Оптимизация логистических показателей мелкопартионных перевозок на автомобильном транспорте тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Никоноров, Валентин Михайлович

• Никоноров, Валентин Михайлович
• кандидат экономических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Никоноров, Валентин Михайлович

Введение.

Глава 1. Обзор и анализ проблем на автомобильном транспорте.

1.1. Современное состояние автомобильной отрасли в РФ.

1.2. Понятие и сущность мелкопартионных перевозок.

1.3. Логистические показатели мелкопартионных перевозок.

1.4. Выводы по главе.

Глава 2. Состояние теории мелкопартионных перевозок.

2.1. Методы решения задачи маршрутизации.

2.2. Анализ алгоритма Кларка-Райта.

2.3. Выводы по главе.

Глава 3. Усовершенствование алгоритма Кларка-Райта для решения задачи маршрутизации мелкопартионных перевозок.

3.1. Описание объекта исследования.

3.2. Усовершенствованный алгоритм Кларка-Райта.

3.3. Оценка эффективности усовершенствованного алгоритма Кларка-Райта

3.4. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация логистических показателей мелкопартионных перевозок на автомобильном транспорте»

Грузовой автомобильный транспорт является одной из важнейших подотраслей автомобильной отрасли. В условиях рыночной экономики постоянно расширяется номенклатура производимой продукции. Увеличивается как число поставщиков, так и число получателей продукции. Увеличиваются расстояния между получателями и отправителями. В решении задачи наилучшего удовлетворения грузополучателей поставками продукции требуемого ассортимента и количества грузовой автомобильный транспорт принимает самое непосредственное участие.

Рост благосостояния населения влечет за собой улучшение снабжения продовольственными и промышленными товарами, повышение качества коммунального и медицинского обслуживания. В решении этих задач грузовому автомобильному транспорту также отводится первостепенное место.

Рыночная экономика характеризуется высокой динамичностью среды. Дальнейшее развитие логистической концепции среди прочих требований подразумевает оперативную реакцию производителя на запросы потребителя. Здесь также первостепенное значение занимает транспортная подсистема логистической системы, позволяющая доставить товар получателю по кратчайшему маршруту и, соответственно, в кратчайшие сроки.

Актуальность. Произошедшие изменения в характере спроса на транспортные услуги привели к тому, что на сегодняшний день в структуре грузооборота 80% составляют мелкопартионные грузы, перевозимые преимущественно по развозочным маршрутам. Этот растущий спрос на перевозки мелкопартионных грузов позволит автомобильному транспорту упрочить свое положение на рынке транспортных услуг. Соответственно, при доставке мелкопартионных грузов потребителям появляется необходимость в применении более широкого использования развозочных маршрутов средствами автомобильного транспорта, когда большое количество перевозимого транспортом груза образуется из нескольких небольших партий, доставляемых разным грузополучателям. При этом оперативное планирование развозочных маршрутов сопряжено с необходимостью учета большого количества технологических ограничений и обработки исходной информации значительного объема. Возникающая при этом ситуация является задачей маршрутизации [34].

В настоящее время крупные фирмы, имеющие сеть складов или филиалов, а также средние и мелкие предприятия заинтересованы в решении задачи маршрутизации в целях уменьшения транспортных затрат при массовой перевозке сырья или готовой продукции. Решение задачи маршрутизации по-прежнему особенно актуально при внутригородских перевозках. Очевидно, по мере развития рыночной экономики в стране, повышение эффективности транспортного процесса требует новых подходов к организации перевозок.

В то же время существует недостаток хорошо зарекомендовавших себя на практике методик по эффективному решению задачи маршрутизации. Ныне действующие методики и созданные на их базе программные продукты, как правило, решают частные задачи - проложить маршрут от точки до точки. Однако они не в состоянии построить систему кратчайших маршрутов в приемлемые сроки и экономно по затратам труда и средств.

Это обуславливает необходимость разработки достаточно простых и реализуемых на практике за разумное время алгоритмов оптимизации логистических показателей перевозок мелкопартионных грузов на автомобильном транспорте.

Степень разработанности темы исследования. На формирование положений диссертационного исследования оказали влияние фундаментальные и прикладные научные работы отечественных и зарубежных авторов в области оптимизации логистических показателей мелкопартионных перевозок на автомобильном транспорте. В области экономики автомобильного транспорта - Бронштейн Л.А., Воркут А.И., Гудков В.А., Канторович JI.B., Квитко Х.Д., Попченко Я.А.; в области логистики -Бауэрсокс Д., Безель Е.П., Вельможин A.B., Дуболазов В.А., Клосс Д.,

Миротин Л.Б., Неруш Ю.М.; в области экономико-математических методов управления производством - Бабаев A.A., Глухов В.В., Кобзев В.В., Козловский В.А., Тютюкин В.К., в области математических моделей и методов решения задачи маршрутизации - Аникеич A.A., Беллман Р., Геронимус Б.Л., Грибов А.Б., Данциг Г., Дейкстра Э., Житков В.А., Карп Р., Кормен Т., Лейзерсон Ч., Литтл Д., Ривест Р., Романовский И.В., Уоршалл С., Флойда Р., Хелд М., Штайн К., Clarke G., Gendreau М., Wright J.W.

Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в том, чтобы повысить эффективность перевозок мелкопартионных грузов автомобильным транспортом на основе разработки методики оптимизации логистических показателей системы перевозки.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи:

1) рассмотрено современное состояние автомобильной отрасли в РФ, выявлена количественная связь между грузооборотом грузового автомобильного транспорта и валовым внутренним продуктом России;

2) определены основные особенности, характерные моменты и проблемы, связанные с мелкопартионными перевозками, уточнено определение мелкопартионных перевозок, дана классификация мелкопартионных перевозок;

3) исследованы критерии оптимальности задачи маршрутизации и выбрана система логистических показателей перевозки мелкопартионных грузов;

4) проведен анализ и систематизация экономико-математических методов применяемых для решения задачи маршрутизации;

5) разработана методика оптимизации логистических показателей перевозки мелкопартионных грузов на базе предварительно усовершенствованного метода Кларка-Райта;

6) разработана компьютерная программа для практической реализации предлагаемой методики;

7) дана оценка экономического эффекта от использования предлагаемой методики на примере транспортной подсистемы конкретного предприятия.

Объект исследования - предприятие пищевой промышленности, применяющее грузовой автомобильный транспорт для перевозки мелкопартионных грузов и, в частности, транспортная подсистема этого предприятия.

Предмет исследования - оптимизация логистических показателей перевозок мелкопартионных грузов на автомобильном транспорте.

Научная новизна работы:

1) доказана количественная связь между ВВП РФ и грузооборотом грузового автомобильного транспорта;

2) доказана количественная связь между расходами грузового автомобильного транспорта и потреблением дизельного топлива и бензина;

3) уточнены и дополнены определение мелкопартионных перевозок, проведена классификация мелкопартионных перевозок;

4) определена система логистических показателей эффективности перевозки мелкопартионных грузов на автомобильном транспорте;

5) проведён анализ и систематизация основных экономико-математических методов, используемых в транспортной отрасли для решения задачи маршрутизации;

6) предложена методика оптимизации логистических показателей перевозки мелкопартионных грузов на автомобильном транспорте, полученная в результате усовершенствования алгоритма Кларка-Райта.

Теоретическая значимость заключается в создании нового метода (усовершенствованного алгоритма Кларка-Райта) для решения задачи маршрутизации класса УЯР. Соответственно, расширилась сфера применения приближенных алгоритмов для решения трудноразрешимых задач.

Практическая значимость. Предложенная методика может применяться организациями, осуществляющими в своей деятельности перевозку мелкопартионных грузов. Применение методики позволит уменьшить транспортные расходы, оптимизировать численность работников логистической службы предприятия, соответственно, уменьшить себестоимость продукции и, тем самым, увеличить финансовый результат предприятия и эффективность его деятельности. Методика рассчитана на практическое применение отделами логистики организаций, применяющих перевозку мелкопартионных грузов.

Методы исследования. В ходе исследования были использованы методы: сравнительный, статистический, методы математической статистики, математического моделирования, теории сложности алгоритмов. На защиту выносятся следующие положения диссертации:

1. Наличие количественной связи между ВВП РФ и грузооборотом грузового автомобильного транспорта.

2. Наличие количественной связи между расходами грузового автомобильного транспорта и потреблением топлива (дизельного топлива и бензина).

3. Уточненные и дополненные определение и классификация мелкопартионных перевозок.

4. Система логистических показателей мелкопартионных перевозок.

5. Усовершенствованный алгоритм Кларка-Райта.

6. Результаты реализации усовершенствованного алгоритма Кларка-Райта на базе созданной компьютерной программы.

Достоверность и обоснованность полученных результатов исследования обеспечивались корректным применением известных научных методов исследования и обработки данных, современного математического аппарата.

Реализация работы. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований приняты к практическому использованию в ОАО «Хлебный завод «Арнаут» г. Санкт-Петербурга при планировании развозки хлебобулочных изделий, также приняты при проектировании маршрутов доставки продукции в ООО «Сладкоежка». Результаты выполненного исследования были реализованы при разработке учебно-методического комплекса по дисциплине «Логистика» для студентов НОИР специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)», 080507 «Менеджмент организации», 080504 «Государственное и муниципальное управление». Материалы диссертации используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «СПбГТЭУ» при теоретической и практической подготовке бакалавров по направлениям 080100.62 «Экономика» по дисциплине «Экономика организации» и 080200.62 «Менеджмент» по дисциплине «Экономика фирмы». Результаты исследований были использованы в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы» по теме «Анализ, прогнозирование и регулирование социальной устойчивости регионов» при оценке современного состояния автомобильной отрасли в РФ, разработке системы логистических показателей мелкопартионных перевозок и усовершенствовании алгоритма Кларка-Райта.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования были представлены и получили одобрение на Международной научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика» (Пенза, апрель 2008г.), VI Всероссийской научно-практической конференции «Конкурентоспособность предприятий и организаций» (Пенза, май 2008г.), студенческой научно-технической конференции СПбТЭУ «Проблемы современной экономики, финансов и ценообразования предприятия» (Санкт-Петербург, апрель 2012г.), конференции профессорско-преподавательского состава и аспирантов ФГБОУ ВПО «СБбГТЭУ» (Снакт-Петербург, апрель 2012г.).

Публикации. Основные положения и результаты диссертационной работы изложены в 13 публикациях, в том числе 8 в изданиях, входящих в перечень ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и трёх приложений. Работа изложена на 188 стр. машинописного текста, содержит 50 таблиц и 17 рисунков. Библиография включает 130 наименований, в том числе 40 на иностранном языке.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Никоноров, Валентин Михайлович

3.4. Выводы по главе

1. Предложен усовершенствованный алгоритм Кларка-Райта. Суть усовершенствования - предварительная оптимизация данных алгоритмом Флойда-Уоршалла и алгоритмом Дейкстры.

