Организация взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки с помощью упрпавления потоками(Автореферат)

На правах рукописи

Соболев Алексей Викторович

ОРГАНИЗАЦИЯ АДАПТИВНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПУНКТОВ МАССОВОЙ ПОГРУЗКИ И ВЫГРУЗКИ С ПОМОЩЬЮ ПОСТРУЙНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКАМИ ПОРОЖНЯКА

05.22.08 – Управление процессами перевозок

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Значительная роль железнодорожного транспорта в экономике России определяется уникальными географическими параметрами государства. Переход отраслей экономики на рыночные отношения требует соответствующей оптимизации работы железнодорожного транспорта. Существующий механизм централизованного управления порожними вагонами опирается на техническое нормирование перевозочного процесса, в рамках которого разрабатывается месячный план передачи порожних вагонов между отделениями железных дорог. План рассчитывается ежемесячно в предположении стационарности величин регулировочных разрывов на дорогах и отделениях сети. В настоящее время даже в течение месяца колебания погрузки и выгрузки на сети имеют ярко выраженный характер, потоки порожних вагонов перестали быть стационарными. В отрасли произошел переход от месячного плана перевозок к заявкам на перевозку, объем которых каждый конкретный грузоотправитель задает посуточно. Перемены в стране повлекли за собой ряд изменений в принципах направления вагонопотоков, осуществлен переход от эксплуатации единого вагонного парка к парку, разделенному по видам собственности. Потоки порожних вагонов перестали быть однородными, возникла дифференциация стоимостей и требований к доставке вагонов различных типов и собственников. Потоки в нынешних условиях стали многоструйными и существенно динамическими. Управление на сетевом уровне фактически ведется по усредненным показателям, а распределение и назначение конкретных порожних вагонов под заявки на перевозки ведется на нижестоящих уровнях управления, т.е. оперативная детальная информация о дислокации погрузочных ресурсов не является основополагающей. Местная работа по управлению порожними вагонами сильно затруднена: − отсутствием информации о движении составов с гружеными и порожними вагонами на других дорогах; − отсутствием оперативного прогноза зарождения порожних вагонов. Это приводит к тому, что на сети периодически возникают ситуации острой недостачи порожняка, большого количества вагонов, отставленных в резерв и т.д. Отсутствие на сетевом уровне номерного контроля позволяет дорогам распоряжаться порожними вагонами по своему усмотрению. Довольно большая часть порожних вагонов при движении на станцию погрузки не имеет определенной станции назначения, она определяется в процессе движения. Такое обезличенное управление зачастую приводит к перепробегу вагонов в порожнем состоянии. В этих условиях приобретает особую важность задача организации адаптивного взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки с помощью поструйного управления потоками порожняка с применением моделей, способных производить оптимизацию потоков в динамике. 3

Стремительное развитие возможностей вычислительной техники, доступность устройств хранения больших объемов информации, высокий уровень развития систем сбора оперативных данных на железнодорожном транспорте все это позволяет задавать параметры оптимизационных моделей, близких к реальности, с помощью информационных хранилищ (ИХ). Цель диссертационной работы состоит в разработке и реализации научно-методических принципов организации адаптивного взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки с помощью поструйного управления потоками порожняка с применением моделей, способных производить оптимизацию потоков в условиях неравномерного образования и потребления порожняка. Адаптивное взаимодействие пунктов массовой погрузки и выгрузки производится за счет: − достаточно точного прогнозирования моментов образования порожняка по данным о движении груженых потоков; − согласования в динамике ритмов образования порожняка с ритмами его потребления в пунктах погрузки с учетом параметров транспортной сети. Оперативное управление порожняком реализуется с помощью специально разработанной автоматизированной системы. Методика диссертационного исследования основывается на: − обобщении результатов теоретических исследований и практики организации вагонопотоков на отечественных и зарубежных железных дорогах; − анализе использования существующих автоматизированных систем в вопросах организации и управления вагонопотоками; − анализе математических методов, применявшихся ранее к задачам такого рода; − анализе отчетных и статистических данных о работе сети дорог, полученных, в том числе, и из информационных хранилищ. При решении поставленных задач использовались методы математической статистики, теории исследования операций, теории информационных хранилищ, теории моделирования транспортных систем. Научная новизна. Разработаны принципы и способы оптимизации адаптивного взаимодействия поставщиков, потребителей и транспорта в производственно-транспортной системе, где пункты массовой выгрузки и погрузки связаны с многоструйными потоками порожняка. Впервые, применяемый для этой цели метод динамического согласования, позволяет рассчитать оптимальный динамический процесс функционирования всех подсистем в соответствии с их адаптивными свойствами. Разработана методология расчета многодневного прогноза зарождения порожняка в зависимости от характеристик прибывающих груженых потоков и дислокации вагонов на момент расчета. Предложена методика использования для этого аппарата информационных хранилищ. Разработан способ расчета оперативного плана передислокации порожняка на сети железных дорог для центра управления перевозками (ЦУП) ОАО РЖД с использованием динамических потоковых моделей. Разработан метод автоматизации принятия управленческих решений диспетчера ЦУП ОАО РЖД по выбору режимов суточного отправления порожняка железными дорогами и 4

