НОВОСТИ ТРАНСПОРТНОЙ ОТРАСЛИ

Методы линейного и динамического программи­рования дают возможность заменить простой перебор возможных решений упорядоченным и экономным поиском оптимального решения задач только определенных типов.

Существует ряд технико-экономических задач, важных в практическом отношении, для решения которых нужны иные методы.

К таким задачам относятся, в частности, различные вероятностные задачи, где выбор оптимального решения (поведения, стратегии) надо делать в условиях неопределенности исходных данных.

Сейчас для решения вероятностных задач управления производством все шире применяется метод статистических испытаний, заключающихся в том, что с помощью ЭВМ создается стохастическая модель реальной системы.

Многократно «проигрывая» поведение такой модели на ЭВМ, на что уходит очень мало времени, можно изучить статистические характеристики системы при различных законах и управления ею, или, как говорят, при различных «политиках», или «стратегиях».

Пример применения метода Монте-Карло

Решение задачи методом Монте-Карло (задача о количестве автомобилей в парке) заключается в следующем: по особой программе (такие программы разработаны) цифровая ЭВМ генерирует случайные числа, имеющие те же статистические характеристики, что и поставки груза на базу (они должны быть известны). От этих цифр отнимаются количества, которые могут быть вывезены автомашинами базы; если эти количества случайны, они также вырабатываются цифровыми ЭВМ по заданным статистическим законам.

Таким образом, в конце каждого «дня» - этапа расчета, определяется простой автомашин, если он имел место, или остаток невывезенных грузов, если количество прибывшего груза плюс остаток предыдущего дня больше количества грузов, которые могли вывезти автомашины базы. Если число автомашин переменно, это также может быть учтено. Просчитывая таким образом динамику при бытия и вывоза грузов за большее число дней (100-200), ЭВМ определит суммарные издержки от «пролеживания» грузов и от простоя машин при заданном количестве их на базе. Это будет математическое ожидание убытков при данной «стратегии» вывозки грузов. Меняя число машин («стратегию» вывозки), можно проследить, как в зависимости от их числа будут изменяться убытки, и выбрать оптимальный вариант.

При таком методе решения задачи можно учесть детали деятельности базы.

ПРИ ПОДДЕРЖКЕ: