7   осуществляется  для  различных  значений  S1   в  соответствии  со  значениями  факторов,  приведенных  в  таблице.  Таблица 3.4 – Нормирование фактора   ож1max   Проведенные  исследования  показали,  что  зависимость  оптимальных  значений    от  исследуемых  параметров  достаточно  точно  аппроксимируется  линейной  полиномиальной  моделью  вида  (2.30).  План  эксперимента  в  планом, приведенным в таблице А.1.  Планы эксперимента для различного числа  причалов    и  результаты  обработки  этого  эксперимента  приведены  в  таблицах  А.8-А.10 в приложении А. Как видно из этих таблиц, ошибка аппроксимации для  рассматриваемых  случаев  не  превышает  8%.  Значение  коэффициентов  полиномиальных моделей для различного числа причалов   приведены в таблице  3.5.  Для  проверки  полученных  результатов  произведены  следующие  расчеты.  На  основе  произвольно  взятых  нормированных  факторов,  не  совпадающих  с  планом эксперимента, рассчитаем значение оптимального коэффициента загрузки  причала 1o.





  Подставим  указанные  значения  1o   и  соответствующие  значения  остальных  факторов  в  вычислительную  модель,  получим  значение  ож1,  которое  должно  незначительно  отклоняться  от  заданного ож1max.  Результаты  расчетов  сведены в таблице 3.6, из которой видно, что относительное отклонение  ож1max  не  превышает 9%.  Таблица 3.5 – Значения коэффициентов для различного числа    причалов  Таблица 3.6 – Сравнение с вычислительной моделью для различных  3.3. Оптимальное управление процессами обработки судов на основе Непосредственное  применение  критерия  главного  показателя,  очевидно,  целесообразно  в  тех  случаях,  когда  влияние  остальных  показателей  незначительно.  Во  многих  случаях  нет  достаточных  оснований  считать  все  остальные показатели второстепенными. Тогда целесообразно производить выбор  оптимальных  решений  с  помощью  совокупности  логических  и  математикостатистических методов и процедур, направленных на получение информации от  специалистов (экспертов).   Концепция  принятия  оптимального  решения  многокритериальной  задачи  оптимизации  рассматривают  процесс  оптимизации  как  сознательный  выбор  одного варианта решения из множества альтернативных вариантов.  Выбор  оптимального    решения  осуществляется  лицом,  принимающим  решение  (ЛПР).  Это  может  быть  руководитель  терминала,  главный  конструктор  или  научный  руководитель  проекта,  т.е.  лицо  ответственное,  за  разработку  или  эксплуатацию  терминала.  ЛПР  может  представлять  собой  и  группу  лиц,  вырабатывающих  коллективное  решение.  В  первом  случае  говорится  об  индивидуальном ЛПР, а во втором о коллективном.  Для  помощи  ЛПР  в  сборе  и  анализе  необходимой  информации,  а  также  в  подготовке решений привлекаются эксперты, которые являются специалистами в  данной  предметной  области.  В  процессе  принятия  решений  формируется  бесконечное  множество  альтернативных  вариантов  решений  и  оценивается  их  предпочтительность.  Предпочтение  –  это  интегральная  оценка  свойств  вариантов  решений,  основанная  на  объективном  анализе  вариантов  (анализ  результатов  расчетов  и  экспериментов) и субъективном понимании качества принимаемых решений.  Сформируем  основные  положения  концепции  принятия  оптимальных  решений:  При  выборе  оптимальных  вариантов ЛПР выполняет основную работу. Он  принимает  решения  на  основе  своих  предпочтений  и  несет  за  них  ответственность.  Групповое  ЛПР  принимает  решение  на  основе  принципа  согласования.

неопределенности информации.

Применение математических методов при принятии решений предполагает  выбор  специальной  математической  модели  предпочтений,  формализовано  представляющей задачу многокритериальной оптимизации.  В  многокритериальных  задачах  оптимизации  сравнительная  оценка  вариантов  по  предпочтительности  осуществляется  не  непосредственно,  а  при  параметров x1, x2,, xn.  Однако  в  большинстве  случаев  при  многокритериальной  оптимизации  вместо  значений  показателей  1,  2, ,  m   рассматривают  их  нормированные  значения q1, q2,, qn.  Нормированные  показатели  считаются  однородными,  если  они  имеют  общую  шкалу,  т.е.  для  каждого  показателя  определены одинаковые замкнутые множества нормированных значений .  Рассмотрим  бесконечно  множество  вариантов  U,  под  которым  будем  понимать  прямое  произведение  множеств    q1, q2,, qn,  т.е. U q1 * q2 * * qm,  где  указанное  произведение  представляет  собой  множество  всевозможных  векторов  q1, q2,, qm       с  компонентами qi Qi,  где i 1, 2,, m.  Функция  предпочтения  X  для  исходной,  первоначально  не  формализованной  ситуации,  может  быть  построена  самыми  различными  способами.  При  этом  следует  стремиться,  чтобы  эти функции в наибольшей степени отражали предпочтения ЛПР.  процессов  или  отдельных  показателей,  осуществляемую  экспертами,  можно  рассматривать  как  субъективные измерения, которые носят как  количественный,  так  и  качественный  характер.  В  отличие  от  объективных  измерений,  осуществляемых  измерительными  приборами,  субъективные  измерения  производятся человеком.  Как при объективных, так и субъективных измерениях возможна случайная  ошибка,  вызванная  ограниченным  числом  участвующих  в  измерениях  приборов  (экспертов).  В  основе  большинства  субъективных  измерений  лежит  предположение,  что  усредненные  оценки,  полученные  от  экспертов  при  достаточно большом числе экспертов, дают достоверные результаты.  В работах [24,25,74 ] представлена общая теория измерений, позволяющая с  единых  позиций  рассматривать  объективные  и  субъективные  измерения.  В  этих  работах, основанных на использовании логики и теории отношений, предлагается  конструктивные методы субъективных измерений.  Измерение  определяется  как  процедура  сравнения  предпочтительности  объектов  по  определенным  признакам.  Так  при  оценке  предпочтительности  показателей  качества  объектами  являются  сами  показатели,  а  сравнительными  признаками – степени предпочтения (важности) самих показателей.   Показатели качества  процессов называются однородными, если они имеют  общую  шкалу.  Однако  в  рассматриваемой  задаче  показатели  качества  заданы  в  шкалах отношений и имеют различные размерности. Поэтому при решении задач  многокритериальной  оптимизации  неоднородные  шкалы  преобразуют  в  однородные,  используя  при  этом  нормирование  (нормализацию).  В  настоящее  время  используются  различные  способы  нормирования  показателей  качества,  более или менее отличающиеся друг от друга. Пусть на значение сравнительных  показателей качества наложены односторонние ограничения. Тогда в зависимости  от  выбранного  показателя  качества  экстремальное  значение  может  быть  либо  минимальным, либо максимальным. Так, с точки зрения времени ожидания судов  в  очереди,  следуют  к  тому,  что  бы  этот  показатель  принимал  минимальное  значение.  С  точки  зрения  коэффициента  загрузки  терминала  оптимальный  вариант  выбирается  в  предположении,  что  этот  показатель  должен  максимизироваться.   Рассмотрим  сначала  вопросы  нормирования  минимизируемых  показателей  качества, а затем по аналогии – максимизируемых показателей.   Определим правила нормирования минимизируемого показателя. Пусть для  нормированных  значений  показателя  справедливы  следующие  соотношения:  xi 1  при  i i  max   и  xi 0   при  i i  min.  Рассмотрим  наиболее  распространенный  способ  пропорционального  нормирования  показателя  качества  процессов.  В  этом  случае  нормирование  значения минимизируемого показателя будут определяться выражением:   .                                                                                       (3.17)  Соответственно нормированное значение максимизируемого показателя: .                                                                                        (3.18)  В  настоящее  время  в  задачах  оптимизации  все  наиболее  широкое  распространение  находят  методы,  основанные  на  принципе  «гибкого  приоритета».  дополнительному  нормированию  пространства  показателей,  что  позволяет  в  разумных  пределах  учесть  степень  предпочтения  одного  показателя  перед  другим.  При  этом  предполагается,  что  влияние  каждого  -го  единичного  показателя  на  величину  функции  предпочтения  зависит  не  только  от  нормированного  значения  этого  показателя,  но  и  от  некоторого  весового  коэффициента    характеризующего  важность  показателя.  Важность  показателя  определяется  степенью  влияния  изменения  его  значения  на  величину  функции  предпочтения.  Ввиду  того,  что  указанное  влияние  можно  оценить,  лишь  соизмеряя  его  с  влиянием  других  показателей,  то  говорят  об  относительной  важности  показателей.  Тогда  функция  предпочтения  может  быть  представлена  в  виде функции от нормированных значений единичных показателей  x p   и весовых  коэффициентов .  В  настоящее  время  известен  ряд  самых  различных  видов  функции  предпочтения,  учитывающих  принцип  гибкого  приоритета,  среди  которых наиболее широкое распространение получил средневзвешенные степени  функции вида:  X M x.                                                                                            (3.19)          пронормированы,  т.е. M p 1.  Изменяя  значения  U в  выражении  (3.19),  можно  получить различные модификации функций предпочтения.  Если взять U=1, то получим аддитивную функцию вида:  X M x  .                                                                                             (3.20)  Эта функция, основанная средневзвешенной арифметической оценке, нашла  наиболее  широкое  применение  при  решении  задач  многокритериальной  оптимизации.  Последнее  объясняется  как  простотой  вычисления  этой  функции  предпочтения,  так  и    тем  обстоятельством,  что  ее  применение  может  быть  обосновано с точки зрения теории аддитивной полезности. При этом, как и ранее,  учитываются  не  только  ограничения  на  диапазон  изменения  параметров,  но  и  ограничения на значения единичных показателей.   Аналогичным  образом  могут  быть  получены  выражения  для  других  видов  различными значениями U.