отделениями дорог при рациональном взаимодействии пунктов массовой выгрузки и погрузки. Практическая ценность работы заключается в том, что она направлена на совершенствование процессов оперативного управления потоками порожняка на железных дорогах России в целом. При обеспечении рационального взаимодействия пунктов массовой выгрузки и погрузки управление потоками порожняка как многоструйными позволит добиться согласования ритмов погрузки и выгрузки в условиях наличия на сети железных дорог подвижного состава различных типов, собственников, а также разных ритмов работы предприятий. В случае непредсказуемых всплесков запросов на порожняк, проблема нехватки перевозочных ресурсов будет решена до их отрицательного воздействия на пункты массовой погрузки. Реализация и апробация работы. Результаты исследований, полученные в диссертации, использовались при разработке «Автоматизированной системы регулирования порожними контейнерами на основе динамических прогнозов», сданной в опытную эксплуатацию в Центре по перевозке грузов в контейнерах «ТрансКонтейнер», филиале ОАО РЖД, в 2004 году. В основу данной системы были положены алгоритмы и методики вычисления многодневного прогноза и оптимального плана передислокации порожних вагонов, адаптированные для потоков контейнеров. Основные положения диссертации докладывались на: − четвертой Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (CASC’2004), г. Москва, 2004 г.; − четвертой Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO’2005), Москва, 2005 г.; − второй Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» (PACO’2004), Москва, 2004 г.; − девятой и десятой Международных открытых научных конференциях “Современные проблемы информатизации в технике и технологиях”, 2004 и 2005 г.г. Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 6 печатных работах, в т.ч. в 2 - без соавторства. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (62 наименования), пяти приложений. Работа содержит 119 с. основного текста, три таблицы, 38 рисунков, 22 с. приложений.

5

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении кратко обоснована актуальность темы исследования. Первая глава «Анализ теории и практики управления потоками порожних вагонов» содержит анализ принципов управления потоками порожних вагонов в России и за рубежом. Приводится анализ развития методов оптимизации управления порожними вагонами, освещается состояние вопроса прогнозирования вагонопотоков, излагается цель и ставятся задачи диссертации. В настоящее время оперативная работа по регулированию парка порожних вагонов ведется по принципу обязательного выполнения утвержденных на текущий месяц технических норм. Они рассчитываются ежемесячно, в некоторых случаях определяются с подразделением по декадам. Процедура выработки технического плана состоит из нескольких этапов расчетов и согласований на дорожном и сетевом уровнях управления. Вычисление вариантов технического плана производится по критерию минимизации среднего порожнего пробега с учетом технологических ограничений. Оптимизационная модель базируется на транспортной задаче в статической постановке. Фактор времени в модели не присутствует, так как она разрабатывалась в предположении, что на протяжении месячного периода планирования объемы погрузки и выгрузки, а также интенсивность перевозок неизменны. Проведенный анализ работ, посвященных проблемам оперативного управления вагонопотоками, показал, что такой подход достаточно оправдал себя только в условиях плановой экономики и относительно стационарных и однородных транспортных потоков. Однако с переходом к рыночным отношениям, эффективность управления потоками порожняка существенно снизилась. Потоки перестали быть однородными в силу появления многих собственников на вагоны, соответственно возникла дифференциация стоимостей и требований к доставке вагонов. Это требует перехода к поструйному управлению потоками порожняка с применением моделей, способных производить оптимизацию потоков в динамике, что позволит организовать адаптивное взаимодействие пунктов массовой погрузки и выгрузки. К таким моделям относятся динамическая транспортная задача с задержками (ДТЗЗ) и ее дальнейшее развитие – метод динамического согласования производства и транспорта (МДС), разработанные профессором П.А. Козловым. Необходимо отметить, что для оптимизации потоков порожних вагонов в масштабе сети железных дорог России метод динамического согласования ранее не применялся. Теоретическим базисом исследования послужили труды докторов технических наук А.А. Аветикяна, В.М. Акулиничева, В.И. Апатцева, Е.В. Архангельского, К.А. Бернгарда, Н.Е. Борового, А.Ф. Бородина, В.А. Буянова, П.С. Грунтова, Ю.В. Дьякова, Н.Д. Иловайского, В.С. Климанова, И.Т. Козлова, П.А. Козлова, В.И. Некрашевича, В.Т. Осипова, А.Т. Осьминина, А.П. Петрова, Е.А. Сотникова, И.Б. Сотникова, Е.М. Тишкина, Л.П. Тулупова, В.А. Шарова, В.Г. Шубко, кандидатов технических наук А.Э. Александрова, М.А. Александрова, 6

