Автоматизированное структурно-технологическое исследование железнодорожных станций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.22, кандидат наук Колокольников, Виталий Сергеевич

• Колокольников, Виталий Сергеевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Колокольников, Виталий Сергеевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выводы к главе 1

2 ПОСТРОЕНИЕ АППАРАТА ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ СТРУКТУРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Выбор метода исследования

2.2 Структура современной имитационной системы

2.3 Блок «Дизайнер»

2.4 Блок «Мультипликатор»

2.4.1 Построение маршрутов

2.4.2 Моделирование времени занятия маршрута

2.5 Электронный справочник

2.6 Блок «Контролёр»

2.7 Подсистема имитации

Выводы к главе 2

3 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОВЕДЕНИЯ СТРУКТУРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

3.1 Общие положения

3.2 Общая оценка станции

3.3 Адаптация технологии к структуре

3.3.1 Методы адаптации технологии

3.3.2 Изменение последовательности операций

3.3.3 Изменение последовательности вариантов выполнения

операции

3.3.4 Изменение предельной задержки

3.3.5 Изменение приоритетов

3.3.6 Перераспределение локомотивов

3.3.7 Введение операций с восстановлением

3.4 Организация структурно-технологического исследования

3.4.1 Структурный анализ

3.4.2 Технологический анализ

3.4.3 Структурно-технологический анализ

3.5 Методы структурно-технологической оптимизации

3.5.1 Метод построения управляемой по конечным ритмам технологии

3.5.2 Оптимизация процесса совершенствования структуры

3.5.3 Схема анализа взаимозависимости занятости и задержек

Выводы к главе 3

4 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДИЧЕСКИХ

ОСНОВ ДЛЯ СТРУКТУРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

РЕАЛЬНЫХ СТАНЦИЙ

4.1 Железнодорожная станция Курган

4.1.1 Техническая и технологическая характеристика станции

4.1.2 Исследование железнодорожной станции Курган

4.1.3 Оценка эффективности от изменений в технологии и инфраструктуре станции

4.1.4 Краткая оценка результатов структурно-технологического исследования

4.1.5 Сравнение расчетов пропускной способности станции Курган, выполненных с помощью программ ИСКРА-ППСС и ИСТРА-САПР

4.2 Оценка проекта развития станции Новолипецк

4.2.1 Техническая и технологическая характеристика станции

4.2.2 Проведение расчётов и анализ результатов

4.2.3 Оптимизация технологии работы станции с помощью метода И-МДС

4.3 Оценка проекта развития Енакиевского металлургического

завода

4.3.1 Техническая и технологическая характеристика станций

Енакиево и Сортировочная

4.3.2 Проведение расчётов и анализ результатов

Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированное структурно-технологическое исследование железнодорожных станций»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. В соответствии со «Стратегией развития транспортной системы страны» предполагается интенсивное развитие транспортной инфраструктуры, в том числе увеличение мощности существующих и строительство новых железнодорожных станций. Перерабатывающая способность, уровень полного и полезного использования путей, сортировочных и грузовых устройств, а также время нахождения вагонов на станции могут в реальности существенно отличаться от предложенных в проекте. Оценка станции в проектных организациях осуществляется с использованием, как правило, стохастических аналитических и графоаналитических методов, которые в большинстве случаев не позволяют достоверно определить ее перерабатывающую способность.

Имитационное моделирование, применяемое при расчете станций, основано на не автоматизированном построении моделей. Поэтому крайне затруднительно, а порой и невозможно не только построить модель, но и адекватно описать сам организационно-технологический процесс. Как правило, такое описание составляет 500 - 700 тысяч строк текста на специализированном языке, что с одной стороны весьма трудоемко, а с другой зачастую субъективно. Ошибки при проектировании крупных станций приводят к большим экономическим потерям не только на железнодорожном транспорте, но в экономике страны в целом.

Таким образом, для построения имитационных моделей таких сложных организационно-технических систем, которыми являются крупные станции, необходима научно-обоснованная имитационная система с автоматизированным построением имитационных моделей и анализом результатов.

Степень разработанности проблемы. Имитационному моделированию транспортных систем и в частности моделированию железнодорожных станций посвящено множество трудов ученых отрасли. Наиболее разработанной на сегодняшний день является имитационная система ИСТРА, вобравшая в себя лучшие разработки в области имитационного моделирования. При этом в системе ИСТРА процессы автоматизации при имитационном моделировании нашли первое применение и развитие.

Исследования в представленной диссертации направлены на развитие автоматизированного построения имитационных моделей и анализа работы станций, обозначенных в системе ИСТРА.

Цель и задачи исследования. Цель исследования - разработка имитационных моделей для автоматизированного структурно-технологического исследования железнодорожных станций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- выполнить анализ методов расчета железнодорожных станций;

- разработать принципы построения, структуру и функции автоматизированной имитационной системы для исследования железнодорожных станций;

- разработать технологию автоматизированного структурного, технологического и структурно-технологического анализа станций;

- разработать принципы и методику совершенствования технической структуры и технологии работы станций.

Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследований являлись теория вероятностей и теория моделирования сложных систем, фундаментальные положения теорий функционального и имитационного моделирования, теория планирования экспериментов, ситуационное управление, теория математической статистики, а также труды известных российских учёных в области организации производства на транспорте.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- предложены принципы построения автоматизированных имитационных систем для исследования железнодорожных станций;

- разработаны принципиальная структура и функции имитационной системы для структурно-технологического исследования железнодорожных станций;

- разработана технология автоматизированного построения имитационных моделей и интеллектуальной обработки результатов;

- разработана методика совершенствования структуры и технологии работы станций с помощью имитационных систем.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке для целей исследования транспортных систем принципов построения автоматизированных имитационных систем, их структуры и функций, технологии автоматизированного построения моделей, интеллектуальной обработки результатов.

В теоретическом плане данная работа является развитием теории имитационного моделирования сложных железнодорожных транспортных систем.

Практическая значимость исследования состоит в следующем: на основе разработанных для целей исследования транспортных объектов принципов становится возможным автоматизировать процесс имитационного моделирования станций, выполнять автоматизированное структурно-технологическое исследование железнодорожных станций, обосновать проектные решения развития транспортной инфраструктуры. Практическая реализация результатов исследования подтвердила наличие технологического эффекта при совершенствовании работы железнодорожных станций.

Достоверность результатов подтверждается использованием при исследованиях и разработке имитационных моделей фундаментальных общепризнанных положений и теорий, а также сопоставлением результатов расчетов на моделях реальным объектам - железнодорожным станциям.

Достоверность научных выводов диссертации подтверждается применением основных результатов работы при использовании системы ИСТРА-САПР в проектных и научно-производственных организациях.

Положения, выносимые на защиту:

- принципы построения, структура и функции имитационных систем с автоматизированным построением моделей;

- методика целенаправленной интеллектуальной обработки результатов моделирования;

- технология структурно-технологического исследования станций с помощью автоматизированных имитационных систем;

- методика совершенствования структуры и технологии работы станций с помощью имитационных систем.

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Железнодорожные станции как транспортные системы всегда трудно поддавались исследованиям и расчету в силу следующих особенностей: сложное путевое развитие и его влияние на технологию работы, непостоянство исходной информации, случайный характер взаимодействия с внешней средой, разные технологические особенности работы в разных ситуациях и т.д.

В транспортной науке можно выделить несколько этапов развития. На первом этапе вопросы эксплуатации и проектирования железных дорог рассматривались в трудах И. И. Васильева, А. В. Верховского, Б. Д. Воскресенского, Е. А. Гибшмана, С. Д. Карейши, В. Н. Образцова, В. А. Соковича, А. Н. Фролова [28}, [58], [59]. По мере развития транспортной системы на следующем этапе все большее внимание уделяется исследованию отдельных элементов и характеристик транспортных подсистем. Связанные с эксплуатацией железных дорог транспортные процессы рассмотрены в трудах В. М. Акулиничева, Ф. П. Кочнева, А. М. Макарочкина, В. Н. Образцова, А. И. Платонова, А. П. Петрова, В. В. Пово-роженко, Ф. Ф. Смехова, И. Б. Сотникова, Е. А. Сотникова, Л. П. Тулупова, А. К. Угрюмова, Н. И. Федотова, В. Г. Шубко и др. [3], [47], [49], [74], [79], [80], [89]. Проектирование железнодорожных станций и узлов отражено в работах П. В. Бартенева, С. П. Бузанова, С. В. Земблинова, С. Д. Карейша, Б. С. Козина, И. Т. Козлова, В. Д. Никитина, В. Н. Образцова, В. А. Персианова, К. Ю. Скалова, Н. К. Сологуба, Ф. И. Шаульского, Н. Р. Ющенко и др. [10], [60], [71].

Одновременно с транспортной наукой развивалась теории сложных систем и исследования операций, рассматривающие аспекты оптимизации сложных систем. Широкому применению математических методов в транспортной науке способствовали работы Н. П. Бусленко, Е. С. Вентцель, А. А. Воронова, В. М. Глуш-кова, Е. Г. Голыптейна, Л. В Канторовича, Н. Н. Моисеева, Л. С. Понтрягина, Д. Б. Юдина, Дж. Данцига, Ф. Вулфа, Р. Беллмана, Л. Р. Форда, Д. Р. Фалкерсона, Р. Акофа, М. Сасиени [1], [9], [13], [14], [17], [18], [19], [22], [27], [55], [67], [92].

Одна из наиболее общих классификаций методов исследования транспортных систем предложена в [5]. Классификация научных знаний об изучаемом объекте разделяет их на формализованные и частично формализованные. Формализованные знания — это строгие математические зависимости, составляющие основу аналитических и оптимизационных методов. Частично формализованные - набор полученных опытным (экспертным) путем знаний, которые невозможно свести к ряду четко выраженных критериев и ограничений. О простых системах формализованных знаний накоплено довольно много, хорошо известны законы, по которым ведут себя параметры системы. Исследования сложных транспортных систем показывают, что доля частично формализованных знаний о законах их функционирования пока значительно преобладает над формализованными.

По способам исследования все методы можно разделить на аналитические детерминированные и аналитические вероятностные, графо-аналитические, имитационное моделирование.

Аналитический детерминированный. В основе аналитических моделей находятся формализованные знания о транспортной системе. Аналитическая модель требует четкого, строгого представления о транспортных процессах, выделения важных параметров и установления количественных зависимостей между ними. Расчеты производятся по аналитическим формулам.

В работах первой половины прошлого столетия у многих авторов число путей в парках предлагалось определять по аналитическим формулам. Для «повышения» точности в формулы вносились коэффициенты, влияющие на потребное число путей, например, коэффициент взаимодействия станций и участков, определяемый весьма условно равным 2.

В [23] в формулах расчета пропускной способности станции предложено заменить время занятия пути поездом (по технологической норме) на время, представляющее собой промежуток от поступления одного поезда на путь до поступления на этот путь следующего поезда - для учета взаимосвязи работы станции и прилегающих участков.

Из зарубежных исследований можно отметить Г. Потгоффа [69], разрабатывавшего теорию расчета пропускной способности горловин в табличной форме.

В аналитических детерминированных моделях не отображается взаимодействие случайных процессов. Отображение неравномерности прибытия составов производится в виде некоторого коэффициента неравномерности - такой подход приводит к большим погрешностям. Следовательно, рекомендации моделей нельзя было непосредственно использовать на практике в количественном виде. Аналитическая модель, пишет В. М. Акулиничев, «требует значительного упрощения реальных процессов с вытекающими отсюда последствиями по достоверности результатов, а фактическое постоянное различие жизненных ситуаций ... ограничивает сферы эффективного применения аналитических способов» [2]. Аналитические модели служат больше для понимания взаимосвязи исследуемых процессов. В [92] говорится: «Для объяснения необходимо знать закон управления поведением модели, а его возможно «вычленять» лишь на достаточно простых аналитических моделях... Аналитические же модели, обладая объяснительной способностью, не могут служить для количественного прогнозирования, так как при их построении исследователь сознательно идет на ряд существенных упрощений исходной системы».

Недостатки аналитического метода расчета наиболее отчетливо проявляются при рассмотрении сложных транспортных систем - крупных железнодорожных станций. «С усложнением анализируемых объектов использование аналитических методов возможно лишь в мало интересных для практики случаях», говорится в [6].

Графо-аналитический метод - построение суточного план-графика работы станции. Суточный план-график позволяет весьма полно учесть взаимосвязи между элементами системы, технологию работы. Наглядность получаемых результатов также является весомым плюсом в применении метода на практике. Принцип составления суточного плана-графика «наиболее удобен для диспетчерского контроля, который ведется на аналогичных графиках и по той же форме...» [2].

В работах [84],[85],[86] предлагалось проводить графический расчет в два этапа и давались рекомендации по повышению пропускной способности станционных горловин. Однако графический способ являлся в данном случае лишь графической проверкой возможности пропуска станцией поездов при заданном графике движения.

Основные недостатки графо-аналитического метода - трудоемкость построения и подсчета параметров; невозможность отображения стохастичности транспортных процессов. К этому следует добавить, что результат расчета соответствует лишь одному варианту графика движения поездов на прилегающих к стации участках и принятой на станции технологии работы - невозможно иметь суточные план-графики на все ситуации, которые ежедневно могут возникать в работе станции. Поэтому временные и прочие параметры задаются нормативными или средними величинами. Графический метод расчета не учитывает колебания поездопотоков и вагонопотоков и исходит из некоторых условных исходных данных: переходящих остатков вагонов и поездов на начало расчетного периода; условного количества вагонов по назначениям плана формирования в поездах; заданного графиком времени прибытия поездов в расформирование. Как следствие, метод существенно занижает потребность в путевом развитии.

Аналитический вероятностный. Во второй половине прошлого методы исследования транспортных систем активно развивались с применением аппарата систем массового обслуживания.

В [94] Н. Н. Шабалин число путей в парке приема определял исходя из величин вероятности задержки поездов на подходах к станции и времени задержек. В [95] им же для определения средней продолжительности обслуживания, использована известная формула Поллачека-Хинчина, применяемая при простейшем входящем потоке, описываемом функцией распределения Пуассона и произвольном времени обслуживания. В более поздних исследованиях средний простой составов в парке прибытия в ожидании расформирования рекомендовано определять приближенно по эмпирической формуле с использованием коэффициента вариации интервалов прибытия разборочных поездов.

В [46] с применением методов теории вероятности исследовался вопрос влияния простоев составов в ожидании формирования на перерабатывающую способность сортировочной горки и продолжительности задержек в ее работе, когда из-за занятости сортировочных путей накопившимися составами горка прекращает работу по роспуску составов прибывших поездов.

В. Я. Негреем в [56] предложен вероятностный подход к расчету наличной пропускной и перерабатывающей способности железнодорожных станций и узлов. В работе показана необходимость учитывать колебания наличной пропускной способности, которые вызваны отклонениями времени обработки подвижного состава.

Предложенная И. Б. Сотниковым методика [80] основывалась на предположении о том, что входящие на станцию потоки поездов и продолжительность их обслуживания описываются эрланговским законом распределения и распределением Пуассона. В [80],[81],[82] рассматривался не только пуассоновский поток требований, но и эрланговский входящий поток, а также эрланговское время обслуживания, для чего автором была разработана математическая модель.

