ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Journal influence

Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)

Bookmark

Next issue

2
Publication date:
16 June 2024

The article was published in issue no. № 3, 1991
Abstract:
Аннотация:
Authors: () - , () - , () -
Ключевое слово:
Page views: 19633
Print version

Font size:       Font:

Транспортные сети (ТС) различного типа и назначения испытывают сегодня серьезное напряжение: некоторые из них практически исчерпали свои технические возможности. Строительство новых и модернизация действующих сетей требуют решения комплекса инженерных вопросов. Одним из них является вопрос создания новых и развития и реконструкции действующих ТС.

Однако при проведении проектных работ, как правило, в распоряжении специалистов не оказывается необходимой информации, которая с достаточной степенью адекватности отражала бы состояние действующей ТС или давала оценку возможного состояния проектируемой сети. Более того, такой информацией не располагают и при принятии оперативных решений по управлению перевозками в действующих сетях.

Необходимость определения интенсивности транспортных потоков {объема транспортного обмена) возникла давно. Она тесно связана с ростом товарного обмена как внутри любой страны, так и между странами. Это связано в первую очередь с бурным развитием экономики.

Решение этой задачи опиралось в основном на гипотезу о сходстве движения транспортных потоков между экономическими зонами с законами физики, описывающими различные взаимодействия между материальными объектами (гравитационные, электростатические, тепловые и др.). Именно такой подход с использованием физических аналогий зарекомендовал себя в других областях знаний. Вначале эти аналогии использовались в детерминированном виде, затем начинают применяться и вероятностные подходы, которые, несомненно, в большей степени отражают природу таких взаимодействий. Таким образом, формальное описание транспортных взаимодействий при помощи этих аналогий с учетом вероятностного фактора положило начало моделированию транспортных потоков в сетях различной физической природы [1].

Развитие сетей сообщений - динамический процесс, характеризующийся наращиванием узлов (и\или линий, их соединяющих). При этом сети в процессе своего функционирования и развития могуг испытывать различные неблагоприятные воздействия, приводящие к сокращению элементов (узлов, линий), что, как правило, ухудшает качество работы сети. Однако последствия таких явлений вызывают далеко не одинаковый отрицательный эффект: многое зависит от структуры, размера и конфигурации сети, а также характера вредного воздействия.

Вместе с тем развитие сетей может происходить и за счет совершенствования процесса управления движением транспортных потоков. Нагрузка на транспортную сеть в процессе ее функционирования подвержена различным колебаниям, обычно вызываемым сезонными, стихийными, социально-политическими и другими явлениями. Поэтому центры диспетчерского управления транспортными потоками, оснащенные компьютерной техникой н программными средствами, в состоянии эффективно противодействовать подобным явлениям.

Обычно транспортная сеть состоит из совокупности линейных и кольцевых маршрутов, по которым и происходит взаимодействие между ее узлами. Диспетчерское воздействие на процесс перевозки состоит в том, чтобы прогнозировать нежелательные явления. Реализация комплекса специальных программ в такой ситуации даст диспетчеру возможность более эффективно управлять транспортной сетью.

Один из наиболее широко применяемых подходов к описанию транспортных потоков в сетях — отображение топологии сети в виде некоторой системы направленных графов с последующим представлением их в виде матрицы межузловых загрузок (ММЗ). В совокупности значение элементов матрицы отражает общее состояние всей сети, что позволяет получить ряд очень важных для практических расчетов технико-экономических показателей (объем перевозок, их среднюю дальность, загрузку коммуникационных трактов, среднее время пребывания груза в пути и т.д.).

Для практической оценки эксплуатационных технико-экономических показателей пассажиро- и грузоперевозок транспортными средствами создан моделирующий программный комплекс (МПК). Особенностью такого МПК является объединение в одной процедуре имитационного метода ввода случайной исходной информации и аналитического метода оценки вероятностей различных показателей, характеризующих состояние транспортной сети. МПК может быть встроен в различные по своему назначению автоматизированные системы (АСУ, АСУТП, АСПП и др.). Кроме того, комплекс может использоваться самостоятельно при реализации его на ПЭВМ.

В качестве исходных данных в рассматриваемом комплексе используется информация о входящих и исходящих потоках в узлах сети за некоторый интервал времени. Получение такой информации возможно двумя способами:

-    имитации;

-    натуральной фиксации событий в реальном масштабе времени, осуществляемой от датчиков ре гистрации входящих и исходящих потоков в узлах (например, при исследовании состояния транспорт ной сети Метрополитена такую информацию можно получить от турникетных счетчиков на станциях метро).

Моделирующий программный комплекс (рис. 1) характеризуется модульностью Организации программного обеспечения, наличием управляющего алгоритма и программы, развитостью средств тестирования. В его состав входят программные средства аналитического моделирования транспортных систем (ПСАМ) и программный блок имитационного моделирования (ПБИМ).

Программы ПСАМ позволяют оценить показатели перевозки грузов по маршрутам с линейной и кольцевой структурой. В основу ПСАМ положена струйчатая модель потоков транспортной сети в условиях неопределенности направления и дальности следования грузов [2, 3]. Программные средства позволяют восстановить структуру маршрутной матрицы межузловых загрузок по исходной информации о входящих и исходящих потоках в узлах транспортной сети. Это дает возможность вычислить загрузку перегонов маршрута и определить порядковый номер максимально загруженного перегона, а также рассчитать технико-эксплуатационные показатели перевозки (среднюю дальность перевозки грузов по маршрутам, число рейсов и интервал движения транспортных средств по маршрутам, объем перевозок, пропускную способность магистрали) [4].

Объединение независимо написанных модулей в единую программу осуществляется управляющим модулем. Связь по управлению обеспечивается путем использования стандартных средств языка ФОРТРАН-IV. Задача организации связи данных решается с помощью списка параметров и с использованием общей области памяти.