Рассмотрим оптимизацию процессов совместной обработки судов на основе  средневзвешенной арифметической оценки вида (3.20).  Решение  этой  задачи  можно  представить  в  виде  последовательности  двух  процедур:  ранжирование показателей качества процессов в соответствии с убыванием  предпочтительности (важности);  количественная оценка важности показателей качества.  Наиболее  часто  встречающимися  методами  субъективных  измерений,  используемыми  для  оценки  относительной  важности  показателей,  являются  методы ранжирования и непосредственной оценки.  Под  ранжированием  понимается  представление  объектов  (показателей)  в  виде  последовательности  в  соответствии  с  убыванием  предпочтительности  (важности).  Ранг  характеризует  порядковое  место  оцениваемого  показателя  в  группе  других  показателей.  Как  правило,  наиболее  предпочтительному  показателю  присваивается  первый  ранг,  а    наименее  предпочтительному  –  последний.

  Будем  считать,  что  нет  эквивалентных  показателей,  т.е.  показателей,  равноценных по важности. Полученная система отношений образует квазисерию,  которой соответствует обратная упорядоченная последовательность чисел:  R1 R2 R3 Rm  ,                                                                                     (3.21)             где   – ранг -го показателя.  Могут  быть  представлены  и  любые  другие  последовательности  чисел,  полученные из (3.21), т.е. ранжирование осуществляется в порядковой шкале.  При  анализе  результатов  опроса  экспертов  необходимо  выявить  согласованность из мнений по исследуемым показателям.  Оценка  степени  согласованности  обычно  производится  с  помощью  дисперсионного  коэффициента  конкордации,  представляющего  собой  общий  коэффициент ранговой корреляции для группы, включающей r экспертов.   Можно  показать,  что  выражение  для  дисперсионного  коэффициента  конкордации имеет вид: .                                                                                           (3.22)  Это  выражение,  впервые  полученное  М.  Кендаллом,  как  правило,  используется  для  оценки  степени  согласованности  мнений  экспертов.   непосредственной оценки.  Непосредственная  оценка  представляет  собой  процесс  измерения  в  шкале  интервалов  значений  весовых  коэффициентов,  характеризующих  важность  показателей,  т.е.  эксперт  должен  поставить  в  соответствии  каждому  показателю  точку  на  непрерывной  числовой  оси,  в  частности  на  отрезке  [0;1].  При  этом  в  соответствии  с  ранее  проведенным  ранжированием  меньшему  рангу  должно  соответствовать большое значение весового коэффициента.  Однако  непосредственное  измерение  важности  показателей  качества  в  шкале  интервалов  встречает  определенные  трудности.  Поэтому  во  многих  случаях  целесообразно  произвести  квантование  непрерывной  числовой  оси  на  отдельные отрезки.  При  этом,  важнейшему  (с  точки  зрения  проведенного  ранжирования)  показателю  назначается  определенная  оценка  (обычно  1  или  10),  а  оценка  последующих  показателей, ранг  которых  считается  известным, определяется  как  доли оценки наиболее важного показателя. Обычно такие оценки производятся с  точностью  до  одной  сотой,  пяти  сотых  или  одной  десятой,  что  соответствует  квантованию  оси  соответственно  на  сто,  двадцать  или  десять  отрезков.  Затем  полученные  результаты  анализируются,  причем  при  хорошей  согласованности  экспертов  средняя  арифметическая  оценка  измерений  должна  незначительно  отличаться  от  медианы.  Такой  подход  дает  наиболее  точные  результаты  и  его  следует  использовать  при  определении  весовых  коэффициентов  показателей  качества процессов обработки судов.  После определения значений весовых коэффициентов следует приступить к  формированию функции предпочтения, которую представим в виде (3.20). Будем  считать, что у нас два основных показателя, определяющих выбор оптимального  значения коэффициента загрузки первого терминала  1. Это сам показатель  1 и  среднее приведенное время ожидания судов в очереди на первом терминале  ож.  Предполагается, что величина  1  меняется для  меняется от 0,10 до 0,30 . Как было показано в параграфе 2.6 в полиномиальной  1 через . В результате получим  1 1o q11.  Коэффициент  загрузки  1   является  максимизируемым  показателем.  Поэтому  нормирование  1   осуществляется  согласно  выражению  (3.18)  В  результате получим:   X1.                                                      (3.23)           показателем. Тогда согласно (3.17) получим:   .                                                                                  (3.24)    Выражение для средневзвешенной арифметической функции предпочтения  имеет вид:  X 1 10 2 ож1max ож1,                                           (3.25)  выражение к нулю, получим:  Подставив  в  (3.26)  выражение  для  полиномиальной  модели  ож1,  запишем  следующее  уравнение  второго  порядка  для  определения  оптимального  значения  q1o, а, следовательно, и  1o :   Тогда уравнение (3.27) можно записать следующим образом:  aq10 2 bq10 c 0,                                                                                            (3.28)  Соответственно:  В  таблицах  3.7-3.9  приведены  оптимальные  значения  1o,  полученные  на  основе  выражения  (3.28)  с  помощью  вычислительной  модели.  Сравнительная  оценка  результатов  оптимизации  показывает,  что  разница  между  ними  не  превышает  3  %.  Таким  образом,  использование  значительно  более  простого  аналитического  метода  расчета  оптимального  значения  коэффициента  загрузки  первого  терминала  1o,  основанного  на  полиномиальных  моделях,  обеспечивает  достаточно высокую точность оптимизации.  Таблица 3.7 – Значения  1  для  S1 2   № п/п  Таблица 3.8 – Значения  1  для  S1 3   № п/п  Таблица 3.9 – Значения  1  для  S1 4   № п/п    Основные результаты главы 3.  Произведена  модификация  трех  методов  оптимального  управления  процессами  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов на контейнерных терминалах:  оптимальное управление на основе технико-экономических показателей;  оптимальное управление на основе критерия главного показателя;  оптимальное управление на основе экспертных оценок. 

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ СОВМЕСТНОЙ

ОБРАБОТКИ ЭКСПОРТНО-ИМПОРТНЫХ И КАБОТАЖНЫХ СУДОВ

4.1. Алгоритмическое обеспечение оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов Разработанные автором вычислительные и полиномиальные модели легли в  основу алгоритмического и программного обеспечения оптимального управления  процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на  контейнерных терминалах.  Практической  реализацией  алгоритмического  и  программного  обеспечения  является  программный  комплекс,  в  который  входят  отдельные  модули   (подпрограммы). Каждый модуль  выполняет определенные задачи и может быть  использован как в отдельности, так и в составе общего программного комплекса.   Перечислим  основные  модули,  которые  легли  в  основу  алгоритмического  обеспечения:  Модуль расчета вероятностных характеристик.  Данный модуль реализуется  с  помощью  программы  «Модель  процессов  совместной  обработки  экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах».    Модуль  получения  полиномиальных  моделей  показателей  качества  процессов  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  на  контейнерных  терминалах.  В  данном  модуле  используется  программа  ПМПСАС  (Полиномиальные  модели  показателей  судовых  автоматизированных  систем).  Для  нахождения  коэффициентов  полиномиальных  моделей  используется  обобщенный  метод  наименьших  квадратов. План вычислительного эксперимента, его порядок и размерность  могут  быть  выбраны  из  файла,  хранящегося  в  базе  данных  системы.  Размеры конфигураций и частоты проведения эксперимента могут вводится  непосредственно  пользователем  или  выбираться  из  базы  данных.  Полиномиальные  модели  показателей  качества  процессов  сохраняются  в  базе данных, и служат основой для расчетов в блоке оптимизации.  Модуль  оптимального  управления  процессами  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  на  контейнерных  терминалах.  Этот  модуль  позволяет  производить  оптимальное  управление  процессами  по трем методам: на основе технико-экономических показателей, на основе  экспертных  оценок    и  на  основе  критерия  главного  показателя.  В  этом  модуле  используются  алгоритмы  решения  квадратного  и  кубического  уравнений.  Для  их  решения  рассчитываются  специальные  коэффициенты  a, b, c, d   на  основе  хранящихся  в  базе  данных  полиномиальных  моделей  показателей качества процессов и дополнительно вводимых данных.  Рассмотрим  более  подробно  работу  программного  комплекса  и  его  отдельных модулей.  Модуль  расчета  вероятностных  характеристик  позволяет  на  базе  набора  входных  данных  получать  значения  показателей  качества  процессов  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  на  контейнерных  терминалах. К входным параметрам относятся число причалов  S1, S2  двух портов,  число судов экспортно-импортных судов  m1, m2, число каботажных судов  m3,  м   и  коэффициент  загрузки  терминала  1, 2 (для  двух  терминалов).  К  показателям  качества  относятся  среднее  число  судов  в  очереди  на  обработку  d1, d 2,  среднее  приведенное  время  ожидания  судна  в  очереди  ож1, ож 2,  среднее  приведенное  время пребывания судна в терминале  1, 2, результирующая средняя плотность  прихода судов  1, 2  и вероятность обработки судна  Pобр1, Pобр 2.  Программный  продукт  выполняет  расчеты,  в  соответствии  с  формулами  главы  2,    для  нескольких  случаев  процесса  совместной  обработки  экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерном терминале:   1. С  вводом  приведенного  времени  маршрута  м,  при  случае,  когда  нет  очереди.  2. С  вводом  приведенного  времени  маршрута  м,  при  случае,  когда  есть  очередь.  3. С вводом коэффициента r, при случае, когда нет очереди.  4. С вводом коэффициента r, при случае, когда есть очередь.  Процесс  выбора  метода  расчетов  происходит  на  самой  начальной  стадии  программы  и  описан  в  блок-схеме  алгоритма  на  рисунке  4.1,  где  цифры  1-4  означают выбранный метод соответствующий выше описанным.
   Рисунок 4.1 – Блок-схема процесса выбора метода расчетов  Выполнение  расчетов,  при  выборе  метода,  приведены  в  блок-схеме  алгоритма на рисунок 4.2, на примере третьего пункта «С вводом коэффициента r  без ограничения на число судов в очереди». Изначально вводятся общие входные  параметры  одинаковые  для  всех  методов.  Затем  вводятся  параметры,  которые  в  каждом  методе  соответствующие  –  в  первом  случае  -  приведенное  время   маршрута  м ;  во  втором  -  приведенное  время  маршрута  м   и  ограничение  по  очереди  l ;  в  третьем  –  коэффициент  r;  в  четвертом  -  коэффициент  r  и  ограничение  по  очереди  l.  После  чего  запускается  цикл  вычислений  вероятностных характеристик.   В  случаях,  когда  вводится  значение  коэффициента  r,  для  получения  м модель использует выражение:  м 1                                                                                                    (4.1)  Блок-схема алгоритма «Расчет вероятностных характеристик» представлена  далее  на  рисунках  4.3-4.6.  Этот  блок  используется  во  всех  четырех  методах  расчета.   В  блоке  сначала  производятся  линейные  вычисления  таких  величин  как:  1, 2, 3(1), 3(2), ц, p11, p21, p31   в  соответствии  с  формулами  (2.1)-(2.7).  Затем  на  основе  этих  значений  рассчитываются  более  сложные  вероятностные  величины  Pn1, Pn 2, Pn 3,  а  также  значение  d1, d 2, d 1, d 2   по  формулам  (2.8)-(2.15).  В  случаях  с  вводом ограничения на число  судов  в очереди, для получения  значений  d 1, d 2,  используются  формулы  (2.25)-(2.27).  После  чего  определяются  искомые  вероятностные  характеристики  качества  процесса  совместной  обработки  экспортно-импортных и каботажных судов.  На  первой  итерации  ож1 и  ож 2 приравниваются  к  нулю,  а  1 обр   и  2 обр ( обр 1).  Итерационные  расчеты  проводятся  до  тех  пор,  пока  значения  1 и  2   не  будут  незначительно  отличаться  от  сумм  ож1 обр и  ож 2 обр.  Практические опыты показали, что для этого достаточно произвести не более 50  итераций.  Полученные данные записываются в файл и выводятся на экран.   Рисунок 4.2 – Блок-схема алгоритма выполнения расчетов  psi1=phi1*S1; psi2=phi2*S2;