Алгоритмы Флойда-Уоршалла и Дейкстры независимы, они обрабатывают исходную матрицу расстояний и результат получается идентичный, с той лишь разницей, что алгоритм Дейкстры дает развернутые маршруты. Далее алгоритм Кларка-Райта пользуется полученными алгоритмом Флойда-Уоршалла кратчайшими расстояниями между получателями, ищет экономии и формирует маршруты - сначала сокращенные, затем развернутые (эту возможность предоставляет алгоритм Дейкстры).

2. На базе усовершенствованного алгоритма Кларка-Райта разработана компьютерная программа. Программа последовательно обрабатывает информацию по районам города и формирует маршруты. Сформированные маршруты также распределяются между транспортными средствами.

3. Усовершенствованный алгоритм Кларка-Райта позволяет оптимизировать логистические показатели мелкопартионных перевозок (табл.3.25).

Заключение

В ходе проведенного диссертационного исследования был получен ряд результатов. Прежде всего, отметим результаты, отражающие решение поставленных задач, составляющие научную новизну и имеющие практическую значимость.

1. Выявлена посредством теста Йохансена количественная связь между грузооборотом грузового автомобильного транспорта и валовым внутренним продуктом Российской Федерации. Соответственно, вложения в грузовой автомобильный транспорт будут положительно влиять на экономику Российской Федерации. Мероприятия в области транспорта порождают внетранспортный эффект, который проявляется не только в ближайшей, но и в отдаленной перспективе. В том числе к появлению подобного эффекта приведет и разработка методики по оптимизации маршрутов (сокращению их протяженности).

2. С учетом существующих взглядов на сущность мелкопартионных перевозок предложено следующее определение - «Мелкопартионная перевозка на грузовом автомобильном транспорте - это такая перевозка, при которой вес груза для одного грузополучателя не превышает половины грузоподъемности ТС, минимальное число грузополучателей два, маршрут развозочный». На основании определения мелкопартионных перевозок составлена классификация мелкопартионных перевозок. Выявлены особенности мелкопартионных перевозок.

3. Выявлена посредством коинтеграционного анализа количественная свзяь между расходами грузового автомобильного транспорта и потреблением топлива (дизельное топливо и бензин). Расходы грузового автомобильного транспорта определяются, прежде всего, пробегом. Следовательно, насущная задача оптимизации логистических показателей мелкопартионных перевозок -минимизация пробега.

4. По результатам анализа математических методов решения задачи маршрутизации выявлено, что наибольшей простотой и гибкостью обладает алгоритм Кларка-Райта. Но он не лишен недостатков, так как предполагает работу с уже рассчитанной матрицей кратчайших расстояний и не учитывает ряд ограничений (время работы водителя). Помимо того, алгоритм Кларка-Райта не предполагает дублирование получателей в сформированных маршрутах. Пункты, уже вошедшие в сформированный маршрут, исключаются из дальнейшего рассмотрения. В то же время для минимизации длины другого маршрута возможно придется миновать один из уже рассмотренных пунктов. В диссертации предложена методика предварительного расчета матрицы кратчайших расстояний. При этом используется комбинация алгоритмов Флойда-Уоршалла и Дейкстры. В полученных развернутых маршрутах наблюдается повторение получателей. Для классического алгоритма Кларка-Райта это невозможно. Для созданного усовершенствованного - в порядке вещей, так как предварительно алгоритм Флойда-Уоршалла формирует кратчайшие расстояния между получателями и именно эти кратчайшие расстояния обрабатывает алгоритм Кларка-Райта. Применение алгоритма Дейкстры позволяет развернуть эти кратчайшие расстояния. Как известно, алгоритм Флойда-Уоршалла и Дейкстры дают идентичные результаты. Соответственно, в развернутых маршрутах и появляются пункты, которые могут встретиться в разных маршрутах, так как кратчайшие пути проходят через эти пункты. Эти изменения в маршрутах позволят сократить суммарную длину маршрутов.

5. Для реализации усовершенствованного алгоритма Кларка-Райта создана компьютерная программа. Программа последовательно обрабатывает информацию по районам города и формирует маршруты. Сформированные маршруты также распределяются между транспортными средствами.

Усовершенствованный алгоритм Кларка-Райта позволяет оптимизировать логистические показатели мелкопартионных перевозок (табл.3.26).

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Никоноров, Валентин Михайлович, 2013 год

1. Алгоритм решения задачи коммивояжёра / Дж. Литтл, К. Мурти, Д. Суини и др. // Экономика и математические методы. — 1965. — № 1. — С. 94—107.

2. Алгоритмы : построение и анализ / Т. X. Кормен, Ч. И. Лейзерсон, Р. Л. Ривест и др. — 2-е изд. — М. : Вильяме, 2012. — 1290 с. : ил.

3. Александров А. Э. Расчет и оптимизация транспортных систем с использованием моделей: (теоретические основы, методология): автореф. дис. . д-ра техн. наук / Александров А. Э. ; Урал. гос. ин-т путей сообщ.. — Екатеринбург, 2008. — 49 с.

4. Аникеич А. А. Сменно-суточное планирование работы грузовых автомобилей на ЭВМ / А. А. Аникеич, А. Б. Грибов, С. С. Сурин. — М. : Транспорт, 1976. — 150 с. : табл.

5. Афанасьев Л. Л. Единая транспортная система и автомобильные перевозки : учеб. для вузов / Л. Л. Афанасьев, Н. Б. Островский, С. М. Цукерберг. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Транспорт, 1984. — 333 с.

