Реферати українською » Экономико-математическое моделирование » Моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж


Реферат Моделювання прогнозування потреб як засіб підвищення ефективності роботи транспортних мереж

Страница 1 из 4 | Следующая страница

Запровадження

Транспорт – це система коштів, виділені на організації та здійснення перевезення покупців, безліч вантажів з деякими цілями. З наведене означення слід, що проблему транспорту включає велике коло питань. Попри те що, що розв'язання цих питань можна використовувати найрізноманітніші методи, є підстави думати, що в разі найефективнішими виявляться методи дослідження операцій. Транспортна мережу надає дослідникам систем широке полі діяльності, де їх можуть продемонструвати можливості методів дослідження операцій щодо як розписування окремих аспектів зазначеної проблеми, і проблем, які виникають за розгляді транспортної мережі як підсистеми загальної міської системи.

Принаймні підвищення складності транспортних мереж, яке супроводжується зростанням ролі проблем забезпечення їхніх надійності, у багатьох бідних країнах збільшується тож до транспорту як об'єкта дослідження. Наприклад, люди, займаються проблемою перевезення вантажів, як чудово розуміють необхідність створення хороших транзитних систем і з цим вигоди (ефективніше використання енергії, пожвавлення та своєчасне відновлення діловій частині міста тощо.), а й неможливість реалізації без спеціальних досліджень. Нині на багатьох підприємствах розподіл потоків продукції аналізується з допомогою підходу і навіть використовуються існуючі залежності між окремими елементами системи розподілу продукції. Результати такого аналізу часто виявляються цілком разючими з погляду величезної економіки, до котрої я вони наводять.

Під час вивчення проблем транспорту пам'ятаймо, що не є ізольовану систему, а тісно пов'язані з іншими системами. У випадку транспорт можна як засіб досягнення деякою мети, яка формуються у межах інший системи. Наприклад, перевезення вантажів всередині підприємства міста і між підприємствами є лише частиною всієї системи розподілу продукції і на до того ж час тісно взаємодіє зі такими підсистемами, як управління виробничими запасами, обробка замовлень, виробництво, обробка інформації та загальне управління підприємством. Якщо звернутися до міської транспортної системі, що включає складну мережу вулиць та магістралей, системи транзитної перевезення вантажів, швидкісного проїзду автомобілів тощо. Д., то недостатньо відзначити, що цю систему виконує функції забезпечення інших міських систем (економічної, соціальної, політичного і культурного). Слід також з усе визначеністю підкреслити, що транспортна підсистема є невід'ємною органічною частиною загальноміської системи. У цьому важливо враховувати, що планування роботи транспорту має неодмінно включати вичерпний аналіз взаємодії транспортної підсистеми міста з лиця іншими його підсистемами.

Розроблено методи лікування й моделі прогнозування вантажних і перевезень пасажирів в різних видах транспорту. Мінімальним об'єктом прогнозування є напрям перевезень. Розроблені методи лікування й моделі дозволяють прогнозувати перевезення у разі усічених спостережень, відсутності статистичних даних із прогнозованому показнику, враховувати у майбутньому дію чинників, які діяли раніше, оцінити ступеня незадоволеності попиту перевезення.

Мета роботи – вивчити моделювання прогнозування потреб як підвищення ефективності роботи транспортних мереж.

транспорт модель прогнозування потреба


1. Теоретичні основи моделювання прогнозування потреб як підвищення ефективності роботи транспортних мереж

 

1.1 Математичного моделювання

>Математической моделлю операції називається формальні співвідношення, встановлюють зв'язок прийнятого критерію ефективності з діючими чинниками операції. Щоб побудувати математичну модель, необхідно оцінити кількісно прояви аналізованих факторів, і вказати групи аналізованих параметрів, формально які мають ці чинники.

Математичні моделі може мати вид формул, систем рівнянь чи нерівностей, і навіть таблиць, числових послідовностей, геометричних образів, що відбивають залежність між критерієм ефективності операції, і тими параметрами, які мають враховані діючі чинники [8].

При побудові моделі (як математичної і фізичної) варто виокремити такі основні етапи.

1. Постановка мети моделювання. визначення набору чітко сформульованих узгоджених і реалізованих цілей - істотне умова успішного моделювання.

2. Аналіз реальної системи, процесу чи явища з формування моделі. Для аналізу система розбивається на складові частини (реальні і уявлювані), які обмежуються від оточуючих чинників.

У цьому обмежена система повинна мати усіма властивостями, властивими їй у реальної буденної дійсності. З іншого боку, система, що складалася з сукупності з яких складається частин, повинна представляти єдине ціле.

3.Структуризация й модульна побудова моделі. При фізичному моделюванні це то, можливо макетмоделируемой системи. Приимитационном моделюванні це завжди буде моделюючий алгоритм. Аналітична модель буде записана як математичних співвідношень.

4. Емпірична перевірка моделі полягає у проведенні дослідження з допомогоюотладочних і перевірочних тестів, виділені на виявлення помилок у структурі моделі. Емпірична перевірка може призвести до невдало навіть у разі правильної про її структуризацію. І тут говорять про помилці 1-го роду (відкидається прийнятний варіант). Можливі помилки 2-го роду, коли прийматиметься помилковий варіант. Будь-які помилки, виявлені цьому етапі верифікації призводять до поверненню на етап структуризації.