Модели массового обслуживания сыграли определенную роль в развитии транспортной науки. Однако представляется, что область применения этих моделей как метода расчета железнодорожных станций достаточно невелика. В рамках модели теории массового обслуживания сложно учесть частично формализованные знания об объекте исследования. Нельзя учесть сложную схему путевого развития. К существенному недостатку данного метода исследования можно отнести практическую невозможность учета управления. В [72] говорится, что представление в моделях теории массового обслуживания потоков неуправляемыми является «слишком большим огрублением реальности, где станционные потоки существенно управляемы». Поскольку «управляемость» является важнейшим системообразующим свойством, возможность применения теории массового обслуживания в деле гибких транспортных технологий представляется весьма ограниченной. В [72] говорится, что «прежде чем применять модели теории массового об-

служивания, необходимо убедиться, что ... ролью управления можно пренебречь».

Попытки внедрить результаты расчетов моделей теории массового обслуживания, как правило, были неудачны. Вследствие недоучета управления такие модели приводили к существенному завышению потребных ресурсов. Кроме того, возможность описания статистических параметров вероятностными характеристиками и наличие колебаний еще не говорит о том, что процесс случайный. В целом, аналитические модели в силу абстрактности мало применялись для количественных практических расчетов.

В качестве метода строгой оптимизации при исследовании станций использовалась, да и то лишь в научных исследованиях, транспортная задача линейного программирования. К ней относятся задачи транспортного типа, более общие задачи линейного, нелинейного и динамического программирования [29],[49],[50],[66]. Наличие ограничений в них позволяет решать задачи условной оптимизации и дает возможность учесть ряд ограничений различного характера. Характерные примеры использования математического программирования дают работы В. М. Акулиничева [3],[4], А. А. Смехова [75] и др. Линейное и квадратичное программирование используется, в основном, в сетевой постановке для распределения потока на некоторой транспортной сети. Решение задачи воспринимается как некоторая статическая оптимальная схема. Однако, исследования, проведенные рядом ученых [32],[68], позволяют сделать вывод, что в реальных условиях оптимальным может быть только динамический процесс. Динамическое программирование применяется при решении задач многоэтапного развития железнодорожной сети, для сокращения размерности многовариантных задач (например, для расчета плана формирования [26]). Ряд методических положений в области применения методов динамического программирования для решения задач оптимизации на транспорте разработан в [49].

Профессор П. А. Козлов ввел ряд новых понятий для теоретического описания транспортных объектов и предложил новые подходы к их оптимизации [32]. Рассмотрение структуры системы в виде сети из каналов и бункеров, динамиче-

ские резервы, дезорганизация потока открывали новые перспективы в совершенствовании транспортных процессов [31]. Динамические потоковые модели позволяют согласовывать ритмы потока и потребления [34].

И. П. Владимирская исследовала законы преобразования потока при взаимодействии его с элементами структуры, не только случайного, но и частично управляемого, выполнила классификация процессов взаимодействия с позиций активизации динамических резервов [15]. Это позволило создать методологию согласованного взаимодействия морского и железнодорожного транспорта [16].

В то же время опыт применения моделей математического программирования показывает, что они имеют весьма ограниченное использование при расчете и анализе таких сложных систем, как железнодорожные станции. Необходимость формализации в конечном итоге единственного критерия, по которому происходит оптимизация, и формулировки ограничений приводит к слишком большому огрублению модели, отбрасыванию таких факторов, которые необходимо учитывать в практической работе. «Пригодные для практических расчетов соотношения удается получить лишь при упрощающих предположениях, обычно существенно искажающих фактическую картину исследуемого процесса. Математическое программирование так и не стало практическим инструментом исследования процесса функционирования сложных систем, т.к. модели математического программирования оказались слишком грубыми и несовершенными для их эффективного использования», говорится в [76].

Имитационное моделирование. Необходимость получения достаточно точных количественных расчетов при низком уровне формализации знаний вызвала рождение имитационного моделирования. Литература по этому направлению весьма обширна: [11], [13], [20], [24], [25], [51], [52], [53], [54], [57], [77], [91], [93], [96], [97], [98]. Имитационные модели с самого начала ориентировались на использование ЭВМ и их возможности росли с возрастанием производительности вычислительной техники.

В отечественной и зарубежной литературе можно встретить различные определения термина «имитационное моделирование». В [57] приводится, напри-

мер, такое: «численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени». Под имитационным моделированием понимают и «процесс конструирования модели сложной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы либо оценить в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев, различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы» [96].

Первые имитационные модели для исследования станций были разработаны В. А. Персиановым и Н. С. Усковым в ИКТП при Госплане СССР [65], а также в Мосгипротрансе под руководством К. К. Таля [70]. Далее исследования в этой области стали активно развивались [48], [63], [73], [74], [78], [83], [85]. К. К. Таль впервые начал применять методы моделирования станционных процессов при проектировании станций и узлов, уделяя особое внимание при этом оценке враждебных маршрутов в горловинах.

Имитационная модель работы участковой станции предложена И. Т. Козловым в [30]. Модель адекватно отражала работу большинства реальных станций; были разработаны требования к формализованному описанию станции, отражающиеся в имитационной модели.

В последние десятилетия активно работают в области исследования транспортных систем профессор П. А. Козлов и представители созданной им научной школы. Созданная под его руководством имитационная система ИСТРА позволила впервые осуществлять технологическую экспертизу инвестиционных проектов [33].

Теоретическим основам использования различных моделей для расчета и оптимизации железнодорожных станций и полигонов посвящены работы А. Э. Александрова [7]. Здесь впервые вводится понятие двухуровневой модели - оптимизационной и имитационной [8].