6. Бабаев А. А. Прикладные модели ресурсно-временной оптимизации / /Монография.- СПб. : Изд-во МБИ, 2012. 252 с.

7. Батищев И. И. Организация и механизация погрузочно-разгрузочных работ на автомобильном транспорте : учеб. для автотрансп. техникумов. — 5-е изд., перераб. и доп. — М. : Транспорт, 1983. -215 с.: ил.

8. Бауэрсокс Д. Д. Логистика: интегрированная цепь поставок / Д. Д. Бауэрсокс, Д. Д. Клосс ; пер. Н. Н. Барышниковой, Б. С. Пинскера. — 2-е изд. — М. : Олимп-Бизнес, 2010. — 640 с. : ил.

9. Безель Е. П. Имитация на персональных компьютерах работы транспортно-производственных систем / Е. П. Безель, Л. Б. Миротин, Т. Е. Сулейменов ; Моск. автомоб.-дорож. ин-т. — М. : МАДИ, 1993. — 160 с.

10. Ю.Беллман Р. Применение динамического программирования к задаче о коммивояжёре // Кибернетический сб. — 1964. — Вып. 9. — С. 219—222.

11. П.Белов И. В. Экономическая теория транспорта в СССР / И.В.Белов,

12. М. : Транспорт, 1975. — 57 с.

13. З.Бронштейн Л. А. Экономика автомобильного транспорта / Л. А. Бронштейн.

14. М.: Транспорт, 1976. — 350 с.

15. Валовой внутренний продукт за 1995-2012гг.: кварт, данные: в постоян. ценах 2008 г. Электронный ресурс. // Федер. служба гос. стат. — URL: http://www.gks.m/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/account/# (18.08.2012)

16. Васильев Н.М. Автомобильный транспорт: организация и эффективность / Н. М. Васильев, Н. Н. Хмелевский, Г. И. Чанов-Чернис и др.. — М. : Транспорт, 1985. — 208 с.

17. Вельможин A.B. Грузовые автомобильные перевозки: учеб. / А. В. Вельможин, В. А. Гудков, Л. Б. Миротин и др. — М. : Горячая линия

18. Телеком, 2006. — 559 с. : ил.

19. Воркут А. И. Грузовые автомобильные перевозки / А. И. Воркут. — 2-е изд, доп. и перераб. — Киев : Вища шк., 1986. — 447 с. : ил.

20. Воркут А.И. Транспортное обслуживание торгово-оптовых баз / А. И. Воркут, А. Г. Калинин, А. Г. Ковалик и др. ; под общ. ред. А. И. Воркут. — Киев : Техшка, 1985. — 113 с.: ил.

21. Гатауллин Т. М. Математическое моделирование в задачах экономики и управления на транспорте : дис . д-ра экон. наук / Гатауллин Т. М. ; Гос. ун-т упр. — М., 2003. — 228 с.

22. Геронимус Б. JT. Совершенствование планирования на автомобильном транспорте / Б. Л. Геронимус. — М. : Транспорт, 1985. — 222 с. : граф.

23. Геронимус Б. Л. Экономико-математические методы в планировании на автомобильном транспорте / Б. Л. Геронимус, Л. В Дарфин. — М. : Транспорт, 1988. — 192 с. : ил.

24. Глухов В. В. Математические методы и модели для менеджмента: учеб. пособие. / В.В. Глухов, С.Б. Коробко, М.Д. Медников. СПб. : ЛАНЬ, 2005. - 528 с.

25. Говорущенко Н. Я. Основы управления автомобильным транспортом / Н. Я. Говорущенко. — Харьков : Вища шк., 1978. — 223 с. : ил.

26. Горев А. Э. Грузовые автомобильные перевозки: учеб. пособие. / А. Э. Горев. — 5-е изд., испр. — М. : Академия, 2008. — 287 с. : ил.

27. Громов Н. Н. Единая транспортная система / Н. Н. Громов, Т. А. Панченко,

28. A. Д. Чудновский. — М. : Транспорт, 1987. — 304 с. : ил.

29. Дегтярёв Г. Н. Организация и механизация погрузочно-разгрузочных работ на автомобильном транспорте : учеб. пособие для вузов / Г. Н. Дегтярев. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Транспорт, 1980. — 264 с. : ил.

30. Дуболазов В. А. Логистика / В. А. Дуболазов. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2004. - 60 с.

31. Емельянов В.В. Теория и практика эволюционного моделирования /

32. B. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. — М. : ФИЗМАТ ЛИТ, 2003. — 431 с. : ил. — (Проблемы искусственного интеллекта).

33. Еремин А. К. Логистическое обеспечение производственно-коммерческой деятельности в строительстве : дис. . канд. экон. наук / Еремин А. К. ; С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. — СПб., 2000. — 210 с. : табл., схем.

34. Ефремов А. В. Методы синтеза систем управления грузовыми автомобильными перевозками / А. В. Ефремов ; Моск. автомоб.-дор. ин-т.1. М. : МАДИ, 1982. — 92 с.

35. Житков В. А. Методы оперативного планирования грузовых автомобильных перевозок / В. А. Житков, К. В. Ким. — М. : Транспорт, 1984. —213 с.: ил.

36. Звягин А. А. Повышение эффективности мелкопартионных перевозок грузов : дис. . канд. экон. наук / Звягин А. А. ; Волж. гос. акад. вод. трансп.

37. Н. Новгород, 2005. — 161 с.: ил.