В состав ПБИМ входят имитатор, программный генератор моделей, модули создания и модификации информационной базы.

Имитатор представляет собой набор программных модулей на языке ПЛ/I, реализующих функции, необходимые для моделирования транспортной системы. В состав имитатора входят управляющие, функциональные и вспомогательные программы (рис. 2).

Управляющие программы контролируют весь

процесс моделирования: управление процессом моделирования и контроль за ним, распознавание моделируемых событий и вызов соответствующих подпрограмм, реализующих эти события.

Функциональные программы выполняют следующие функции: имитируют реализацию событий и процессов, сопровождающих события; производят расчет приоритетов на обслуживание.

С помощью двух первых функций осуществляется моделирование процессов загрузки обслуживающих средств на узле, вычисление моментов окончания обработки грузов и моментов прибытия транспортных средств в узел, определение количества единиц груза, поступающих в узел и получающих отказ на обслуживание и перевозку. Моделирование процесса выбора грузов, предназначенных для обработки и транспортировки, осуществляется посредством реализации функций расчета приоритетов на обслуживание (а соответствии с заданным правилом диспетчирования).

В состав вспомогательных программ входят программные модули, реализующие функции инициализации переменных и массивов модели, сбора информации для статистической обработки и построения гистограмм и вывода результатов моделирования, организации работ с очередями модели.

С помощью модуля инициализации выполняется вызов специальных подпрограмм подготовки информационных массивов модели к работе, а также корректировка исходных данных, необходимых для имитационного моделирования транспортной системы. Этот модуль обеспечивает сохранение состояния модели и результатов моделирования, считывание информации из библиотеки описаний моделируемой транспортной сети и инициализацию рабочих массивов и структур, восстановление предыдущих состояний модели и результатов моделирования.

Модуль сбора информации и вывода результатов моделирования обеспечивает вызов специальных подпрограмм обработки результатов моделирования, вывод исходных значений параметров имитационной модели, формирование и передачу данных на печать в виде гистограмм, вывод результатов моделирования в форме таблиц.

Модуль работы с очередями модели выполняет формирование массива системных событий, поиск элемента массива с минимальным временем наступления события, занесение информации о системном событии в указанный массив и ее извлечение.

Программный генератор моделей (рис. 3) является средством автоматизации процесса создания имита-

ционной модели. Используя описание моделируемой транспортной сети, генератор моделей вызывает необходимые моделирующие подпрограммы, входящие в состав имитатора, и передает им параметры, соответствующие описанию ТС.

Модули создания и модификации информационной базы формируют информационную подсистему, которая является программным средством организации библиотеки описаний моделируемой сети.

Работа с информационной подсистемой на входном языке программного комплекса позволяет создавать и корректировать массивы данных, отражающие возможные варианты организации маршрутов транспортных средств.

Элементами входного языка МПК являются функциональные операторы и предложения. Функциональные операторы служат для описания работы МПК. В рассматриваемой версии МПК таких операторов десять. Они осуществляют запись и корректировку описания ТС в библиотеку, ввод исходной и вывод результативной информации моделирования ТС, сохранение и восстановление ее в прежнем состоянии и т.д.

Моделирующий программный комплекс реализован средствами языков программирования ФОРТ-PAH-IV и ПЛ/1 и функционирует под управлением ОС ЕС любой версии. Комплекс поставляется на магнитной ленте вместе с инструктивным материалом. Настройка МПК на конкретную вычислительную установку осуществляется с помощью стандартных программ обслуживания ОС ЕС ЭВМ.

МПК позволяет оценить технико-эксплуатационные показатели загрузки ТС, используя аналитическое и имитационное моделирование. Программные блоки аналитического и имитационного моделирования МПК функционально дополняют друг друга. Комплекс характеризуется высоким быстродействием, позволяющим организовать интерактивный режим взаимодействия с пользователем. При имитационном моделировании (по сравнению с аналитическим) удается получить более высокую точность оценок технико-экономических показателей процессов перевозки, однако продолжительность имитационного эксперимента значительно превышает продолжительность расчета показателей. Совместное использование аналитического и имитационного моделирования позволяет изменять время расчета показателей в зависимости от размерности сети и требуемой точности решения задачи.

Развитие и совершенствование МПК транспортных сетей предусматривают представление его в виде некоторой экспертной системы (ЭС) исследования и управления коммуникационными сетями и сетевыми структурами различной физической природы и функционального назначения. Такая ЭС, несомненно, позволит в значительной мере повысить уровень профессиональных решений, принимаемых специалистами в области проектирования и управления сетями транспорта, связи, энергоснабжения и т.д. Следующим этапом в развитии ЭС такого типа может стать трансформация их в интеллектуальную систему, предметная область которой была бы ориентирована на коммуникационные сети.

Список литературы

1.     Гельц Б.А. Транспорт и расселение. М.: Наука, 1981. 248 с

2.     Дыканюк М.Л. Расчет корреспонденции пассажиропотонов уетропо- литена в условиях функционирования АСУ If Вести. ВНИИЖТ, 1982. N 6. С.23-27.

3.     Дыканюк М.Л., Малннов В.М., Лахтуров С.С, Оперативный расчет за грузки перегонов метрополитена Ц Вестн. ВНИИЖТ. 1986. N I. С. 12-15.

4.     Птниын Г.А^ Горлов В.Н. Модели распределения потоков на магист ральной сети в условиях неопределенности направлений и дальности следования груюв. Системы и сети передачи информации Ц Сб. науч. тр. учеб, нн-тов связи,- Л.: ЛЭИС, 1988. £84-104.


Permanent link:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1335&lang=&lang=en
Print version
The article was published in issue no. № 3, 1991

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: