CC BY
13UDK 625.08
IMITATASION MODEL DASTURI ASOSIDA AVTOSERVIS KORXONALARINI JOYLASHTIRISH VAZIFASINI AMALGA OSHIRISH
Polvonov Abdujalil Sattorovich NamMQI, t.f.n., dotsent, [email protected], Tel:974094320
Abdusattorov Nodirjon Abdujalil o'g'li NamMQI, oqituvchi, [email protected], Tel:993210244.
Soataliyev Diyorbek Bahodir ugli, NamMQI, talaba, Tel:998061516
Annotatsiya: Maqolada imitasion model dasturi asosida avtoservis korxonalarini joylashtirshni modellashtirish jarayoni animatsiya figuralari guruhini tuzish, transport infratuzilmasini hozirgi holatini tavsifi va u asosida avtotransport vositalarini to'planishiga qarab joylashtirish variantlari tavsiya etilgan.
Аннотация: В статье рассмотрен процесс моделирования размещения предприятий автосервиса на основе имитационого моделирования, создание группы анимационных фигур, описание текущего состояния транспортной инфраструктуры, варианты размещения автомобилей на базе по скоплению транспортных средств.
Annotation: The article considers the process of modeling the placement of car service enterprises in the AnyLogic environment, creating a group of animated figures, describing the current state of the transport infrastructure, options for placing cars on the basis of the accumulation of vehicles.
Kalit so'zlar: imitatsion, jarayon, metod, model, diskret-hodisaviy, ommaviy xizmat ko'rsatish, mintaqa, tarqalish xaritasi, blok, ruxsat etilgan konsentratsiya, joylashuvi, optimallash metodi, maqsadli funktsiya, parametr, generatsiya, to'planish, optimallashtirish, optimallash vaqti, eksperiment, tarmoq, funksiya, ekologiya, ekologik zarar.
Ключевые слова: моделирование, процесс, метод, модель, дискретно-событийное, массовое обслуживание, регион, карта распределения, блок, фиксированная концентрация, местоположение, метод оптимизации, целевая функция, параметр, генерация, накопление, оптимизация, время оптимизации, эксперимент, сеть, функция, экология, экологический ущерб.
Keywords: modeling, process, method, model, discrete-event, queuing, region, distribution map, block, fixed concentration, location, optimization method, objective function, parameter, generation, accumulation, optimization, optimization time, experiment, network, function, ecology, environmental damage.
ASKni atrof-muhitga ta'sirini bir maromda taqsimlash, ekologik omillarini hisobga olgan holda dilerlik-servis tarmog'ini loyihalashda avtoservis korxonalarining joylashuvini optimallashtirish katta orin tutadi. Shu jihatdan AnyLogic muhitida avtoservis korxonalarini joylashtirshni modellashtirish jarayoni animatsiya figuralari guruhini tuzish, transport infratuzilmasining hozirgi holati tavsifi va u asosida avtotransport vositalarining to'planishiga qarab joylashtirish lozim boladi.
AnyLogic-bu imitatatsion model dasturi bo'lib, diskret-hodisaviy va uzluksiz barcha mavjud yo'nalishlarini yagona platformada ushlab turadi. U rivojlangan bazaviy diskret va aralash diskret-uzluksiz modellashtirish tiliga ega, uning asosida Enterprise Library kutubxonasi yaratilgan. Uning yordamida ommaviy xizmat ko rsatish tizimini yaratish mumkin. Chunki
buyurtmalar oqimining paydo bo lishi va ularga avtoservis korxonalari tomonidan xizmat ko'rsatish jarayoni ommaviy xizmat ko'rsatish tizimiga o'xshaydi, shuning uchun modelni loyihalashda diskret-hodisaviy yo'nalishdan foydalanish maqsadga muvofiq bo'ladi. [1].
