Процесс интеграции экономики России в мировую экономику характерен реорганизацией взаимосвязей и совершенствованием технических средств во всех областях транспортной инфраструктуры России, важное место в которой занимает морской транспорт.
В соответствии с Федеральной целевой программой «Модернизация транспортной системы России (2002;2010)» модернизация транспортной системы страны рассматривается как первый этап реализации стратегической цели государственной транспортной политики и первостепенная задача в области транспорта, решение которой создаст предпосылки для расширения внутренних и внешних хозяйственных связей и возможностей использования населением всех видов сообщений, а также для привлечения на транспортные коммуникации России транзитных перевозок третьих стран.
Особое географическое положение России предопределяет стратегию, политику РФ и её экономическое развитие. Занимая центральную часть Евразийского континента, Россия объективно призвана играть роль геополитического моста в отношениях между странами Запада и Востока.
Евроазиатская торговля порождают грузопотоки, которые имеют очевидное тяготение к российским транспортным коммуникациям, прежде всего, благодаря потенциально более высокой скорости доставки.
Сегодня особую значимость для российской экономики приобрел Северо-Западный регион. Для России Балтика представляет собой самый короткий выход в Европу и далее в мир. В настоящее время через порты СевероЗападного региона проходит более 100 млн. тонн российских внешнеторговых и транзитныхгрузов, перевозимых морским транспортом. В то же время ввиду недостаточности производственных мощностей российских портов региона около 45% транзитных грузов проходят через морские порты Балтии и Финляндии. Ежегодно теряется из-за этого 1млрд. долларов за транзит и перевалку грузов через Прибалтийские и Финские порты. Поэтому программой развития морского транспорта России предусматривается строительство новых и реконструкция существующих портов в Финском заливе. Эта задача национального масштаба, и она имеет прямую связь с изменением структурной политики и экономической стратегии государства.
Реализация Программы позволят комплексно подойти к развитию транспортных систем, обеспечить их согласованное развитие и функционирование, и соответственно, более эффективное использование финансовых и материальных ресурсов.
В современных условиях, характеризующихся интенсивными темпами развития международной торговли, транспорт является одним из главных системообразующих факторов, определяющих темпы экономического роста страны. С участием морского транспорта сейчас осуществляется около 60% внешнеторгового грузооборота России. Объем переработки грузов в морских торговых портах России в 2009 году составил 571 млн. тонн. Федеральной целевой программой «Развитие транспортной системы России на 2010;2015 гг.» предусматривается к 2015 году увеличить производственные мощности российских морских портов до 900млн. тонн в год.
Меняется структура грузопотоков, что приводит к необходимости модернизации существующих терминалов. В последнее время наметилась тенденция к специализации компаний, работающих в сфере транспорта. Растет число терминалов, специализирующихся на определенных грузопотоках. В мировом масштабе происходит устойчивый рост контейнерных перевозок.
Уровень контейнеризации в мире составляет в среднем 60%. Процесс контейнеризации грузопотоков в России значительно отстает от мирового уровня, однако также характеризуется устойчивой положительной динамикой.
Использование крупнотоннажных контейнеров положительно повлияло на развитие перевозок грузов в международных сообщениях. Создание пунктов перегрузки контейнеров на пограничных станциях обеспечило возможность развития транзитных контейнерных перевозок через Россию. Организованы регулярные международные Транссибирская и Транскавказкая контейнерные линии, связывающие Японию, Европу, страны Ближнего и Среднего Востока. В период 2004;2007 годов грузооборот контейнерных терминалов морских портов России вырос в 2,2 раза с 1,467 млн. ТЕШ до 3,171 млн. ТЕШ.
Общеизвестна роль Санкт-Петербурга, располагающего крупнейшим портом на' Балтике, в транспортной системе России. В 1998 году был образован первый контейнерный терминал (ПКТ) на третьем грузовом районе морского порта Санкт-Петербурга в качестве специализированной стивидорной компании по перевалке контейнеров.
