CC BY
27
УПРАВЛЕНИЕ
УДК 004.9; 656.61
ПРЕДПОСЫЛКИ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В АРКТИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Левченко Н.Г., к.т.н., доцент кафедры «Автоматические и информационные системы» ФГБОУВО «Морской государственный
университет им. адмирала Г. И. Невельского», e-mail: [email protected], Рычкова В.Ф., старший преподаватель кафедры «Управление морским транспортом», ФГБОУ ВО «Морской государственный университет им. адмирала Г. И. Невельского», e-mail: [email protected], Смирнов С.М., к.т.н., начальник управления международной деятельности ФГБОУ ВО «Морской государственный университет им.
адмирала Г. И. Невельского», e-mail: [email protected]
В статье представлены предпосылки внедрения автоматизированной информационной системы управления транспортно-логистическими процессами с применением нечетких нейросетевых технологий. Использование подобных систем целесообразно в тех компонентах системы управления на морском транспорте, в которых не гарантированы надежность, своевременность и регулярность доставки грузов по причине нечеткости исходной информации. Арктика с ее суровыми и непредсказуемо изменяющимися погодными и ледовыми условиями, проблемами со связью и недостаточным гидрографическим обеспечением по маршрутам следования судов соответствует данным критериям. Предлагается применить данную методику для создания системы управления движением судов и грузов по трассам Северного морского пути. Такая система может стать мощным инструментом планирования и управления при условии учета максимально возможного количества входных параметров и привлечения к ее разработке высококвалифицированных экспертов, имеющих реальный практический опыт работы в Арктике.
Ключевые слова: информационная система управления, транспортно-логистический процесс, нечеткие нейросетевые технологии, Арктика.
THE USE OF FUZZY NEURAL NETWORK TECHNOLOGY FOR CREATING THE AUTOMATED INFORMATION SYSTEM MANAGING TRANSPORT AND LOGISTICS
PROCESSES IN THE ARCTIC
Levchenko N., Ph.D., Associate Professor, Automated and Information Systems chair, FSEIHE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi», e-mail: [email protected] Rychkova V., Senior Lecturer Maritime Transport Management chair, FSEI HE «Maritime State University named after admiral G.I.Nevelskoi»,
e-mail: [email protected]
Sergei M. Smirnov S., Ph.D., Director of the International Affairs Management, FSEI HE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi», e-mail: [email protected]
The article presents the background and reasons for introducing the automated information control systems for transport and logistics processes with the use of fuzzy neural network technology. The use of such systems is feasible for the components of maritime transport control systems in which the reliability, timeliness and regularity of delivery of goods cannot be guaranteed due to the fuzziness of the initial information. The Arctic, with its harsh and unpredictably changing weather and ice conditions, communication problems and insufficient hydrographic support for shipping route perfectly meets these criteria. It is proposed to apply this method to create a vessel / cargo traffic management system along the Northern Sea Route. Such system can be a powerful tool for planning and operational control on condition that maximum number of input parameters is assessed and highly skilled experts with a real hands-on experience in the Arctic are engaged in its development.
Keywords: information system for control & management, transport and logistics process, fuzzy neural network technology, Arctic.
Морской транспорт является основой для любой деятельности в Арктике. Транспортно-логистическая инфраструктура приполярных субъектов Российской Федерации формируется, главным образом, с акцентом на морские линии коммуникаций. Речной, воздушный, автомобильный, железнодорожный и гужевой транспорт играют вспомогательную роль [1]. Однако с учетом недостаточной развитости этой инфраструктуры, крайне тяжелых условий эксплуатации техники и оборудования и огромных географических масштабов региона создание здесь эффективной круглогодично действующей единой транспортно-логистической системы должно на деле стать приоритетной задачей общенационального уровня.
Такая система призвана обслуживать потребности следующих категорий пользователей: население районов Крайнего Севера, в том числе, коренные малочисленные народы;
индустриальные предприятия, осуществляющие разработку ценных природных ресурсов на арктическом побережье и континентальном шельфе Северного Ледовитого океана;
воинские части, базы и объекты Минобороны и правоохранительных ведомств, обеспечивающие стратегическое сдерживание на важнейшем Северном направлении, охрану территориального моря и национальных интересов в исключительной экономической зоне России;
инфраструктура научных исследований и мониторинга состояния окружающей среды, суда океанографических и геологоразведочных экспедиций;
российские и зарубежные судоходные компании, осуществляющие транзитную перевозку грузов по маршрутам Северного морского пути (СМП).
На начальном этапе создания такой системы значительные бюджетные затраты неизбежны. Снизить их можно посредством максимального устранения межведомственных барьеров, перераспределения потоков бюджетного финансирования и совершенствования режима льготного налогообложения для субъектов транспортно-логистической деятельности. Однако для выхода системы на самоокупаемость необходимо привлечение крупных внешних инвесторов, имеющих коммерческие интересы в российском секторе Арктики.
