close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Прогнозирование резервов провозной способности приемно-транспортного флота.

код для вставкиСкачать
34 (610) – 2014
Вопросы экономики
УДК 330.4(06)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕЗЕРВОВ
ПРОВОЗНОЙ СПОСОБНОСТИ
ПРИЕМНО-ТРАНСПОРТНОГО ФЛОТА
А.В. КОРЯКИНА,
аспирантка кафедры управления производством
E-mail: a.koryakina@inbox.ru
А.Г. МНАЦАКАНЯН,
доктор экономических наук, профессор,
директор Института менеджмента,
экономики и предпринимательства
E-mail: mag@econ.me
В.А. ТЕПЛИЦКИЙ,
доктор экономических наук,
профессор кафедры управления производством
E-mail: mag@econ.me
Калининградский государственный
технический университет
В статье рассматривается проблема прогнозирования резервов провозной способности приемно-транспортного флота, необходимых для того,
чтобы снизить простои добывающих судов в связи с
неравномерностью производства рыбной продукции.
Разработаны методика определения оптимального
резерва провозной способности и моделирующий
алгоритм его воспроизводства.
Ключевые слова: рыбохозяйственный комплекс,
приемно-транспортный флот, резерв провозной
способности, моделирующий алгоритм
В научной литературе уже многие годы не рассматривались проблемы, возникающие в работе и
развитии приемно-транспортного флота и морских
рыбных портов. Поэтому авторы вынуждены были
использовать результаты исследований более чем
сорокалетней давности [1, 2, 3, 4, 5, 6]. Так как в
54
системе «флот — порт» неритмичность работы
приемно-транспортного флота во многом связана
с неравномерностью судо- и грузопотоков морских
рыбных портов, исходной посылкой, принятой
при разработке прогнозирования, стало условие
стационарности грузо- и судопотоков, которое
было доказано рядом специалистов [3, 4]. В работе
М.М. Горбатого и В.М. Прилуцкой [3] на основе
результатов анализа деятельности Одесского,
Ильичевского, Николаевского, Херсонского, Новороссийского, Вентспилского и Клайпедского
портов определено, что математическое ожидание
коэффициента неравномерности судопотоков по
годам изменяется в небольшом диапазоне. Этот
же вывод подтвердили М.В. Позен и К.М. Руднев
[4] применительно к морским рыбным портам.
Позднее такими вопросами в нашей стране никто
не занимался.
Вопросы экономики
Тем не менее полученные ранее статистические
данные ретроспективного периода о неравномерности грузо- и судопотоков можно с достаточной
степенью надежности использовать в целях современного прогнозирования.
Приемно-транспортный флот должен удовлетворять заявки на вывоз рыбопродукции, выпускаемой в море добывающими судами. Поступление
этих заявок возможно в течение всего прогнозируемого периода. Величина заявок внутри этого
периода (например, года) неодинакова. Пусть
прогнозируемый период за год α равен Q (величина, равномерно распределенная внутри года α).
Практика показывает, что в отдельные периоды
года наблюдается аритмия: то провозная способность приемно-транспортного флота превышает
необходимый вывоз, то наоборот. Если в первом
случае избыток транспортных средств может быть
использован для других видов перевозок, то во
втором случае имеют место потери прибыли за
счет недовывоза запланированного количества рыбопродукции. Отсюда возникает необходимость в
наличии резервов провозной способности.
Обозначим оптимальный резерв провозной
способности приемно-транспортного флота как R
при заявке на вывоз рыбопродукции Q. Тогда относительная величина определяется по формуле
R
Y = 100%. (1)
Q
Обозначим количество невывезенной при отсутствии резерва рыбопродукции через А, прибыль
от реализации ее единицы через с, а стоимость
содержания единицы резерва через b. Разобьем
весь исследуемый период на n частей (например,
год — на 12 мес.) и подсчитаем число случаев v, для
которых необходимый вывоз превышает провозную
способность. Величину v/n назовем коэффициентом
использования провозной способности.