В 2008 году объем контейнерных перевозок на ПКТ превысил 1млн ТЕШ. Это составляет более 35 процентов общего контейнерного грузопотока всех портов Восточной Балтики (включая порты России, Финляндии, и стран Балтии).
Контейнерные перевозки через Санкт-Петербург осуществляют 38 зарубежных компаний — операторов океанских линий. Их европейские базовые порты Роттердам, Гамбург, Бремен и Антверпен связаны с Санкт-Петербургом девятью регулярными линиями, частота рейсов на каждой из которых доходит до 5 в неделю.
Использование контейнеров в транспортных перевозках позволяет:
• Значительно упростить координацию совместной работы морского, речного, железнодорожного и автомобильного видов транспорта.
• Существенно повысить сохранность грузов при транспортировке.
• Использовать для их перевалки высокопроизводительную перегрузочную технику, тем самым сократить время переработки грузов.
• Производить многоярусное штабелирование контейнеров для максимального использования складской территории.
При условии сохранения темпов роста перевозок в крупнотоннажных контейнерах на существующем уровне, в 2012 году контейнерооборот морских портов. России, если этому не помешает экономический кризис, может достигнуть 6,0 млн. ТЕиЭ (свыше 60 млн. тонн). Для переработки такого количества контейнеров необходимо строительство новых специализированных контейнерных терминалов, а также модернизация и реконструкция действующих.
В то же время необходимо учитывать, что всем портам приходится' работать в условиях жесткой конкурентной борьбы за грузопотоки. Поэтому без создания в порту отлаженной современной технологической схемы, обеспечивающих перевальсу грузов на различные виды транспорта, невозможно будет не только > выиграть эту борьбу за новые грузопотоки, но и удержать достигнутые позиции.
С этой целью необходимо^ производить оптимизацию работы специализированных терминалов, подчинение всей деятельности терминалов главной задаче — максимальному сокращению сроков обработки морских судов.
При этом наиболее важной и сложной задачей является оптимизация процессов переработки контейнерных грузов, то есть решение задач оптимального планирования иоперативного управления этими процессами, исходяиз. выработанных критериев оптимальности.
Как видно, из вышеизложенного, однимиз основных условий" интенсивного развитияконтейнерных перевозок, является оптимальное использованиересурсов (коллективовлюдей и комплексовспециальных технических средств) на контейнерных и терминалах.
Для решения проблемы оптимального использования ресурсов необходимо разработать математические модели, адекватно описывающие процессы переработки грузов на контейнерных терминалах. В. настоящее время для описания процессов в большинстве случаев используют детерминированные модели, как правило, основанные на предположении, что прибытие судов в порт представляет собой регулярный поток событий, следующих одно за другим, строго по графику, через одинаковые промежутки времени. Однако в реальных условиях процесс поступления судов к причалам под обработку грузов носит случайный характер. Поэтому применение детерминированных моделей для описания процессов обработки грузов вносит существенные погрешности, что не позволяет использовать эти модели для решения проблемы оптимизации указанных процессов. Еще в работах Б. В. Гнеденко [31] было показано, что для решения задачи определения оптимального числа причалов целесообразно использовать вероятностные модели, полученные на основе теории массового обслуживания. Вопросы применения теории массового обслуживания для описания процессов обработки грузов рассмотрены в работах и ряда авторов [21,22].
Вероятностные модели позволяют по известным характеристикам (в частности интенсивности потока моментов прихода судов, средней длительности обработки судов и числу причалов) определять такие важные показатели функционирования терминалов, как математическое ожидание числа судов в очереди на обработку, вероятности того, что будет занято, то или иное число причалов, среднее значение времени ожидания судов из-за отсутствия свободных причалов и причалов из-за отсутствия судов. Однако реализация вероятностных моделей не могла быть осуществлена по следующим причинам:
Первая причина связана с тем, что первые предложения по применению вероятностных моделей появились в 60-е года прошлого столетия, когда перевозка неоднородных генеральных и рефрижераторных грузов не осуществлялась на основе стандартных грузовых мест — контейнеров.
