Планирование использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала на основе имитационного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Семенов Антон Денисович

• Семенов Антон Денисович
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Семенов Антон Денисович

Введение

Глава 1 Ретроспективный анализ тенденций развития и проблем современной контейнерной системы грузораспределения

1.1 Анализ истории развития и современного положения контейнерной транспортно-технологической системы грузораспределения

1.2 Анализ методов планирования использования технологических ресурсов контейнерного терминала

1.3 Выбор подхода для разработки метода планирования

использования технологических ресурсов контейнерного терминала

Цель и задачи исследования

Глава 2 Разработка имитационной модели процесса взаимодействия технологических ресурсов контейнерного терминала

2.1 Структура имитационной модели процесса взаимодействия технологических ресурсов контейнерного терминала

2.2 Метод мягких вычислений для генерации грузопотоков контейнерного терминала

2.3 Формализация описания технологических операций

Выводы

Глава 3 Обоснование методики планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала

3.1 Доказательство адекватности имитационной модели

3.2 Применение имитационной модели для планирования распределения технологических ресурсов

3.3 Анализ результатов моделирования

Выводы

Заключение

Список используемых сокращений

Список используемых терминов

Список литературы

Приложение А Классы агентной модели

Приложение Б Основной алгоритм модели

Приложение В Алгоритм генерации неравномерности грузопотока

методом «мягких вычислений»

Приложение Г Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка

контейнеров с судна»

Приложение Д Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка

контейнеров на судно»

Приложение Е Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка

контейнеров с железной дороги»

Приложение Ж Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка

контейнеров на железную дорогу»

Приложение И Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка

контейнеров на автомобильное транспортное средство»

Приложение К Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка

контейнеров с автомобильное транспортное средство»

Приложение Л Диаграмма технологии выполнения операции

«перемещение контейнеров в функциональную зону»

Приложение М Диаграмма технологии выполнения операции

«перемещение контейнеров из функциональной зоны»

Приложение Н Распределение времени выполнения операций

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Планирование использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала на основе имитационного моделирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования определяется изменениями в объемах перевозок контейнеризированных грузов, а также увеличением вместимости контейнерных судов, которые привели к ужесточению конкуренции между морскими контейнерными терминалами. Существенные изменения в контейнерных перевозках в 2019-2021 годах, вызванные пандемией, недостатком в контейнерах, а также происшествием в Суэцком канале, привели к необходимости менять стратегию поведения участников рынка. Морские контейнерные линии изменили маршруты движения судов и частоту судозаходов в некоторые порты, чтобы увеличить провозную способность флота и обеспечить резко выросший спрос. Неспособность контейнерных линий выполнить все заявки на перевозку грузов привела к тому, что крупные грузовладельцы перешли на самостоятельное фрахтование судов, чтобы обеспечить выполнение контрактов. В то же время, морские порты не имеют возможности так быстро увеличивать свою пропускную способность, поскольку это требует значительных временных и денежных затрат. Для того чтобы обеспечить спрос на перевалку грузов, операторам морских контейнерных терминалов необходимо внедрять интенсивные, а не экстенсивные решения. Одной из наиболее важных задач данного класса является планирование использования технологических ресурсов.

Уход с отечественного рынка крупнейших контейнерных операторов и переориентация контейнеропотока с портов Балтийского моря на порты Дальнего Востока и Черного моря в связи с политическими событиями 2022 года привели к необходимости внести изменения в структуру отечественной контейнерной логистики. В том числе, возник спрос на строительство новых контейнерных терминалов на Дальнем Востоке. Однако, длительный период реализации новых строительных проектов требует повышения эффективности работы существующих терминалов. В свою очередь, эффективность работы терминалов зависит от методов планирования технологических ресурсов, которые применяются на терминале.