psi_shtrih_31=1/(tao_obr2+tao_oj2+tao_m);

psi_shtrih_32=1/(tao_obr1+tao_oj1+tao_m);

tao_c=tao_m+tao_obr1+tao_obr2+tao_oj1+tao_oj2;

p11=(psi1/m1)*(tao_obr1+tao_oj1);

p21=(psi2/m2)*(tao_obr2+tao_oj2);

p31=(tao_obr1+tao_oj1)/tao_c Продолж Нет Продолж d_summarnoe_31= n3=m3 d_summarnoe_31=d_summarnoe_31+n3*Pn3[n3] d_summarnoe_32= n3=0 d_summarnoe_32=d_summarnoe_32+n3*Pn3[n3] psi31=psi_shtrih_31*(m3-d_summarnoe_32) psi32=psi_shtrih_32*(m3-d_summarnoe_31) tao_oj1=d1/(psi1+psi31) tao_oj2=d2/(psi2+psi32) tao_summarnoe_1 =d_summarnoe_1/(psi1+psi31) tao_summarnoe_2 =d_summarnoe_2/(psi2+psi32) psi_summarnoe_1=psi1+psi psi_summarnoe_2=psi2+psi Для  получения  полиномиальных  моделей  показателей  качества    процессов  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  используется  известная  модуль-программа  ПМПСАС  (Полиномиальные  модели  показателей  судовых  автоматизированных  систем  –  Свидетельство  о  государственной  регистрации  программ  для  ЭВМ  №2012610222).  С  ее  помощью  на  основе  плана  эксперимента  и  полученных  вероятностных  характеристик  составляются  полиномиальные  модели  для  случаев  с  различным  числом  причалов  на  первом  терминале  (S1 2,3, 4).  Далее,  на  основе  полученных  полиномиальных  моделей  показателей  качества  процессов  рассчитываются  значения  коэффициентов  уравнений для модуля оптимизации, приведенном на рисунке 4.3.   Вначале  модуля  оптимального  управления  вводятся  входные  параметры  ( S1, S2, m1, m2, m3, 2, r ),  затем  выбирается  один  из  трех  видов  оптимального  управления, описанных в главе 3.  При  выборе  первого  вида  оптимального  управления  –  на  основе  техникоэкономических  показателей,  дополнительно  вводятся  значения  экономических  коэффициентов  C0, C1, C2.  Затем  происходит  расчет  коэффициентов  квадратного  уравнения  a, b, c     на  основе  полиномиальных  моделей  показателей  качества,  полученных  ранее.  Блок-схема  алгоритма  решения  квадратного  уравнения  представлен на  рисунке 4.4.   Квадратное  уравнение  решается  обычным  способом  через  поиск  значения  дискриминанта.  Полученные  корни  уравнения  проверяются  на  соответствие  неравенству  1 x 1.  Корень,  который  удовлетворяет  этому  неравенству,  используется для получения значения  1o.    При выборе второго вида оптимального управления –  на основе экспертных  оценок,  вводятся  экспертные  значения  1, 2. Дальнейшие  расчеты  проходят  с  использованием  того  же  алгоритма  решения  квадратного  уравнения,  что  и  в  предыдущем способе – на основе технико-экономических показателей.  В  случае  выбора  третьего  способа  -  оптимальное  управление  на  основе  критерия  главного  показателя,  дополнительно  вводится  максимальное  значение  необходимого  показателя  ( ож1 max ).  Затем  расчеты  проходят  с  использованием  алгоритма решения кубического уравнения.    Рисунок 4.3 – Блок-схема алгоритма модуля оптимизации  Рисунок 4.4 – Блок-схема алгоритма решения квадратного уравнения  Для  решения  кубического  уравнения  используется  метод  Кардано.  Уравнение  в  соответствии  с  этим  методом  приводится  к  неполному  виду  (3.13).  Корни  такого  уравнения  находятся  через  формулы  (3.14).  После  решения  кубического  уравнения  для  расчета  1o   используется  только  первый  корень,  так  как  два  других  –  комплексные.  Блок-схема  алгоритма  решения  кубического  уравнения представлена на рисунке 4.5.   Рисунок 4.5 – Блок-схема решения кубического уравнения 4.2. Выбор инструментов и средств разработки До  определенного  времени  процесс  разработки  программ  не  требовал  выбора определенной технологии программирования. Технологии либо вообще не  было,  либо  имелись  средства,  ориентированные  на  конкретную  разработку.  В  настоящее  время  положение  изменилось.  Согласно  установившимся  представлениям,  понятие  «технология  разработки  программного  обеспечения»  (ПО)  включает  в  себя  систему  или  совокупность  инструментальных  средств  автоматизации  разработки  ПО  и  технологический  процесс,  регламентирующий  порядок организации и проведения этих работ. На современном рынке появились  разнообразные  технологии  и  поддерживающие  их  инструментальные  средства,  зачастую  с  близкими  характеристиками  и  возможностями,  что  ставит  перед  программистами  проблему  выбора  технологии,  которая  в  значительной  степени  связана  с  выбором  инструментальных  средств  автоматизации  разработки  программ.  Возникает  задача  определения  совокупности  показателей  и  разработки  методики  сопоставительного  анализа  инструментальных  средств,  поддерживающих  конкретные  технологии  программирования.  Решение  этой  задачи  позволит  осуществить  обоснованный  выбор  инструментальных  средств  применительно к конкретным условиям разработки.  Задача  выбора  состоит  в  установлении  соответствия  между  характеристиками  разрабатываемого  ПО,  организационно-техническими  условиями его разработки и параметрами выбираемых инструментальных средств  автоматизации с учетом ограничений ресурсов проектирования.   Объектно-ориентированное  программирование  объединило  лучшие  идеи  структурированного  с  рядом  мощных  концепций,  которые  способствуют  более  эффективной  организации  программ.  Объектно-ориентированный  подход  к  программированию  позволяет  разложить  задачу  на  составные  части  таким  образом, что каждая составная  часть  будет представлять собой самостоятельный  объект, который содержит собственные инструкции и данные. При таком подходе  существенно  понижается  общий  уровень  сложности  программ,  что  позволяет  программисту  справляться  с  более  сложными  программами,  чем  раньше  (т.е.  написанными  при  использовании  структурированного  программирования).  Все  языки  объектно-ориентированного  программирования  характеризуются  тремя  общими признаками [92]:  инкапсуляция  -  это такой  механизм программирования,  который связывает  воедино код и данные, которые он обрабатывает, чтобы обезопасить их как  от внешнего вмешательства, так и от неправильного использования;  полиморфизм  -  это  свойство,  позволяющее  использовать  один  интерфейс  для  целого  класса  действий.  Конкретное  действие  определяется  характерными признаками ситуации;  наследование  -  это  процесс,  благодаря  которому  один  объект  может  приобретать  свойство  другого.  Благодаря  наследованию  поддерживается  концепция иерархической классификации.  Таким  образом,  реализация  этих  свойств  в  языке  программирования,  в  частности, позволяет использовать программные библиотеки, написанные на этом  языке, не вдаваясь в особенности их реализации, что значительно экономит время  при  создании  программного  продукта  и  позволяет  сконцентрироваться  на  решении конкретной задачи.  Для  создания  программного  продукта  данной  работы  использован  один  из  языков,  реализующих  объектно-ориентированную  парадигму  программирования,  С#(C Sharp).  C# - является основным языком разработки на платформе .NET корпорации  Microsoft.  Язык  обладает  такими  особенностями,  как  возможность  работы  в  безопасной  среде  многоязыкового  программирования,  в  его  состав  входят  средства  прямой  поддержки  программных  компонентов  -  свойства,  методы  и  события.    Корпорация  Microsoft  разработала  в  конце  1990-х  годов  язык  C#  как  часть общей стратегии .NET. Впервые он был выпущен в альфа-версии в середине  2000  года.  В  C#  удачно  сочетаются  испытанные  средства  программирования  с  последними  новшествами,  и  предоставляется  возможность  для  эффективного  и  очень  практичного  написания  программ,  предназначенных  для  вычислительной  среды  современных  предприятий.  Язык  C#  является  прямым  наследником  двух  сильных языков программирования: C и C++, и тесно связан с языком Java.  Не  смотря  на  то  что  C#  является  самодостаточным  языком  программирования,  у него имеется особая взаимосвязь со средо й  выполнения .NET Framework. Наличие такой взаимосвязи объясняется двумя причинами. Вопервых,  C#  первоначально  предназначался  для  создания  код,  который  должен  выполняться  в  среде .NET  Framework.  И  во-вторых,  используемые  в  C#  библиотеки  определены  в  среде .NET  Framework.  На  практике  это  означает,  что  C#  и .NET Framework тесно связаны друг с другом, хотя теоретически C# можно  отделить от среды .NET Framework.   За  счет  использования  языка  C#  в  качестве  основного  инструмента  разработки,  программный  продукт  имеет  такую  возможность,  как  быть  скомпилированным  для  запуска  в  основных  семействах  операционных  систем,  таких как Microsoft Windows, GNU/Linux и Mac OS X, без каких-либо усилий для  портирования  кода.  