Исследование и разработка подпрограммы автоматизации для прогнозирования количества и заполненности грузовых транспортных средств в зависимости от стохастического формирования центров сбора опасных грузов

Темой работы является исследование вопросов прогнозирования загруженности транспортных средств, маршрутных сетей, формирования центров сбора грузопотоков, в том числе опасных грузов, в системах территориального планирования, определяющих необходимость перехода от детерминированных моделей к динамическим с возможностью учета влияния внешней среды. Существующие информационные транспортные системы в сфере работы с опасными грузами, построенные на основе детерминированных моделей, ограниченно позволяют исследовать задачи прогнозирования изменений. Отмечается, что модели построения маршрутных сетей на грузовом автотранспорте являются ограниченно применимыми в случае, когда возникает задача перевозки опасных грузов с учетом наличия распределенной системы центров скопления как в городе, так и в рамках крупного транспортного узла, морского порта. Представлены модели маршрутизации, адаптированные к условиям перевозки опасных грузов. Определяющей транспортную эффективность и основные расходы транспортных предприятий является схема движения потоков, закрепляемая в территориальной схеме. Задачей исследования является разработка отдельного инструментария автоматизации для принятия решения о количестве и типе специализированного транспорта (в зависимости от грузоподъемности) для работы с опасными грузами и крупногабаритными объектами внутри существующей схемы потоков. На основе исследования группы компаний сделан вывод о том, что в настоящее время задача выбора оптимального количества транспорта перевозчиками решается, как правило, не системно, а с помощью оперативного построения набора маршрутов без учета первичного анализа территории и параметров мест накопления. Рассмотрен новый подход к анализу системы транспортировки опасных отходов, сопутствующих крупных грузов с точки зрения оценки необходимого перечня универсальных структурированных исходных данных, которые первично являются принципиальными, так как характеризуют сложность работы на выбранном объекте, терминале. Для решения задачи прогнозирования загруженности транспортных средств предлагается новая подпрограмма автоматизации на основе организации клиент-серверного доступа к данным, реализованная на внутреннем языке программирования «1C: Управление автотранспортом» (версия УАТ 8.2). Представленная подпрограмма автоматизации обеспечивает связь данных по объемам грузопотоков опасных грузов, центров сбора грузопотоков с имеющимися данными транспортных средств и плановых данных по графикам вывозов. Работа подпрограммы наряду с обеспечением интеграции работы с другими базами данных транспортных компаний позволяет с высокой точностью выполнять моделирование различных вариантов размещения центров сбора опасных грузов и центров грузопотоков. Полученные результаты позволяют определять необходимое количество транспортных средств, их загруженность с учетом разных типов и технических возможностей, а также необходимое количество машино-рейсов на обслуживаемой территории с учетом динамического влияния внешней среды. Представленная методика работы с данными, выполненная в отдельной подпрограмме автоматизации, и представленные модели маршрутизации, адаптированные к перевозке опасных грузов, могут быть применены для различных транспортных систем, в том числе морских грузовых портов и терминалов, что определяет универсальность представленного подхода.

1. Майоров Н. Н. Практические задачи моделирования транспортных систем / Н. Н. Майоров, В. А. Фетисов. — СПб.: ГУАП, 2012. — 185 c.

2. Бродецкий Г. Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности / Г. Л. Бродецкий. — М.: Academia, 2010. — 336 с.

3. Wheelwright S. Forecasting: methods and applications / S. Wheelwright, S. Makridakis, R. J. Hyndman. — John Wiley & Sons, 1998. — 656 p.

4. Rubinov V. V. Problems of a Modern Approach to the Technological Process of Waste Management / V. V. Rubinov, V. A. Fetisov // 2021 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). — IEEE, 2021. — Pp. 1–4. DOI:10.1109/WECONF51603.2021.9470744.

5. Рубинов В. В. Разработка алгоритма автоматизации прогноза транспортной работы перевозчиков твердых коммунальных отходов / В. В. Рубинов, Н. Н. Майоров, А. А. Буцанец // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. — 2023. — № 4. — С. 624–633. DOI 10.24412/2071-6168-2023-4-624-634.

6. Иванцова Е. А. Проблемы и перспективы управления твердыми бытовыми отходами / Е.А. Иванцова // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. — 2016. — № 2 (35). — С. 148–159. DOI: 10.15688/jvolsu3.2016.2.15.

7. Larranaga P. Genetic algorithms for the travelling salesman problem: A review of representations and operators / P. Larranaga, C. M. H. Kuijpers, R. H. Murga, I. Inza, S. Dizdarevic // Artificial intelligence review. — 1999. — Vol. 13. — Pp. 129–170. DOI: 10.1023/A:1006529012972.

8. Kumar S. Innovative Ways of Developing and Using Specific Purpose Alternatives for Solving Hard Combinatorial Network Routing and Ordered Optimisation Problems / S. Kumar, E. Munapo // AppliedMath. — 2024. — Vol. 4. — Is. 2. — Pp. 791–805. DOI: 10.3390/appliedmath4020042.

9. Rahman M. A. Two-Stage Probe-Based Search Optimization Algorithm for the Traveling Salesman Problems / M. A. Rahman, J. Ma // Mathematics. — 2024. — Vol. 12. — Is. 9. — Pp. 1340. DOI: 10.3390/math12091340.

10. Zhang Z. Discrete sparrow search algorithm for symmetric traveling salesman problem / Z. Zhang, Y. Han // Applied Soft Computing. — 2022. — Vol. 118. — Pp. 108469. DOI: 10.1016/j.asoc.2022.108469.

11. 1С : Предприятие 8. Управление автотранспортом. Стандарт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://solutions.1c.ru/catalog/autotransport-standart/features?ysclid=lzucmt6bay915927944 (дата обращения: 10.06.2024).

12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024664321. Российская Федерация. Программа расчета количества и подбора специализированного грузового транспорта для обеспечения процесса перевозки / В. В. Рубинов; заяв. и патентообл. ФГАОУ ВО ГУАП (RU). — № 2024663695; заявл. 19.06.2024; опубл. 19.06.2024, Бюл. № 6.