Для обработки различных видов грузов необходимо было использовать различные типы перегрузочной техники. Это вызвало необходимость определения специальных вероятностных моделей для переработки различных видов грузов. Создание непротиворечивой системы моделей, описывающей процесс обработки различных судов в рамках одного терминала, вызывало существенные трудности и не позволяло получить аналитические выражения для функционирования терминала. Кроме того, отсутствие достоверных исходных статистических данных по обработке генеральных грузов на различных видах перегрузочного оборудования приводило к весьма существенным погрешностям.
Поэтому было оправданным применение значительно более простых, хотя и менее обоснованных детерминированных моделей, погрешность которых была сравнима с погрешностями вероятностных моделей, вызванными недостоверностью исходных данных. Указанная причина была устранена в результате широкого внедрения контейнерных терминалов, в которых переработка контейнерных грузов осуществляется на стандартном специализированном оборудовании.
Вторая причина заключается в том, что вероятностные модели, основанные на классической теории массового обслуживания, не позволяют осуществить адекватное описание процессов переработки грузов на контейнерных терминалах. Обычно предполагается, что обработка судов осуществляется на отдельных причалах (каналах) отдельными приборами обслуживания с постоянной расчетной интенсивностью (обслуживания). Рассматриваются различные виды многоканальных систем, в которых предусматривается как раздельная работа причалов (каналов), так и работа с полной или частичной взаимопомощью.
Для определения результирующей интенсивности обработки судов при взаимодействии различных причалов (каналов) используется принцип линейной суперпозиции, а суммарная интенсивность всегда кратна расчетной интенсивности обработки отдельными причалами (каналами). Результирующая интенсивность всей системы обработки судов в любом состоянии не должна превышать сумму отдельных интенсивностей технологических линий, обеспечивающих работу отдельных причалов (каналов).
Однако, в реальных условиях обработки судов, ввиду ограниченности фронта работ, результирующая интенсивность обработки, как правило, не равна, а меньше суммарной интенсивности отдельных технологических линий взаимодействующих причалов (каналов). Кроме того, в процессе функционирования системы переработки грузов, после достижения системой некоторых нежелательных состояний, происходит перераспределение ресурсов и подключение дополнительных ресурсов, в результате чего происходит увеличение пропускной способностей каждого причала, а результирующая интенсивность обработки судов превышает суммарную интенсивность, рассмотренную без учета привлечения дополнительных ресурсов. Следует также учитывать, что результирующая интенсивность обработки судов в общем случае не является кратной расчетной интенсивности отдельных причалов.
Адекватное математическое описание процессов переработки грузов на специализированных терминалах, требует развития классической теории массового обслуживания, с учетом специфических особенностей процессов переработки контейнерных грузов.
Для упрощения расчетов показателей качества процессов на специализированных терминалах, в особенности в динамических режимах, и для решения ряда оптимизационных задач возникает необходимость в активной идентификации показателей качества указанных процессов в классе полиномиальных моделей на основе оптимальных планов вычислительного эксперимента. Однако при этом необходимо учитывать, что указанные планы должны определяться как непрерывными (коэффициент загрузки терминала), так и целочисленными (число причалов, число судов в очереди) факторами.
В настоящее время отсутствуют публикации, связанные с синтезом оптимальных планов, зависящих от указанных двух групп факторов. Поэтому при выполнении настоящей диссертационной работы возникла необходимость в развитии теории оптимального планирования вычислительного эксперимента для учета целочисленности отдельных факторов. При решении задач оптимального планирования работы специализированного терминала и оптимального распределения ресурсов сталкиваются с определенными затруднениями, среди которых необходимо отметить следующие: • отсутствие точной априорной информации об экономических показателях процесса, определяемых затратами на эксплуатацию причалов и оплату штрафов за простои судов, а также прибылью, получаемой от обработки судов.
• многокрнтериальность процессов, связанная с большим количеством разнообразных требований, предъявляемых к процессу переработки грузов, которые в ряде случаев противоречат друг другу.