Широкий  выбор  различных  библиотек  позволил  не  тратить  время  на  написание  сопутствующего  программного  кода,  который  не  влияет  на  решение  поставленных  перед  программой  задач.  К  такому  коду  относится  пространство имен самого верхнего уровня в библиотеке классов для среды .NET  Framework  –  System.  В  нем  непосредственно  находятся  те  классы,  структуры,  интерфейсы,  делегаты  и  перечисления,  которые  чаще  всего  применяются  в  программах  на  C#.  Кроме  того,  в  пространство  имен  System  входит  много  вложенных  пространств  имен,  поддерживающих  отдельные  подсистемы,  например System.Collection.   В  среду .NET  Framework  встроены  коллекции,  предназначенные  для  поддержки  динамических  массивов, связанных списков, стеков, очередей и  хештаблиц.  Коллекции  упрощают  решение  многих  задач  программирования  благодаря  тому,  что  предлагают  готовые  решения  для  создания  целого  ряда  типичных,  но  порой  трудоемких  для  разработки  структур  данных.  System.Collections.Generic – пространство имен в которой объявлены обобщенные  коллекции.  Обобщенные  коллекции  обеспечивают  обобщенную  реализацию  нескольких  стандартных  структур  данных,  включая  связанные  списки,  стеки,  очереди и словари. Такая коллекция типизирована, это означает, что в ней могут  храниться только такие элементы данных, которые совместимы по типу с данной  коллекцией.  Благодаря  этому  исключается  случайное  несовпадение  типов,  что  гарантирует корректную работу программы.   При  построении  программы  «Модель  совместной  обработки  экспортноимпортных  и  каботажных  судов  на  контейнерных  терминалах»  была  выбрана  среда  разработки  Visual  Studio  2013.  Visual  Studio  —  это  полный  набор  инструментов  и  служб  для  создания  различных  приложений  как  для  платформы  Microsoft,  так  и  для  других  платформ.  Visual  Studio  представляет  собой  интегрированную  среду  разработки  программ.  Такая  среда  дает  возможность,  править,  компилировать,  выполнять  и  отлаживать  программы  на  C#,  не  покидая  эту  среду.  Она  очень  эффективна,  как  для  работы  с  крупными  проектами,  так  и  4.3. Особенности программного продукта «Модель процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных Поскольку  основным  модулем  данного  программного  комплекса  является  модуль  расчета  вероятностных  характеристик,  реализуемый    программой  «Модель  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  на  контейнерных  терминалах»,  остановимся  подробно  над  его  исполнением.  Программа  создана  для  реализации  алгоритма  поиска  показателей  качества  процессов обработки контейнерных судов с учетом ограничения на число судов в  очереди  и  без  такого  ограничения.  Указанные  разделы  описаны  в  главе  2,  алгоритмы в разделе 4.1.  Выполнение всех приложений в C# начинается с вызова метода Main().  static void Main(string[] args)  Модификатор static используется  для  объявления  статического  члена,  объекту. Модификатор static можно  использовать  с  классами,  полями,  методами,  свойствами,  операторами,  событиями  и  конструкторами,  но  нельзя  —  с  индексаторами,  деструкторами  или  типами,  отличными  от  классов.  Метод,  определяемый  ключевым  словом  static ,  может  вызываться  до  создания  объекта  его класса. Необходимость в этом объясняется тем, что метод Main() вызывается  при  запуске  программы.  Ключевое  слово  void  указывает  на то,  что метод  Main()  возвращает значение типа void. Аргументы командной строки сохраняются в виде  символьных  строк  в  массиве  типа  string,  который  передается  методу  Main().  Длина  этого  массива  (args)  должна  быть  равна  числу  аргументов  командной  строки,  которое  может  быть  нулевым.  Весь  код,  составляющий  тело  метода,  находится между открывающими и закрывающими фигурными скобками {}.   Следующие строки программы, что внутри метода Main().  int vibor = 1;              while (vibor != 54)              {                  Console.Clear();                  Console.WriteLine("Выберите  вариант  работы  программы  и  нажмите кнопку 1 или 2:");                  Console.WriteLine("1. Со вводом Тао Маршрута (без очереди)");                  Console.WriteLine("2. Со вводом Тао Маршрута (очередь)");                  Console.WriteLine("3. Со вводом R (без очереди)");                  Console.WriteLine("4. Со вводом R (очередь)")                  Console.WriteLine("5. Выход");                  vibor = Convert.ToInt32(Console.ReadKey().KeyChar);                  switch (vibor)                  {                      case 49: variant1(); break;                      case 50: variant2(); break;                      case 51: variant3(); break;                      case 52: variant4(); break;                  Console.ReadKey();              }  Происходит  объявление  переменной  vibor,  целочисленного  типа  int,  ее  значения  могут  быть  от  1  до  5:  при  вводе  значений  от  1  до  4  пользователь  определяет  какой  метод  расчетов  ему  необходим(с  учетом  очереди  или  без  очереди, с вводом  маршрута или с вводом R), при вводе значения 5-происходит  выход из программы.  Console.WriteLine();-осуществляет  вывод  на  экран  консоли  текста,  что  прописан внутри круглых скобок (). Сам вывод выполняется встроенным методом  WriteLine(),информация,  что  ему  передается  называется  аргументом.   Анализируемая  строка  начинается  с  Console  -  имени  предопределенного  класса,  поддерживающего  ввод-вывод  на  консоль.  Сочетание    обозначений  Console  и  WriteLine() указывает компилятору на то, что метод WriteLine() является членом  класса  Console,  относящегося  к  пространству  имен  System.  Вывод  на  консоль  показан ниже на рисунке 4.6.  Рисунок 4.6 – Окно выбора варианта работы программы  Оператор switch —  это  оператор  управления,  выбирающий  из  списка  возможных  вариантов раздел переключения,  для  выполнения  содержащегося  в  нём  кода.  Каждый  раздел  switch  содержит  одну  или  несколько меток  case,  за  метке case указывается  значение-константа. Выполнение  списка  операторов  в  выбранном  разделе  switch  начинается  с  первого  оператора  и  продолжается  по  списку,  обычно  до  достижения  оператора  перехода,  такого  как break, goto  case, return или throw. В  этой  точке  управление  передаётся  за  пределы  оператора switch или к другой метке case.  Метод ReadKey,  который  является  членом  класса  Console,   осуществляет  ожидание, то есть блокирует поток, вызывая в цикле метод ReadKey пока не будет  нажата символьная или функциональная клавиша.   Все действия выполнены в классе Program. В приведенном коде происходит  объявление  переменных,  которые  имеют  два  типа  int-целочисленные    и  double-  имеющих  дробную  часть.  К  целочисленным  относятся  число  причалов  на  терминале  S1, S 2,  количество  экспортно-импортных  судов  m1, m2   и  число  каботажных  судов  m3.  В    формулах  они  имеют  такие  же  обозначения  S  и  m  соответственно.  К  значениям,  имеющим  дробную  часть,  относятся  phi1 (1 ),  phi2 ( 2 )   -   коэффициент  загрузки  судна;  psi1( 1 ),  psi2 ( 2 ),  psi31 ( 3(1) ),  psi32 ( 3(2) ),  psi_shtrih_1 ( 1),  psi_shtrih_2 ( 2 ),  psi_shtrih_31 ( 3(1) ),  psi_shtrih_32 ( 3(2) )   -  плотность  потока;  tao_oj1 ( ож1 ),  tao_oj2 ( ож 2 )     –  приведенное  среднее  время  ожидания;    tao_c ( ц )     –  приведенное  время  цикла;  tao_m( м )       -  приведенное  tao_summarnoe_2 ( 2 ) ;  d1 (d1 ),  d2 ( d 2 )   -  среднее  число  судов  в  очереди  на  терминал;      d_summarnoe_1 (d 1 )  ,    d_summarnoe_2 (d 2 ) -  среднее  число  всех  судов в терминале.   продемонстрированы  в  параграфе  3.1  enter_data()  –метод  класса  Programm,  позволяет произвести  ввод данных, для дальнейших расчетов и имеет следующий  код:   public static void enter_data()          {              Console.WriteLine("Введите  пожалуйста  число  причалов  первого  и  второго портов S1 и S2:");              Console.Write("S1 = ");              S1 = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());              Console.Write("S2 = ");              S2 = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());              Console.WriteLine("");              Console.WriteLine("Введите  пожалуйста  число  судов  экспортноимпортных судов, идущих в первый порт:");              Console.Write("m1 = ");              m1 = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());              Console.WriteLine("Введите  пожалуйста  число  судов  экспортноимпортных судов, идущих во второй порт:");              Console.