В.П. Амелина, В.И. Бодюла, А.В. Бугаева, В.К. Буяновой, Ф.С. Гоманкова, В.Ф. Григорюка, С.Г. Журавина, Н.Г. Мищенко, Ю.А. Негомедзянова, И.П. Новиковой, П.А. Пилипченко, В.Б. Положишникова, А.А. Поплавского, А.Т. Попова, Т.И. Рыбаковой, С.В. Трофимова, А.Д. Чернюгова, О.А. Шумской и других исследователей. В главе определены основные направления исследования, обоснованы цель и структура работы. Во второй главе «Математические модели оптимизации потоков порожних вагонов в динамике» представлено описание динамических оптимизационных моделей, предназначенных для организации адаптивного взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки, а также обоснование их технологической применимости. При помощи ДТЗЗ производится оптимизация потоков с учетом динамики образования и погрузки порожняка, динамики запасов и наличия порожняка в пути. Метод динамического согласования применен для согласования в динамике ритмов образования порожних вагонов с ритмами потребления (погрузки) порожняка в масштабе сети железных дорог России, что позволяет максимально задействовать имеющиеся динамические резервы за счет корректировки программы образования порожняка. Такое согласование производится поструйно, то есть с учетом вида порожняка. Под видом порожняка подразумевается сочетание признаков собственности и типа подвижного состава. Рассматривается транспортная сеть, состоящая из пунктов массовой погрузки и выгрузки. В роли таких пунктов выступают железнодорожные станции массовой погрузки или выгрузки, а также отдельные предприятия. Образование порожних вагонов в пункте складывается за счет: а) прибытия порожних вагонов; б) прибытия и выгрузки груженых вагонов; в) выгрузки груженых вагонов, находящихся в наличии в соответствующих пунктах. Программа образования порожняка определяется путем прогнозирования, исходя из данных о движении груженых вагонов. При прогнозировании учитываются вагоны в движении и выгрузочные способности пункта. Методика прогнозирования описана в третьей главе. План погрузки для всех пунктов известен из заявок на перевозки. Транспортные связи характеризуются пропускными способностями и временем хода вагонов. Необходимо организовать подвод порожняка таким образом, чтобы на всем периоде планирования обеспечить удовлетворение потребностей пунктов погрузки сети в порожних вагонах, сократив при этом их простои, затраты на передислокацию, а также затраты на перестройку программы образования порожних вагонов. С помощью перестройки этой программы осуществляется адаптивное согласование ритмов образования и потребления порожняка. В качестве ресурса рассматриваются порожние вагоны, готовые к передислокации. Груженые, а также порожние вагоны, уже имеющие назначение, не являются объектом управления, но информация о них учитывается при прогнозировании образования порожняка. 7

Пусть транспортная сеть состоит из P = {p1 , p 2 ,..., p N } пунктов, соединенных направленными путями ( pi , p j ), i ≠ j , pi , p j ∈ P .

Рассмотрим временной период планирования [0, T ] , который выбирается исходя из максимально возможного времени хода порожних вагонов на сети. Для каждого момента времени t ∈ Z 0 , t ∈ [0, T ] на множестве P пунктов сети определена функция производства qik (t ) и потребления q kj (t ) порожних вагонов k -го вида k = 1, K . Функция производства и функция потребления вычисляется единообразно следующим образом

qik (t ) = aik (t ) − Gik (t ) ,

(1)

где a ik (t ) – прогноз образования порожняка вида k в пункте i на такте t ; k Gi (t ) – план погрузки порожних вагонов вида k в пункте i на такте t . Для пункта pi массовой выгрузки функция производства будет положительна qik (t ) > 0 , для пункта p j массовой погрузки функция потребления будет отрицательна q j (t ) < 0 , для транзитных пунктов qi (t ) = 0 . В качестве транзитных пунктов, в частности, могут выступать сортировочные станции. Каждый путь ( pi , p j ) характеризуется пропускной способностью d ij (t ) ≥ 0, i ≠ j , ограничивающей пропуск суммарного потока по всем видам порожняка. Величиной d ii (t ) задается емкость пункта pi . Длительность перевозки или время хода при движении по пути ( pi , p j ) обозначим величиной tij , t ij ∈ Z 0 . Назовем перевозкой u ijk (t ) группу порожних вагонов вида k , отправлен-

ных из пункта pi в момент времени t и прибывающих в пункт p j в момент времени t + t ij . Соответствующие стоимости передислокации порожняка обозначим cijk (t ) . Если путь ( pi , p j ) отсутствует или t + t ij > T , то полагаем

u ijk (t ) = 0 . Для пункта образования порожних вагонов pi задан запас u iik (t ) , а также расходы ciik (t ) на хранение единицы запаса вида k порожних вагонов на такте t . Для пункта потребления p j аналогично задан запас u kjj (t ) и расходы на хранение c kjj (t ) . Введем корректирующие переменные ω ik (t ) в пунктах образования порожняка pi , означающие уменьшение объема образования порожних вагонов qik (t ) и, соответственно, увеличение qik (t − 1) на величину ω ik (t ) с производственными расходами cik (t ) (рис. 1). 8

qik (t )

ω ik ( t1 )

t1 − 1

t1

t

Рис. 1. Корректировка программы образования порожняка при помощи МДС Такой перенос объемов образования порожняка на более ранние такты может быть осуществлен через: – согласование ритмов работы пунктов массовой выгрузки с ритмами погрузки за счет форсирования процесса выгрузки вагонов определенного вида; – ускорения процесса образования порожняка определенного вида в пунктах массовой выгрузки за счет сокращения времени движения порожняка по струе. В качестве критерия оптимальности примем экономический критерий минимума транспортных расходов на передислокацию порожняка, расходов на хранение порожних вагонов и затрат на перестройку программы образования

