SIMULATION MODELING OF THE SYSTEM OF RELATIONS BETWEEN THE PARTICIPANTS OF THE TRANSPORT AND LOGISTICS PROCESS AT THE SEA CARGO TERMINAL

In order to analyze the effectiveness of interaction of the cargo terminal operator with customs authorities and participants in foreign economic activity, a four-sector model of the network diagram of the interaction stages between participants in the transport and logistics process at the sea cargo terminal is presented in the paper; the model allows visualizing and controlling the process of aggregated relationships during cargo operations and the provision of customs services in the area of seaports activity. Calculations of works time parameters are performed on the basis of a four-sector model, in which the event is divided into four sectors, where the number of the event is indicated on the top, the early start of work is indicated on the left, the late end of work is marked in the right sector, and the number of the initial event of the previous work is indicated in the lower sector, according to which the critical path passes. At the same time, simulation modeling of the system of relations between the participants in the transport and logistics process at the sea cargo terminal is carried out. When modeling by the Monte Carlo method, a set of parametric values presented in the form of a probability distribution is used. It is noted that the operations performed in the simulation are subject to the normal distribution law, since a large number of participants are involved in the transport and logistics system. The results of the algorithm operation are presented in the form of a data array, which is a sequence of works performed during the interaction of participants in the transport and logistics process at the sea cargo terminal. One of the methods for modeling randomly distributed variables is the Box-Muller generation method. The use of the Box-Muller method in the work makes it possible to apply the fundamental law of probability transformation to obtain two independent normal variables that have a standard normal distribution. Thus, the chosen method gives a set of random numbers that have a normal distribution with zero mean and unit standard deviation. The results of simulation modeling allow us to conclude that the aggregated system of relationship between participants in the transport and logistics process, which uses the technology of preliminary declaration in order to make a decision on the early placement of goods in the inspection zone, is effective.

interaction, transport and logistics process, seaport, simulation, cargo terminal operator, customs authorities

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.