Write("m2 = ");              m2 = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());              Console.WriteLine("Введите  пожалуйста  число  судов  каботажных  судов:");              Console.Write("m3 = ");              m3 = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());              Console.WriteLine("Введите пожалуйста Фи1 и Фи2:");              Console.Write("Фи1 = ");              phi1 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());              Console.Write("Фи2 = ");              phi2 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());          }  Convert.ToInt32(Console.ReadLine())  -  класс  Convert  Преобразует  значение  данных. Convert.ToInt32(String)  -  преобразует  заданное  строковое  представление  числа  в  эквивалентное  32-разрядное  знаковое  целое  число.    ReadLine()  -  это  способ  присвоить  переменной  значение,   этот  метод  всегда  возвращает  данные  строкового  типа.  В  C#  оператором  присваивания  является  одиночный  знак  равенства  (=).  Благодаря  методу  enter_data(),  пользователь  без  труда  понимает,  что  и  где  вводить,  так  как  ему  последовательно  выводятся  обозначения  переменных,  которые  необходимо  заполнить.  Ввод  данных  подробно  показан  на  рисунке 4.7.  Рисунок 4.7 – Окно ввода данных в программу  Метод  enter_data()  описывается  один  раз,  а  потом,  при  необходимости  просто  вызывается  по  имени  в  других  блоках  программы,  так  же  как  и  объявленный  метод  print_shapka().print_shapka()  создает  шапку  для  таблицы  с  выводимыми результатами (Рисунок 4.8) и имеет код:  public static void print_shapka()          {  Console.WriteLine("i===Тож1====Тож2====d1=====d2=====P01====P02====Т cумм1=Тсумм2==");          }  Благодаря  методу  print_shapka(),  пользователь  понимает  какие  выводимые  значения к чему относятся.  Рисунок 4.8 – Окно вывода таблицы с результатами  Расчеты  выполняются  до  пятидесяти  итерации,  этого  количества  хватает,  чтобы  понять  закономерность  изменения  выводимых  значений  и  для  получения  требуемой  точности.    Пункты  2,  3  и  4  обладают  аналогичным  кодом,  рассматривать его не имеет смысла. После вывода результатов, чтобы вернуться в  основное  меню  необходимо  нажать  клавишу  Enter  и  там  выбрать  необходимое  действие. Программу из фаила можно запустить при открытии файла Project.exe.  Она  запустится  либо  в  пользовательском  режиме,  либо  через  среду  разработки  путем  открытия  файла  Program.cs.  Можно  заключить,  что  предложенный  программный  продукт  полностью  решает  задачу  вычисления  показателей  качества  процессов  совместной  обработки  каботажных  и  экспортно-импортных  судов на контейнерных терминалах.  4.4. Оптимальное управление процессом совместной обработки экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерном терминале ООО Контейнерный  терминал  ООО  «Моби  Дик»  и  система  управления  этим  терминалом  были  подробно  рассмотрены  в  параграфе  1.2.  Однако  система  управления  этим  терминалом  не  предусматривала  управление  процессом  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов,  т.е.  выбора  оптимальной  загрузки  терминала.  Поэтому  автором  было  осуществлено  внедрение    разработанного  программного  комплекса  в  систему  управления  контейнерным терминалом ООО «Моби Дик» в виде его отдельной подсистемы.  Рассмотрим  некоторые  результаты  расчетов,  выполненных  автором  с  помощью  указанной подсистемы.    перевозчиками.  Однако  основу  грузооборота  составляет  линия  HMM  (Hyundai  Merchant  Marine),  на  которую  приходится  более  70%  всего  контейнерооборота  терминала.  В  месяц  суда  линии  HMM  делают  от  17  до  23  заходов  на  терминал  «Моби  Дик».  Из  них  4  фидерных  контейнеровоза  связывают  терминал  с  крупнейшим  прибалтийским  портом  –  Клайпедой.  Этот  порт  был  также  рассмотрен ранее в параграфе 1.2. Фидерная линия между этими терминалами, по  которой  курсируют  4  контейнеровоза,  находится  в  пределах  восточной  части  Балтийского моря, т.е. ее  можно назвать каботажной.   Среднее  время  морского  перехода  между  этими  двумя  портами  составляет  35  часов,  т.е.  суммарное  среднее  время  на  преодоления  этого  маршрута  в  обе  стороны будет 70 часов.   В  таблице  4.1  приведен  грузооборот  контейнеров  для  каждого  судна  и  фактическое время их обработки за май 2013 года.   На основе данных, приведенных в  таблице 4.1 можно рассчитать среднее  время обработки одного контейнерного судна,   Tобр, которое составляет 9,96  часов.  Для расчета возьмем максимальное число экспортно-импортных судов -  m1 80. Зная  Tм 70,  Tобр 9,96часов 0,415суток, а также зная  S1 2  и  m3 4,  найдем значение коэффициента  r :  Таблица 4.1 – Данные по обработке судов на терминале «Моби Дик» за май 2013г.  В расчетах будем использовать для Клайпеды значение  S2 3,  2 0,5 и  m2 80.   Далее  воспользуемся  первым  методом  для  определения  оптимального  значения  коэффициента  загрузки  первого  терминала  основанном  на    техникоэкономических показателях.  Предварительный  анализ  показал,  что  для  терминала  ООО  «Моби  Дик»  ориентировочное соотношение коэффициентов   будет  равно 0,4.    Подставив  эти  данные  в  оптимизационную  модель  на  основе  выражения  (3.10), получим  1o 0,458 для экспортно-импортных судов и  1 0, 492  для всех  типов судов.  Далее  найдем  оптимальное  значение  коэффициента  загрузки  терминала  на  основе второго метода, основанного на критерии главного показателя. При опросе  сотрудников  терминала  «Моби  Дик»  выяснилось,  что  среднее  время  ожидания  судна  в  очереди  не  должно  превышать  1,5-2  часа.  С  учетом  Tобр 9,96 часа  примем  среднее  приведенное  время  ожидания    ож1 0,15.    Воспользовавшись  оптимизационной  моделью  на  основе  (3.11)  получим  значение  1o 0, 440   для  экспортно-импортных судов и значение  1 0, 475 для всех типов судов.  Рассмотрим  метод  оптимизации,  основанный  на  экспертных  оценках.  В  экспертизе  участвовало    12  экспертов,  которые  являлись  сотрудниками  ООО  «Моби  Дик»  и  Первого  контейнерного  терминала.  Экспертам  были  предоставлены    диапазоны  изменения  коэффициента  загрузки  терминала    0, 4 1 0,6  и  среднего времени ожидания  1 час  Tож1 3 часов. Ранжирование  показателей показало, что в указанных диапазонах наиболее важным показателем  является  среднее  время  ожидания  судна  в  очереди,  так  как  именно  этот  показатель  определяет  качество  обслуживания.  При  этом  учитывалось,  что  качество  обслуживания  является  определяющим  в  условиях  возрастающей  конкуренции между терминалами. Из 12 экспертов 11 высказали это мнение.      Величина  коэффициента  конкордации,  согласно  (3.22)  будет  иметь  следующее значение:  Т.е.  мнения  экспертов  достаточно  согласованы.    Далее  методом  непосредственной  оценки  определялись  значения  весовых  коэффициентов  1 0,324  и  2 0,676. Тогда функция предпочтения будет иметь вид:  Далее  модулем  оптимального  управления  на  основе  (3.27)  определяется  оптимальные значения коэффициента загрузки  1o 0, 428  и  1 0, 475.  Сравнительно  невысокое  значение  оптимального  коэффициента  загрузки  терминала  объясняется  двумя  причинами.  Первая  причина  связана  с  тем,  что  в  терминале  содержится только два причала.  Как было показано  в параграфе 2.2 с  увеличением  числа  причалов  значение  коэффициента  загрузки  при  фиксированном  времени  ожидания  существенно  возрастает.  Вторая  причина  объясняется  высокими  требованиями  к  среднему  времени  ожидания  судов  в  очереди.  Далее,  на  основе  выражений  приведенных  в  параграфах  2.1  и  2.2,  произведены расчеты. Результаты расчетов, приведенных в таблице 4.2, показали,  что  число  заходов  экспортно-импортных  судов  в  терминал  «Моби  Дик»  может  быть увеличено при ограниченном среднем времени ожидании судов.  Таблица 4.2 – Результаты расчетов для контейнерного терминала «Моби Дик»  Показатели  технико-экономических  критерия главного   Как видно из приведенных расчетов, оптимальные значения показателей  качества процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных  судов, полученные на основе различных методов, незначительно отличаются друг  от друга.     Основные результаты главы 4.  1. Разработаны  блок-схемы  алгоритмов  расчета  вероятностных  характеристик процессов совместной обработки экспортно-импортных и  каботажных судов.  2. Разработаны  блок-схемы  алгоритмов  оптимального  управления  процессами  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  3. Разработан  программный  комплекс  для  обеспечения  оптимального  управления  процессами  совместной  обработки  экспортно-импортных  и  каботажных судов на контейнерных терминалах.  4. Произведено оптимальное управление процессом совместной обработки  экспортно-импортных  и  каботажных  судов  на  контейнерном  терминале  ООО «Моби Дик». 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Произведена формализация процессов совместной обработки экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерных терминалах в виде комбинированной сети массового обслуживания, содержащей две разомкнутые и одну замкнутую СМО.

2. Разработаны вероятностные модели определения показателей качества процессов совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов без ограничения на число судов в очереди и с учетом ограничения на число судов в очереди.

3. Получены условия минимизации интегральной оценки ошибки аппроксимации многофакторных полиномиальных моделей и произведен вычислительного эксперимента.

4. Произведена идентификация показателей качества процессов совместной полиномиальных моделей третьего и первого порядков.

5. Произведена модификация трех методов оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах.

6. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение по оптимальному управлению процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерных терминалах, которое реализовано в виде программного комплекса.

7. Сформулирована и решена задача оптимального управления процессами совместной обработки экспортно-импортных и каботажных судов на контейнерном терминале «Моби Дик».

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий [Текст] / Ю.П. Адлер, Е.В. Марков, Ю.В. Грановский. — М.: Наука, 1976. — 2. Асатурян, В.И. Теория планирования эксперимента [Текст] / В.И. Асатурян.

— М.: Радио и связь, 1983. — 247 с.

3. Аттеков, А.В. Методы оптимизации [Текст] / А.В. Аттеков, С.В. Галкин, В.С. Зарубин. — М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. — 440 с.

4. Балтийская стивидорная компания [Электронный ресурс]. – URL:

http://bscbalt.ru/index.php?id=3#.U4bVQt6uNko (Дата обращения 15 апреля 2014 года) 5. Барщевский, Е.Г. Основы вычислительного эксперимента [Текст] / Е.Г.

Барщевский, Ю.Я. Зубарев. — СПб.: СПбГУВК, 2009. — 153 с.

6. Блинов, Э.К. Контейнеры международного образца [Текст] / Э.К. Блинов.

—М.: Транспорт, 1990. — 182 с.

7. Бородин, А.Н. Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики [Текст] / А.Н. Бородин. — СПб.: Лань, 1999. — 224 с.

полиномиальных моделей [Текст] / В.З. Бродский, Л.И. Бродский, Т.И.

Голикова. — М.: Металлургия, 1982. — С. 753.

9. Быркова, Е. Рынок международных контейнерных перевозок: основные игроки и тенденции развития [Электронный ресурс] / Е. Быркова // http://провэд.рф/analytics/research/6274-rinok-konteinerov.html (Дата обращения 15.04.14) 10. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей [Текст] / Е.С. Вентцель. — М.:

Издательский дом «Академия», 2005. — 576 с.

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения [Текст] / Е.С. Вентцель. — М.: Академия, 2005. — 528 с.