Avtoservis tizimini modellashtirishda quyidagi bloklarni ishlatish maqsadga muvofiq bo'ladi [2]:
1) Network-transport tarmog'ini beradi (yo'llar yigindisi, chorrahalar, tugunlar, avtoservis korxonalari, ATV ni to'planish joylari (avtoturar joylar, garajlar, hovlilar));
2) NetworkResource - avtoservis tarmog'i korxonalarini ta'riflaydi;
3) Source - avtomobillarga xizmat ko'rsatishni generatsiyalaydi;
4) NetworkEnter - tarmoqda buyurtma paydo bo'lish joyini ko'rsatadi;
5) NetworMoveTo - avtoservis korxonalarida buyurtmalarni tarqatadi;
6) Queue - xizmat ko' rsatishga navbatni modellashtiradi;
7) Delay-berilgan vaqtga buyurtmani to'xtatadi (ASK da avtomobillarga xizmat ko'rsatishni imitatsiya qiladi;
8) NetworkExit - transport tarmog'idan buyurtmani olib tashlaydi;
9) Sink - buyurtmani bartaraf qiladi (buyurtmalar oqimini yakuniy nuqtasi).
AnyLogic muhitida avtoservis korxonalarini joylashtirshni modellashtirish jarayoni
animatsiya figuralari guruhini tuzishdan boshlanadi, u transport infratuzilmasini hozirgi holatini tavsiflaydi (yo'llar, chorrahalar, avtomobillarni to'planish joylari, avtoservis korxonalarini to'planishi mumkin bo'lgan joylar). Yo'l tarmog'i PolyLine asbobi yordamida yaratiladi (Siniq); chorrahalar, avtoservis korxonalari va avtomobillarni to'planish joylari Rectangle asbobi yordamida (To'g'riburchak) yaratiladi (1-rasm) [3].
Yuqorida bayon etilgan bloklardan foydalanib, transport tarmog'i tarkibi tasvirining animatsiyasi yaratilgan. Transport tarmog'i figuralariga ixtiboslik Network blokini ko'rsatadi. Bu yerda avtomobil harakatini tezligi beriladi: speed = k v, bu yerda k - haqiqiy tezlikni modelliga aylantiruvchi koeffitsiyent ( k = 1700, tadqiqot yo'li bilan hisoblanadi), v - avtomobil harakatini o rtacha tezligi (v = 40 km/s).
ASK
(Rectangle
ASK
(Rectangle obj^ekh)
Choir^ialar
(Rectangle
ob'yekti)
1-rasm. Transport tarmog'i modeli parchasi
Source blokida buyurtmalar oqimi generatsiya qilinadi. Buyurtmalarni paydo bo'lish chastotasi formulasi quyidagi ko'rinishda oladi:
interarrivalTime = poisson
a ■ b ■ c
Lambda{p
bu yerda a —bir kunda avtomobillar toplanishini p -li joyida ortacha murojaatlar soni, a = 0.018; b - haqiqiy vaqtni modelliga aylantiirsh koeffitsiyenti (b =2357, tadqiqot yo'li bilan hisoblanadi); c - i -oyida bir kunlik murojaatlar sonini o'zgarishi; Lambda(p) - avtomobillar toplanishini p -li joyda avtomobillar soni.
Network Enter blokida tarmoqda buyurtma paydo bo'lish joyi ko'rsatiladi: dest = animation.restangle (q), bu yerda restangle (q)-q-li buyurtma hosil bo'lish manbai.
NetworMoveTo bloki tarmoq bo'yicha avtomobillarni toplanish joyidan avtoservis korxonasiga olib boradi: dest=animation.autoservice(y), bu yerda autoservice(y) -buyurtma paydo bo'lishni q-li joyi uchun yaqindagi y-li avtoservis korxonasi.
Delay blokida buyurtmaga xizmat ko'rsatiladi. Unda postlar soni va buyurtmaga xizmat ko'rsatish vaqti ko'rsatiladi: delayTime = exponential(time(j)), bu yerda time(j) - j-tyridagi АТVga xizmat ko'rsatishni ortacha vaqti.
Avtoservis xizmatiga talabni paydo bo lishi manbai N uchun model tarkibi va avtoservis korxonasi M 2-rasmdagi korinishni oladi.