J 1 + J 2 + J 3 → min , K

T

где J 1 = ∑ ∑

∑c

k =1 t = 0 pi , p j ∈P

k ij

(2)

(t ) ⋅ uijk (t ) - транспортные расходы на передислокацию по-

i≠ j

рожняка; K

T

J 2 = ∑∑ ∑ ciik (t ) ⋅ uiik (t ) - затраты на хранение запасов порожняка; k =1 t = 0 pi ∈P K

T

J 3 = ∑∑ ∑ cik (t ) ⋅ ω ik (t ) - затраты на корректировку программы образования k =1 t = 0 pi ∈P

порожняка, при ограничениях, задаваемых: а) уравнениями динамики изменения запасов в пунктах образования порожняка u iik (t + 1) = u iik (t ) + qik (t ) −

∑u

p j ∈P

k ij

(t ) + ω ik (t + 1) − ω ik (t ) ;

(3)

б) уравнениями динамики изменения запасов в пунктах погрузки

9

u kjj (t + 1) = u kjj (t ) +

∑u

pi ∈P

k ij

(t − t ij ) + q kj (t ) ;

(4)

в) начальными и конечными условиями u iik (0) = u ii0 k , u kjj (T ) = 0, ω ik (T ) = 0 ;

(5)

г) условиями неотрицательности переменных запасов, поставок и корректирующих переменных u ijk (t ) ≥ 0, i ≠ j , i = j; ω ik (t ) ≥ 0 ;

(6)

д) пропускными способностями путей и емкостями пунктов K

∑u k =1

k ij

(t ) ≤ d ij (t ), i ≠ j , i = j .

(7)

Метод решения сводится к разложению динамического потока в статический, решению статической транспортной задачи на сети и обратному преобразованию, но уже с известными значениями потоков. Третья глава диссертации «Автоматизация прогноза образования порожних вагонов» посвящена разработанной модели оперативного прогноза, с помощью которой определяется прогноз образования порожняка на станциях aik (t ) , необходимый для вычисления функции производства и потребления qik (t ) . К наиболее значимым особенностям модели можно отнести следующее: − обеспечивается вычисление многодневного прогноза, исходной информацией для которого являются данные действующих оперативных систем о дислокации груженых и порожних вагонов; − производится прогнозирование образования порожних вагонов на станциях сети, а также объемов передачи через дорожные стыковые пункты; − параметры модели вычислены статистическими методами по данным информационных хранилищ (ИХ); − модель способна отслеживать суточную динамику потоков порожняка. Информация о дислокации вагонов доступна в автоматизированной системе ДИСПАРК. По каждому вагону с уникальным номером n имеется информация о состоянии, станции дислокации γ , станции назначения γ~ , времени τ n последней операции на момент считывания данных о дислокации. Прогнозирование ведется отдельно по каждому виду порожняка. Порожняк, двигающийся в кольцевых маршрутах, не рассматривается. Модель прогноза базируется на межстанционных временах хода tγγ~ , которые вычисляются в зависимости от ситуации прогнозирования на основе анализа ретроспективных данных в ИХ. Виды ситуаций прогнозирования могут быть следующими: − прибытие груженого вагона на станцию назначения и выгрузка; 10

− прибытие порожнего вагона на станцию погрузки; − передача порожнего вагона через дорожный стыковой пункт (дорожный стык). Рассмотрим прогноз образования порожних вагонов из груженых. Прогнозный момент образования порожнего вагона с номером n вычисляется по формуле

τ~n (γ~ ) = τ n (γ ) + t γγ~ ,

(8)

где в данном случае t γγ~ – усредненное время хода груженых вагонов от станции дислокации γ до станции γ~ с учетом времени их освобождения на станции γ~ . Прогноз прибытия порожних вагонов на станцию погрузки вычисляется аналогично, при этом в качестве tγγ~ берется усредненное время хода порожних вагонов между станциями γ и γ~ . Тогда общий прогноз образования aγ~k (t ) порожних вагонов вида k на станции γ~ вычисляется по формуле aγ~k (t ) = a грk (t , γ~ ) + a kрег (t , γ~ ) ,

(9)

где a грk (t , γ~ ) – прогнозное количество порожних вагонов вида k , образующихся на станции γ~ в интервале времени t из вагонов, которые на момент запроса информации о дислокации находились в груженом состоянии; k ~ a рег (t , γ ) – прогнозное количество порожних вагонов вида k , прибывающих в интервале времени t на станцию γ~ . При вычислении прогноза учитываются выгрузочные способности станций за счет количественного ограничения образующихся после выгрузки вагонов и переноса «излишков» на следующие сутки. Прогноз передачи порожних вагонов через дорожные стыковые пункты базируется на временах хода порожних вагонов tγγ~mσ от станции дислокации γ до дорожного стыкового пункта σ . Соответствующие времена вычислены в зависимости от последовательности m дорожных стыковых пунктов, которые проходил поток при движении от станции дислокации γ до станции γ~ . Для этого были исследованы варианты движения порожних вагонов через дорожные стыковые пункты и определены доли потоков β γγ~m ∈ R, 0 ≤ β γγ~m ≤ 1 каждого варианта от общего потока вагонов между этими станциями (рис. 2).