12. Вознесенский В.А. Принятие решений по статистическим моделям [Текст] / В.А. Вознесенский, А.В. Ковальчук. — М.: Статистика, 1978. — 192 с.

13. Гайнуллин А.С. Моделирование процессов переработки контейнерных грузов в транспортных системах [Текст] / А.С. Гайнуллин, Ю.Я. Зубарев, А.С. Хвастунов // Журнал университета водных коммуникаций. — 2011. — № III(11). — С. 106–109.

14. Гайнуллин, А.С. Идентификация процессов переработки грузов на основе полиномиальных моделей [Текст] / А.С. Гайнуллин, А.С. Хвастунов // Журнал университета водных коммуникаций. — 2012. — № I(13). — С. 85– 15. Галин, А.В. Алгоритмическое и программное обеспечение процедур управления транспортным экспедированием грузов [Текст] / А.В. Галин, К.Я. Эглите. — СПб.: Феникс, 2009. — 292 с.

16. Гамма, Э. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования [Текст] / Э. Гамма, Р. Хелм. - СПб.: Питер, 2013. – 368 с.

17. Гнеденко, Б.В. Об определении оптимального числа причалов [Текст] / Б.В.

Гнеденко, М.Н. Зубков // Морской сборник №1. — 1964. — С. 35–39.

18. Гнеденко, Б.В. Введение в теорию массового обслуживания [Текст] / Б.В.

Гнеденко, И.Н. Коваленко. — М.: Наука, 1987. — 336 с.

19. Горский, В.Г. Планирование промышленных экспериментов [Текст] / В.Г.

Горский, Ю.П. Адлер. — М.: Металлургия, 1974. — 264 с.

20. Гричев, Ю.П. Математические методы планирования эксперимента [Текст] / Ю.П. Гричев. — М.: ДеЛи принт, 2005. — 296 с.

21. Гроп, Д. Методы идентификации систем [Текст] / Д. Гроп. — М.: Мир, 22. Грузовые контейнеры - Терминология: ISO 830-1981[Текст].

23. Дубов, Ю.А. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов системы [Текст] / Ю.А. Дубов. – Саратов: СГТУ, 2006. – 295 с.

24. Евланов, Л.Г. Теория и практика принятия решения [Текст] / Л.Г. Евланов.

– М.:Экономика, 1984. – 170 с.

25. Евланов, Л.Г. Экспертные оценки в управлении [Текст] / Л.Г. Евланов, В.А.

Кутузов. - М.: Экономика, 1975. – 133 с.

26. Ермаков, С.М. Об оптимальных несмещенных планах регрессионных экспериментов [Текст] / С.М. Ермаков. — М.: Труды МИАН СССР, 1970. — 252–257 с.

27. Зедгенидзе, И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем [Текст] / И.Г. Зедгенидзе. — М.: Наука, 1976.

28. Зубарев, Ю.Я. Планирование эксперимента в научных исследованиях [Текст] / Ю.Я. Зубарев. — СПб.: СПбГУВК, 2004. — 153 с.

29. Зубарев, Ю.Я. Вероятностные характеристики процессов обработки каботажных и экспортно-импортных судов на контейнерных терминалах [Текст] / Ю.Я. Зубарев, Д.С. Ловяников // Речной транспорт (XXI век) – М.:

ООО «Журнал «РТ», 2014. (Выпуск 1(66)) – С. 72-73.

30. Зубарев, Ю.Я. Вероятностная формализация процессов обработки контейнерных грузов с учетом ограничения на число судов в очереди [Текст] / Ю.Я. Зубарев, Д.С. Ловяников // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова – СПб: ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2014. (Выпуск – 1(23)) – С. 109-113.

31. Зубарев, Ю.Я. Вероятностные характеристики стационарных процессов в комбинированных многоканальных сетях систем массового обслуживания [Текст] / Ю.Я. Зубарев, Д.С. Ловяников // Сборник материалов XVII Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий». – Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014. – 167 с.

32. Зубарев, Ю.Я. Многокритериальная оптимизация технических систем на основе функции предпочтения [Текст] / Ю.Я. Зубарев, Д.С. Ловяников // Материалы XII Международной научно-практической конференции «Техника и технология: новые перспективы развития» 25.02.2014. – М.:

Спутник+, 2014. – С. 97-100.

33. Зубарев, Ю.Я. Оптимизация процессов переработки каботажных грузов [Текст] / Ю.Я. Зубарев, А.М. Тюкавин. — СПб.: Политехника, 2009. — 34. Зубарев Ю.Я. Определение оптимальной загрузки контейнерного терминала при заданном времени ожидания [Текст] / Ю.Я. Зубарев, А.С.

Хвастунов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. — 2013. — № IV(20). — С. 74–76.

35. Калининградский Морской Торговый Порт. Терминалы [Электронный ресурс]. – URL: http://www.kscport.ru/?p=description/terminals (Дата обращения: 15 апреля 2014 года).

36. Кемени, Дж. Конечные цепи Маркова [Текст] / Дж. Кемени, Дж. Снелл. — М.: Наука, 1970. — 270 с.

URL:http://www.portofklaipeda.lt/klajpedskij-port (Дата обращения: 15 апреля 2014 года) URL:http://contcity.ru/index.php?show_aux_page=3 (дата обращения: 11 марта 2014 г.).

39. Контейнерный терминал Санкт-Петербург [Электронный ресурс]. – URL:http://www.terminalspb.ru/ (дата обращения: 15 апреля 2014 года).

40. Контейнеры грузовые. Кодирование, идентификация и маркировка: ISO 6346:1995 [Текст].

41. Контейнеры грузовые. Кодирование, идентификация и маркировка: ГОСТ Р 52524-2005 [Текст].

42. Корн, Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) [Текст] / Г. Корн, Т. Корн. — М.: Наука, 1974. — 832 с.

43. Коршунов, Ю.М. Математические основы кибернетики [Текст] / Ю.М.

Коршунов. — М.: Энергоатомиздат, 1987. — 496 с.

44. Корытный, Е.Б. Диалоговые процедуры построения эффективных планов проектировании [Текст] / Е.Б Корытный, В.М. Стасышин. — Новосибирск:

НЭТИ, 1981. — С. 88–96.

45. Кофман, А. Массовое обслуживание. Теория и приложения [Текст] / А.

Кофман, Р. Крюон. — М.: Мир, 1965. — 302 с.

46. Красовский, Г.И. Планирование эксперимента [Текст] / Г.И. Красовский, Г.Ф. Филаретов. — Минск: БГУ, 1982. — 302 с.

47. Круг, Г.К. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции [Текст] / Г.К. Круг, Ю.А. Сосулин, В.А. Фатуев. — М.:

Наука, 1977. — 207 с.

48. Кузнецов, А.Л. Методология технологического проектирования современных контейнерных терминалов [Текст] / А.Л. Кузнецов. — СПб.:

Феникс, 2009. — 132 с.

49. Ловяников, Д.С. Многокритериальная оптимизация процессов обработки контейнерных судов на основе эвристического эксперимента [Текст] / Д.С.

Ловяников // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право: Сб. науч. тр./Вып. 1 (12) / Под ред. д.т.н., проф. Истомина Е.П. – СПб: ООО «Андреевский издательский дом» - г., С. 97-100.

50. Ловяников, Д.С. Оптимизация процессов обработки контейнерных судов на Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право: Сб. науч. тр./Вып. 1 (12) / Под ред. д.т.н., проф. Истомина Е.П. – СПб: ООО «Андреевский издательский дом» - 2014 г., С. 101-103.

51. Ловяников, Д.С. Полиномиальные модели показателей качества процессов переработки контейнерных грузов [Текст] / Д.С. Ловяников // Материалы V межвузовской научно-практической конференции аспирантов, студентов и курсантов «Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта России» 14 мая 2014 года. – СПб.: ГУМРФ имени адмирала С.О.

Макарова, 2014. – 521 с.

52. Ловяников, Д.С. Алгоритмизация процессов обработки экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерном терминале [Текст] / Д.С.

Ловяников, И.В. Кукушкин // Информационные технологии и системы:

управление, экономика, транспорт, право: Сб. науч. тр./Вып. 1 (12) / Под ред. д.т.н., проф. Истомина Е.П. – СПб: ООО «Андреевский издательский дом» - 2014 г., С. 15-18.

53. Ловяников, Д.С. Моделирование процессов обработки экспортноимпортных и каботажных судов на контейнерных терминалах [Текст] / Д.С.

Ловяников, И.В. Кукушкин // Материалы V межвузовской научнопрактической конференции аспирантов, студентов и курсантов «Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта России» 14 мая 2014 года. – СПб.: ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова, 54. Ловяников, Д.С. Моделирование процессов хранения и переработки контейнерных грузов [Текст] / Д.С. Ловяников, Л.А. Павлова // Материалы Международной научно-практической конференции «Инновационные процессы и технологии в современном мире». – Уфа.: РИЦ БашГУ, 2013. – 55. Ловяников, Д.С. Не марковские модели процессов хранения и переработки контейнерных грузов [Текст] / Д.С. Ловяников, Л.А. Павлова, Ю.Я. Зубарев // Материалы Международной конференции «Потенциал развития науки в первой четверти XXI века» - Часть II, 30.11.2013. – Киев: Центр научных публикаций, 2013. – 166 с.

56. Лукинский, В.С. Модели и методы теории логистики [Текст] / В.С.

Лукинский. — СПб.: Питер, 2003. — 176 с.

57. Математическая теория планирования эксперимента [Текст] / Под ред. С.М.

Ермакова. — М.: Наука, 1983. — 385 с.

58. Методы теории вероятности и математической статистики в моделировании транспортных процессов [Текст] / Е.П. Истомин, Т.П. Кныш, А.П. Нырков, А.Р. Шкадова. — СПб.: СПбГУВК, 1999. — 168 с.

59. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания [Текст] // Под ред. Д.Н. Колесникова. — СПб. : СПбГПУ, 2003.

60. Музлова, Г. Конкуренция контейнерных терминалов на Балтике [Электронный ресурс] / Г. Музлова // Морские вести России. – URL:

http://www.morvesti.ru/analitics/detail.php?ID=24439 (Дата обращения: апреля 2014) 61. Налимов, В.В. Теория эксперимента [Текст] / В.В. Налимов. — М.: Наука, 62. Налимов, В.В. Логические основания планирования эксперимента [Текст] / В.В. Налимов, И.А. Голикова. — М.: Металлургия, 1976. — 128 с.