До недавнего времени основные надежды возлагались на нефтегазовый сектор. Но обвал мировых цен на углеводородное сырье сделал невыгодным новые инвестиции в эту сферу, т.к. даже в самые благоприятные для отрасли годы себестоимость арктических нефти и газа была существенно выше среднемировой [2].
На сегодняшний день единственным реальным объектом для получения масштабного инвестирования является трансокеанская
транзитная система морских контейнерных перевозок по трассам СМП. В принципе, имеется существенная грузовая база и по другим видам морского транзита между странами Восточной Азии и Европы, но только линейные контейнерные перевозки способны обеспечить стабильное поступление средств в доход Российской Федерации как собственника и владельца инфраструктуры СМП.
Главным препятствием для линейных контейнерных перевозок в Арктике является их зависимость от ледовой обстановки по маршруту перехода, что затрудняет выполнение четкого графика движения контейнеровозов. Использование ледокольного сопровождения снижает риск срыва графика доставки грузов получателям, но приводит к удорожанию стоимости перевозки и, что более важно, к увеличению времени в пути между Тихим и Атлантическим океанами, нивелируя тем самым эффект от значительного сокращения протяженности маршрута по сравнению с традиционным Южным путем. К тому же, ограниченное количество имеющихся в России линейных ледоколов и их частое отвлечение на решение иных задач ставит дополнительные проблемы перед планировщиками трансокеанских логистических операций.
Одним из путей решения проблемы Арктического морского транзита, активно обсуждающимся в настоящее время в КНР, Японии и Республике Корея, является создание круглогодичной линии, связывающей порты-хабы на северо-западе Тихого океана и северо-востоке Атлантического океана. На такой линии, по замыслу, будут работать большие контейнеровозы с высоким ледовым классом. Порты-хабы на Востоке1 и Западе2 будут связываться фидерными линиями с основными портами отправителей и получателей контейнерных грузов. По расчетам, такая транспортно-логистическая схема сможет гарантировать движение контейнеровозов по приполярным маршрутам со скоростью 20 - 22 узла и общее время доставки грузов потребителям 20 - 25 суток. Если удастся выйти на данные показатели, на Северное направление может быть переориентировано 10 - 15% контейнерного грузооборота между восточной Азией и Европой. При этом Россия не получит практически ничего, за исключением обязательств по ликвидации последствий возможных аварий с загрязнением акватории Северного Ледовитого океана.
Подобная транзитная схема в силу экономических и технологических причин может быть создана не ранее 2025 года. Однако чтобы упредить подобное нежелательное развитие событий, России необходимо безотлагательно предпринимать серьезные меры для обеспечения экономической привлекательности трансокеанского контейнерного транзита по традиционным маршрутам СМП. Одной из таких мер может стать внедрение автоматизированной информационной системы управления (ИСУ) транспортно-логистическими процессами (ТЛП) с применением нечетких нейросетевых (ННС) технологий.
Использование подобных систем целесообразно в тех компонентах системы управления на морском транспорте, в которых не гарантированы надежность, своевременность и регулярность доставки грузов по причине нечеткости исходной информации. Арктика с ее суровыми и непредсказуемо изменяющимися погодными и ледовыми условиями, проблемами со связью и недостаточным гидрографическим обеспечением по маршрутам следования судов практически «идеально» вписывается в данную категорию.
Для эффективного управления морским транспортом в таких условиях необходимо учесть неточные знания, которые относятся к субъективной категории и не могут быть интерпретированы как полностью истинные или ложные или достоверность которых выражается некоторой промежуточной мерой. Применительно к трассам СМП перечень «внешних» (входных) данных, которые являются либо неполными, либо неясными или неточными по своей природе, включает в себя более 20 категорий, в том числе: динамика перемещения многолетних ледовых полей; туман и снежные заряды, резко ограничивающие видимость; ионосферные возмущения, воздействующие на радиоэлектронную аппаратуру судов и береговых объектов; подготовленность экипажа судна к плаванию в сложных ледовых условиях; техническое состояние судна, выходящего на маршрут СМП (соответствие реальных характеристик декларированным в заявке в администрацию СМП); свойства перевозимых грузов; доступность ледокольного обеспечения в проблемных участках СМП; доступность средств поиска, спасения и экстренного ремонта при возникновении чрезвычайной ситуации по маршруту перехода; стоимость бункеровки и страхования (санкции, экономический кризис); стабильность тарифной системы и нормативно-правовой базы; отвлечение сил и средств обеспечения судоходства по СМП на решение экстренных задач в интересах министерств и ведомств и др. Неопределенность процесса перевозки может выражаться также и в том, что неизвестны все существующие в нем закономерности.