11

γ

σ1

σ3

σ4

m1

σ2

γ~

σ5

m2

Рис. 2. Схема потоков порожних вагонов через дорожные стыковые пункты σ Прогнозное количество порожних вагонов, проходящих дорожный стыковой пункт σ в интервале времени t будет равно целой части от величины aσ (t ) , вычисляемой по формуле aσ (t ) = ∑ ∑ ∑ β γγ~m nγγ~mσ (t ) , γ

γ~

(10)

m

где nγγ~mσ (t ) – количество порожних вагонов на станции γ , имеющих станцию назначения γ~ , прогнозное время прибытия которых на дорожный стыковой пункт σ попадает в интервал t при движении способом m. Ввиду ограниченности доступной информации для построения сложных моделей прогнозирования, в данной работе вычисление времен хода проводилось несколькими методами обработки совокупности наблюдений о движении вагонов. Все рассмотренные методы дают разные результаты в зависимости от ситуации прогнозирования и вида порожняка. Были рассмотрены следующие методы: 1. Метод вычисления среднего времени хода tγγ~ на всей совокупности наблюдений. Среднее значение вычисляется как математическое ожидание. e 2. Метод вычисления наиболее вероятного времени хода tγmod на всей соγ~ вокупности наблюдений. Исходные времена хода округлены до 1 часа для времен, не превышающих 24 часа, остальные округлены до 10 часов. 3. Метод вычисления медианы tγmed на всей совокупности наблюдений. В γ~ качестве медианы используется такое значение времени хода, при котором количество наблюдений с меньшими медианы временами хода равно количеству наблюдений с большими временами хода. 4. Метод вычисления времени хода, соответствующего медиане tγnorm на γ~ модифицированной совокупности наблюдений. Модификация совокупности наблюдений заключается в принудительном сближении величин медианы и математического ожидания посредством усечения множества наблюдений. С этой целью для тех пар станций γ , γ~ , для которых разность медианы и среднего превышает 6 часов, из исходного множества удаляются наблюдения, для которых выполняется условие

12

tγγ~ (ω ) > 2 max(med (tγγ~ ), tγγ~ ) , где

tγγ~ (ω )

(11)

– время хода для наблюдения ω ;

med (tγγ~ ) – значение медианы; tγγ~ – значение среднего. Этот метод в данной работе называется методом сведения распределения к «псевдо-нормальному» виду. Разработана методика проверки модели прогноза, основанная на количественном сопоставлении прогнозных и фактических величин для разных глубин прогнозирования. На примере порожних полувагонов инвентарного парка ОАО РЖД проведена проверка прогноза образования порожних полувагонов из груженых. На рис. 3 показано фактическое и прогнозное образование порожняка на всех станциях России для глубины прогнозирования 0 суток. Анализ отклонений прогнозных значений от фактических показал наилучшую достоверность прогноза, основанного на методе вычисления наиболее вероятного времени хода. Другие рассмотренные методы обладают «инертностью», что приводит к существенным ошибкам прогнозирования, особенно для глубин прогнозирования 0 и 1 сутки.

Количество освобождений

7500 5000 2500 0 04.02.04

09.02.04

14.02.04

19.02.04

24.02.04

Дата освобождения Фактическое освобождение Метод вычисления среднего времени хода Метод вычисления медианы Метод сведения распределения к "псевдо-нормальному" виду Метод вычисления наиболее вероятного времени хода

Рис. 3. Сравнение различных методов вычисления времен хода при прогнозировании образования порожних вагонов из груженых Также проведена проверка прогнозирования передачи порожняка через дорожные стыковые пункты. На рис. 4 представлен график фактической и прогнозной передачи порожних крупнотоннажных контейнеров собственности ОАО РЖД по дорожному стыку Кошта. При прогнозировании использовался метод вычисления наиболее вероятного времени хода. Проведенные исследова13

ния показали, что этот метод обеспечивает различную точность прогнозирования в зависимости от наличия на пути следования порожняка сортировочных станций и станций смены локомотива. Так, при прогнозировании передачи порожних контейнеров через дорожный стык Черусти, существенное влияние на точность прогнозирования оказывают задержки, связанные со сменой локомотивов на станции Вековка.