На стыке технологии и экономики находятся работы В. П. Козловой [36], в которых разработана теория рисков при инвестиционном развитии транспортной инфраструктуры [37].

Проблеме повышения технологической надежности железнодорожных станций посвящены исследования Е. Н. Тимухиной [87]. Предложена методология оценки функциональной уязвимости при различных сбоях и меры по её снижению [88].

В работах О. В. Осокина разработаны принципы автоматизации основных интеллектуальных процессов на железнодорожном транспорте [62]. Сформулированы принципы выбора моделей и разработана технология их использования [61].

Проводимые некоторыми западными учеными, в частности, Р. Шенноном исследования практики применения различных методов показывают, что «имитационное моделирование является одним из наиболее широко распространенных количественных методов в решении проблем управления» [96].

Имитационные модели стоят особняком среди других математических методов исследования. Аналитические модели рассчитаны на решение некоторой задачи с использованием определенного математического аппарата. В основе таких моделей - формализованные знания, то есть на параметры, между которыми известны строгие количественные зависимости. Основную же часть знаний о сложных транспортных системах составляют знания опытного характера (частич-но-формализованные). Поэтому аналитические модели по необходимости абстрактны. В имитационных моделях не решается некоторая математическая задача и не требуется все сведения представлять в виде, требуемом применяемым математическим аппаратом. В них функционирование моделируемой системы «воспроизводится», только в ускоренном режиме. «При имитации время однонаправ-лено и необратимо, в остальных методах оно не течет, а обозревается», говорится в [21]. Поэтому в модель могут войти частично-формализованные знания, и она может быть значительно богаче. Рациональное решение находится исследователем проведением направленных экспериментов.

Однако «...чем адекватнее сложной системе её имитационная модель, тем выше её предсказательные качества, но тем ниже её объяснительные качества...» [90]. А. М. Макарочкин и Ю. В. Дьяков по этому поводу пишут: «Изменение содержания основных понятий технической мощности дороги на пропускную спо-

собность основных элементов железнодорожного хозяйства (перегонов, технических станций, деповского хозяйства, устройств энергоснабжения и др.) — сделало иной и систему расчетов. Ранее она претендовала на некоторую системность -объединяла постоянные устройства и численность подвижного состава» [49].

Под имитационной системой понимается упорядоченный комплекс алгоритмов, программ, формальных и неформальных процедур, позволяющий создавать имитационные модели на ЭВМ и использовать их для решения конкретных задач. Впервые реализовал этот подход профессор П. А. Козлов.

К преимуществам имитационного моделирования перед другими методами расчета можно отнести:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Колокольников, Виталий Сергеевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акоф, Р. Основы исследования операций / Р. Акоф, М. Сасиени. - М.: Мир, 1971.-534с.

2. Акулиничев, В. М. Организация перевозок на промышленном транспорте / В. М. Акулиничев. - М.: Высшая школа, 1983. - 247 с.

3. Акулиничев, В. М. Организация вагонопотоков / В. М. Акулиничев. -М.: Транспорт, 1979.-223с.

4. Акулиничев, В. М. Система организации вагонопотоков на железнодорожном транспорте / В. М. Акулиничев. - М.: МИИТ, 1969. - 120 с.

5. Акулиничев, В. М., Козлов, П.А. Проблемы и перспективы использования экономико-математических методов при оптимизации транспортных узлов: сб. научн. тр.// Проблемы развития сортировочных станций и узлов / В. М. Акулиничев, П. А. Козлов. - М.: МИИТ, 1983. - с. 13-25.

6. Аврамчук, Е. Ф. Технология системного моделирования / Е. Ф. Ав-рамчук, А. А. Вавилов, С. В. Емельянов; под ред. С. В. Емельянова. - М.: Машиностроение, 1988. - 520 с.

7. Александров, А.Э. Использование моделей при расчете и оптимизации систем железнодорожного транспорта / А. Э. Александров // Наука и техника транспорта. - 2008. - № 2. - С. 54-56.

8. Александров, А.Э., Козлов, П.А. Оценка инфраструктурных транспортных проектов методом моделирования / А. Э. Александров // Транспорт Российской Федерации. - 2006. - №5. - С. 43-44.

9. Бакаев, А. А. Экономико-математические модели планирования и проектирования транспортных систем / А. А. Бакаев. -М., Киев: Техника, 1973. -129с.

10. Бартенев, П. В. Станции и узлы / П. В. Бартенев. - М.: Трансжелдор-издат, 1945.-601с.

11. Белов, И. В. Применение математических методов в планировании на железнодорожном транспорте / И. В. Белов, А. Б. Каплан. - М.: Транспорт, 1967. -182с.

12. Бусленко, В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / В. Н. Бусленко. - М.: Наука, 1977. - 240 с.

13. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. -М.: Наука, 1978.-399 с.

14. Вентцель, Е. С. Введение в исследование операций / Е. С. Вентцель. -М.: Советское радио, 1964. - 432с.

15. Владимирская, И. П. Взаимодействие потока и элементов транспортной структуры / И. П. Владимирская, П. А. Козлов. - М.: Научный вестник, 2009.

16. Владимирская, И.П., Козлов, П.А. Метод оптимизации взаимодействия железнодорожного и морского транспорта / И. П. Владимирская, П. А. Козлов // Транспорт Российской Федерации. - 2009. - №1. - С. 53-55.