38. Каниовский П. В. Организация и планирование автомобильных перевозок / П. В. Каниовский. — 2-е изд, перераб. — М. : Автотрансиздат, 1957. — 323 с. : ил.

39. Канторович Л. В. Проблемы эффективного использования и развития транспорта / Л. В. Канторович ; АН СССР. — М. : Наука, 1989. — 303 с.

40. Квитко X. Д. Эффективность использования грузовых автомобилей / X. Д. Квитко. — М. : Транспорт, 1979. — 174 с. : ил.

41. Ким С. В. Об одной задаче составления графика / С. В. Ким, Г. А. Крайнов, Е. В. Сурменов // Экономика и математические методы. — 1976. — № 4.— С. 768—772.

42. Кирьянов А. Л. Разработка моделей и методов управления городскими пассажирскими перевозками на основе логистического подхода : дис. . канд. экон. наук / Кирьянов А. Л. ; С.-Петерб. гос. инж.-экон. ун-т. — СПб., 2006. — 120 с.: ил.

43. Кобзев В.В. Производственный и операционный менеджмент: учеб. пособие. / В.В. Кобзев, В.А. Козловский ; под общ. ред. В. В. Кобзев. -СПб. : Изд-во СПбГПУ, 2002. 196 с.

44. Кожин А. П. Математические методы в планировании и управлении грузовыми автомобильными перевозками / А. П. Кожин. — М. : Высш. шк., 1979. —304 с.: ил.

45. Кожин А. П. Математические методы в планировании и управлении грузовыми автомобильными перевозками / А. П. Кожин, В. Н. Мезенцев — М. : Транспорт, 1994. — 304 с. : ил. — (Высшее образование).

46. Крипак М. Н. Оптимизация транспортного обслуживания грузовладельцев в пределах крупного города (городской агломерации) : дис. . канд. техн. наук / Крипак М. Н. ; Иркут. гос. техн. ун-т. — Иркутск, 2009. — 223 с. : ил.

47. Кузьмина А. Об основных итогах развития транспортного комплекса в 2010 году и задачах на перспективу // Автомобильный транспорт. —2011. — №5. — С. 6—10.

48. Курганов В. М. Управление автомобильными перевозками на основе ситуационного подхода : дис. . д-ра техн. наук / Курганов В. М. ; Моск. автомоб.-дор. ин-т. — М., 2004. — 334 с.

49. Левит Б. Ю. Нелинейные сетевые транспортные задачи / Б. Ю. Левит, В. Н. Лившиц. — М. : Транспорт, 1972 — 144 с. : черт. — (Ин-т комплексных транспортных проблем при Госплане СССР).

50. Лейдерман С. Р. Эксплуатация грузовых автомобилей (техн.-экон. основы) / С. Р. Лейдерман. — М. : Транспорт, 1966 — 152 с.: черт.

51. Логистика: управление в грузовых транспортно-логистических системах : -учеб. пособие / Л. Б. Миротин, В. И. Сергеев, В. В. Иванов и др. ; под ред. Л. Б. Миротина. — М.: Юристъ, 2002. — 414 с. : ил.

52. Майборода М. Е. Грузовые автомобильные перевозки : учеб. пособие для студентов, образоват. учреждений сред. проф. образования / М. Е. Майборода. — 2-е изд. — Ростов н/Д: Феникс, 2008. — 443 с.: ил. — (Среднее профессиональное образование).

53. Мартин Э. М. Алгоритм приближенного решения задачи о часовых графиках // Механизация учета и вычислительных работ. — вып. 2. — М. : Статистика, 1967. — С. 14—26.

54. Мочалин С. М. Развитие теории грузовых автомобильных перевозок по радиальным маршрутам: дис. . д-ра техн. наук / Мочалин С. М. — Омск, 2004. — 344 с.: ил.

55. Неруш Ю. М. Логистика : учеб. для ВУЗов / Ю. М. Неруш. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : ЮНИТИ-Дана, 2003. — 495 с. : ил.

56. Николин В. И. Грузовые автомобильные перевозки / В. И. Николин, Е. Е. Витвицкий, С. М. Мочалин ; Сиб. гос. автомоб.-дор. акад. — 2-е изд.

57. Омск : Вариант-Сибирь, 2004. — 480 с. : ил.

58. Никоноров В. М. Математические методы решения задачи маршрутизации мелкопартионных перевозок // Науч.-техн. вед. СПбГПУ. — 2011. — № 6.1. С. 222—226.

59. Орлов Д. М. Составление почасовых графиков поставок бетона с учетом минимизации простоев бетономешалок и автотранспорта // Оперативное управление производством : матер. 2-й всесоюзной конф. — JI. : ЛДНТП, 1968. —ч. 2. —С. 18—19.

60. Основные показатели транспортной деятельности в России = Main indicators of transport performances in Russia : стат. сб. / Федер. служба гос. статистики (Росстат). — М. : Статистика России, 2010. — 95 с. : ил.

61. Павловская Т. А. С/С++. Программирование на языке высокого уровня : учеб. для ВУЗов / Т. А. Павловская. — СПб. : Питер, 2012. — 461 с.

62. Панов С. А. Модели маршрутизации на автомобильном транспорте / С. А. Панов. — М. : Транспорт, 1974. — 152 с. : черт.

63. Погрузочно-разгрузочные работы / М. П. Ряузов, И. П. Малевич, Ю. Д. Кондракова и др. — 3-е изд, перераб. и доп. — М. : Стройиздат, 1988. — 442 с. : ил. — (Справочник строителя).