Количество контейнеров

120

90

60

30

0 07.09.05

14.09.05

21.09.05

28.09.05

Отчетные сутки Фактическое количество Прогноз, глубина 1 сутки

Прогноз, глубина 0 суток Прогноз, глубина 2 суток

Рис. 4. Результат прогнозирования передачи по дорожному стыку Кошта порожних контейнеров методом наиболее вероятного значения Проверка продемонстрировала способность модели к отслеживанию динамики потоков порожняка. Четвертая глава диссертации «Исследование принципов адаптивного взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки» посвящена реализации научно-методических принципов организации адаптивного взаимодействия пунктов массовой погрузки и выгрузки с помощью поструйного управления потоками порожняка. Сформулированы следующие основные принципы управления порожняком в условиях неравномерности потоков: 1. Потоки порожняка рассматриваются как многоструйные. Формирование плана передислокации порожняка ведется отдельно по каждому виду порожняка. 2. Оптимизация производится на сетевом уровне в оперативном режиме минимум один раз в сутки. 3. Основные параметры транспортных потоков на сети вычисляются с использованием статистических методов на основе хранилищ данных. 14

4. Управление потоками порожних вагонов производится при следующем порядке взаимодействия с оперативными системами: − чтение данных о дислокации груженых и порожних вагонов из системы ДИСПАРК; − чтение информации о заявках на перевозки из автоматизированной системы подготовки и оформления перевозочных документов ЭТРАН; − контроль исполнения оперативного плана путем передачи данных о закреплении порожних вагонов в систему ДИСПАРК. 5. Адресное управление порожняком. Вычисляемый оперативный план передислокации содержит данные о пунктах отправления и назначения порожних вагонов. Порожние вагоны получают назначение. 6. Управление ведется в диалоговом режиме. Регулирование приоритетов в обеспечении заявок порожними вагонами осуществляется путем влияния на стоимостные параметры оптимизационной модели. Параметры модели варьируются отдельно для каждой струи потока (каждого вида порожняка). Разработана технология централизованного оперативного управления порожняком, включающая следующие пять основных этапов. На первом этапе, на сетевом уровне в ЦУП вычисляется прогноз образования порожняка по информации о текущей дислокации погрузочных ресурсов. Привлечение данных о текущих заявках на перевозки позволяет оценивать обеспечение заявок сразу для всех важнейших пунктов сети. На втором этапе в ЦУП производится вычисление оперативного плана передислокации порожняка при помощи МДС. Производится оценка обеспечения пунктов погрузки порожними вагонами после проведения оптимизации. В случае необходимости проводится корректировка параметров оптимизационной модели и перерасчет оперативного плана передислокации. При этом регулируются стоимости передислокации, стоимости хранения, а также параметры корректировки программы образования порожняка. Третий этап начинается после выработки варианта плана передислокации, который в наибольшей степени отвечает всем требованиям. Далее план согласовывается в ЦУП и передается в службы движения дорог в качестве рекомендательного для расчета сменного плана работы по отдельным направлениям дороги. На четвертом этапе, на основании текущих заявок на перевозку и полученного из ЦУП плана передислокации порожняка, службы движения дорог вырабатывают детальный план работы с порожними вагонами с указанием станций отправления и назначения. Код станции назначения для этих вагонов отражается в системе ДИСПАРК. Для дальнейшего контроля исполнения плана передислокации в системе ДИСПАРК задействуется специальный признак закрепления.

15

На пятом этапе осуществляется контроль исполнения выработанного плана передислокации порожняка средствами системы ДИСПАРК. Контроль заключается в запрете расформирования составов с закрепленными вагонами не на станции назначения. В следующем цикле планирования новый план передислокации будет вычисляться только для вагонов, которые не закреплены за ранее согласованными планами передислокации. Вагоны, которые движутся в соответствии с ранее согласованными планами, продолжают двигаться на станции своего назначения (принцип адресного управления). Таким образом, при непрерывном планировании, управляющее воздействие оказывается только на незакрепленные вагоны. Данная технология централизованного оперативного управления порожними вагонами обеспечит решение следующих задач: 1. Переход на оперативное централизованное управление порожняком в условиях суточных колебаний погрузки и выгрузки. 2. Обеспечение диспетчеров всех уровней оперативным прогнозом образования порожняка. 3. Повышение качества обслуживания предприятий в части обеспечения порожними вагонами. Повышение надежности доставки порожняка под погрузку за счет динамического согласования ритмов погрузки и выгрузки, системного контроля доставки порожняка. 4. Одновременное планирование доставки порожнего подвижного состава различных типов, собственников. 5. Повышение эффективности использования порожняка. В разработанной технологии объемы сдачи по дорожным стыковым пунктам не являются объектом управления, они необходимы только для мониторинга, что приведет к отходу от ведения управления через регулирование объемов передачи вагонов по стыковым пунктам дорог и отделений. Получаемые оперативные планы передислокации будут в целом адекватны перевозочному процессу, так как параметры моделей получены на основе ретроспективной информации о перевозочном процессе. В соответствии с вышеописанными принципами осуществлена практическая реализация «Автоматизированной системы регулирования порожними контейнерами на основе динамических прогнозов». Система находится в опытной эксплуатации в Центре по перевозке грузов в контейнерах «ТрансКонтейнер», филиале ОАО РЖД. Система позволяет проводить вычисление оптимального (в смысле минимизации порожнего пробега) посуточного плана передислокации порожних крупнотоннажных контейнеров с учетом заявок на перевозки и складывающейся обстановки на сети дорог. Прогноз образования порожняка и оптимальный план передислокации вычисляется с детализацией до станций. В оптимизационной модели присутствует 512 станций, имеющих контейнерные пункты. Данные по наличию, подходу порожняка и заявкам на перевозки в контейнерах отображаются в удобном для восприятия виде на схеме дорог России, а также в виде различных гистограмм и таблиц.