Цель исследования - повышение эффективности методов планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала. К технологическим ресурсам морского контейнерного терминала в данном исследовании отнесены грузовые фронты (морской и наземные), подъемно-транспортное оборудование, рабочий персонал, площади открытого и закрытого хранения. Используемые методы расчета рассматривают различные классы этих ресурсов независимо. Однако, необходимое количество технологических ресурсов существенно зависит от того, по какой технологической схеме выполняется та или иная операция. Одни и те же ресурсы могут участвовать в различных операциях, тем самым обуславливая взаимосвязь технологических процессов, как и их конкуренцию за ресурсы. Это усугубляется еще и тем, что требования к ресурсам оказываются крайне чувствительными к неравномерности грузопотока в различных технологических операциях.

Степень разработанности темы исследования. Повышению эффективности планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала, было посвящено множество исследований. Часть работ посвящена разработке методов планирования отдельных операций: координации перегрузочного оборудования, работающего в одном штабеле; планирование структуры контейнерного штабеля для сокращения непроизводительных движений; планирование расстановки судов по причалам для наилучшего использования технологических ресурсов. Другие работы посвящены применению методов оптимальных решений для планирования использования оборудования на отдельных работах.

Отдельным направлением в научной литературе является планирование использования технологических ресурсов морского порта методами Монте-Карло и имитационного моделирования. Наиболее известны в отечественной литературе исследования Басова Е. А., Галина А. В., Зайкина Д. А., Кузнецова А. Л., Купцова Н. В., Кириченко А. В., Майорова Н. Н., Попова Г. Б., Семенова К. М., Щербаковой-Слюсаренко В. Н., Янченко А. А. В иностранной литературе необходимо отметить работы Ang C.L., Bielli M., Bottani E, Boulmakoul A., Bruzzone A, Cheng J.K., Jean-Paul Rodrigue, Lawrence E. Henesey, Longo F,

Montanari R., Nicoletti L, Ottjes J. A., Qin T., Rida M., Sha M., Tahar R. M., Theo Notteboom, Zhang T., Zhou X.

Анализ литературы показал, что существующие методы не предусматривают ряд особенностей работы морских контейнерных терминалов, которые приводят к снижению эффективности их применения. В частности, существующие методы не учитывают сложную структуру неравномерности грузопотока; не рассматривают операции морского порта как совокупности взаимосвязанных процессов, каждый из которых выполняется определенным ресурсом; не рассматривают влияние ограничений вместимости складов и площадок для хранения грузов на эффективность работы подъемно-транспортного оборудования.

Выявленное в диссертационном исследовании научное противоречие заключается в том, что методы, регламентируемые отраслевыми нормативными актами, не позволяют с необходимой для практических целей точностью рассчитать количество технологических ресурсов, обеспечивающее качество оказываемых терминалом услуг. Причиной тому является то, что неравномерность грузопотока, случайный характер эксплуатационных значений производительности перегрузочного оборудования методологически не позволяют развивать обычные алгебраические методы для устранения данного противоречия. Развитие информационных технологий, вычислительной техники, средств коммуникации и методов цифровизации позволяют считать имитационное моделирование наиболее перспективным методом, способным учесть все особенности технологии выполнения операций на контейнерном терминале и влияние случайных величин на эффективность выполнения этих операций.

Гипотезой исследования является предположение о том, что эффективность методов планирования использования технологических ресурсов контейнерного терминала может быть повышена путем использования в расчетах результатов имитационного моделирования операций контейнерного терминала.

Научной задачей исследования является создание имитационной модели контейнерного терминала, которая может служить новым инструментом

планирования использования технологических ресурсов контейнерного терминала с учетом технологии выполнения и взаимовлияния его внутренних операций.

Для решения научной задачи необходимо решить ряд частных задач:

— проанализировать технологические особенности операций контейнерных терминалов, обуславливающие неадекватность традиционных методов расчета;

— разработать структуру имитационной модели процесса взаимодействия технологических ресурсов контейнерного терминала;

— реализовать и установить адекватность имитационной модели;

— разработать методику планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала с использованием предложенной имитационной модели.

Научная новизна исследования обуславливается тем, что впервые создана модель, отражающая динамическое взаимодействие технологических ресурсов морского контейнерного терминала при выполнении различных операций. Создание модели позволяет предложить новый метод планирования технологических ресурсов, учитывающий неравномерности грузопотока и изменчивость его структуры.