64. Подшивалова К. С. Повышение эффективности перевозок мелкопартионных грузов автомобильным транспортом : дис. . канд. техн. наук / Подшивалова К. С. — Волгоград, 2007. — 156 с. : ил.

65. Пожидаев М. С. Алгоритмы решения задачи маршрутизации транспорта : дис. . канд. техн. наук / Поджидаев М. С. — Томск, 2010. — 136 с.

66. Попченко Я. А. Пути повышения эффективности грузовых автомобильных перевозок / Я. А. Попченко. — М. : Транспорт, 1986. — 94 с. : ил.

67. Проект транспортной стратегии РФ на период до 2030г. Электронный ресурс. / М-во трансп. Рос. Федерации. — 2008. —сент. — URL: http://www.mintrans.ru/upload/iblock/3cc/ts proekt 16102008.pdf (25.05.2012)

68. Проектирование автотранспортных систем доставки грузов / В. И. Николин, С. М. Мочалин, Е. Е. Витвицкий и др. ; под общ. ред. В. И. Николина ; М-во образования РФ, Сиб. гос. автомоб.-дор. акад. — Омск : Изд-во СибАДИ, 2001. —183 е.: ил.

69. Прокофьева О. С. Разработка методики оптимизации развозочных маршрутов : дис. . канд. техн. наук / Прокофьева О. С. — Иркутск, 2004.167 с. : ил.

70. Российский статистический ежегодник : 2011 : стат. сб. / Гос. ком. РФ по статистике. — М. : Госкомстат России, 2011. — 795 с.

71. Семенов Е. В. Составление на ЭВМ графика подачи автомашин под погрузку и доставку готовой продукции в торговую сеть с одновременным подбором оптимальных маршрутов / Е. В. Семенов и др. // Труды ВНИИМП. — 1970. — Вып. 27. — С. 212—215.

72. Смехов А. А. Введение в логистику / А. А. Смехов. — М. : Транспорт, 1993.112 с. : ил.

73. Толстой А. Н. Методы устранения нерациональных перевозок при планировании // Соц. трансп. — 1939. — № 9. — С. 28—51.

74. Транспорт в России = Transport in Russia : 2003 : стат. сб. / Гос. ком. РФ по статистике. — М. : Госкомстат России, 2003. — 182 с.

75. Транспорт в России = Transport in Russia : 2009 : стат. сб. / Гос. ком. РФ по статистике. — М. : Госкомстат России, 2009. — 215 с.

76. Транспорт в России = Transport in Russia 2005 : стат. сб. / Гос. ком. Рос. Федерации по статистике. — М. : Госкомстат России, 2005. — 198 с. : ил.

77. Транспортная логистика : учеб. / J1. Б. Миротин, Ы. Э. Ташбаев, В. А. Гудков ; Под ред. JI. Б. Миротина ; Моск. автомоб.-дор. ин-т. — М. : Экзамен, 2005. — 511 с. : ил., карт.

78. Туревский И. С. Автомобильные перевозки : учеб. пособие. — М. : Форум : ИНФРА-М, 2008. — 222 с : ил. — (Профессиональное образование).

79. Тютюкин В. К. Математические методы календарного планирования. Л. : Изд-во ЛГУ, 1984. - 196 с.

80. Хаусхофер К. О геополитике : работы разных лет. — М. : Мысль, 2001. — 426 с.: ил.

81. Хелд М. Применение динамического программирования к задачам упорядочения / М. Хелд., Р. Карп // Кибернет. сб. — 1964. — Вып. 9. — С. 208—218.

82. Цвиринько И. А. Методологические проблемы управления логистическими бизнес-процессами в автотранспортных системах : дис. . д-ра экон. наук / Цвиринько И. А. — СПб., 2004. — 293 с.

83. Черкесов А. Г. Методика анализа логистических показателей системы развозки с использованием имитационной модели : дис. . канд. экон. наук / Черкесов А. Г. — СПб., 2000. — 203 с.

84. Чернышев С. В. Модели, методы и алгоритмы эффективного решения задачи маршрутизации транспорта на графах больших размерностей : автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук / Чернышев С. В. — М., 2011. — 22 с. : ил.

85. Чудаков Е. А. Теория автомобиля. — 3-е изд. перераб. и доп. — М : Машгиз, 1950. — 344 с. : черт.

86. Яцына В. А. Отыскание выгоднейшего направления проектируемых железнодорожных линий по наименьшей сумме строительных и эксплуатационных расходов. — СПб. : К. Л. Риккер, 1908. — 95 с. : черт.

87. Altinel I. К. A new enhancement of the Clarke and Wright savings heuristic for the capacitated vehicle routing problem / I. K. Altinel, T. Oncan // J. Operational Research Society. — 2005. — V. 56. — P. 954—961.

88. Bramel J. B. A location based heuristic for general routing problems / J. B. Bramel, D. Simchi-Levi // Operations Research. — 1995. — V. 43. — P. 649— 660.

89. Bramel J. B. The vehicle routing problem // Combinatorial Optimization / ed. N. Christofides, A. Mingozzi, P. Toth, C. Sandi. — Wiley : Chichester, 1979. — P. 315—338.

90. Christofides N. Algorithm for large-scale traveling salesman problems / N. Christofides, S. Eilon // Operational Research. — 1972. — V. 23, № 4. — P. 511—518.

91. Christofides N. An algorithm for the vehicle dispatching problem / N. Christofides, S. Eilon // Operational Research. — 1969. — V. 20, № 2. — P. 309—318.

92. Clark G. Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points / G. Clark, J. Wright // Operational Research. — 1964. — V. 12, № 4. — P. 568—581.