17. Воронов, А. А. Основы автоматического управления / А. А. Воронов. - М.: Энергия, 1970. - 326с.

18. Глушков, В. М. О системной оптимизации / В. М. Глушков // Кибернетика. - 1980. - № 5. - С. 89-90.

19. Голынтейн, Е. Г. Новые направления в линейном программировании / Е. Г. Голынтейн, Д. Б. Юдин. - М.: Советское радио, 1966. - 524с.

20. Горяев, В.Б. Определение времени доставки сырья и порожняка в системе ГОК - дорога - завод / В. Б. Горяев // Организация работы транспорта промышленных предприятий. - 1984. - С. 33-38.

21. Данилов-Данильян, В.И. Моделирование: системно-методологический аспект / В. И. Данилов-Данильян, А. А. Рыбкин // Системные исследования. Методологические проблемы. - 1982. С. 207.

22. Данциг, Дж. Алгоритмы разложения для задач линейного программирования / Дж. Данциг, Ф. Вулф //Математика. - 1964. - С. 151-157.

23. Добросельский, К. М. К вопросу о методике расчета пропускной способности приемоотправочных путей станций / К. М. Добросельский // Труды МИИТ. - 1959. - вып. 113. - С. 157-188.

24. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. A.A. Вавилова. - М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. - 416 с.

25. Исследование операций: в 2 т. пер. с англ. / под ред. Дж. Моудери, С. Элмагради. - М.: Мир, 1981. - 2 т.

26. Казюлин, Г. Е. Выбор оптимального варианта организации вагонопо-токов методом динамического программирования / Г. Е. Казюлин // Труды МИИТа. - 1971. - вып. 362. - С. 18-35.

27. Канторович, JI. В. Применение математических методов в вопросах анализа грузопотоков / JI. В. Канторович, М. К. Гавурин // Проблемы повышения эффективности работы транспорта. - 1949. - С. 110-138.

28. Карейша, С. Д. Железнодорожные станции / С. Д. Карейша. - М.: Трансжелдориздат, 1930. - 304с.

29. Козин, Б. С. Выбор схем этапного развития железнодорожных линий / Б. С. Козин, И. Т. Козлов. - М.: Трансжелдориздат, 1964. - 241 с.

30. Козлов И. Т. Пропускная способность транспортных систем / И. Т. Козлов. - М.: Транспорт, 1985. - 214 с.

31. Козлов, П. А. Информационные технологии на транспорте. Современный этап / П. А. Козлов // Транспорт Российской Федерации. - 2007. - № 10. - С. 38-41.

32. Козлов, П.А. Теоретические основы, организационные формы, методы оптимизации гибкой технологии транспортного обслуживания заводов черной металлургии: дис. ... д-ра. техн. наук: 05.22.12 / Козлов Петр Алексеевич. - М., 1987.-393 с.

33. Козлов, П. А. Автоматизированный программный комплекс расчета, регистрации и отображения работы сортировочной станции / П. А. Козлов, А. Э. Александров // Железнодорожный транспорт. - 2003. - № 9. - С. 65-67.

34. Козлов, П. А., Оптимизация структуры транспортных потоков в динамике при приоритете потребителей / П. А. Козлов, С. П. Миловидов // Экономика и математические методы. - 1982 - т. XVIII, вып. 3. - С. 521-531.

35. Козлов, П. А. Универсальная технологическая модель с элементами переменной емкости / П. А. Козлов // Развитие транспортных узлов. - 1978. - С. 145-168.

36. Козлова, В. П. Расчет технико-технологических параметров для оценки эффективности инвестиционных транспортных проектов / В. П. Козлова // Транспорт Урала. - 2007. - №3. - С. 9-12.

37. Козлова, В. П., Козлов П. А. Инвестиционные риски при создании логистических центров / В. П. Козлова, П. А. Козлов // Транспорт Урала. - 2007. -№1. - С. 48-53.

38. Колокольников, B.C. Автоматизированное построение имитационных моделей крупных транспортных объектов / П. А. Козлов, В. Ю. Пермикин, В. С. Колокольников // Транспорт Урала. - 2013. - № 2 (37). - С. 3-6. ISSN 1815-9400.

39. Колокольников, B.C. Теоретические основы гибкого взаимодействия станций в узле / П. А. Козлов, В. С. Колокольников // Транспорт Урала. - 2013.— № 2 (37). - С. 28-32. ISSN 1815-9400.

40. Колокольников, B.C. Имитационная экспертиза проектов развития сортировочных станций / И. А. Ковалев, В. С. Колокольников //Информационно-вычислительные технологии и их приложения: Сб. статей XIV Междун. научн,-технич. конф. - Пенза: РИО ПГСХА, 2010. - С. 118-121.

41. Колокольников, B.C. Повышение эффективности работы промышленных транспортных систем с использованием контактного графика / И. А. Ковалев, В. С. Колокольников // Общие вопросы транспорта. Моделирование и оптимизация в логистических транспортных системах: Сб. науч. трудов // под научн. ред. E.H. Тимухиной, к.т.н. - Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2011. - С. 144-148.

42. Колокольников, B.C. Оценка возможности развития путевой инфраструктуры промышленных предприятий / Прогрессивные технологии в транспортных системах: Сб. ст. Десятой междунар. науч.-практ. конф. / под ред. проф.