В работе [3] был предложен метод имитационного моделирования плохо формализуемых сложных динамических производственно-организационных процессов перевозки груза водным транспортом с применением нечетких нейросетевых технологий. С использованием этого метода была разработана и построена имитационная модель ИСУ ТЛП. При разработке на этапе составления обучающих выборок
1 Возможные кандидаты - Томакомаи (о. Хоккайдо, Япония), Пусан, Пхохан, Тонхэ (Корея), Петропавловск - Камчатский, или новый порт на западном побережье Аляски или Алеутских островах (США).
2 Один из портов в Исландии или Норвегии.
Рисунок 1. Нечеткая нейронная сеть
для обучения нечеткой нейронной сети базировались на критериях и оценках руководителей, ведущих специалистов и экспертов логистической организации, ответственных за эффективность всех этапов процесса перевозки груза. ННС модель ИСУ ТЛП предоставляет возможность анализа ситуации и поведения взаимодействующих элементов ИСУ ТЛП, выработки эффективных руководящих решений в условиях неопределенности, а также обеспечивает в динамическом режиме мониторинг и диагностику реальных событий и процессов, предоставляет возможность прогнозирования и предупреждения критических ситуаций.
Для построения модели использовалась архитектура нечеткой нейронной сети ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) с логическим выводом Сугено [4]. Схема сети в общем виде представлена на рисунке 1.
Первый слой: фаззификация каждой переменной.
Второй слой: агрегирование отдельных переменных, определение весов w. для x. , определение результирующего коэффициента принадлежности (1).
у Ос} w y 0*0 №
Третий слой: генератор функции Сугено, расчет значений-■ ; по формуле (2); также расчет умножения ; -■ ; ■''' ;
где
сформированы в предыдущем слое.
= iPijXj
(2)
Уд- ОЙ 1ЛГ
Четвертый слой: два нейрона-сумматора - один рассчитывает сумму сигналов -' ' - второй - сумму весов ;, 7=1, 2, ..., N.
Пятый слой: один нейрон - это нормализующий слой, в котором выходной сигнал агрегируется по формуле (3).
У(х) =
Wj
¿J]_1 МУ]
у&О
(3)
Выход системы - " оценка эффективности процесса.
База знаний этой сети строилась в виде совокупности правил нечетких продукций (ПНП) и входных переменных, которыми являются факторы, влияющие на процесс управления перевозкой груза:
Лг; еслихх = VlL нхг1 = V2i и ... xN = Vvl. то у. = pi(J + 2Ч=1 р«х.
(4)
{i—1, 2, ...М)
Условия ПНП если Xi — реализуются функцией принадлежности (фаззификации) гауссовой и сигмоидной формы: ^ (х) (рис.2).
Рисунок 2. Функция принадлежности
Предлагается применить данную методику для создания системы управления движением судов и грузов по трассам СМП. Такая система может стать мощным инструментом планирования и управления, но только при условии учета максимально возможного количества входных параметров и привлечения к ее разработке высококвалифицированных экспертов, имеющих реальный опыт работы на трассах СМП. 80 лет эксплуатации СМП в советский период времени позволили накопить уникальный опыт и создать необходимый инфраструктурный задел. Проблема сегодня заключается в том, как не допустить утраты эмпирического опыта советских полярных капитанов и как органично соединить его с современными информационными технологиями.
Самые совершенные технологии не способны заменить реакцию человека при возникновении непредвиденных обстоятельств и угроз, чего в избытке в Арктике. Но эти технологии могут стать очень хорошим инструментом при выполнении плановых регулярных операций, к которым, в частности, относится линейные морские контейнерные перевозки по СМП. При этом морской транзит будет осуществляться под контролем со стороны государственных органов Российской Федерации, в соответствии с российской нормативно-правовой базой и с весомым вкладом в бюджет.
Литература:
1. Журавель, Ю.Г., Смирнов, С.М. О некоторых аспектах экономического освоения восточного сектора Российской Арктики.
2. Simoniya, Nodari. (2013). Strategic Importance of Arctic Oil and Gas to Energy Security in the North Pacific. The Arctic in World Affairs. 2011 North Pacific Arctic Conference Proceedings. A Joint Publication of the Korea Transport Institute and the East-West Center. pp. 195-233
3. Левченко, Н. Г. Моделирование информационной системы управления транспортно-логистическим процессом с применением нейросетевых технологий / Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. Научный журнал СПб.:НИЦ "МОРИНТЕХ", Спецвыпуск № 3(29) Т.1, 2015. С. 156-164
4. Борисов, В.В., Круглов, В.В., Федулов, А.С. Нечеткие модели и сети. - М.: Горячая Линия-Телеком, 2007. - 284с.