16

Прирост обеспечения заявок в результате оптимизации: 3043 контейнера

1087 1236

390

961

1522 1681

1685

622

687 788

657

174

1109 347 752 927

1073 1613

576

1500

1396

1896

3000

1066 1097

Количество контейнеров

4500

4065

С помощью данной системы проведены вычисления оперативных планов передислокации порожних контейнеров, которые содержат следующий набор показателей: – вид порожняка; – станция дислокации порожняка; – станция погрузки; – количество единиц порожняка данного вида для передислокации со станции дислокации на станцию погрузки; – момент времени начала передислокации. Анализ решений показывает увеличение потенциального обеспечения заявок на перевозки в результате оптимизации потоков порожних крупнотоннажных контейнеров собственности ОАО РЖД на сети станций России (рис. 5).

0 21.04.2005 22.04.2005 23.04.2005 24.04.2005 25.04.2005 26.04.2005 Отчетные сутки Прогноз образования порожних контейнеров на всех станциях Обеспечение заявок образующимися порожними контейнерами Обеспечение заявок в результате оптимизации потоков Заявки на перевозку

Рис. 5. Прирост обеспечения заявок на перевозки на ж.д. станциях погрузки контейнеров в результате оптимизации Как видно из гистограммы, обеспечение заявок на нулевом такте до и после оптимизации изменяется незначительно. Это связано с тем, что большое количество порожних контейнеров на момент оптимизации располагались на значительном удалении от станций погрузки, а для передислокации требовалось существенное (более суток) время. Отметим, что проблема слабого обеспечения заявок на ранних тактах устраняется путем введения механизма закрепления порожняка за вычисленным планом, который описан выше. В этом случае каждый новый расчет оптималь-

17

ного плана передислокации будет зависеть от результатов предыдущей оптимизации потоков. Исследовано влияние периода планирования на структуру получаемых оптимальных планов передислокации при оптимизации потоков порожняка. С увеличением периода планирования задействуются все более удаленные станции – поставщики порожняка (таблица 1), происходит перераспределение потоков. В таблице отражены фрагменты планов передислокации порожних крупнотоннажных контейнеров собственности ОАО РЖД в адрес Московской дороги, вычисленных для даты планирования 25.04.2005 г. Таблица 1 Структура потоков порожних контейнеров в адрес станций погрузки Московской ж.д. Период планирования, сут. Дорога отправления 6 10 15 20 Октябрьская 0 0 0 0 Калининградская 0 0 0 0 Московская 346 317 317 323 Горьковская 6 17 17 17 Северная 0 0 0 0 Северо-Кавказская 0 0 0 0 Юго-Восточная 1 0 0 0 Приволжская 0 0 0 0 Куйбышевская 7 1 1 1 Свердловская 101 87 98 107 Южно-Уральская 10 19 36 19 Западно-Сибирская 0 76 76 76 Красноярская 0 129 129 129 Восточно-Сибирская 0 7 9 9 Забайкальская 0 0 0 0 Дальневосточная 0 0 0 41 Сахалинская 0 0 0 0 Время вычисления плана передислокации сильно зависит от периода планирования. Время вычисления одного варианта плана передислокации на рассматриваемой сети из 512 станций варьируется от 1 минуты до 15 минут при периоде планирования 10 и 20 суток соответственно. Данные приведены для компьютера на базе процессора «Pentium 4» с тактовой частотой 2,4 ГГц. Также разработан прототип автоматизированной системы управления порожними полувагонами инвентарного парка ОАО РЖД. Вычисления ведутся на сети отделений ж.д. России (около 70). План передислокации может вычисляться с временным тактом, меньшим периода определения информации по заявкам на перевозки, что особенно актуально для пунктов массовой погрузки порожняка. Эта возможность реализована с помощью модифицированного МДС, в котором обеспечивается корректиров18

ка программы потребления порожняка на глубину 1 сутки. Таким образом, достигается более подробная детализация обеспечения заявок внутри суток и одновременно вычисляется оптимальный план передислокации порожняка. На рис. 6 показаны результаты вычисления оперативного плана передислокации для порожних полувагонов инвентарного парка ОАО РЖД. Анализ решения показывает возможность обеспечения суточных заявок на перевозки при реализации вычисленного плана передислокации. Темные столбцы на данном графике обозначают детализированную до двух часов потребность Кузбасского отделения Западно-Сибирской ж.д. в порожних полувагонах. Расчеты проводились с периодом планирования пять суток, в одних сутках 12 тактов, нулевой такт соответствует началу отчетных суток 26.11.2003. Произведена оценка эффекта от внедрения разработанных моделей в масштабе России на примере порожних полувагонов инвентарного парка ОАО РЖД. Управление по критерию минимизации времени движения вагонов в порожнем состоянии позволит сократить порожний пробег не менее чем на 5%. Эта величина получена на основе сопоставления фактического порожнего пробега полувагонов и возможного кратчайшего порожнего пробега за одинаковый период времени. Расчеты проводились по данным информационного хранилища вагонной модели.