Щурина K.B. - Оренбург: Оренбург, гос. ун-т.; ООО «Руссервис», 2011. - С. 164— 166. ISBN 978-5-904627-15-7.

43. Колокольников, B.C. Проблемы развития железнодорожных узлов на современном этапе / В. Ю. Пермикин, В. С. Колокольников // Молодой ученый. -

2012. - №11. - С. 73-75. ISSN 2072-0297.

44. Колокольников, B.C. Активизация динамических резервов в транспортном узле за счет гибкого взаимодействия / В. С. Колокольников // Инновационный транспорт. - 2013. - №2. - С. 67-70.

45. Колокольников, B.C. Построение имитационных моделей в автоматизированных системах / В. С. Колокольников // Инновации и исследования в транспортном комплексе: Материалы I Междун. научн.-технич. конф. - Курган,

2013. - С. 333-336. ISBN 978-904064-08-2.

46. Корешков, А. Н. Влияние простоев в ожидании формирования поездов на перерабатывающую способность сортировочного комплекта / А. Н. Корешков // Труды МИИТ. - 1974. - вып. 379. - С. 128-145.

47. Кочнев, Ф. П. Организация движения на железнодорожном транспорте / Ф. П. Кочнев, В. М. Акулиничев, А. М. Макарочкин. - М.: Транспорт, 1979. -567с.

48. Лещинский, Е. Имитационное моделирование на железнодорожном транспорте / Е. Лещинский. - М.: Транспорт, 1977. - 176 с.

49. Макарочкин, А. М. Использование и развитие пропускной способности железных дорог / А. М. Макарочкин, Ю. В. Дьяков. - М.: Транспорт, 1981. — 287 с.

50. Математическое моделирование экономических процессов / Под. ред. И.В. Белова и A.M. Макарочкина. - М.: Транспорт, 1977. - 246 с.

51. Мелентьев, Л. А. О некоторых вопросах математического моделирования больших систем энергетики / Л. А. Мелентьев // Электронное моделирование. - 1979.-№ I. - С. 5-11.

52. Моисеев, Н. И. Имитационные модели / Н. Н. Моисеев // Наука и человечество: Международный ежегодник. - 1973. - С.259-269.

53. Моисеев, Н. Н. Математика ставит Н эксперимент / Н. Н. Моисеев. -М.: Наука, 1981.-488с.

54. Моисеев, Н. Н. Модели экологии и эволюции / Н. Н. Моисеев. - М.: Знание, 1983.-64 с.

55. Моисеев, Н. Н. Методы оптимизации / Н. Н. Моисеев, Ю. П. Ивани-лов, Е. М. Столярова. - М.: Наука, 1978. - 352с.

56. Негрей, В. Я. Научные основы расчетов и проектирования железнодорожных станций и узлов: автореф. дис. ... д-ра техн. наук. - Ленинград, 1987. - 35 с.

57. Нейлор, Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор. - М.: Мир, 1975. - 511 с.

58. Образцов, В. Н. Экономические подъездные пути / В. Н. Образцов, Ю.

B. Энгельгардт. - М.: Изд-во Московского военно-промышленного комитета, 1916.-85с.

59. Образцов, В. Н. Железнодорожные узлы. Транспортные узлы и техника их проектирования / В. Н. Образцов. - М., Л.: Госжелдориздат, 1933. - 131с.

60. Образцов, В. Н. Станции и узлы / В. Н. Образцов, В. Д. Никитин, В. Д. Шаульский, С. П. Бузанов. - М.: Трансжелдориздат, 1949. - 540с.

61. Осокин, О. В. Принципы и задачи автоматизированного анализа на железнодорожном транспорте / О. В. Осокин // Транспорт Урала. - 2012.- № 4. -

C. 6-9.

62. Осокин, О.В. Интеллектуальная информационная среда - основа для создания современных технологий / О. В. Осокин, П. А. Козлов, Н. А. Тушин // Транспорт: наука, техника, управление. - 2011. - № 11.-С. 11-14.

63. Перепелюк, А. В. Экономика промышенного транспорта металлургии / А. В. Перепелюк, А. С. Хоружий. - М.: Металлургия, 1982. - 190 с.

64. Персианов, В. А. Моделирование транспортных систем / В. А. Пер-сианов, К. Ю. Скалов, Н. С. Усков. - М.: Транспорт, 1972. - 208 с.

65. Персианов, В.А. Системно-технические расчеты транспортных устройств методом моделирования / В. А. Персианов, Н. С. Усков // Труды Союздор-нии. - 1968. - №36. - С. 88.

66. Позамантир, Э. И. Оптимальное оперативное планирование потоков продукции и работы транспорта. - В кн.: Проблемы прогнозирования и оптимизации работы транспорта. Под ред. Л.В. Канторовича и В.Н. Лившица. - М.: Наука, 1982.-е. 275-295.

67. Понтрягин, Л. С. Математическая теория оптимальных процессов / Л. С. Понтрягин, В. Г. Болтянский, Р. В. Гамкрелидзе, Е. Ф. Мищенко. - М.: Фитмат-гиз, 1983.-392 с.

68. Попов, А.Т. Оптимизация взаимодействия технологического железнодорожного транспорта: дис. ... канд. техн. наук: 05.22.12 / Попов Алексей Тимофеевич. - М., 1984. - 223 с.