Теоретическая значимость работы заключается в:

— формализации описания технологических операций контейнерного терминала и выделении основных технологических ресурсов;

— разработке на этой основе имитационной модели, позволяющей оценить потребность в технологических ресурсах контейнерного терминала с учетом сложной структуры грузопотока и взаимосвязи операций;

— создании методики планирования использования технологических ресурсов, требуемых для выполнения операций.

Практическая значимость работы заключается в создании программных средств планирования использования технологических ресурсов, основанных на вероятностных оценках и пригодных для непосредственного применения: при проектировании новых терминалов, при анализе решений о приобретении новых

ресурсов для существующих терминалов; при составлении месячных и сменно-суточных планов; при анализе операций и планировании выполняемых на них работ. Практическая значимость подтверждена актами внедрения результатов исследования в практику работы контейнерных терминалов.

Объектом исследования является морской контейнерный терминал. Границами исследования определены технологические ресурсы контейнерного терминала, которые задействованы при выполнении перегрузочных операций. Предметом исследования являются методы численной оценки количества технологических ресурсов контейнерного терминала.

Диссертационная работа соответствует паспорту научной специальности 2.9.7. «Эксплуатация водного транспорта, водные пути сообщения и гидрография», поскольку связана с разработкой научных проблем эффективного функционирования и развития водного транспорта в части технологии, организации и управлении перегрузочными процессами в портах, направлению исследований п. 7 «Технология, организация и управление перегрузочными процессами в портах».

Методология исследования основана на системном подходе, математической логике, теории множеств, теории алгоритмов, теории и практике объектно-ориентированного моделирования.

Методы исследования включают в себя аналитические методы, методы теории вероятности и математической статистики (сбор данных, статистическая обработка, планирование, обработка результатов экспериментов), методы планирования экспериментов.

Положения, выносимые на защиту:

1. формализованное описание основных технологических процессов морского контейнерного терминала;

2. имитационная модель процесса взаимодействия технологических ресурсов контейнерного терминала;

3. методика планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала.

Степень достоверности результатов исследования определяется сходимостью получаемых расчетных результатов с имеющимися в открытом доступе статистическими показателями действующих контейнерных терминалов.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты исследования были представлены на национальных и международных научно-практических конференциях: вторая Международная научно-практическая конференция «Порто-ориентированная логистика - 2018» (01-02.11.2018); XVII международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития» (12-13.04.2018); Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем (ИКМ МТМТС-2019). Пятая международная научно-практическая конференция; конференция «BreakBulk 2020» (31.08.2020); XVII Международный форум «Транспортно-транзитный потенциал» TRANSTEC (21.09.2021). Сессия: «Мировая контейнерная система: состояние и тенденции»; вторая международная конференция «FREIGHT & SHIPPING DIGITAL 2021: опыт трансформации транспортной отрасли в эпоху глобальной пандемии» (23-24.09.2021); XXI международная научно-практическая конференция «Логистика: современные тенденции развития» (07-08.04.2023).

Всего по теме диссертации опубликовано 29 печатных работ, в том числе 17 статей в рецензируемых изданиях перечня ВАК Минобрнауки России, рекомендованных для публикации результатов диссертационных исследований, а также 8 публикаций в изданиях международных реферативных баз Web of Science и Scopus и двух монографиях.

Структура и объем работы. Структура диссертационной работы определена логикой и целью исследования. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка терминов и сокращений, списка литературы и изложена на 128 страницах, содержит 78 рисунков, 6 таблиц. Список используемых источников состоит из 105 наименований, из них 64 -иностранных.

ГЛАВА 1 РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ И ПРОБЛЕМ СОВРЕМЕННОЙ КОНТЕЙНЕРНОЙ СИСТЕМЫ

ГРУЗОРАСПРЕДЕЛЕНИЯ

1.1 Анализ истории развития и современного положения контейнерной транспортно-технологической системы грузораспределения

История развития технологий перевозки грузов показывает, что основной целью всегда являлось упрощение транспортировки и, в первую очередь, перевалки груза [1]. При этом данная цель вначале достигалась путем изменения технологий и маршрутов мореплавания, а затем и за счет совершенствования технологии передачи груза между разными видами транспорта. Первые методы включали в себя совершенствование как транспортных средств (внедрение новых двигателей и движителей, изменение формы корпуса судна), так и самих маршрутов (открытие новых направлений, строительство каналов) [2-5]. Вторые методы предполагали укрупнение грузовых мест и совершенствование перегрузочного оборудования [6-7]. С точки зрения второго подхода, основными противоречиями, которые оказывали сопротивление перевозке грузов, являлись несоответствие размеров грузовых партий, перемещаемых по суше, и судовых партий, а также неоднородность грузовых мест [8-19].