В принятых обозначениях задача сводится к
определению неизвестной
vcA
R=
,
nb при наличии которой остаются невывезенными не
А, а A — R тонн рыбопродукции.
Рассмотрим соотношение величины необходимого вывоза за период года s к величине необходимого вывоза за весь год как функцию времени:
Qs
= Ps (t ) [0 ≤ Ps(t) ≤ 1].
Q
34 (610) – 2014
Если в результате исследований удалось определить форму и параметры кривой Ps(t), то построR
ение для фиксированного года функции s = J s не
Q
представляет труда. По условию задачи величина
провозной способности имеет равномерное распре1
деление внутри года. Следовательно, J s = .
n
Пусть q — величина, с точностью до которой
будет определяться абсолютное значение R.
Фиксируя последовательно значения s, определим число случаев v выполнения (Js — q) > 0 и
найдем
k
∑ ( Ji(s) − q).
i =1
Очевидно, что
k
A = Q ∑ ( Ji ( s ) − q ). (2)
i =1
Следовательно,
v
v
R
ɫQ ¦ ( Ji ( s ) q) : b. ɬ
i 1
Задача считается решенной.
Предположим теперь, что не удалось определить вид функции Ps(v). Пусть результат моделирования методом статистических испытаний
(Монте-Карло) некоторого случайного процесса
с заданными постоянными с, b, q, Q, количеством
сечений n выражен функциями распределения
F1(x), F2(x),…, Fn(x) и нормированным условием
( Ps − q ) ∈ [0;1] , s = 1,2….n. F1(x), F2(x),…, Fn(x) —
случайные функции для n сечений, которые по
статистическим исходным материалам найдены
(в общем случае — разные) c ограниченными
параметрами. Решение сформулированной задачи
будем искать как
n
∑ P (v) = 1. s =1
s
(3)
Так как точность итогов моделирования прямо
пропорциональна N , выберем число реализаций
N достаточно большим. При этом
N
= m , (m = 1, 2,…),
n
где m — число циклов (в данной задаче число циклов соответствует одному году), каждый из которых
состоит из реализаций.
Моделирующий алгоритм для одного цикла
может быть представлен в следующем виде (см.
рисунок).
55
Вопросы экономики
34 (610) – 2014
1. Оператор 1 по жребию выбирает из (1, n )
случайное число Sz (z — номер реализации), для
чего:
а) определяется вероятность наступления события S:
1 n
as = ; ∑ as = 1; n s =1
б) вычисляются суммы:
n
ln = ∑ a s ; s =1
в) из [0,1] выбирается случайное число η и
определяется по следующей формуле:
Z s = 1 − η;
Работа оператора 5 тесно связана с результатами предшествующих реализаций. После того
как U v сформировано, управление передается
оператору 6.
5. Оператор 6 в соответствии с известными
Fsv(x) и Usv производит формирование случайного
числа ξsv, моделирующего величину Ps (v).
Для иллюстрации этого процесса предположим, что выполняется первая реализация и
Fs1(x) = 1 — l λs1x, где x ∈ [0,1]. Чтобы получить
случайное число ξs1, моделирующее величину Ps1,
используем следующую формулу:
ln η
ξ s1 =
,
λ s1 г) Zs сравнивается c ln, выбирается то S = r, для
которого ln −1 < ls ≤ ln ;
1. ȼɵɛɨɪ ɱɢɫɥɚ ɩɨ ɠɪɟɛɢɸ
д) при следующей реализации процедура повторяется, но выбирается
число Sv ≠ {Sv −1} .
3. Fsn(x)
2.v < n
Таким образом, число Sv найдено, и
управление передается оператору 2.
2. Оператор 2 подсчитывает коли4. Fsk(x)
чество реализаций v и сравнивает сумму
с заданным числом n. Если неравенство v
5.ɉɪɟɨɛɪɚɡɨɜɚɧɢɟ ɢɧɬɟɪɜɚɥɚ
< n выполняется, т.е. v ≠ n — реализация
ɡɧɚɱɟɧɢɣ Ps(v)
не последняя, управление передается
оператору 4 для выбора соответствую6. Ɏɨɪɦɢɪɨɜɚɧɢɟ [ sv
щей числу sv функции распределения
Fsv(x).
