CC BY
35
УДК 656.13
А.Ю. Тюрин
ПЕРЕДОВЫЕ МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ТЕХНИКО-ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ АВТОТРАНСПОРТА В ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Организация работы транспорта на маршрутах доставки готовой продукции предприятий пищевой промышленности имеет ряд особенностей: большое число потребителей, большая вариация объемов поставок, необходимость доставки продукции за несколько транспортных циклов, применение развозочно-сборных маршрутов и т.д. Задача составления развозочно-сборного маршрута довольно сложна, так как на выбор маршрута влияют грузовместимость автомобиля, объем доставляемой партии продукции в каждую торговую точку и порядок объезда пунктов обслуживания. Критерий выбора определяется минимумом затрат времени и стоимости работы автотранспорта.
В связи с тем, что ежесуточно в рассматриваемых системах обслуживаются более 400 торговых точек, то в качестве метода построения маршрутов лучше использовать эвристические алгоритмы [1-6], так как они по сравнению с точными алгоритмами типа ветвей и границ за меньшее время дают решения, близкие к оптимальным.
При построении маршрутов и графиков работы подвижного состава должны учитываться также тенденции изменения спроса в течение суток, производственный ритм и кластеризация потребителей на зоны обслуживания.
Таблица 1
Планирование технико-эксплуатационных показателей может быть облегчено путем введения некоторых дополнительных коэффициентов и зависимостей. Для их определения было проведено моделирование работы автотранспорта на разво-зочно-сборных маршрутах. В качестве объектов обслуживания были взяты 93 потребителя хлебопекарной промышленности г. Кемерово. Каждый маршрут был ограничен максимальным количеством пунктов завоза и вывоза грузов. Для перевозок готовой продукции использовались автомобили-фургоны ГАЗ-3302, ЗСА-270730 и ГЗСА-3704 соответственно с максимальной загрузкой (грузоподъемностью) в 96, 112 и 140 лотков. Дополнительно моделировался вариант транспортного обслуживания, когда грузоподъемность автомобиля была достаточна (большой) для обслуживания всех потребителей, т.е. учитывалось ограничение только по максимальному количеству пунктов завоза и вывоза грузов. В других трех вариантах учитывались ограничения как по грузоподъемности, так и по максимальному количеству пунктов завоза и вывоза грузов
В результате решения задачи были сформированы маршруты с загрузкой автомобилей, близкой к максимальной. Полученные данные представле-
- Результаты моделирования для автомобилей с большой грузоподъемностью
Показатели Максимальное количество пунктов завоза и вывоза г] эузов на маршруте
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Общий пробег на маятниковых маршрутах, км 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325
Общий пробег на развозочных маршрутах, км 736 521 440 380 337 327 287 278 257 266
Общее количество пунктов завоза 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93
Средний коэффициент развозочного маршрута 1,80 2,54 3,01 3,49 3,93 4,05 4,61 4,76 5,15 4,98
Общее количество маршрутов 47 32 24 22 20 14 13 11 11 10
Средний пробег на маятниковом маршруте, км 28,2 41,4 55,2 60,2 66,3 94,6 102 120 120 132
Средний пробег на развозочном маршруте, км 15,7 16,3 18,3 17,3 16,8 23,4 22,1 25,3 23,4 26,6
Среднее количество пунктов завоза на маршруте 1,98 2,91 3,88 4,23 4,65 6,64 7,15 8,45 8,45 9,3
Таблица 2 - Результаты моделирования для автомобилей с грузоподъемностью в 140 лотков
Показатели Максимальное количество пунктов завоза и вывоза грузов на маршруте
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Общий пробег на маятниковых маршрутах, км 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325
Общий пробег на развозочных маршрутах, км 736 521 444 384 351 328 311 326 301 295
Общее количество пунктов завоза 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93
Средний коэффициент развозочного маршрута 1,80 2,54 2,99 3,45 3,77 4,03 4,26 4,06 4,41 4,49
Общее количество маршрутов 47 32 25 21 19 15 16 22 15 14
Средний пробег на маятниковом маршруте, км 28,2 41,4 53,0 63,1 69,7 88,3 82,8 60,2 88,3 94,6
Средний пробег на развозочном маршруте, км 15,7 16,3 17,8 18,3 18,5 21,9 19,4 14,8 20,1 21,1
Среднее количество пунктов завоза на маршруте 1,98 2,91 3,72 4,43 4,89 6,2 5,81 4,23 6,2 6,64
Таблица 3 - Результаты моделирования для автомобилей с грузоподъемностью в 112 лотков
Показатели Максимальное количество пунктов завоза и вывоза грузов на маршруте
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Общий пробег на маятниковых маршрутах, км 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325
Общий пробег на развозочных маршрутах, км 738 529 455 408 380 359 345 344 335 327
Общее количество пунктов завоза 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93
Средний коэффициент развозочного маршрута 1,79 2,51 2,91 3,24 3,49 3,69 3,85 3,85 3,96 4,06
Общее количество маршрутов 48 32 27 23 20 19 22 19 19 18
Средний пробег на маятниковом маршруте, км 27,6 41,4 49,1 57,6 66,3 69,7 60,2 69,7 69,7 73,6
Средний пробег на развозочном маршруте, км 15,4 16,5 16,9 17,7 19,0 18,9 15,7 18,1 17,6 18,2
Среднее количество пунктов завоза на маршруте 1,94 2,91 3,44 4,04 4,65 4,89 4,23 4,89 4,89 5,17
ны в табл. 1-4.
Использование коэффициента развозочного маршрута Кра3в, предложенного автором,
^разв ~ ^маят/^раэв ’
где Ьмаят, Ьразв - пробег автомобиля на маятниковом и развозочном маршрутах, км, позволяет рассчитать показатели без моделирования.
