Многокритериальная оценка возможности контейнерных перевозок сборных партий грузов

Темой исследования является организация перевозок сборных партий грузов с применением контейнерных технологий — сложная многоцелевая задача принятия решений как в техническом, так и в экономическом плане. Сложность данной задачи обусловлена тем, что при выборе варианта принятия решения о перевозке приходится учитывать многие критерии и требования, часто вступающие в противоречие друг с другом. Отмечается, что в настоящее время почти все математические методы оптимизации транспортных процессов предназначены для нахождения экстремума одной целевой функции. Поэтому в ходе решения транспортных задач многоцелевые задачи нередко сводятся к одноцелевым, что приводит, как правило, к искажению сути проблемы и, как следствие, к подмене одной задачи другой. В предлагаемой работе рассмотрен метод на основе принятия компромиссных решений, заключающийся в организации транспортировки на основе взвешенного решения, в котором в определенной пропорции могут фигурировать все существующие факторы организации перевозки сборных партий грузов с территории морского терминала вглубь материка с применением существующих перспективных технологий применения новых средств укрупнения грузов, а именно: дальность доставки грузов с применением контейнерных технологий, стоимость транспортировки и сроки перевозки. При использовании данного метода предполагается получение не однозначного ответа, а множества рациональных предложений для принятий решения ответственным лицом.

1. Мезенцев Ю. А. Некоторые аспекты задач оптимального проектирования при нескольких критериях предпочтения. / Ю. А. Мезенцев, Ю. В. Кириллов // Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. — 2003. — № 3 (33). — С. 21–40.

2. Изотов О. А. Процессы формирования сборных контейнерных партий груза / О. А. Изотов, Ю. И. Васильев, О. А. Ражев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2020. — Т. 12. — № 2. — С. 252–261. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-252-261.

3. Изотов О. А. Перспективы развития технологий перевозки сборных грузов в контейнерах / О. А. Изотов, А. Л. Кузнецов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. — 2020. — № 1. — С. 140–148. DOI: 10.24143/2073-1574-2020-1-140-148.

4. Кириллов Ю. В. Многокритериальное моделирование как основа информационных технологий поддержки принятия решений / Ю. В. Кириллов // Фундаментальные исследования. — 2004. — № 6. — С. 114–116.

5. Иванов Л. Н. К вопросу о Парето-оптимальности решений задач векторной оптимизации / Л. Н. Иванов, Ю. В. Кириллов // Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. — 2003. — № 3 (33). — С. 61–74.

6. Кириллов Ю. В. Использование методов векторной оптимизации в современных информационных технологиях управления / Ю. В. Кириллов // Стратегия бизнеса и социально-экономическое развитие региона: сб. статей участников 6‑й Всерос. науч.-практ. конф., Ярославль, 27 ноября 2003. — Ярославль: Ремдер, 2003. — С. 748–753.

7. Kirillov Yu. Optimization of a price policy with using of vector-stochastic models / Yu. Kirillov, A. Shestakova // Modelling, Computation and Optimization in Information Systems and Management Sciences MCO 2004: Fifth International conference on Computer Science. July 1–3, 2004, Metz University, France. — France, 2004.

8. Домашова Д. В. Методы решения задач многокритериальной оптимизации: методические указания к практическим занятиям / Д. В. Домашова. — Оренбург: ГОУ ОГУ, 2008. — 49 с.

9. Ногин В. Д. Принятие решения при многих критериях. Учебно-металлическое пособие / В. Д. Ногин. — СПб.: Издательство «ЮТАС», 2007. — 104 с.

10. Кини Р. Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р. Л. Кини, Х. Райфа. — М.: Радио и связь, 1981. — 37 с.

11. Изотов О. А. Роль транспортно-логистических кластеров в формировании контейнерных коридоров перевозок сборных грузов / О. А. Изотов, А. Л. Кузнецов, Д. Л. Головцов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. — 2020. — № 2. — С. 127–136. DOI: 10.24143/2073-1574-2020-2-127-136.

12. 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.

13. 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: 10.21821/2309-5180-2018-10-3-497-506.

14. Larsen R. B. Model predictive control for simultaneous planning of container and vehicle routes / R. B. Larsen, B. Atasoy, R. R. Negenborn // European Journal of Control. — 2021. — Vol. 57. — Pp. 273–283. DOI: 10.1016/j.ejcon.2020.06.003.

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

16. Сердюкова Л. О. Формирование инновационной транспортно-логистической системы на цифровой платформе / Л. О. Сердюкова, Р. Р. Баширзаде, А. В. Пахомова // Научно-технические ведомости СанктПетербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. — 2020. — Т. 13. — № 2. — С. 64–78. DOI: 10.18721/JE.13206.