DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.02.03

РОЗРОБКА МЕТОДИЧНИХ ОСНОВ ПІДВИШЕННЯ ЕФЕКТІВНОСТІ МАТЕМАТЧНОГО ІНСТРУМЕНТАРІЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ВИРОБНИЧО-ТРАНСПОРТНОЇ ЛОГІСТИКІ

Leonid Aramovich Gambarov, Andrey Anatolyevich Pashnev, Pavel Aleksandrovich Smolin, Nataly Eugenyvna Khatsko

Анотація


Розроблені методичні основи підвищення ефективності математичного інструментарія вирішення задач виробничо-транспортної логістики. Показано, що результати отримані на основі методів математичного програмування можна використовувати як складову частину імітаційної моделі реальної системи. З цією метою розроблена методологія спрямованого імітаційного моделювання. Практична реалізація її складається у використанні напрямку спуску аналітичної функції в якості визначення напрямку спуску алгоритмічної функції. Для чисельної оцінки наслідків від розбіжностей відповідних напрямків спуску і компенсації помилок, що виникають при визначенні оптимального значення алгоритмічної функції, запропоновано механізм багатокрокової процедури. Обчислювальна ефективність методології спрямованого імітаційного моделювання істотно залежить від її математичного забезпечення. Визначено, що структура кожної окремої моделі повинна передбачати можливість її підключення до комплексу моделей та мати для цього необхідні вільні параметри. Різнохарактерність моделей часто є основною перешкодою при вирішенні поставленого завдання. Ці труднощі можна подолати, якщо працювати з деякими допустимими уніфікованими варіантами моделей. Тоді моделі в процесі їх практичної реалізації дозволяють зберігати однаковість в формах представлення вихідних даних, у використовуваних алгоритмах і програмах формування розрахункової інформації. Зазначеним вимогам задовольняють математичні моделі транспортних задач з проміжними вузлами. Такі моделі допускають застосування схеми параметричної декомпозиції і призводять до проблеми негладкою оптимізації. Було встановлено, що методологія спрямованого імітаційного моделювання конструктивно розвиває ідею системної оптимізації шляхом переходу від проблеми варіювання структури обмежень до радикальних структурних змін моделей.

Ключові слова


виробничо-транспортна логістика; спрямоване імітаційне моделювання; алгоритмічна функція; системна оптимізація

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Karakikes I, Nathanail E. Simulation Techniques for Evaluating Smart Logistics Solutions for Sustainable Urban Distribution. RelStat’2016: 16th Conferenceon Reliability and Statisticsin Transportationand Communication, 19-22 oct. 2016. Riga: University of Thessaly Publ., 2016, pp. 569–578.

Persson F., Erlandsson D., Larsson A., Johansson M. Solving location problems with simulation modelling - a case from the construction industry. Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference. Linköping: Linköping University Publ., 2013, pp. 336–337.

Quddoos A., Javaid S., Khalid M.M. A New Method for Finding an Optimal Solution for Transportation Problems. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE). 2012, vol. 4, no. 7, pp. 1271–1274.

Karkula M. Selected aspects of simulation modelling of internal transport processes performed at logistics facilities. AGH University of Science and Technology. 2014, vol. 30, no. 2. pp. 43–56.

Sainathuni B., Parikh P.J., Zhang X, Kong N. The warehouse-inventory-transportation problem for supply chains. European Journal of Operational Research. 20 feb. 2014, pp. 690–700.

Osorio C., Selvam K.K. Solving large-scale urban transportation problems by combining the use of multiple traffic simulation models. Transport Simulation-ISTS’14: 4th International Symposium, 1-4 jun. 2014. Corsica, 2014, pp. 272–284.

Bander A.S., Morovati V., Basirzadeh H. A Super Non-dominated Point for Multi-objective Transportation Problem. Applications and Applied Mathematics: An International Journal (AAM). 2015, vol. 10, no. 1, pp. 544 – 551.

Kundu P. Some Transportation Problems Under Uncertain Environments. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2015, pp. 225–365.

Burduk A., Musial K. Optimization of Chosen Transport Task by Using Generic Algorithms. Computer Information Systems and Industrial Management (CISIM): 15th IFIP International Conference. Wrocław: Wrocław University of Technology, 2016, pp. 197–205.

Ahmed M.M., Khan A.R., Uddin M.S., Ahmed F. A New Approach to Solve TransportationProblems. Open Journal of Optimization. 2016, vol. 5, pp. 22-30.

Anukokilaa P., Radhakrishnan B., Rajeshwaria M. Multi-objective Transportation Problem by using Goal Programming Approach. International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2017, vol. 117, no. 11, pp. 393-403.

Kaur L., Rakshit M., Singh S. A New Approach to Solve Multi-objective Transportation Problem. Applications and Applied Mathematics: An International Journal (AAM). 2018, vol. 13, no. 1, pp. 150–159.

Gambarov L. Parametricheskaia dekompozitciia mnogoetapnykh transportnykh modelei [Parametric decomposition of the multi-phase transport models]. Vіsnik ekonomіki і promislovostі [The bulletin of transport and industry economics]. 2014, issue 45, pp. 239–244.

Gambarov L. Sistemnyi podkhod v vychislitelnykh protcedurakh resheniia mnogoetapnykh transportnykh zadach logistiki [System approach in computational procedures of solving multistatal transport logistic problems]. Aktualnye nauchnye issledovaniia v sovremennom mire [Actual scientific research in the modern world]. 2018, issue. 7(39), part. 1, pp. 100–110.