Управление транспортным парком

Эта публикация посвящена тому, как имитационное моделирование может служить средством поддержки принятия решений в транспортной компании. Модель, о которой пойдет речь, является несколько идеализированным прототипом. Скорее с ее помощью можно провести теоретические изыскания в области транспортной логистики, чем поставить ее на службу в логистический отдел транспортной компании.

Однако даже такой простой прототип позволит составить представление о силе и гибкости подхода.

Итак, перед нами простая модель конкуренции двух компаний («красной» и «синей») в сфере перевозок контейнеров на грузовиках. В компаниях различаются политики управления транспортным парком:

  • Грузовики синей компании дожидаются очередного заказа в городе, в котором они находятся.
  • Грузовики красной компании  могут ездить за заказами в ближайшие другие города.

Обе компании конкурируют на рынке грузоперевозок по Европейской части России. В модели собирается основная статистика по операционным показателям обоих перевозчиков.

Обратите внимание на часы реального времени в модели – модель как бы проигрывает реальность в режиме «ускоренной перемотки» – это и есть имитация реальной системы. Если, например, щелкнуть мышью на грузовике, то можно увидеть, как он останавливается, чтобы поспать, каждые «реальные» 16 часов.

Также заметьте, что в модели используется реальная карта автодорог России. Заявки на перевозку (контейнеры) появляются с интенсивностью, пропорциональной численности населения городов. Это значит, что модель (точнее система моделирования) «знает» о карте дорог, расстояниях между городами и численности их населения. Разумеется, в реальных моделях эта и другая географическая информация может использоваться и более сложным образом. Например, можно моделировать пробки различной задержкой в городах следования грузовика в зависимости от размера города и времени проезда (ночью быстрее).
Изначально объектная модель AnyLogic ничего не «знает» о российских дорогах и городах, и уж тем более о численности их населения. Чтобы «научить» модель работать с этими данными, нужно загрузить эти данные в AnyLogic, добавив классы в его объектную модель. Для этой цели была разработана специальная библиотека, то есть набор классов AnyLogic. Эта библиотека позволила значительно облегчить разработку подобных моделей – например, для моделирования перевозки из Ульяновска в Москву разработчику нужно лишь дать модели команду вида «этот грузовик перемещать со скоростью 70 км/ч из Ульяновска в Москву по кратчайшему пути».
Как уже говорилось в начале, эта модель сильно упрощена. Реальное решение на основе имитационного моделирования естественно, может иметь много других возможностей, например:

  1. Расчет финансовых показателей работы (с учетом стоимости бензина, ночевок, ремонта, поломок при пробеге и т.п.)
  2. Учет типов дорог (трассы местные, региональные и т.п.) при прокладке маршрута.
  3. Рассмотрение более сложных политик управления автотранспортом.
  4. Добавление любых дополнительны точек (порты, аэропорты и т.п.) и маршрутов (планируемые дороги) в транспортную сеть.

Comments are closed.