5. Оцінка придатності моделі проводиться порівнянням відгуків перевіреної моделі з відповідними відгуками чи змінами, знятими з реальною системи. Це означає, що експериментування може проводиться і з моделлю, і змоделируемой системою. Якщо реальна система недоступна експериментування, то звертаються до неформальним прийомів, використовують відомі характеристики. Розбіжності відгуків моделі та реальною системи засвідчують помилках на стадії аналізу, тобто. необхідно повернутися до перегляду результатів 2-го етапу [7].

6. Планування експерименту. На перевіреної моделі можлива постановка експериментів щоб одержати нову інформацію промоделируемой системі.

7. Обробка результатів експерименту, формування з урахуванням висновків, і оформлення відповідної документації приймання моделі користувачем.

Розглянемо принципи побудови математичних моделей. Основними об'єктами дослідження операцій є аналітичні математичні моделі (надалі просто математичні моделі). У цьому слід зазначити, що побудова математичну модель досліджуваного процесу чи явища значить ще, що побудована завдання дослідження операцій. З допомогою однієї моделі можна досліджувати, вивчати різні операції. Тільки постановка і формалізація мети операції, у яких формулюється оптимізаційна завдання, однозначно визначає завдання дослідження операцій [3].

Побудова математичну модель - це мистецтво, тому немає суворого алгоритму, який було б доречний під час побудови будь-який моделі. І лише виділити ключові моменти цього побудови [13].

1. Упорядкування математичну модель починається з вибору змінних, сукупність числових значень яких однозначно визначає одне із варіантів процесу. Ці перемінні називаються параметрами завдання, чи елементами рішення. Слід пам'ятати, що деколи від вдалого вибору цих змінних залежить простота моделі і, отже, зручність подальшого аналізу.

2. Після вибору змінних складаються обмеження, яких мають задовольняти ці перемінні. Заодно слід стежити, щоб у модель було включено все обмежувальні умови, й те водночас, щоб уникнути жодного зайвого чи записаного на більш жорсткої, ніж потрібно умовами завдання, формі.

3. Складається цільова функція, що у математичної формі, відбиває критерій ефективності вибору кращого варіанта, інакше кажучи, ставиться завдання операції у моделі, отриманої у другий пункт.

Класифікація математичних моделей можна проводити з різних точок зору. Залежно від прийняття цього виходять різні типи моделей.

1. Якщо основі класифікації лежать співвідношення, які висловлюють залежності між станами системи та параметрами системи, то виділяють:

а) детермінований моделі - стан системи у заданий час однозначно визначається через параметри системи.

b)стохастические моделі - однозначно визначаються лише розподілу ймовірностей для станів системи при заданих розподілах ймовірностей для початкових умов.

2. Якщо параметри завдання приймають дискретні значення (причому дискретність може бути будь-якою природи: відцелочисленного значення до довільного набору значень), то говорять про дискретної моделі.Непреривная модель у разі безперервних значень параметрів завдання.

3.Одноекстремальной моделлю називається математична модель завдання, має один критерій ефективності. Якщо завдання дослідження операцій має низку критеріїв ефективності, то відповідна модель називаєтьсямногоекстремальной моделлю.

4. Завданням лінійного програмування називається математична модель, у якій функція та обмеження виражаються лінійними функціональними залежностями. Якщо серед функціональних залежностей хоча б одна нелінійна, то математична модель буде завданням нелінійного програмування. Якщо функціональні залежності - опуклі функції, то має місце завдання опуклого програмування. Якщо цільова функція єквадратичной функцією, а обмеження - лінійні функції виходить завданняквадратичного програмування [11].

1.2 Прогнозування

Можна виділити два виду прогнозованих характеристик системи, залежать від часу: перемінні гніву й перемінні інтенсивності.Переменная стану визначається періодично, і його значення протягом невеликого інтервалу часу залежить від часу, минулого з початку спостереження.Переменная інтенсивності також визначається періодично, та її значення пропорційно часу, що пройшла з попереднього спостереження. Такі характеристики системи, як температура, швидкість, число передплатників па часопис або ціна, є взірцями змінних стану. Як приклад перемінної інтенсивності можна навести кількість що випали опадів, кількість проданих примірників чи попит. Якщо змінна стану характеризує кількість, то змінна інтенсивності - його зміни [2].

Процеси прогнозування змінних гніву й інтенсивності відрізняються одна від друга такими особливостями:

· якщо виміру характеристик системи проводяться через різні інтервали часу, то величину інтервалу необхідно враховувати в оцінці змінних інтенсивності, тоді як із оцінці змінних стану їх кількість має значення;

· оскільки прогнози зазвичай проводяться для кількох послідовних інтервалів часу у межах певного часу попередження, після чого стають важливими результати реалізації прийнятих рішень, то правильний прогноз перемінної стану має визначатися його значення наприкінці часу попередження, а прогноз перемінної інтенсивності має бути собою суму прогнозів па протязі часу попередження;

· функція розподілу у часі ймовірностей помилок прогнозу для перемінної стану має відповідати функції розподілу ймовірностей помилок у вихідних даних, тог і як для перемінної інтенсивності закон розподілу ймовірностей помилок прогнозу у часі прагне нормальному незалежно від законі розподілу ймовірностей помилок у вихідних даних, оскільки ті помилки є суму помилок прогнозу в окремі інтервали часу.