Generatsiylashgan buyurtma (avtomobil) buyurtma paydo bo'lishini i -li joyidan (Source) yaqindagi j -li avtoservis korxonasiga xizmat ko'rsatish uchun j -li Enter blokidagi i -li Exit bloke orqali o tadi. Buyurtma oqimini paydo bo lishini har bir manbai uchun yaqindagi avtoservis korxonasini aniqlash uchun model quyidagi bloklarni qollash bilan amalga oshirilgan (3-rasm):
1) NetworkSeizeQ - statistic ko'rinishdagi yaqindagi resurslar bilan shugullanadi (avtoservis korxonalari); NetworkRelease - statistic resurslarni ozod qiladi.
2-rasm. Avtoservis tizimini faoliyat ko'rsatishi modeli AnyLogic da amalga oshirilishi.
3-rasm. talablar paydo bo'lishini har bir manbai uchun ASK aniqlash modeli
AnyLogic muhitida modelni yaratish jarayonini blok-sxemasi 4-rasmda keltirilgan.
Eksperiment otkazishda material vositalari xarajatlarini va vaqtni kamaytirib uni samaradorligini oshirish maqsadida eksperiment rejasini tuzish lozim. Eksperimentlarni rejalashtirish nazariyasiga muvofiq faol va passiv eksperimentlarni ajratish mumkin [5].
Faol eksperiment tadqiqot vazifasini tez va samarali yechishga imkon beradi, lekin murakkab, katta material xarajatlarni talab qiladi va texnologik jarayonni borishiga xalaqit berishi mumkin. Bazan faol eksperiment otkazish imkoniyati yoq. Shunga qaramasdan uning afzalligini hisobga olib faol eksperimentga ustvorlik beriladi.
4-rasm. ASK ni joylashuv blok-sxemasi
Faol eksperiment 2 turidagi to la omillieksperiment metodi bilan o tkazildi [4]. Tola omilli rejalashtirish matritsasi, bunda omillarni kodlangan miqdori ishlatilagan: +1 и -1, 1-jadvalida keltirilgan.
1-jadval
2k Eksperimentini rejalashtirish matritsasi
Iteratsiya № x1 X2 Xk У
1 -1 -1 -1 У1
2 -1 + 1 + 1 У 2
N-1 +1 + 1 -1 yN-1
N +1 + 1 + 1 yN
Tola omilli eksperiment ASK ni hududiy joylashuvini har bir q -li rejasi uchun otkazildi, u uchun eksperimentni kq omillar soni aniqlangan. Shunday qilib, bunday qarashni iteratsiya soni
p
formula bo'yicha hisoblanadi: N = ^2q, bu yerda P -joylashtirishni oxirgi rejasidagi
q=1
avtoservis korxonalar soni (ASK larni maksimal soni). N sonini kamaytirish uchun har bir
keying rejaga bitta korxonani emas, balki, korxonalar yig'indisini qo'shish lozim. Qoshiladigan korxonalarni joylashgan joyi va soni ifloslantiruvchi moddalar tarqalish xaritasiga muvofiq aniqlanadi, bunda ifloslantiruvchi moddalar konsentratsiyasini ruxsat etilgan konsentratsiyaga nibati 0,1 qadamda bo lishi lozim. Bunday cheklanishlarda natijalar aniqligi 0,1 ga pasaydi, lekin, shu bilan birga iteratsiya soni qisqaradi.
Yuqoridagilardan kelib chiqib, ishlab chiqilgan imitatsiya modeli shahar korxonalari va avtomobil transporti chiqindilari bilan atmosfera havosining ifloslanishini jamlama hisob-kitoblarni amalga oshirishda va ularni avtoservis korxonalarini hududiy joylashtirishni optimallashtirish istiqbollari nuqtai nazaridan emissiyalarni normallashtirishda qo llanilishi mumkin. Bunda korxonalarning atmosfera ifloslanishiga ruxsat etilgan hissasi, yer usti konsentrasiyalari uchun kvota maydonlarini hisobga olgan holda, fon konsentrasiyalari, optimallashtirish va boshqa korxonalarning emissiyasi natijasida atmosfera holatidagi o'zgarishlarni hisobga olgan holda minimallashtiriladi.
ADABIYOTLAR
1. Карпов, Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с Any Logic 5 / Ю. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2006. - 400 с.:ил. ANYLOGIC: Учебное пособие по Enterprise Library / СПб: ООО «Экс Джей Текнолоджис», 2005. - 117 с.
2. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Издание второе переработанное и дополненное / Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. - М.: «НАУКА», 1976. - 279 с.
3. Кобелев, Н.Б. Качественная теория больших систем и их имитационное моделирование: пособие для разработчиков имитационных моделей и пользователей / Н.Б. Кобелев. — М.: ООО «Принт-Сервис, 2009. - 86 с.
4. Карпов, Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с Any Logic 5 / Ю. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2006. - 400 с. :ил.
5. ANYLOGIC: Учебное пособие по Enterprise Library/СПб: ООО «Экс Джей Текнолоджис», 2005. - 117 с.
6. Маврин, В.Г. Моделирование проектирования сети предприятий легкового автомобильного сервиса / В.Г. Маврин, И.В. Макарова, Р.Г. Хабибуллин//Современные информационные технологии в науке, образовании и практике: материалы VIII всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) -Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2009. - С. 570-573.
7. Славутский, Л.А. Основы регистрации данных и планирования эксперимента: Учебное пособие / Л.А. Славутский. - Чебоксары: ЧГУ, 2006. - 200 с.
8. Sharipov K. A., Polvonov A.S., Abdusattorov N. A. Problems of restoring the beds of main bearings and studying the deformation-strength properties of polyurethane adhesives. International Journal of Early Childhood Special Education (INT-JECSE) DOI:10.9756/INTJECSE/V14I7.50 ISSN: 1308-5581 Vol 14, Issue 07 2022
9. Sharipov K. A., Abdusattorov N. A. Avtiservis korxonalarida ekologik menejment tizimini ishlab chiqish. Global Symposium on Humanity and Scientific Advancements Hosted From Jacksonville Florida, USA https://conferencepublication.com. May 30th 2022.
10. Polvonov А^., Abdusattorov N. A. Ways to improve car service enterprises. Global Symposium on Humanity and Scientific Advancements Hosted From Jacksonville Florida, USA https://conferencepublication.com May 30th 2022.
11. Polvonov AS., Abdusattorov N. A. Avtoservis korxonalarini takomillashtirish yollari. International Conference on Research in Humanities, Applied Sciences and Education
Hosted from Berlin, Germany https://conferencea.org June 30th 2022.
12. Polvonov A., Abdusattorov N. Problems of restoring the beds of main bearings and studying the deformation-strength properties of polyurethane adhesives. international journal of early childhood special education (int-jecse) doi:10.9756/intjecse/v14i7.50 issn: 1308-5581 vol 14, issue 07 2022.
13. Sharipov K. A., Polvonov A., Abdusattorov N. Theoretical aspects of territorial location modeling of automobile service enterprises. The Seybold Report ISSN 1533-9211 Doi 10.5281/zenodo.6969377.
14. Polvonov A.S1., Boydadayev M. B2., Nasriddinov A. S3., Abdusattarov N. A4. Theoretical preconditions for increasing the durability of the positions of indigenous bearings depending on the heat conductivity of connections. PalArch's Journal of Archeology of Egypt/Egyptology. ISSN 1567-214X. PJAEE, 17 (6) (2020).
15. Количество автомобилей в России / «Автостат», 2009. - URL: http://www.autostat.ru/view.asp?t=1&n=7. Дата обращения: 16.11.2009.
16. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336 с.
17. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. / В. Кельтон, А. Лоу - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.: ил.
18. Shannon, Robert E. Systems simulation - the art and science / Robert E. Shannon. -Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs New Jersey USA, 1975.
19. Кобелев, Н.Б. Качественная теория больших систем и их имитационное моделирование: пособие для разработчиков имитационных моделей и пользователей / Н.Б. Кобелев. — М.: ООО «Принт-Сервис, 2009. - 86 с.
20. Laguna, M. and Marti R. (2002) «The OptQuest Callable Library», Optimization Software Class Libraries, Stefan Voss and David L. Woodruff (Eds.) 193-218, Kluwer, Boston.
21. Glover F.(Ed.) Tabu search methods for optimization. Feature Issue of Europen J. Oper. Res. v106 (1998), № 2-3. ANYLOGIC: Руководство пользователя / СПб: ООО «Экс Джей Текнолоджис», 2005. - 440 с.