Так как чаще всего расстояние от отправителя
до потребителя и, соответственно, пробег автомобиля по маятниковому маршруту известны, введение коэффициента Кразв, позволяет легко рассчитать протяженность маршрута и время работы автомобиля на развозочном маршруте.
На основе данных, отраженных в таблицах была установлена зависимость между коэффициентом Кразв, и количеством пунктов завоза и вывоза грузов на маршруте пз .
Таблица 4 - Результаты моделирования для автомобилей с грузоподъемностью в 96 лотков
Показатели Максимальное количество пунктов завоза и вывоза грузов на маршруте
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Общий пробег на маятниковых маршрутах, км 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325 1325
Общий пробег на развозочных маршрутах, км 738 534 464 417 416 403 403 395 386 381
Общее количество пунктов завоза 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93
Средний коэффициент развозочного маршрута 1,79 2,48 2,85 3,18 3,18 3,29 3,29 3,35 3,44 3,48
Общее количество маршрутов 48 33 27 24 24 23 22 22 22 22
Средний пробег на маятниковом маршруте, км 27,6 40,2 49,1 55,2 55,2 57,6 60,2 60,2 60,2 60,2
Средний пробег на развозочном маршруте, км 15,4 16,2 17,2 17,4 17,3 17,5 18,3 18,0 17,5 17,3
Среднее количество пунктов завоза на маршруте 1,94 2,82 3,44 3,88 3,88 4,04 4,23 4,23 4,23 4,23
Она имеет дробно-линейный вид и представлена на рис.1-4:
Щ____, (2)
разв
(аи3 + Ъ)
где а , Ь— постоянные величины, зависящие от конфигурации транспортной сети, коэффициентов
непрямолинейности сообщения, доли одностороннего движения и т.д.
Представленные на рис. 1-4 зависимости имеют высокие коэффициенты корреляции (0,972-
0,995) и описываются соответственно следующими уравнениями:
7
CL
3
CL
га
-&
га
о
ч:
FP О
О
Коэф. коррел. = 0,995 Сред. знач. = 4,37 Среднеквадрат. откл. =
1,28
б 9
Количество пунктов завоза
12
15
Рисунок 1 - Зависимость между средним коэффициентом развозочного маршрута и количеством пунктов завоза грузов на маршруте при использовании большой (достаточной) грузоподъемности автомобиля
б
5
2
О
З
і . 0 п CL О
О s
га
о.
Коэф. коррел. = О,988 Сред. знач. = 3,бб Среднеквадрат. откл. = 0,88
Рисунок 2 - Зависимость между средним коэффициентом развозочного маршрута и количеством пунктов завоза грузов на маршруте при использовании автомобилей с грузоподъемностью 140 лотков
1О
12
5
4
З
2
О
О
2
4
б
8
Количество пунктов завоза
4,5
З
л 4
Іт 3,5
4 §■
5 SP 2,5 ■ 2 cl .
Ш n CL О
О s
га
Si
2
1,5
1
О,5
О
Коэф. коррел. = 0,99 Сред. знач. = 3,39 Среднеквадрат. откл. = 0,72
4 б 8
Количество пунктов завоза
1О
12
Рисунок 3 - Зависимость между средним коэффициентом развозочного маршрута и количеством пунктов завоза грузов на маршруте при использовании автомобилей с грузоподъемностью 112 лот-
О
2
-8-
О
О
ч: .
Ф п Cl О
О s
га
CL
4
3.5 3
2.5 2
1.5 1
О,5
Коэф. коррел. = О,972 Сред. знач. = З,ОЗ Среднеквадрат. откл. = 0,53
4 б 8 1О
Количество пунктов завоза
12
Рисунок 4 - Зависимость между средним коэффициентом развозочного маршрута и количеством пунктов завоза грузов на маршруте при использовании автомобилей с грузоподъемностью 96 лотков
K
разв
0,686)
K
разв
(0,11«3 +0,886) ~ра"в (0,16и3
. Щ к = из ■
(0,188и3+0,631) разв (0,23 5и3+0,516
Таким образом, чем больше грузоподъемность автомобиля, тем больше коэффициент Кразв, и, соответственно, меньше пробег автомобилей по развозочным маршрутам.
Проведенное автором сравнение пробега ав-
томобилей по реальной транспортной сети с учетом организации дорожного движения и при моделировании показало, что для небольших расстояний погрешность в расчетах с помощью формул (1) и (2) не превышает 10%, а для больших расстояний - не более 5%. Следовательно, полученные зависимости можно применять на практике для комбинированных и прямоугольных планировок улично-дорожной сети.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
О
О
2
n
n
з
з
1. Тюрин, А.Ю. Эвристические методы решения задач доставки мел-копартионных грузов // Вестник. КузГТУ. - 2007. - №1. - С.51-55.
2. Тюрин, А.Ю. Методы сбора и доставки мелкопартионных грузов // Вестник. КузГТУ. - 2007. -№5. - С.99-102.
3. Clark G., Write J. W. Scheduling of vehicles from central depot to a num-ber deliv-ery points // Oper. Res. Quart.- 1964. - 12, № 4. - Р. 568-581.
4. TaillardE.D. Parallel iterative search methods for vehicle routing problems // Net-works. - 1993. - 23. - P. 661-673.
5. FisherM., Jaikumar R. A generalized assignment heuristic for vehicle routine // Networks. - 1981. - 11, № 1. - P. 109-124.
6. 18. Xu J., Kelly J.P. A network flow-based tabu search heuristic for the vehicle routing problem // Transp. Sci. - 1996. - 30. - P. 379-393.
Автор статьи
Тюрин Алексей Юрьевич канд. экон. наук, проф. каф. автомобильных перевозок КузГТУ.
E-mail: [email protected]