Тимчасові інтервали перегляду і уточнення прогнозу

Розмір проміжків часу між вимірами вхідних змінних системи із єдиною метою перевірки і уточнення раніше зроблених прогнозів про вихідних змінних залежить головним чином тривалості часу попередження також найбільшою частоти циклічних змін - у системі, які має відбивати модель. Тому тимчасові інтервали переглядів прогнозів можуть з змінюватися в тому межах і вимірюються, наприклад, як години ми, і роками. Але ці інтервали мають бути досить великі, щоб забезпечувалася можливість скоєння очікуваних змін системи.

Протягом часу попередження прогноз найчастіше перевіряється один-два разу, а часом виникла потреба збільшити кількість перевірок до десяти. Так, прогнозовані терміни поновлення лісозаготівель па ділянці лісу з періодом відновлення 80 років можуть уточнюватися раз на десятиліття, а зміна споживання електроенергії у даної місцевості залежно від погодних умов можна спостерігати щогодини.

Коли мають місце якісь періодичні процеси, як, наприклад, при місячних змінах температури змін обсягу кореспонденції, одержуваної поштовим відділенням протягом тижня, частота спостережень мусить бути по крайнього заходу ще більше частоти досліджуваного процесу. Вочевидь, що спостереження з інтервалами до одного місяць ні сприяти правильної роботи пошти по понеділках на відміну її у середу, а спостереження з інтервалами на добу не дадуть можливості знайти розбіжність уинтенсивностях роботи першої та другої змін.

Якщо випадкова помилка щодо вхідних змінних велика проти вимірюваною величиною, інтервал уточнення прогнозу для перемінної інтенсивності доцільно збільшити,усредняя в такий спосіб випадкову помилку. Проте задля перемінної стану в аналогічному разі інтервал уточнення прогнозу краще зменшити, що дозволяє виділення корисно го сигналу можливість користуватися відповідними методи фільтрації [1].


1.3 Прогнозування потреб у перевезеннях покупців, безліч вантажів

Прогнозування потреб у будь-яких перевезеннях має грунтуватися на дослідженні, що включає аналіз наступних восьми елементів транспортної системи:

пункт відправлення

пункт призначення

обсяг перевезень

вид транспорту

транспортна лінія

об'єкт перевезення

розклад перевезень

характеристика часу здійснення перевезень

Об'єктами перевезень може бути люди і вантажі (табл.1).

>Табл. 1.

Елементи транспортної системи Характер інформації, використовуваної під час аналізу
Державний сектор Приватний сектор
Пункт відправлення (звідки) Місце проживання Оптові бази чи магазини роздрібної торгівлі
Пункт призначення (куди) Громадські підприємства, біржі праці, торгові центри, центри розваг відпочинку, урядових установ Заводи, склади, центри розподілу продукції, сировинні бази
Транспортна лінія (яким шляхом) Швидкісні магістралі, шляхи і вулиці, транзитні магістралі, залізниці >Магистрали, котрі пов'язують штати; внутрішні дороги штатів; повітряні, річкові і морські лінії; залізниці
Об'єкт перевезення (хто, що) Робітники, службовці і школярі; покупці; старі і інваліди Вантажі різноманітних видів тварин і габаритів
Вигляд транспорту (тоді) Автомобіль, автобус, велосипед Власний чи орендований вантажний транспорт; літак, корабель, поїзд
Обсяг перевезень (скільки) Середній щоденний обсяг перевезень по повітряним лініях Вага чи друга кількісна величина характеристика вантажу; в цілому або в повному обсязі завантажене транспортний засіб (залізнична платформа, автомобіль тощо.)
Розклад перевезень (коли) Розклад роботи робітників і службовців, характерне час закупівель для домогосподарок, шкільне розклад, час наступу окремих подій Режим роботи транспортний засіб, обумовлені диспетчером чи заздалегідь складеним розписом
Характеристика часу здійснення перевезень Годинник пік, сезон чи період міжсезоння Період відправлення вантажів, період міжсезоння

У виробничій сфері основу дослідження становлять потреби у перевезеннях,характеризуемие вантажопотоками, тоді як і невиробничій – потреби у перевезеннях пасажирів,характеризуемие пасажиропотоками. Прогноз може розроблятися як періоду часу, рівного лише одному дня (наприклад, під час складання виробничих розкладів), так періоду часу до 20 років (наприклад, під час проектування швидкісної системи транзитних перевезень). Вибір найбільш бажаного варіанти рішення під час аналізу транспортних систем здійснюється з урахуванням очікуваного поведінки великих груп людей, що мають спільні інтереси.

Загалом вигляді характерні риси

Страница 1 из 4 | Следующая страница

Схожі реферати:

Навігація