69. Поттгофф, Г. Метод расчета пропускной способности входных горловин станций / Г. Поттгофф // Железнодорожный транспорт. - 1963. - № 8. - С. 8891.

70. Расчет станций на ЭВМ БЕСМ-4 методом моделирования их работы. Инструктивно-методические указания. -М.: Мосгипротранс. - 1970. - 127с.

71. Савченко, И. Е. Развитие железнодорожных станций и узлов / И. Е. Савченко, К. Ю. Скалов - М.: 1960. - 296с.

72. Савченко, И. Е. Железнодорожные станции и узлы / И. Е. Савченко, В. М. Акулиничев и др.; под. ред. В. М. Акулиничева. - М.: Транспорт, 1992. - 480 с.

73. Седых, А.Г. Исследование производственных процессов на грузовых станциях методом моделирования с применением ЭЦВМ: дис. ... канд. техн. Наук: 05.22.08 / Седых А. Г. - М.: МИИТ, 1967.

74. Смехов, А. А. Математические модели процессов грузовой работы / А. А. Смехов. - М.: Транспорт, 1982. - 256 с.

75. Смехов, А. А. Применение математических методов для расчета оптимальных параметров грузовых фронтов: сб. науч. тр./ Применение математиче-

ских методов и ЭЦВМ в грузовой работе железных дорог./ М.: МИИТ, 1968. — С. 15-29.

76. Советов, Б.Я. Моделирование систем / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. -М.: Высшая школа, 1985. - 271 с.

77. Современное состояние теорий исследования операций / под ред. Н. Н. Моисеева. - М.: Наука, 1979. - 464 с.

78. Сотников, Е. А. Планирование работы станций с использованием ЭВМ / Е. А. Сотников. - М.: Транспорт, 1973. - 51 с.

79. Сотников, Е. Д. Методика расчета организации вагонопотоков / Е. Д. Сотников, А. В. Кутыркин, Ю. Д. Левин, В. И. Васильев // Железнодорожный транспорт.- 1982.-№ 4.-С. 13-17.

80. Сотников, И. Б. Взаимодействие станций и участков железных дорог / И. Б. Сотников. М.: Транспорт, 1976. - 268 с.

81. Сотников, И. Б. Теоретические основы взаимодействия в работе приемо-отправочных парков и прилегающих участках: учебное пособие / И. Б. Сотников. М.: МИИТ, 1967. - 60 с.

82. Сотников, И. Б. Оптимальное соотношение емкости станционных путей и рабочего парка вагонов / И. Б. Сотников, А. А. Выгнанов, Р. И. Шарипова // Железнодорожный транспорт. - 1982. - № 7. - С. 29-31.

83. Стефаненко, М. Н. Определение технической оснащенности грузовых фронтов промышленных предприятий методами математического моделирования на ЭЦВМ: дис. ... канд. техн. наук: 05.22.12 / Стефаненко М. Н. -М. 1969.

84. Таль, К. К. О методике расчетов пропускной способности станций / К. К. Таль // Железнодорожный транспорт. - 1960. - № 12. - С. 47-51.

85. Таль, К. К. Основные вопросы применения моделирования для проектирования станций и узлов / К. К. Таль // Труды ЦНИИСа. - 1971. - вып. 47. - С. 56-91.

86. Таль, К. К. Повышение пропускной способности стрелочных горловин / К. К. Таль // Вестник ЦНИИ. - 1956. - № 4. - С. 48-51.

87. Тимухина, Е. Н. Повышение функциональной надежности станций за счет финитного управления процессами // Транспорт Урала. - 2012. - № 1. — С. 98-102.

88. Тимухина, Е. Н. Функциональная надежность в элементарных и системных процессах / Е. Н. Тимухина // Транспорт: Наука, техника, управление. -2012.-№3.-С. 29-32.

89. Угрюмов, А. К. Неравномерность движения поездов / А. К. Угрюмов. -М.: Транспорт, 1968. - 112 с.

90. Флейшман, Б. С. Основы системологии / Б. С. Флейшман. - М.: Радио и связь, 1982.-368с.

91. Флейшман, Б. С. О методах математического моделирования сложных систем / Б. С. Флейшман, П. М. Брусиловский, Г. С. Розенберг // Системные исследования: Методологические проблемы: Ежегодник. - 1982. - С. 65-79.

92. Форд, Л. Р. Потоки в сетях / Л. Р. Форд, Д. Р. Фалкерсон. - М.: Мир, 1966.-276 с.

93. Химмельблау, Дж. Прикладное нелинейное программирование / Дж. Химмельблау. - М.: Мир, 1975. - 536 с.

94. Шабалин, Н. Н. Расчет мощности сортировочных устройств / Н. Н. Шабалин // Железнодорожный транспорт. - 1967. - № 7. - С. 39-42.

95. Шабалин, Н. Н. Время нахождения на станции транзитных вагонов с переработкой / Н. Н. Шабалин // Труды МНИТ. - 1969. - вып. 307. - С. 100-107.

96. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 215 с.

97. Шрэйдер, Ю. А. Системы и модели / Ю. А. Яковлев, А. А. Шаров. — М.: Радио и связь, 1982. - 152 с.

98. Яковлев, Е. И. Машинная имитация / Е. И. Яковлев. - М.: Наука, 1975. -117с.