Эти противоречия требовали разработки новых способов перемещения грузов, к которым относились разработка средств укрупнения грузовых мест (например, бочки и паллеты), а также изменение технологии наземной перевозки грузов. Историческое изменение технологий морской перевозки грузов привело к тому, что указанные противоречия были устранены для ряда однородных грузов, которые могли составлять целую грузовую партию, за счет внедрения специализированных судов и систем грузораспределения. Так, например, первый танкер появился в конце XIX века [11].

В то же время, представленные противоречия не были устранены для генеральных грузов, которые, как правило, не перевозились целыми судовыми партиями. Использование универсальных судов, приспособленных для перевозки

большого множества разнородных грузов, приводило к длительным простоям судов под грузовой обработкой: множество грузов разного размера и массы не позволяло использовать средства механизации и приводило к необходимости использовать ручной труд. Время, которое судно проводило в порту, было соизмеримо со временем совершения перехода между портами. Малая провозная способность судов и высокая капиталоемкость требовали использовать высокие тарифы на такую перевозку, что в свою очередь приводило к снижению коммерческой привлекательности морской перевозки.

Одним из направлений для совершенствования данного процесса являлась специализация судов: создавались специальные проекты судов, которые были предназначены для работы на определенном маршруте и имели специализированные трюмы, приспособленные для наиболее быстрой обработки определенного вида грузов [12]. Однако, такой подход был затратным и рискованным: в случае потери коммерческой привлекательности определенного направления или завершения контракта судно было очень трудно перевести на другой рейс.

В 1950-х годах более привлекательной для транспортных компаний стала представляться другая парадигма: использование крупнотоннажных транспортных средств для укрупнения грузовых мест [13]. Железнодорожные перевозчики стали предоставлять специальные виды тары, в которые предполагалось размещать небольшие грузовые партии. Несколько укрупненных грузовых мест могли быть использованы для заполнения всего вагона: таким образом, грузовладелец мог платить только за часть транспортного средства. Следующим этапом стало использование железнодорожного транспорта для перевозки автомобильных транспортных средств с грузом: такая схема позволяла экономить на заработной плате водителей грузовиков. Однако, данные технологии не стали коммерчески привлекательными для грузовладельцев в связи с повышением тарифов на перевозку грузов в таких контейнерах.

Наибольший эффект внедрение контейнеров оказало на морскую перевозку: использование стандартизированных транспортных средств позволило превратить

генеральные грузы в необалк [14]. Множество однородных контейнеров с партиями грузов различных грузовладельцев могли составить целую судовую партию, а использование специализированных судов и кранов привело к существенному сокращению времени обработки судов в морских портах. В свою очередь, повышение провозной способности судов способствовало сокращению тарифов на морскую перевозку и, соответственно, повышению её коммерческой привлекательности.

Внедрение контейнеров привело к развитию мультимодальных перевозок: грузовую партию в контейнере можно было перевозить на разных видах транспорта без дополнительного перемещения грузов. В свою очередь, это привело к расширению грузовой базы морских портов и повышению конкуренции между ними [15]. До этого порты считались монополиями на транспортных коридорах, поскольку грузы могли перевозиться только через ближайший порт. Однако, сокращение времени перевозки груза за счет использования контейнерной технологии, а также стремление операторов морских контейнерных терминалов расширить грузовую базу привело к пересечению территорий, обслуживаемых морским портом (рисунок 1).