При v = n нет необходимости нахо7. ™ [ sv
дить Fsv(x), так как в силу равенства (2)
любая из Ps(v) может быть выражена
8. ( [ sv) ” 0
через другое слагаемое.
3. Пусть v ≠ n. Следовательно, уп/
/
9. v = v + 1
равление передано оператору 4, где и
определяется по SV функция распределе10. v/ = v + 1
ния Fsv(x). Далее управление передается
11. ™( [ sv – q)
оператору 5.
4. Оператор 5 производит преоб/
12. v + v
разование интервала U sv возможных
значений случайной величины Ps (v).
Действительно, если при первой реали13.(v + v/) < n
зации Ps1 лежит в [0; 1], то в силу равенства (3) Ps2 может принимать значения
14. ȼɵɱɢɫɥɟɧɢɟ v/n
только в [0 — Ps1; 1 — Ps1], Ps3 — только
[0 — Ps1 — Ps2; 1 — Ps1 — Ps2] и т.д.
15. ȼɵɱɢɫɥɟɧɢɟ R
Наконец, получим
n −1
Psn = 1 − ∑ Psi.
i =1
56
Моделирующий алгоритм (для одного цикла) расчета необходимого
резерва провозной способности приемно-транспортного флота
Вопросы экономики
где η — случайное число, равномерно распределенное в [0,1],
λsn — величина, определяющая место попадания случайного числа в [0; 1].
Таким образом, в следующей реализации.
Us2 = 1 реализация будет выглядеть таким образом:
Us2 = 1 — ξs1.
Пусть Fs2(x) = 1 — lλs2x,
где x ∈ [0,1].
Тогда находим
ln η
ξs 2 ' =
,
λs2 где ξs2 ∈ [0,1].
Для определения соответствующего числа
(0 — ξs1; 1 — ξs1] найдем
ξ s 2 = ξ s 2 '(1 − ξ s1 ). По аналогии при v-й реализации
ξ sv = ξ sv '(1 − ξ s 2 ). 6. В операторе 7 происходит накопление ξsv и
формирование интервала возможных значений случайной величины в последующей реализации.
Таким образом, операторы 3, 5, 6, 7 постоянно
находятся в процессе вычислений и расчетов.
7. Оператор 8 формирует величину (ξsv — q) и
проверяет значение полуравенства (ξsv — q) ≤ 0.
При положительных исходах сравнения подсчитывается число их v в операторе 9, при отрицательных — подсчитывается число их v в операторе 10.
8. Оператор 11 суммирует все значения (ξsv — q)
и передает их в управление оператору 12.
9. В операторе 12 накапливаются величины v
и v/’, их сумма сравнивается с заданным числом
реализаций N в n.
При (v + v/) < n моделирование не заканчивается. Управление через оператора 13 вновь передается
к оператору 1 для формирования очередного sv/.
При (v + v/) = n в операторе 14 определяется
отношение v/n — величина коэффициента использования резерва провозной способности, а в опера-
34 (610) – 2014
торе 15 — величина резерва провозной способности
определяется для одного цикла.
В итоге вычислений для m циклов получается
ряд значений (R1, R2,…,Rm).
Величина R вычисляется по следующей формуле:
m
R = 1 ÷ m∑ Ri .
Это и является средним необходимым резервом
провозной способности приемно-транспортного
флота за год.
Проведя вычисления по формуле (1), получим
относительную величину резерва.
i =1
Список литературы
1. Бакаев В.Г. Эксплуатация морского флота.
М.: Транспорт. 1965. 560 с.
2. Гольдман И.М., Теплицкий В.А. Коммерческая
эксплуатация флота и портов рыбной промышленности СССР. М.: Пищевая промышленность. 1968.
319 с.
3. Горбатый М.М., Прилуцкая В.М. Об учете неравномерности судопотоков, связанной с сезонными
колебаниями грузооборота портов // Экономика и
эксплуатация морского транспорта. 1972. Вып. 32.