Высокая размерность задач оптимального распределения' ресурсов, связанная с большим числом оптимизируемых параметров, и необходимость учета ограничений на значения отдельных показателей качества процессов.
Вышеизложенные факты процессов переработки грузов на специализированных терминалах морских портов показывают, что применение классических методов синтеза автоматических систем для решения задач по оптимизации процессов переработки грузов не представляется* возможным. В то же время отказ от многокритериальное&trade-, использование детерминированных, а не вероятностных моделей* или не учет ограничений на значения показателей,-качества" процессов и оптимизируемых параметров может привести к неверным результатам.
В настоящее время имеется большое число работ, посвященных проблемам многокритериальной оптимизации. Однако большинство указанных публикаций посвящено либо поиску ограниченного числа' Парето-оптимальных вариантов, либо свертыванию показателей (критериев) качества в одинобобщенный показатель, представляющий собой средневзвешенную степенную функцию, параметрами которой" являются коэффициенты важности (весовые коэффициенты) отдельных показателей. Наиболее часто эта степенная функцияг представляет собой средневзвешенную арифметическую или геометрическую оценки.
Кроме того, подавляющее большинство указанных публикаций посвящено задачам целочисленной многокритериальной оптимизации, когда известны значенияпоказателей качества сравнительно небольшого числа альтернативных вариантов, а не задачам непрерывной многокритериальной параметрической оптимизации, которые имеют свои весьма существенные особенности.
Вопросы управления и оптимизации транспортных систем подробно рассматриваются в работах Я. Я. Эглита [115−117] Оптимизация процессов ввоза и вывоза контейнеров и их размещения на складской площадке рассмотрена в работе А. П. Ныркова [17].
Указанная проблематика определила актуальность основного направления настоящей работы:
Целью диссертационного исследования является повышение эффективности функционирования специализированных терминалов путем решения проблем идентификации и оптимизации процессов переработки контейнерных грузов, на основе разработанных вероятностных моделей, адекватно описывающих указанные процессы. В соответствии с целью в этой работе сформулированы, обоснованы и решены следующие задачи:
1. Анализ существующих методов идентификации и оптимизации сложных систем и разработка нового научного подхода к формализации, идентификации и оптимизации процессов переработки контейнерных грузов, основанного на сочетании методов массового обслуживания, планирования вычислительного эксперимента и математического программирования.
2. Развитие методов теории массового обслуживания для формализации процессов переработки контейнерных грузов.
3: Развитие методов теории планирования вычислительного эксперимента для решения задач оптимальной идентификации процессов переработки грузов в классе полиномиальных моделей. 4. Оптимизация процессов переработки контейнерных грузов на основе различных критериев оптимальности и оптимальное распределение дополнительных ресурсов на специализированных терминалах.
Объектом исследования в работе являются процессы переработки контейнерных грузов на специализированных терминалах, математическое описание которых основано на вероятностных методах.
Методы исследования. Методической основой и общей формальной базой исследования служат теория массового обслуживания, теория планирования эксперимента, теория вероятностей, а также отдельные разделы теории математического программирования.
Предметом исследования являются вероятностные модели процессов переработки контейнерных грузов и полиномиальные модели, полученные на основе указанных вероятностных моделей, а также методы оптимизации, основанные на обоих типах моделей.
Научная новизна работы состоит в создании" методологии формализации, идентификации и оптимизации процессов переработки контейнерных грузов, основу которой составляют научные результаты, полученные при развитии методов теории массового обслуживания и теории планирования вычислительного эксперимента применительно к специфическим особенностям рассматриваемых процессов.
Наиболее значительными научными результатами являются:
1. Сформулирован и теоретически обоснован новый научный подход к решению проблемы формализации, идентификации и оптимизации процессов переработки контейнерных грузов.