93. Engle R. F. Cointegration and error correction: Representation, estimation and testing / R. F. Engle, C. W. J. Granger /( Econometrica. — 1987. —V. 55. — P. 251—276.

94. Evans S. R. The impact of a decision support system for vehicle routing in food service supply situation / S. R. Evans, J. P. Norback // J. Operational Research Society. — 1985. — V. 36, № 4. — P. 467^172.

95. Fisher M. L. A generalized assignment heuristic for vehicle routing / M. L. Fisher, R. Jaikumar // Networks. — 1981. — № 11. — P. 109—124.

96. Foster B. A. An integer programming approach to the vehicle scheduling problem / B. A. Foster, D. M. Ryan // Operational Research Quarterly. — 1976. — V. 27, № 2. — P. 367—384.

97. Gaskell T. J. Bases for vehicle fleet scheduling // Operations Research Quarterly. — 1967. — V. 18, No. 3. — P. 281—295.

98. Gendreau M. A tabu search heuristic for the vehicle routing problem / M. Gendreau, A. Hertz, G. A. Laporte // Management Science. — 1994. — № 40. — P. 1276—1290.

99. Gillett B. A heuristic algorithm for the vehicle dispatch problem / B. Gillett, L. Miller // Operational Research. — 1974. — V. 22, № 3. — P. 340— 349.

100. Glover F. Tabu search / F. Glover, M. Laguna. — Boston : Kluwer Acad. Publ., 1997. — 389 p.

101. Golden B. Using genetic algorithms for setting parameter values in heuristic search / B. Golden, J. Pepper, T. Vossen // Intelligent Engineering System through Artificial Neural Networks. — 1998. —V. 8. — P. 239—245.

102. Groes G. A Method for Solving Travelling Salesman Problems / G. Groes // Operations Research. — 1958. — V. 6, № 5. — 791—812.

103. Holland J.N. Adaptation in Natural and Artificial Systems : an introductory analysis with applications to biology, control, and artificialintelligence / J. N. Holland. — Ann Arbor : University of Michigan Press, 1975. — 183 p.: il.

104. Hong S. A note on the symmetric multiple traveling salesman problems with fixed charges / S. Hong, M. Padberg // Operational Research. — 1977. — V. 25, № 5. — P. 871—874.

105. Karg R. A heuristic approach to solving traveling salesman problems / R. Karg, C. Thomson // Management Science. — 1964. — V. 10. — P. 225—248.

106. Lin S. An effective heuristic algorithm for the traveling salesman problem / S. Lin, B. Kernighan // Operations Research. — 1973. — V. 21. — P. 498—516.

107. Miller C. E. Integer programming formulation of travelling Salesman problems / C. E. Miller, A. W. Tucker, R. A. Zemlin // J. Association for Computing Machinery. — 1960. — № 4. — P. 326—329.

108. Osman I. H. Metastrategy simulated annealing and tabu search algorithms for the vehicle routing problem // Annals of Operations Research. — 1993. —V. 41. —P. 421—451.

109. Paessens H. The savings algorithm for the vehicle routing problem / H. Paessens // European Journal of Operational Research. —1988. —V. 34. — P. 336—344.

110. Panorama of Transport, 1990-2006. — 6th ed. — Luxembourg : Eurostat Statistical Books, 2009. — P. 169.

111. Pawellek G. Industrieller Wandel : Fabile der Zukunft // Yahrbuch der Logistik. — 1988. — S. 10 16.

112. Pepper J. Solving the traveling salesman problem with annealing-based heuristics: a computational Study / J. Pepper, B. Golden, E. Wasil // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. —2002. — A 32(1). —P. 72— 77.

113. Pfohl H. C. Logistiksysteme: Betriebswirtschaftliche Grundlagen / H. C. Pfohl. — Berlin : Springer, 2004. — 406 p. : ill.

114. Rego C. A parallel tabu search algorithm using ejection chains for the vehicle routing problem / C. Rego, C. Roucairol // Meta-Heuristics: Theory and

115. Applications / ed. I. H. Osman, J. P. Kelly. — Boston : Kluwer Academic, 1996.1. P. 661—675.

116. Renaud J. An improved petal heuristic for the vehicle routing problem / J. Renaud, F. F. Bostor, G. Laporte // Journal of Operational Research Society. — 1996. — V. 47. — P. 329—336.

117. Report for Selected Countries and Subjects Электронный ресурс. // Международный валютный фонд. — URL: http://www.imf.org/external/ -(06.04.2011).

118. Russell R. An effective heuristic for the M-tour traveling salesman problem with some side conditions // Operational Research. — 1977. — V. 25, № 3. — P. 517—524.

119. Shapiro J. F. Modeling the Supply Chain / J. F. Shapiro. — Duxbury : Pacific Grove, 2001. — 586 p. : ill.

120. Taillard E. D. Parallel iterative search methods for vehicle routing problems // Networks. — 1993. — V. 23. — P. 661—673.

121. The Arthur D. Little survey of the product innovation process: results of the worldwide survey. — Cambridge : Arthur D. Little, 1991 — 16 p.

122. Tovey C. A. Local improvement on discrete structures // Local search in combinatorial optimization / ed. E. Aarts, J. K. Lenstra. — N. Y. : Wiley, 1997.1. P. 57—90.

123. Wannenwetsch H. Integrierte Materialwirtschaft und Logistic / H. Wannenwetsch. — Berlin ; Hedelberg : Springer-Verlag, 2010. — 663 p.