Рисунок 1 - Пересечение территорий, обрабатываемых морскими портами [15]

Конкурентное преимущество морских портов в такой системе обеспечивается за счет высокой скорости обработки морских судов и наземных транспортных средств [16-17]. Порты, которые не смогли обеспечить

необходимый уровень сервиса для транспортных средств, потеряли свои рыночные позиции.

В течение нескольких десятков лет сформировалась сложная система контейнерного грузораспределения, которая включала в себя большое количество океанских и фидерных контейнерных линий (рисунок 2).

Рисунок 2 - Графическое представление контейнерной транспортно-

технологической системы [15]

Морские порты в этой системе стали главными интерфейсами, соединяющими различные виды транспорта. Мировая экономика так сильно стала зависеть от контейнерной транспортно-технологической системы, что в период после пандемии, во время которой товары производились и перевозились в меньших объемах, произошло резкое увеличение спроса на морскую перевозку для выполнения запродажных контрактов [18-20]. Необходимость быстрее перевезти большое количество грузов привело к увеличению загруженности судов и, как следствие, повышению фрахтовых ставок на перевозку контейнеров (рисунок 3).

12000

0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Номер недели

Рисунок 3 - Изменение фрахтовых ставок в 2021 году по сравнению с 2020 годом

[21]

Контейнерная технология позволила решить проблему обратной загрузки судов. Однако, появилась новая проблема: управление контейнерным парком. Несбалансированное распределение контейнеров в 2020 году привело к недостатку контейнеров на одних концах маршрутов, что в свою очередь способствовало повышению ставок на перевозки грузов и задержкам в поставке товаров [22]. Для обеспечения увеличивающегося спроса морские контейнерные линии изменили структуру маршрутов движения судов, частоту судозаходов в отдельные порты, а также увеличили флот путем фрахтования дополнительных судов. Несмотря на это, многие крупные грузовладельцы, чьи запросы на перевозку не могли быть удовлетворены полностью, перешли от контейнерной транспортно-технологической системы доставки грузов к фрахтованию судов [2325].

Увеличенное количество судозаходов в некоторые порты, а также высокая неравномерность их прибытия привела к задержке в обработке судов в порту [26]. В ряде портов создавалась очередь из десятков контейнерных судов (рисунок 4). В свою очередь, это потребовало от операторов контейнерных терминалов привлечения дополнительных ресурсов.

Рисунок 4 - Очередь из судов на рейде порта Лос-Анджелес [27]

Политические события 2022 года привели к возникновению аналогичных очередей в российских портах Дальнего Востока (рисунок 5).

Рисунок 5 - Очереди судов на контейнерных терминалах Дальнего Востока [28]

Это было связано с уходом крупнейших операторов контейнерных линий с отечественного рынка и необходимостью быстрой переориентацией грузопотока с западного направления на восточное.

В отличие от операторов контейнерных линий и грузовладельцев морские контейнерные терминалы не имеют возможности так быстро увеличить свою пропускную способность. Приобретение нового крана, строительство причала, увеличение вместимости склада и другие изменения, связанные с решением данной задачи, требуют значительных финансовых и временных инвестиций [2930]. Вместе с тем, если контейнерный терминал не сможет отреагировать на изменение спроса, порт может потерять значительную часть грузопотока. В связи с этим, операторам контейнерных терминалов для повышения пропускной способности необходимо внедрять системы поддержки принятия решений, которые позволят повысить эффективность планирования использования имеющихся технологических ресурсов. При этом стратегия развития транспорта России рассматривает в качестве одного из способов повышения эффективности использование программных решений, которые являются главным средством внедрения научно-обоснованных методов [31].

В связи с этим, целью данной работы является повышение эффективности методов планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала. Для достижения данной цели предварительно необходимо проанализировать существующие методы планирования использования технологических ресурсов.

