ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ УЧАСТНИКОВ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА НА МОРСКОМ ГРУЗОВОМ ТЕРМИНАЛЕ

В работе в целях проведения анализа эффективности взаимодействия оператора морского грузового терминала с таможенными органами и участниками внешнеэкономической деятельности приведена четырехсекторная модель сетевого графика этапов взаимодействия участников транспортно-логистического процесса, позволяющая визуально представить и проконтролировать процесс агрегированных взаимоотношений в процессе проведения грузовых операций и предоставления таможенных услуг в зоне деятельности морских портов. Выполнены расчеты временных параметров работ на базе четырехсекторной модели, в которой событие разделено на четыре сектора, где сверху указан номер события, слева - раннее начало работы, в правом секторе отмечено позднее окончание работы, в нижнем - номер начального события предшествующей работы, с которой совпадает критический путь. Выполнено имитационное моделирование системы взаимоотношений участников транспортно-логистического процесса на морском грузовом терминале. В процессе моделирования методом Монте-Карло использован набор параметрических значений, представленный в виде распределения вероятностей. Отмечается, что выполняемые операции в имитационном моделировании подчиняются нормальному закону распределения, поскольку в транспортно-логистической системе задействовано большое количество участников. Приводятся результаты работы алгоритма в виде массива данных, представляющего собой последовательность работ, выполняемых при взаимодействии участников транспортно-логистического процесса на морском грузовом терминале. Одним из методов моделирования случайно распределенных величин является метод генераций Бокса - Мюллера. Использование в работе данного метода позволяет применить фундаментальный закон преобразования вероятностей для получения двух независимых нормальных переменных, имеющих стандартное нормальное распределение. Таким образом, выбранный метод дает набор случайных чисел, имеющих нормальное распределение с нулевым средним и единичным стандартным отклонением. Результаты имитационного моделирования позволяют сделать вывод о том, что разработанная модель сетевого графика этапов взаимодействия участников транспортно-логистического процесса на морском грузовом терминале агрегированной схемы их взаимоотношений, в которой используется технология предварительного декларирования в целях принятия решения о досрочном размещении грузов в досмотровой зоне, является эффективной.

взаимодействие, транспортно-логистический процесс, морской порт, имитационное моделирование, оператор грузового терминала, таможенные органы

1. Кузнецов А. Л. Оценка времени доставки в сложных цепях поставки с помощью моделирования / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2021. - Т. 13. - № 3. - С. 372-383. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-3-372-383.

2. Изотов О. А. Оценка требуемых технологических ресурсов путем статистического моделирования / О. А. Изотов, А. В. Гультяев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - № 3. - С. 497-506. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-3-497-50.

3. Кельберт М. Я. Вероятность и статистика в примерах и задачах / М. Я. Кельберт, Ю. М. Сухов. - М.: МЦНМО, 2010. - Т. ІІ: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. - 295 с.

4. Шаповалова М. А. Сетевое моделирование системы таможенных услуг, предоставляемых в морских портах / М. А. Шаповалова, П. Н. Афонин // Экономические отношения. - 2019. - Т. 9. - № 2. - С. 647-660. DOI: 10.18334/eo.9.2.40679.

5. Кузнецов А. Л. Матричный метод поиска путей на взвешенных ориентированных графах в задачах сетевого планирования при проектировании и эксплуатации морских портов / А. Л. Кузнецов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - №2 (60). - C. 230-238. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-230-238.

6. Янченко А. А. Разработка модели исследования влияния зонирования контейнерного терминала на эффективность его работы / А. А. Янченко, Т. Е. Маликова, И. Н. Вольнов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 4. - С. 704-713. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-4-704-713.

7. Дьяконова М. Д. Оценка времени выполнения послерейсовых операций сотрудниками судовладельца методами имитационного моделирования / М. Д. Дьяконова, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - №5(63). - C. 884-893. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-5-884-893.

8. Демидова Л. А. Принятие решений в условиях неопределенности / Л. А. Демидова, В. В. Кираковский, А. Н. Пылькин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2012. - 290 с.

9. Бондарева И. О. Комплексный анализ рисков грузового порта на основе логико-вероятностного и имитационного моделирования / И. О. Бондарева // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2020. - Т. 24. - № 4. - С. 91-106. DOI: 10.21869/2223-1560-2020-24-4-91-106.

10. Кузнецов А. Л. Имитационное моделирование сетевых технологических процессов грузообработки в морских портах / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - №3 (61). - C. 526-536. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-3-526-536.