CC BY
3
УДК 519.8
Чарыева О.Д.
Преподаватель,
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана,
г. Ашхабад, Туркменистан Гараджаева С.А.
Старший преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули,
г. Ашхабад, Туркменистан
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ КОМПАНИИ
Аннотация
Данная работа рассматривает применение математических методов в исследовании и оптимизации систем управления транспортными компаниями. Математические модели используются для анализа процессов управления, оптимизации маршрутов и расписаний, а также для прогнозирования спроса и ресурсного планирования.
Ключевые слова
Математические методы, системы управления, транспортная компания.
Charyeva O.D.
Lecturer, Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan,
Ashgabat, Turkmenistan
Garajaeva S.A.
Senior Lecturer, Magtymguly Turkmen State University,
Ashgabat, Turkmenistan
MATHEMATICAL METHODS FOR RESEARCHING MANAGEMENT SYSTEMS OF A TRANSPORT COMPANY
Annotation
This work examines the application of mathematical methods in the study and optimization of management systems of transport companies. Mathematical models are used to analyze management processes, optimize routes and schedules, as well as demand forecasting and resource planning.
Keywords
Mathematical methods, control systems, transport company.
Управление транспортной компанией включает в себя широкий спектр функций, включая оптимизацию маршрутов, планирование автопарка, распределение ресурсов, управление запасами и обслуживание клиентов. Эти функции по своей сути сложны и включают в себя множество переменных, ограничений и неопределенностей. Математические методы обеспечивают системный подход к решению этих сложностей и нахождению оптимальных решений различных управленческих проблем. Используя математические модели, алгоритмы и аналитические инструменты, транспортные компании могут оптимизировать свою деятельность, сократить расходы, улучшить качество обслуживания и, в конечном итоге, получить конкурентное преимущество на рынке.
Математическое моделирование:
Математическое моделирование лежит в основе исследований систем управления транспортными
компаниями. Модели служат упрощенным представлением явлений реального мира, позволяя менеджерам получать представление о сложных системах и принимать обоснованные решения. В управлении транспортировкой используются различные типы математических моделей, включая детерминированные модели, стохастические модели, сетевые модели и модели массового обслуживания.
Детерминистические модели предполагают, что все параметры и взаимосвязи точно известны, что позволяет делать точные прогнозы и оптимизации. Эти модели часто используются при планировании маршрутов, графике движения транспортных средств и распределении пропускной способности. Например, модели линейного программирования можно использовать для оптимизации распределения ресурсов, таких как транспортные средства, водители и маршруты, с учетом таких ограничений, как время, мощность и спрос.
Стохастические модели, с другой стороны, включают случайность и неопределенность в структуру моделирования. Они особенно полезны в сценариях, где структура спроса, время в пути и другие параметры подвержены изменчивости. Вероятностные модели, такие как цепи Маркова и теория массового обслуживания, используются для анализа времени ожидания, уровней обслуживания и надежности систем в транспортных сетях.
Сетевые модели представляют структуру и связность транспортных систем, облегчая анализ структуры потоков, перегрузок и стратегий маршрутизации. Теория графов и методы сетевой оптимизации обычно используются для оптимизации маршрутов, минимизации времени в пути и повышения общей эффективности транспортных сетей.
Модели очередей используются для изучения поведения очередей транспортных средств, пассажиров или грузов в точках обслуживания, таких как терминалы, контрольно-пропускные пункты или пункты взимания платы за проезд. Моделируя процессы прибытия и обслуживания, модели очередей помогают выявлять узкие места, прогнозировать время ожидания и оптимизировать уровни обслуживания в транспортных системах.
Алгоритмы оптимизации:
Алгоритмы оптимизации играют решающую роль в решении математических моделей и поиске оптимальных решений задач управления транспортом. Эти алгоритмы используют различные методы, такие как линейное программирование, целочисленное программирование, динамическое программирование и метаэвристические алгоритмы, для поиска наилучших возможных решений в пространстве решений.
Методы линейного программирования (ЛП) широко используются для оптимизации линейных целевых функций с учетом линейных ограничений. Модели LP используются при распределении ресурсов, минимизации затрат и планировании пропускной способности транспортных компаний. Целочисленное программирование расширяет возможности LP, позволяя переменным решения принимать
целочисленные значения, что позволяет моделировать дискретные решения, такие как назначение транспортных средств и выбор маршрута.
Динамическое программирование (ДП) — мощный метод решения задач оптимизации с перекрывающимися подзадачами и оптимальной подструктурой. Алгоритмы DP применяются для динамической оптимизации маршрутов, управления запасами и планирования задач управления транспортировкой. Разбивая сложные проблемы на более мелкие подзадачи и рекурсивно решая их, алгоритмы динамического программирования могут эффективно находить глобально оптимальные решения.
Метаэвристические алгоритмы, такие как генетические алгоритмы, имитация отжига и оптимизация муравьиных колоний, используются для решения задач комбинаторной оптимизации с большими пространствами решений и сложными поисковыми ландшафтами. Эти алгоритмы особенно эффективны
при решении задач маршрутизации транспортных средств, планирования работы бригад и проблем расположения объектов при управлении транспортом. Моделируя природные явления, такие как эволюция, отжиг или поведение колонии муравьев, метаэвристические алгоритмы могут эффективно исследовать пространство решений и находить почти оптимальные решения в разумные сроки. Список использованной литературы:
1. Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: Интегрированная цепь поставок. - М.: Олимп-бизнес, 2020.
2. Бочкарёв А.А. Эффективное управление цепочками поставок. - М.: Альфа-пресс, 2018.
3. Гаджинский A.M. Логистика. - М., Дашков и Ко, 2017.
4. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 2015.
© Чарыева О.Д., Гараджаева С.А., 2024
УДК 62
Шыхыева О.
преподаватель кафедры Электротехники и электроники
Атамурадова Е. А. преподаватель кафедры Высшей математики
Оразов П. А.
преподаватель кафедры компьютерных наук Научный руководитель: Амангельдыева Г. Т.
старший преподаватель кафедры высшей математики Института телекоммуникаций и информатики Туркменистана,
г. Ашхабад, Туркменистан
ВЕК ВЫХОДА ЧЕЛОВЕКА В КОСМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО
Аннотация
Полеты спутников, космических кораблей в космос открыли новое направление в жизни человечества. Полет человека вокруг Земли, позднее длительные, многосуточные, а потом групповой полеты, наконец, выход человека в космос дали новое направление в науке по изучению Вселенной. В статье рассматриваются роль космонавтики в мировом обществе и дальнейшие перспективы развития телекоммуникационных систем в Туркменистане.
Ключевые слова: космос, космическое пространство, связь, искусственный спутник.
THE CENTURY OF HUMAN ENTRY INTO OUTER SPACE Abstract
Flights of satellites and spaceships into space have opened a new direction in the life of humanity. The flight of a man around the Earth, later long, multi-day, and then group flights, and finally, the entry of man into space gave a new direction in the science of studying the Universe. The article discusses the role of astronautics in world society and further prospects for the development of telecommunication systems in Turkmenistan.
Key words:
space, outer space, communications, artificial satellite.