124. Xu J. A network flow-based tabu search heuristic for the vehicle routing problem / J. Xu, J. P. Kelly // Transportation Science. — 1996. — V. 30. — P. 379—393.

125. Название метода Авторы Дата возникновения1 2 3 4

126. Методы, обеспечивающие получение оптимального решения

127. Динамическое программирование Беллман Р., Хелд М., Карп Р. 1964

128. Целочисленное линейное программирование Миллер С., Таккер А., Землин Р. 1960

129. I Метод «ветвей и границ» Литтл Дж., Мурти К., Шапиро Ф. 1965

130. Методы, обеспечивающие получение приближенного решения

131. Методы локальной оптимизации, в т.ч.

132. Алгоритм инверсий Groes G. 1958

133. Методы случайного поиска, в т.ч.

134. Микрорайонирование клиентов Семенов Б.В. 1970

135. Ситуационное планирование Чалый А., Рыбак Б. 1982

136. I Эвристические методы, в т.ч.

137. Экономизирующий метод (метод Кларка-Райта) Кларк Г., Райт Дж. 1964

138. Модификация метода Кларка-Райта Гаскеллом Gaskell T.J. 1967

139. Модификация метода Кларка-Райта Паесенсом Paessens Н. 1988

140. Модификация метода Кларка-Райта Альтинелом Altinel I.K. 2005

141. Метод суммирования по столбцам Воркут А.И. 1982

142. Выбор по кратчайшей связывающей сети Воркут А.И. 1982

143. Метод «метлы» (sweep algorithm) Gillet В., Miller L. 1974

144. Метод Рена- Холлидея Рен. А, Холлидей А. 19729 Алгоритм Моля-Джеймсона

145. Алгоритм Кристофидеса-Мингоззи-Тосса (двухфазный) {Christof, Mingozz. Christofides N. 1979

146. Алгоритм Фишера-Джекумера Fisher. Fisher M.L. 1981

147. Алгоритм Брамела-Симчи-Леви , Bramel. Bramel J.B. 1995

148. Алгоритм лепестков Renaud. Renaud J. 1996

149. Алгоритм Лина-Кернигана Lin. Lin S. 19731. Метаэвристики

150. Метод генетических алгоритмов Д.Х. Холланд 1975

151. Алгоритм муравьиных колоний (ACO) M. Дориго 1992

152. Метод имитации отжига A. Осман 1993

153. Нейронные сети Hopfield J.J. 1986

154. Алгоритм поиска с запретами (Tabu Search) Glover F. 1989

155. Алгоритм Генро-Герца-Лапорте Gendreau-Hertz-Laporte 1994

156. Алгоритм Тейлорда Taillard 1993

157. Алгоритм Ксю-Келли Xu-Kelly 1996

158. Алгоритм Риго-Рокарола Rego-Roucairol 1996

159. Метод Соломона Solomon M.M. 1987

160. V Теория расписаний Орлов Д.М. 1968

161. VI Имитационное моделирование Миротин Л.Б., Гольдин А.Г., Безель Б.П. 1989

162. В этом алгоритме рассматриваются «промежуточные» (intermediate) вершины кратчайшего пути. Промежуточной вершиной простого пути p=(vi, v2,., Vi) называется произвольная вершина, отличная от Vi и vi , т.е. это любая вершина из множества {v2, Уз,.,Ум}.

163. В основе алгоритма лежат два свойства кратчайшего пути графа.

164. Первое. Имеется кратчайший путь pik=(V,v2,. ,Vk) от вершины Vi до вершины vk , а также его подпуть py=(vj,vi+b. ,Vj), при этом действует 1 < i < j < k. Если р — кратчайший путь от Vi до vk, то ру также является кратчайшим путем от вершины Vj до Vj.

165. Второе свойство является основой алгоритма. Мы рассматриваем граф G с пронумерованными от 1 до п вершинами {vbv2,. ,vn} и путь ру от v, до Vj, проходящий через определенное множество разрешенных вершин, ограниченное индексом к.

166. Случай 1. Вершина к не промежуточная вершина в кратчайшем пути р^, тоесть от добавления дополнительной вершины мы ничего не выиграли и ничего неизменили, а значит вес кратчайшего пути с!у(к) не изменился, соответственнок) =ё"(к-1) и и

167. Случай 2. Вершина к промежуточная вершина в кратчайшем пути р^, то есть после добавления новой вершины в множество разрешенных, кратчайший путь изменился и проходит теперь через вершину vk. Какую стоимость получит новый путь?

168. Новый кратчайший путь разбит вершиной vk на pik и pkj, используем первое свойство, согласно ему, pik и pkj также кратчайшие пути от V; до vk и от vk до Vj соответственно.di/k»=dik<k-i>+dk/k-1».

169. Wn = J вес ориентированного ребра (i,j), если i^j и (i,j) С Есюесли i^j и (ij) i

170. Алгоритм Дейкстры решает задачу о кратчайшем пути из одной вершины во взвешенном ориентированном графе G = (V, Е) в том случае, когда веса ребер неотрицательны. При хорошей реализации алгоритм Дейкстры производительнее, чем алгоритм Беллмана-Форда.

171. Для каждой вершины v G V также поддерживается атрибут d v. верхняя граница веса кратчайшего пути из истока s в вершину v (оценка кратчайшего пути).

172. Процесс ослабления ребра (relaxation) проверка, нельзя ли улучшить имеющийся кратчайший путь из истока s в вершину v, если провести этот путь через вершину и. Ослабление может уменьшить оценку кратчайшего пути d v. и поменять предшественника ж [v].