19

20

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

32

30

28

26

24

22

20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

49

47

45

43

41

39

36

34

Рис. 6. Динамика удовлетворения суточных заявок на перевозки в полувагонах

Процент удовлетворения суточных заявок на такте Накопительный процент удовлетворения суточной заявки

Время (такты)

58

56

54

52

Удовлетворение заявок (%)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Проведенные исследования позволили разработать методологию рационального адаптивного взаимодействия пунктов массовой выгрузки и погрузки при оптимальном управлении многоструйными потоками порожняка. Это даст возможность снизить потери производства и транспортные затраты. При этом получены следующие результаты. 1. Анализ показал, что в современных условиях потоки порожних вагонов следует рассматривать как многоструйные и динамические. Изучение основных черт и особенностей функционирования относительно замкнутой системы, состоящей из пунктов массовой выгрузки, погрузки и связанных многоструйными потоками порожних вагонов, показало, что эффективная работа данной системы может быть достигнута через организацию адаптивного взаимодействия пунктов массовой выгрузки и погрузки. 2. Для формализованного описания адаптивного взаимодействия применен метод динамического согласования (МДС). Это позволило построить оптимизационную модель динамического согласования ритмов образования порожних вагонов с ритмами потребления (погрузки) порожняка в масштабе сети железных дорог России. Адаптивное управление позволяет в случае непредсказуемых всплесков запросов на порожние вагоны решить проблему нехватки перевозочных ресурсов или же полностью устранить причины ее появления. 3. Разработана модель оперативного прогноза образования порожняка по данным о груженых потоках и дислокации подвижного состава. Применяется несколько методов вычисления времен хода: метод вычисления среднего по всей совокупности наблюдений, метод вычисления наиболее вероятного, метод вычисления медианы, специальный метод сведения распределения к «псевдонормальному» виду. Проведена проверка точности прогнозирования на примере полувагонов и крупнотоннажных контейнеров инвентарного парка ОАО РЖД. Проверка продемонстрировала способность модели к отслеживанию динамики потоков порожняка. Лучшую точность прогнозирования продемонстрировал метод вычисления наиболее вероятного времени хода. 4. Текущее состояние инфраструктуры информатизации железных дорог позволяет широко использовать ретроспективные данные информационных хранилищ для анализа потоков и вычисления параметров моделей. В данной работе параметры оптимизационной и прогнозной моделей вычисляются статистическими методами по данным информационного хранилища. 5. Получение оперативного плана передислокации порожних вагонов предлагается производить на сетевом уровне управления в диалоговом режиме. Разработана технология централизованного оперативного управления порожняком. Технология включает в себя следующие основные этапы: вычисление прогноза образования порожняка, процесс оптимизации потоков, корректировка оперативного плана, передача плана на нижестоящие уровни управления, контроль исполнения плана. 6. Осуществлена практическая реализация автоматизированной системы управления порожними контейнерами и прототипа автоматизированной системы управления порожними полувагонами. Проведены вычисления оперативно21

го плана передислокации порожних контейнеров и полувагонов на территории России. Анализ решений показывает увеличение обеспечения заявок на перевозки в результате оптимизации потоков порожняка. Исследовано влияние периода планирования на структуру получаемых оптимальных планов передислокации при оптимизации потоков порожняка. 7. Произведена оценка эффекта от внедрения разработанных моделей в масштабе России. Управление потоками порожних полувагонов инвентарного парка ОАО РЖД в динамике по критерию минимизации времени движения вагонов в порожнем состоянии позволит сократить порожний пробег не менее чем на 5%. Основные положения диссертации опубликованы в следующих изданиях. 1. Соболев А.В. Разработка модели оперативного управления порожними вагонами на территории России // Труды II Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» PACO ‘2004. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2004. – С.272-283. 2. Соболев А.В. Разработка комплекса поддержки принятия решений в управлении контейнерными перевозками // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC'2004). Труды 4-й Международной конференции в 2х томах. Том 2 / Под ред. В.И. Максимова. М.: Институт проблем управления РАН. - 2004. - C.160-162. 3. Соболев А.В., Положишников В.Б. Автоматизированная управляющая система оперативного регулирования парка порожних вагонов на базе динамических моделей // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов. Вып. 9/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца – Воронеж: Издательство «Научная книга», 2004. – C.248-249. 4. Соболев А.В., Корюхина Т.Н., Положишников В.Б., Чивикова О.М. Разработка модели оперативного прогноза образования порожних вагонов на сети железных дорог России // Труды IV Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '05. Москва, 25-28 января 2005 г. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2005. - С.1543-1552. 5. Корюхина Т.Н., Положишников В.Б., Соболев А.В. Применение динамических прогнозов в задаче оперативного управления парком порожних вагонов // Управление большими системами / Сборник трудов. Выпуск 10. Общая редакция – Д.А. Новиков. М.: ИПУ РАН, 2005. - С.81-86. 6. Положишников В.Б., Соболев А.В. Внутреннее регулирование в системе управления парком порожних вагонов // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов. Вып. 10/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца- Воронеж: Издательство “Научная книга”, 2005. – С.167-168.

22