2. Предложена и реализована формализация управляемой системы массового обслуживания, позволяющая более адекватно описать реальные процессы переработки грузов на контейнерных терминалах. В отличие от традиционных моделей (системы без взаимопомощи и системы с частичной и полной' взаимопомощью), предполагается модель, при которой" результирующая интенсивность обработки в каждом состоянии зависит от принятой стратегии обработки грузов. Разработанная модель процесса обладает большей потенциальной адекватностью и позволяет исследовать следующие нестандартные ситуации:
• Произвольное распределение ресурсов на терминале и решение задачи их оптимального распределения.
• Учет влияния, ограниченного фронта работ при частичной взаимопомощи на результирующую интенсивность обработки грузов.
• Возможность увеличения результирующей интенсивности обработки грузов, при нежелательных состояниях процесса за счет дополнительных ресурсов терминала.
Указанная формализация произведена, как для процессов с неограниченным ожиданием, так для процессов со смешанным ожиданием, в частности, с ограничениями времени ожидания судна или на длину очереди судов.
3. Разработан метод результирующих средних, основанный на допущении, что результирующее среднее время ожидания различных групп судов не зависит от дисциплины очереди, т. е. от наличия или отсутствия у этих групп приоритетов. На основе указанного метода получены реккурентные выражения для среднего времени ожидания в очереди отдельныхтрупп судов, обладающих абсолютными и относительными приоритетами для многоканальных (много причальных) терминалов с учетом и без учета взаимопомощи.
4. Определены условия оптимальной идентификации процессов переработки грузов. Произведен синтез оптимальных планов вычислительного эксперимента для определения полиномиальных моделей этих процессов с учетом целочисленности отдельных факторов.
5. Разработаны и реализованы аналитические и вычислительные методы оптимизации процессов переработки грузов, исходя из следующих критериев:
• минимальных приведенных затрат и максимизации прибыли.
• максимизация аддитивной и неаддитивной функций предпочтения процессов переработки грузов.
6. Сформулирована и решена обратная задача оптимизации, когда на основе предельно допустимых значений показателей качества процессов переработки грузов и числа причалов определялось Парето-оптимальное значение коэффициента загрузки терминала (р.
7. Сформулирована и решена задача оптимального распределения дополнительных ресурсов с учетом и без учета ограничений на величину этих ресурсов.
8. На основе разработанных оптимальных планов вычислительного эксперимента, получены следующие полиномиальные модели:
• модели показателей качества процессов переработки грузов (времени ожидания, относительной пропускной способности терминала при ограниченном ожидании) от коэффициента загрузки терминала (р и числа причалов «У.
• модели Парето-оптимальных значений коэффициентов загрузки терминалов (р от предельно допустимых значений показателей качества процессов переработки грузов и числа причалов.
Практическая ценность. В результате проведенных исследований доказана целесообразность и эффективность разработанной автором методологии для решения конкретных задач обеспечения оптимального функционирования специализированных контейнерных терминалов при различных дисциплинах обслуживания с учетом и без учета приоритетов. Разработанные автором вероятностные вычислительные и полиномиальные вероятностные модели, а также алгоритмы многокритериальной оптимизации и л оптимального распределения ресурсов позволяют повысить эффективность функционирования специализированных терминалов, как на стадии их проектирования, так и при их эксплуатации с учетом противоречивых требований, предъявляемых к качеству переработки контейнерных грузов.
Реализация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы получены в рамках выполнения ФЦП Модернизация транспортной системы России (2002;20 Югг).
Полученные результаты доведены до алгоритмов и программного обеспечения. Результаты использовалось при:
• определении оптимального запаса ресурсов ЗАО «Первый Контейнерный Терминал».
• определении показателей качества процессов переработки контейнерных грузов ЗАО Инжиниринговая компания «Современные морские системы».
• разработке методик расчета в проектном институте ЗАО «ГТ Морстрой».
• строительстве нового морского терминала ОАО «Роснефть — Приморский НПЗ» в районе мыса Елизарова, Приморский край.
• реконструкции перегрузочного терминала ОАО ГМК «Норильский Никель» в морском порту Мурманск.
• строительстве нового контейнерного терминала в ОАО «Морской торговый порт Санкт-Петербург"/.