63. Налимов, В.В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов [Текст] / В.В. Налимов, И.А. Чернова. — М.: Наука, 1985. — 64. Нырков, A.A. Имитационное моделирование транспортных процессов [Текст] / А.А. Нырков, А.П. Нырков. — СПб.: СПбГУВК, 2010. — 112 с.

URL:http://www.petrolesport.ru/ (дата обращения: 15 апреля 2014 года).

66. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений [Текст] / Гради Буч, Роберт А. Максимчук, Майкл У. Энгл [и др.]. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. — 720 с.

67. О федеральной целевой программе «Развитие транспортной системы России (2010-2020 годы)» (с изменениями на 2 ноября 2013 года) от 5 декабря http://docs.cntd.ru/document/901807416 (Дата обращения: 10 марта 68. Паромно-перегрузочный комплекс ООО «МОБИ ДИК» [Электронный ресурс]. – URL: http://www.moby-dik.ru/ (дата обращения: 15 апреля 69. Паттерны проектирования [Текст] / Эрик Фримен, Элизабет Фримен, Кэтти Сьерра, Берт Бейтс. — СПб.: Питер, 2011. — 656 с.

70. Первый Контейнерный Терминал (Санкт-Петербург) [Электронный ресурс].

URL: http://www.container.ru/terminals/spb/ (Дата обращения: 15 апреля 71. Порт Бронка [Электронный ресурс]. – URL: http://www.portbronka.ru/descr/o-cin-1/ (Дата обращения: 15 апреля 2014 года) 72. Планирование вычислительного эксперимента в электроэнергетике [Текст] / Под ред. Ю.Я. Зубарева. — СПб. : Энергоатомиздат, 2000. — 327 с.

73. Принятие решений о качестве, управляемом заказчиком [Текст] / А.Г.

Важапетян, Е.Г. Семенова, В.М. Балашов, А.А. Варжапетян. – М.:

Вузовская книга, 2003. – 328 с.

74. Пфанцагль, И. Теория измерений [Текст] / И. Пфанцагль. – М.: Мир, 1976. – 75. Райфа, Г. Анализ решений [Текст] / Г. Райфа. – М.:Наука, 1977. – 304 с.

76. РД 31.3.01.01-93. Руководство по технологическому проектированию морских портов [Текст].

http://www.rop.lv/ru (Дата обращения 15 апреля 2014 года) 78. Роганов, Е.А. Основы информатики и программирования [Текст] / Е.А Роганов. — М.: МГИУ, 2001. — 315 с.

79. Русинов, И.А. Обработка и хранение рефрижераторных грузов на специализированных терминалах [Текст] / И.А. Русинов. — СПб.: РАН, 2005. — С. 168.

80. Русинов, И.А. Формализация и оптимизация процессов переработки рефрижераторных грузов на специализированных терминалах [Текст] / И.А.

Русинов. — СПб.: Политехника, 2008. — С. 472.

81. Русинов И.А. Переработка контейнерных грузов [Текст] / И.А. Русинов, Ю.Я. Зубарев. — СПб.: Политехника, 2009. — 317 с.

82. Саяпина О. Глубоководный порт станет хабом [Электронный ресурс] // Страна Калининград. – URL: http://strana.klops.ru/news/Zhizn-Kaliningrada-ioblasti/79995/Glubokovodnyj-port-stanet-xabom.html (Дата обращения: апреля 2014 года) 83. Системы управления. Инжиниринг качества [Текст] / А.Г. Варжапетян, В.А.

Анохин, Е.Г. Семенова и др.; Под ред. А.Г. Варжапетяна. – М.: Вузовская книга, 2001. – 320 с.

84. Современные методы идентификации [Текст] / Под ред. П. Эйкоффа. – М.:

Мир, 1989. – 512 с.

85. Соболь, И.М. Численные методы Монте-Карло [Текст] / И.М. Соболь. – М.:

Наука, 1973. – 311 с.

86. Стандарты ИСО 9000: 2000 [Текст].

87. Троелсен, Э. Язык программирования C# 5.0 и платформа.NET 4.5, 6-е изд.

[Текст] / Э. Троелсен // Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2013. – 88. Усть-Лужский Контейнерный Терминал (Ленинградская область) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.container.ru/terminals/ustluga/ (дата обращения: 15 апреля 2014 года).

89. Федоров, В.В. Теория оптимального эксперимента [Текст] / В.В. Федоров. – М.: Наука, 1971. — 312 с.

90. Хвастунов, А.С. Вероятностные модели процессов обработки экспортноимпортных контейнерных судов на специализированных терминалах [Текст] / А.С. Хвастунов // Информационные технологии и системы:

управление, экономика, транспорт, право. Сборник научных трудов. — 2011. — №1(9).

91. Хвастунов, А.С. Вероятностные модели процессов обработки экспортноимпортных судов с различной контейнеровместимостью [Текст] / А.С.

Хвастунов // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. Сборник научных трудов. — 2011. — № 1(9).

92. Шилдт, Г. C# 4.0: полное руководство [Текст] / Г. Шилдт // Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2011. - 1056с.

93. Эглит, Я.Я. Моделирование эксплуатационной деятельности морского пароходства [Текст] / Я.Я. Эглит. – Рига: Зинатне, 1987. — 218 с.

94. Эглит, Я.Я. Транспортные системы доставки грузов [Текст] / Я.Я. Эглит. – СПб.: Феникс, 2005. — 300 с.

http://www.portofhamina.fi/en/port-haminakotka-ltd (Дата обращения: апреля 2014) http://www.portofhelsinki.fi/frontpage (Дата обращения: 15 апреля 2014) 97. Port of Tallinn [Electronic resource]. – URL: http://www.portoftallinn.com/ruport-of-tallinn (Дата обращения: 15 апреля 2014) 98. Lovyanikov, D. Technical system vector optimization based on the preference function [Text] / D. Lovyanikov, Y. Zubarev // International Conference «Technical sciences: modern issues and development prospects» Scope Academic House, December 10, 2013. - Sheffield, UK: Colloquim, 2013. – 188p.

http://www.solvo.ru/products/systems/ctms/ctms/index.php (Дата обращения:

15 апреля 2014 года) 100. United Nations Conference on Trade and Development. Review of Maritime Transport 2013 [Text]. — New York and Geneva, 2013.

Результаты вычислительного эксперимента, коэффициенты полиномиальных моделей и оценка их точности Таблица А.1 – План эксперимента и результаты расчетов для п/п гурация Продолжение таблицы А. п/п гурация Продолжение таблицы А. п/п гурация Таблица А.2 – Результаты расчетов для п/п гурация Продолжение таблицы А. п/п гурация Таблица А.3 – Результаты расчетов для п/п гурация Продолжение таблицы А. п/п гурация Таблица А.4 – Коэффициенты полиномиальных моделей Продолжение таблицы А. b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b Продолжение таблицы А. b b b b b Таблица А.5 – Сравнение результатов расчетов на основе вычислительных и полиномиальных моделей для S Продолжение таблицы А. Таблица А.6 – Сравнение результатов расчетов на основе вычислительных и полиномиальных моделей для S Продолжение таблицы А. Таблица А.7 – Сравнение результатов расчетов на основе вычислительных и полиномиальных моделей для S Продолжение таблицы А. Таблица А.8 – Результаты обработки эксперимента для п/п Продолжение таблицы А. п/п Таблица А.9 – Результаты обработки эксперимента для п/п Продолжение таблицы А. п/п Продолжение таблицы А. п/п Таблица А.10 – Результаты обработки эксперимента для п/п Продолжение таблицы А. п/п Документы по внедрению результатов диссертационной работы

Pages:     | 1 | 2 ||
 
Похожие работы:

«в номере Уникальная детская w w w.ek smo.ru Энн Перри — долгожданный новый библиотека живых звезда мирового роман ника ПерУмова книг играйкнижки детектива о мире УПорядоченного в AppStore 05 май 2013 5 май 2013 журна л распр ос траняется бесплатно адреса региональных содержание дистрибУционных центров Новос ти изд ательс тва т орговый д ом Эксмо Фи лиа л Эксмо Ведущие проек ты изд ательс тва в рос т ове-на-д он У 142701, Московская область, г. Видное, Белокаменное шоссе, д. 344091,...»

«017238 B1 Евразийское (19) (11) (13) патентное ведомство ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ЕВРАЗИЙСКОМУ ПАТЕНТУ (12) (51) Int. Cl. A01N 43/653 (2006.01) (45) Дата публикации и выдачи патента A01N 47/38 (2006.01) 2012.10.30 A01N 37/46 (2006.01) (21) A01P 3/00 (2006.01) Номер заявки (22) Дата подачи заявки 2009.02. ПЕСТИЦИДНЫЕ КОМБИНАЦИИ (54) (56) EP-A- (31) 08003544. EP-A- (32) 2008.02. DE-A1- (33) EP EP-A- (43) 2011.04.29 EP-A- (86) PCT/EP2009/052144 EP-A- GB-A- (87) WO 2009/106514 2009.09. EP-A- (71)(73)...»

«БИБЛИОТЕКА БУДДИЙСКИХ ТЕКСТОВ WWW.GESHE.RU СМЕРТЬ. ЖИЗНЬ ПОСЛЕ СМЕРТИ. ПХОВА Автор: Геше Джампа Тинлей Перевод: Борис Дондоков СМ Е РТ Ь. Ж ИЗ НЬ П О СЛ Е СМ Е РТ И. П Х О В А Оглавление Первая екция...3 Вторая лекция...8 Третья лекция...15 Четвертая лекция...16 Молитвы для ежедневных упражнений в медитации на русском языке.21 Мирное освобождение Тибета - ключ к всеобщему выживанию.25 БИБЛИОТЕКА БУДДИЙСКИХ ТЕКСТОВ WWW.GESHE.RU СМ Е РТ Ь. Ж ИЗ НЬ П О СЛ Е СМ Е РТ И. П Х О В А Первая лекция...»