С. 76–81.
4. Позен М.В., Руднев К.М. Некоторые результаты анализа информации о работе морских рыбных
портов // Опыт применения математических методов в рыбохозяйственных исследованиях. 1971.
Вып. 38. С. 50–59.
5. Тененбаум Д.Я. Алгоритм для определения
необходимых капиталовложений в развитие морских рыбных портов бассейна с использованием
метода статистических испытаний и ЭВМ // Экономика и организация рыбного промысла. 1974.
Вып. 57. С. 96–102.
6. Теплицкий В.А., Шейнис Л.З. Оптимизация
планирования в рыбной промышленности. М.:
Пищевая промышленность. 1975. 272 с.
57
Вопросы экономики
34 (610) – 2014
Issues on economics
Finance and credit ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)
FORECASTING THE FREIGHT CAPACITY RESERVES
OF RECEIVING AND CARGO FLEET
Anna V. KORYAKINA,
Al’bert G. MNATSAKANYAN,
Vladimir A. TEPLITSKII
Abstract
The article addresses the problem of forecasting the
reserves of receiving and transport fleet freight capacity.
The reserves are necessary for reducing the downtime
of catching vessels, which results from uneven fish
production. The authors have developed a technique for
determining the optimal reserve of freight capacity and
a modeling algorithm of the reserve replacement.
Keywords: fisheries industry, receiving fleet, cargo
fleet, reserve, freight capacity, modeling algorithm
References
1. Bakaev V.G. Ekspluatatsiya morskogo flota
[See fleet operation]. Moscow, Transport Publ., 1965,
560 p.
2. Gol’dman I.M., Teplitskii V.A. Kommercheskaya
ekspluatatsiya flota i portov rybnoi promyshlennosti
SSSR [Commercial operation of the fleet and ports of
the USSR’s fishing industry]. Moscow, Pishchevaya
promyshlennost’ Publ., 1968, 319 p.
3. Gorbatyi M.M., Prilutskaya V.M. Ob uchete
neravnomernosti sudopotokov, svyazannoi s sezonnymi
kolebaniyami gruzooborota portov [Records of irregular ship operation resulting from seasonal fluctuations
of port capacity]. Ekonomika i ekspluatatsiya morskogo
transporta — Economy and sea transport operation,
1972, no. 32, pp. 76–81.
4. Pozen M.V., Rudnev K.M. Nekotorye rezul’taty
analiza informatsii o rabote morskikh rybnykh portov
[Some results of information analysis on fishing sea
58
port operation]. Opyt primeneniya matematicheskikh
metodov v rybokhozyaistvennykh issledovaniyakh —
Experience of applying mathematical methods in fishery
research, 1971, no. 38, pp. 50–59.
5. Tenenbaum D.Ya. Algoritm dlya opredeleniya
neobkhodimykh kapitalovlozhenii v razvitie morskikh
rybnykh portov basseina s ispol’zovaniem metoda statisticheskikh ispytanii i EVM [Algorithm for estimating
capital investment in the development of fishing sea
port of a basin using a statistical testing method and
electronic computing machine]. Ekonomika i organizatsiya rybnogo promysla — Economy and fisheries
organization, 1974, no. 57, pp. 96–102.
6. Teplitskii V.A., Sheinis L.Z. Optimizatsiya
planirovaniya v rybnoi promyshlennosti [Optimization
of planning in fishing industry]. Moscow, Pishchevaya
promyshlennost’ Publ., 1975, 272 p.
Anna V. KORYAKINA
Kaliningrad State Technical University,
Kaliningrad, Russian Federation
a.koryakina@inbox.ru
Al’bert G. MNATSAKANYAN
Kaliningrad State Technical University,
Kaliningrad, Russian Federation
mag@econ.me
Vladimir A. TEPLITSKII
Kaliningrad State Technical University,
Kaliningrad, Russian Federation
mag@econ.me
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
10
Размер файла
603 Кб
Теги
резервов, прогнозирование, флота, приемно, провозной, способностей, транспортной
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа