Технические науки/4.Транспорт

К.т.н. Петровский А.В., к.т.н. Петровский В.П.

Херсонский факультет Харьковского национального автодорожного университета, Херсонский национальный технический университет

Имитационное моделирование ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ

Транспортные сети (ТС) различного типа и назначения испытывают сегодня серьезное напряжение: некоторые из них практически исчерпали свои технические возможности. Строительство новых и модернизация действующих сетей требуют решения комплекса инженерных вопросов. Одним из них является вопрос создания новых и развития и реконструкции действующих ТС.

Однако, при проведении проектных работ, как правило, в распоряжении специалистов не оказывается необходимой информации, которая с достаточной степенью адекватности отражала бы состояние действующей ТС или давала оценку возможного состояния проектируемой сети. Более того, такой информацией не располагают и при принятии оперативных решений по управлению перевозками в действующих сетях.

Вместе с тем развитие сетей может происходить за счет совершенствования процесса управления движением транспортных потоков. Нагрузка на транспортную сеть в процессе ее функционирования подвержена различным колебаниям, обычно вызываемым сезонными, стихийными, социально-политическими и другими явлениями. Центры диспетчерского управления транспортными потоками, оснащенные компьютерной техникой и программными средствами, в состоянии эффективно противодействовать подобным явлениям.

Один из наиболее широко применяемых подходов к описанию транспортных потоков в сетях — отображение топологии сети в виде некоторой системы направленных графов с последующим представлением их в виде матрицы межузловых загрузок (ММЗ). В совокупности значения элементов матрицы отражает общее состояние всей сети, что позволяет получить ряд очень важных для практических расчетов технико-экономических показателей (объем перевозок, их среднюю дальность, загрузку коммуникационных трактов, среднее время пребывания груза в пути и т.д.).

Программные средства позволяют восстановить структуру маршрутной матрицы межузловых загрузок по исходной информации о входящих и исходящих потоках в узлах транспортной сети. На этом этапе возможно применение широко известных методов решения транспортной задачи: метод разрешающих слагаемых, распределительный метод и т.д. В результате применения, например, метода сумм при мелкопартионной развозке грузов, возможно программно рассчитать загрузку перегонов маршрута и определить порядковый номер максимально загруженного перегона. Использование венгерского метода, например, позволяет рассчитать максимальную пропускную способность транспортных магистралей. Таким образом, весь комплекс программных средств может рассчитать технико-эксплуатационные показатели перевозки (среднюю дальность перевозки грузов по маршрутам, число рейсов и интервал движения транспортных средств по маршрутам, объем перевозок, пропускную способность магистрали и т.д.).

Однако, существующие программные продукты нацелены на решение узко специализированных задач, что связано с предназначением их использования лишь в рамках организаций, осуществляющих перевозки. Кроме этого, используются реальные статистические данные, основанные на событиях прошлого. В результате прогнозируемые характеристики ТС крайне неточны. Для более адекватных решений необходимо применение имитационных моделей, с возможностью «на лету» изменять модели событий. Применение принципа построения моделей «что … если» позволит получать решения, адекватные для событий ТС в реальном времени.

Предлагается разработать информационную систему, в состав которой войдет имитационный комплекс программного обеспечения. В этом случае имитационный блок разбить на три основные части: управляющие, функциональные и вспомогательные программы.

Управляющим программам отводится роль контроля за всем

процессом моделирования: управление процессом моделирования, распознавание моделируемых событий и вызов соответствующих подпрограмм, реализующих эти события.

Функциональные программы выполняют следующие функции: имитируют реализацию событий и процессов, сопровождающих события; производят расчет приоритетов на обслуживание. Здесь возможно применение методов сетевого планирования (для программной реализации более предпочтительным является, видимо, табличный метод расчета показателей).

С помощью двух первых функций осуществляется моделирование процессов загрузки обслуживающих средств на узле, вычисление моментов окончания обработки грузов и моментов прибытия транспортных средств в узел, резервы времени, величина критического пути, определение количества единиц груза, поступающих в узел и получающих отказ на обслуживание и перевозку. Моделирование процесса выбора грузов, предназначенных для обработки и транспортировки, осуществляется посредством реализации функций расчета приоритетов на обслуживание (в соответствии с заданным правилом диспетчирования). На рисунке 1 представлена взаимосвязь между всеми компонентами предлагаемой концепции.

Когнитивная схема необходима для имитации различного рода препятствий в виде неожидаемых (внезапных) событий. В дальнейшем данная схема причин и следствий используется для назначения приоритетов обслуживания. Например, приближение транспортного средства к улицам с затором, в этом случае приоритет должен быть выше среднего. Все числовые характеристики приоритетов разрабатываются экспертами.

В состав вспомогательных программ входят программные модули, реализующие функции инициализации переменных и массивов данных модели, сбора информации для статистической обработки и построения гистограмм и вывода результатов моделирования, организации работ с очередями модели.

Рис.1 Общий вид концепции моделирования работы ТС

С помощью модуля инициализации выполняется вызов специальных подпрограмм подготовки информационных массивов модели к работе, а также корректировка исходных данных, необходимых для имитационного моделирования транспортной системы. Этот модуль обеспечивает сохранение состояния модели и результатов моделирования, считывание информации из библиотеки описаний моделируемой транспортной сети и инициализацию рабочих массивов и структур, восстановление предыдущих состояний модели и результатов моделирования.

Модуль сбора информации и вывода результатов моделирования обеспечивает вызов специальных подпрограмм обработки результатов моделирования, вывод исходных значений параметров имитационной модели, формирование и передачу данных на печать в виде гистограмм, вывод результатов моделирования в форме таблиц.

Модуль работы с очередями модели выполняет формирование массива системных событий, поиск элемента массива с минимальным временем наступления события, занесение информации о системном событии в указанный массив и ее извлечение.

Программный генератор моделей является средством автоматизации процесса создания имитационной модели. Используя описание моделируемой транспортной сети, генератор моделей вызывает необходимые моделирующие подпрограммы, входящие в состав ИПК, и передает им параметры, соответствующие описанию ТС (рис.2).

Рис.2 Генератор моделей

При выборе конфигурации маршрутов и параметров ТС предусмотрена возможность как интерактивного создания набора данных, так и автоматизированного (например, с помощью метода таблиц связей или совмещенных матриц).

Модули создания и модификации информационной базы формируют информационную подсистему, которая является программным средством организации библиотеки описаний моделируемой сети.

Выводы. Работа с информационной системой, в составе которой используется имитационный программный комплекс, позволяет создавать и корректировать массивы данных, отражающие возможные варианты организации маршрутов транспортных средств, получать информацию, наиболее адекватную к условиям реального времени.

Следующим этапом в развитии такого комплекса типа может стать трансформация его в интеллектуальную систему, предметная область которой была бы ориентирована на макроуровень – уровень городской транспортной сети.

Литература:

1. Смехов А.А. Основы транспортной логистики: Учебник для вузов -М.:Транспорт 1995-320с.

2. Кожин А.П. Математические методы в планировании и управлении грузовыми автомобильными перевозками: Учебное пособие для студентов экон. спец. вузов.- М.: Высш. школа, 1979.- 304 с.

3. Птицын Г.А., Горлов В.Н. Модели распределения потоков на магистральной сети в условиях неопределенности направлений и дальности следования грузов. Системы и сети передачи информации - Сб. науч. тр. учеб, нн-тов связи,- Л.: ЛЭИС, 1988.- С. 84-104