«Даниэль Пеннак Маленькая торговка прозой Серия Малоссен, книга 3 OCR&Readcheck by Oodd, Readcheck by сдhttp://lib.aldebaran.ru Пеннак, Д. Маленькая торговка прозой: роман / Пер. с фр. Н. Калягиной: ТИД Амфора; СПб.; 2005 ISBN 5-94278-719-0 Оригинал: DanielPennac, “La Petite marchande de prose” Перевод: Нина Калягина Аннотация Третий роман из серии иронических детективов о профессиональном козле отпущения Бенжамене Малоссене, в котором герой, как всегда, с огромным трудом выпутывается из сложной...»

«6 № периодическое издание 2013 декабрь межрегиональной общественной организации Союз кадет Урала и Екатеринбургского СНКК Нам награды, чины не важны – Все равны на кадетских просторах, Мы – кадеты Великой страны, С нами Родина, Бог и Суворов! 1 содержание www.uralcadet.org декабрь 2013, №6 МОО Союз кадет Урала 2 НАШИ КОМАНДИРЫ КОНОБЕЙЦЕВ ИВАН МИХАЙЛОВИЧ 4 ПОТАПОВ ИВАН ИЛЛАРИОНОВИЧ 8 НАШИ ПРЕПОДАВАТЕЛИ ПРЕПОДАВАТЕЛЯМ ОТ БЛАГОДАРНЫХ ВЫПУСКНИКОВ 1973 ГОДА 10 ФЁДОРОВ НИКОЛАЙ ЯКОВЛЕВИЧ Вот и...»

«Николай Иванов 2-е издание Санкт-Петербург БХВ-Петербург 2012 УДК 681.3.06 ББК 32.973.26-018.2 И20 Иванов Н. Н. И20 Программирование в Linux. Самоучитель. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2012. — 400 с.: ил. ISBN 978-5-9775-0744-8 Рассмотрены фундаментальные основы программирования в Linux: инструментарий, низкоуровневый ввод-вывод, многозадачность, файловая система, межпроцессное взаимодействие и обработка ошибок. Книга главным образом ориентирована на практическое применение...»

«. АЛЕН БОСКЕ Русская мать im WERDEN VERLAG DALLAS AUGSBURG 2003 Ален Боске Alain Bosquet Русская мать Une m` re russe e Перевод с французского The book may not be copied in whole or in part. Commercial use of the book is strictly prohibited.. The book should be removed from server immediately upon c request. c Editions Grasset & Fasquelle, 1978 c Текст, 1998 c Е. Л. Кассирова, перевод, c Н. Попова, послесловие, c Im Werden Verlag, http://www.imwerden.de info@imwerden.de OCR, SpellCheck &...»

«udc 81’255.4:81’38 Андрей А. Богатырёв (Тверь) Пластическое и герменевтическое начала 235 в беллетристическом текстообразовании Приликом стилистичке анализе књижевноуметничког текста и процене превода треба повести рачуна о „валентности“ пластичних елемената фиктивне нарације, усмерености конкретизације, дубини детаљизације речи: Кључне (универзализације, стабилности), поэтика беллетристического трансгредијентности пластичног лика, описания, лакуна, евокативности или провокативности...»

«Суббота, 30 июня 2012 года №54 (12386) ВЫХОДИТ ПО СРЕДАМ И СУББОТАМ Цена 7 руб. Сессия Прогнозы УВЕЛИЧен Б БАБА, НАСТАЛА БЮДЖЕТ, ПЛЯСАЛА КА ЛЕТА СОЗДАны ДВЕ Президент России ВлаКОМИССИИ МАКУШ димир Путин поддержит заДА думанную Валентиной Мат- 28 июня состоялась 5-я виенко реформу Совета Фе- сессия Собрания депутатов дерации. По замыслу пред- Опочецкого района. На ней седателя верхней палаты присутствовали глава райопарламента, один сенатор на П.М.Васильев, заместители должен избираться из...»

«Естествознание. Книга XXXVI, главы XI, XIII–XX (перевод и примечания Г. А. Тароняна) (О египетских сооружениях) XI..Красный цвет у порфирита в том же Египте; он же испещренный белыми 57 крапинками называется лептпсефос1. В каменоломнях его можно вырубать какими угодно глыбами. Статуи из него привез в город из Египта для цезаря Клавдия его прокуратор Витрасий Поллион, однако новинка не очень была одобрена,— во всяком случае, никто потом не последовал этому2. В том же Египте, в Эфиопии найден...»

«® DRAMIX Производство бетонных полов с усилением из стальной фибры для промышленных зданий в соответствии с TR 34 Общества производителей бетонных конструкций DRAMIX® СОДЕРЖАНИЕ Содержание 1. Введение 2. Расчет линейной деформации 3. Грунтовое основание и нижний слой основания 3.1. Упругое грунтовое основание 3.2. Упруго-пластичное грунтовое основание 3.3. Соотношение классификаций грунта. 3.4. Радиус пластичности. 3.5. Коэффициенты Е бетона. 4. Расчет сосредоточенной нагрузки 4.1. Радиальная...»

«УДК Оглавление ББК Б Благодарности Введение Картина первая. Черный квадрат: PRавильный Public Relations. 15 Глава 1, из которой читатели непрофессионалы с удивлением для себя откроют, что PR — это Связи с общественностью, а читатели профессионалы с нескрываемой радостью обнаружат, что на российских просторах этих связей уже пруд пруди PR в России меньше, чем ПР PR в Центральном федеральном округе PR в Северо Западном федеральном округе PR в Южном федеральном округе PR в Приволжском федеральном...»

«C++TESK Hardware Edition: Быстрое знакомство Версия 1.2, 28/07/2011 С++TESK Hardware Edition: Быстрое знакомство. Версия 1.2, 28/07/2011 | © 2011 ИСП РАН © 2011 Учреждение Российской академии наук Институт системного программирования РАН (ИСП РАН). 109004, Россия, г. Москва, ул. Александра Солженицына, д. 25, http://www.ispras.ru. Инструмент С++TESK Hardware Edition входит в состав набора инструментов C++TESK Testing ToolKit, который доступен для скачивания на странице...»

«УДК 232-242 ББК 86.33 А92 Издание осуществлено при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ) согласно проекту № 09-04-16032д РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ СЕРИИ ПАМЯТНИКИ ПИСЬМЕННОСТИ ВОСТОКА А.Б.Куделин (председатель), Е.И.Кычанов (зам. председателя), И.Ф.Попова (зам. председателя), Н.С.Яхонтова (секретарь), В.М.Алпатов, С.М.Аникеева, М.И.Воробъева-Десятовская, М.А.Дандамаев, Ю.А.Иоаннесян, С.Г.Кляшторный, B.C.Мясников, М.Б.Пиотровский, С.М.Прозоров, Б.Л.Рифтин,...»

«Николай Курдюмов Формировка вместо обрезки Всем, кто, скрепя сердце, сам обрезает свои деревья, посвящается. О чм эта книга и как е читать Чтобы меньше работать, надо, хотя бы, читать о том, как это делается! Сначала - для кого эта книга. Если уж вы взяли е в руки, она определнно для вас. Для вас, если вы умеете резать деревья. Для вас, если режете и думаете, что умеете резать. Для вас, если вы не умеете, но режете. И особенно для вас, если вы не умеете, не хотите и никогда не этого не делаете!...»

«СОДЕРЖАНИЕ: ПРЕДЛОЖЕНИЯ КОНСАЛТИНГОВОГО ЦЕНТРА ОСОБЕННОСТИ ФИТНЕС-ТРЕНИРОВКИ ПРИ НАРУШЕНИЯХ ОСАНКИ И СКОЛИОТИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ (Практический семинар, 1 день) 46 ПОЛНЫЙ ПАКЕТ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ФИТНЕС-КЛУБОМ 5 ФИНТЕС-ТРЕНИНГА (Практический семинар, 1 день) 47 УСЛУГИ ПО ПРОЕКТИРОВАНИЮ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЮ ФИТНЕС-КЛУБОМ ОСОБЕННОСТИ ФИТНЕС-ТРЕНИРОВКИ БЕРЕМЕННЫХ ОЦЕНКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПРИ ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА, Кадровый аудит,...»

«Илья Рясной Наше дело – табак http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=134603 Наше дело – табак: Эксмо-Пресс; 2001 ISBN 5-04-007127-2 Аннотация Этого киллера побаивались сами заказчики. Входя в раж, он крушил все подряд, забывал о деньгах и условиях договора. Он упивался радостью уничтожения; вид крови, запах крови пьянили его. Без самой крайней надобности о нем старались не вспоминать. И вот – вспомнили. А это означало, что дела приняли нешуточный оборот. Табачные мафии, ворочающие бешеными...»

«БОЛГАРИЯ П Р О Е К Т Ы И З АС Т Р О Й Щ И К И каталог зарубежной недвижимости Весна 2010, № 2 Зарегистрировано в Министерстве связи и массовых коммуникаций Российской Федерации ПИ № ФС77-35094 от 23 января 2009 г. Шеф–редактор Александр Абрамчук Дизайн Евгения Мемрук и верстка: Издатель: Сергей Котлер За содержание рекламных объявлений редакция ответственности не несёт. Перепечатка материалов возможна только с писменного разрешения редакции. Дорогие друзья! 115487 Москва, Контактная ул....»

«2014 Я Н В А Р Ь • Ф Е В РА Л Ь • М А РТ УЧЕНИЧЕСТВО ПОСОБИЕ ПО ИЗУЧЕНИЮ БИБЛИИ ДЛЯ МОЛОДЕЖИ 2 СОДЕРЖАНИЕ Урок 1 28 декабря — 3 января Ученики и Писание 5 Урок 2 4–10 января Ученичество через метафору 17 Урок 3 11–17 января Ученичество и молитва 29 Урок 4 18–24 января Обучение детей 41 Урок 5 25–31 января Служа больным Урок 6 1–7 февраля Служа обычным людям Урок 7 8–14 февраля Иисус и отверженные Урок 8 15–21 февраля С богатыми и знаменитыми Урок 9 22–28 февраля Служа власть имущим Урок 10 1–7...»

«ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие Рецензенты английской версии Благодарности Об авторе Введение Что вы найдёте в данной книге Что понадобится для чтения этой книги На кого рассчитана эта книга Соглашения Обратная связь Глава 1. Под капотом Вступление Использование getters и setters Использование событий Yii Использование импорта и автозагрузки Использование исключений Настройка компонентов Настройка виджетов по умолчанию Использование коллекций ядра Yii Работа с запросами Глава 2. Маршрутизация,...»






 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.