Предложенные модели и алгоритмы апробированы и внедрены в учебном процессе Санкт-Петербургского Государственного Университета Водных Коммуникаций.
Апробация работы.
Основные научные и практические результаты диссертационной работы были представлены и одобрены на отечественных и международных конференциях и семинарах, в том числе: научно-практических конференциях «Логистика: современные тенденции развития» СПб, СПбГИЭУ (2003/10), научно-методических конференциях НМК-2004/05/06 СПб, СПГУВК, (2004/06), международной конференции «Транспорт. Инвестиции. Логистика» СПб (2007), международной научной конференции «Инновации в науке и образовании -2009» Калининград (2009), научно-практической конференции «Теория и практика системной динамики» Апатиты (2009), международной конференции «Порты России и СНГ» СПб (2009), международной конференции «Транспорт и логистика на Северо-Западе России» СПб (2009), научно-практических конференциях «Актуальные вопросы современной науки» Новосибирск (2009/10), научно-технических конференциях ППС ГМА имени адмирала С. О. Макарова СПб (2001/05/10).
Основные результаты главы 6.
1. Сформулированы задачи оптимизации процессов переработки контейнерных грузов с учетом дополнительных ресурсов.
2. Решена задача выбора Парето-оптимальных решений без учета дополнительных затрат, возникающих в результате ограниченности фронта работ.
3. Решена задача оптимального распределения дополнительных ресурсов, на основе модифицированного метода деформированного многогранника.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
Решение проблемы оптимизации процессов переработки контейнерных грузов на специализированных терминалах обусловило необходимость научного обоснования и разработки вероятностных вычислительных и полиномиальных моделей этих процессов.
В диссертационной работе получены следующие основные результаты:
1.Сформулирован и теоретически обоснован новый научный подход к формализации, идентификации и оптимизации процессов переработки контейнерных грузов, основанный на сочетании методов теории массового обслуживания, планирования вычислительного эксперимента и математического программирования.
2.Формализованы процессы переработки контейнерных грузов в виде модели разомкнутой многоканальной управляемой системы массового обслуживания:
3.Разработаны вероятностные вычислительные модели переработки контейнерных грузов в статических и динамических режимах с учетом и без учета взаимопомощи. Указанные модели* разработаны, какдля процессов с неограниченным ожиданием, так и для процессов с ограничениями на время ожидания судна в очереди и на длину очереди.
4.Разработаны вероятностные модели процессов переработки грузов для отдельных групп судов, обладающих абсолютным, относительным или смешанным приоритетами, для многоканальных (многопричальных) терминалов, с учетом и без учета взаимопомощи.
5. Для идентификации процессов1 переработки грузов, произведен синтез непрерывных планов вычислительного эксперимента, минимизирующий интегральную оценку ошибки аппроксимации (смещение) с учетом целочисленности отдельных факторов. б. Определены полиномиальные модели показателей качества процессов переработки грузов в статических и динамических режимах, представляющие собой зависимости математических ожиданий этих показателей от коэффициентов загрузки терминала, числа причалов и, в случае необходимости, от максимального допустимого числа судов в очереди.
7. Сформулированы показатели экономической эффективности терминала, выраженные в явном виде через показатели качества переработки грузов и определяемые на основе вероятностных моделей. Сформулированы и решены задачи определения оптимального числа причалов и оптимальной загрузки терминала, исходя соответственно из критериев минимума затрат и максимума прибыли.
8.Сформулирована и решена эвристическая задача многокритериальной оптимизации процессов переработки контейнерных грузов, основанная на максимизации неаддитивных нелинейных функций предпочтения.
9.Сформулирована и решена задача определения Парето-оптимальных значений коэффициента загрузки терминала, основанная на использовании полиномиальных моделей, представляющих зависимости этого коэффициента от числа причалов и придельных значений показателей качества переработки грузов.
10. Сформулирована и решена задача уменьшения времени пребывания судов на терминале за счет использования дополнительных ресурсов. Решена задача оптимального распределения дополнительных ресурсов без учета и с учетом ограничений на величину этих ресурсов.