1.2 Анализ методов планирования использования технологических ресурсов

контейнерного терминала

В научной литературе рассматривается три уровня планирования использования технологических ресурсов морского контейнерного терминала: стратегический, тактический и операционный [32]. При стратегическом планировании использования ресурсов осуществляется расчет необходимого количества ресурсов для обеспечения выполнения заданного грузопотока. Для решения такого рода задач, как правило, используются аналитические методы, подкрепленные справочными материалами о работе существующих портов. Основными руководящими документами в таких расчетах являются «Нормы

технологического проектирования морских портов» и «Нормы проектирования контейнерных терминалов» в данных документах рассматривается расчет необходимого количества технологических ресурсов на разных грузовых фронтах [33-34]. При расчете используется коэффициент неравномерность грузопотока, который определяется как отношение максимального месячного грузопотока к среднему. Этот коэффициент увеличивает количество технологических ресурсов до максимального, что приводит к завышенным результатам. Полученное количество ресурсов будет простаивать большую часть времени.

Нормы проектирования контейнерных терминалов ссылаются на результаты теории массового обслуживания для оценки количества каналов обработки транспортных средств. В то же время, используемые в нормах формулы справедливы для простейшего потока и предлагаются к применению только для расчета пропускной способности автомобильного грузового фронта.

Отдельным направлением в научной литературе является планирование использования технологических ресурсов морского порта методами Монте-Карло и имитационного моделирования. Наиболее известны в отечественной литературе исследования Басова Е. А., Галина А. В., Зайкина Д. А., Кузнецова А. Л., Купцова Н. В., Кириченко А. В., Майорова Н. Н., Попова Г. Б., Семенова К. М., Щербаковой-Слюсаренко В. Н., Янченко А. А.

Кузнецов А. Л. и Кириченко А. В. рассматривали морской порт как совокупность взаимосвязанных операций, каждая из которых требует определенных технологических ресурсов. При этом в ряде работ рассматриваются универсальные модели, которые могут быть использованы для анализа любого контейнерного терминала [35-37]. Результатами работы моделей является требование к количеству технологических ресурсов и динамика очередей при выбранной технологии обработки контейнеропотока и выбранном количестве подъемно-транспортного оборудования. Пример универсальной модели представлен на рисунке 6.

Рисунок 6 - Универсальная модель наземного контейнерного терминала [37]

Попов Г. Б. и Давыденко А. А. рассматривали влияние процесса обработки транспортных средств на необходимое количество причалов и автомобильных пунктов пропуска [38-40]. Результатом работы модели является время обработки транспортного средства на терминале.

Валькова С. С. исследовала влияние неравномерного прибытия и убытия грузовых партий, определяемой вариацией интервалов между прибытием транспортных средств, а также технологических особенностей выполнения операций на контейнерных терминалах на необходимую вместимость склада морского порта [41-43]. В работах доказывается, что используемые в нормах технологического проектирования методы для расчета вместимости склада дают некорректные результаты.

Работы Купцова Н. В. посвящены вероятностной оценке пропускной способности морского грузового фронта специализированных угольных терминалов [44-45]. Автор предлагает использовать метод Монте-Карло для получения распределений вероятности расчетных значений, на основании анализа которых принимается решение о выборе необходимого технологического комплекса морского порта: в частности, состав оборудования и количество причалов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Семенов Антон Денисович, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Notteboom, T. Port Economics, Management and Policy / T. Notteboom, A. Pallis, J.-P. Rodrigue. - New York, Routledge, 2022. - 690 p. - ISBN 978-0-36733156-6.

2. Rodrigue, J. P. The geography of transport systems / J. P. Rodrigue. - New York, Routledge, 2020. - 456 p. - ISBN 978-0-415-82253-4.

3. McGrail, S. Sea Transport, Part 1: Ships and Navigation / S. McGrail // The Oxford Handbook of Engineering and Technology in the Classical World. - 2012. -Vol. 24. - pp. 606-637.

4. Xinlian, Xie. An integrated sea-land transportation system model and its theory / Xie Xinlian // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2009. - Vol. 17. - Is. 4. - pp. 394-411. - DOI: 10.1016/j.trc.2009.02.002.

5. Ducruet, C. Global maritime networks in container shipping / C. Ducruet, T. Notteboom // Maritime Logistics: A Guide to Contemporary Shipping and Port Management. - 2021. - Vol. 8. - pp. 138-166.

6. Notteboom, T. Container shipping / T. Notteboom // The Blackwell Companion to Maritime Economics. - 2012. - Vol. 12. - pp. 230-262.

7. Yap, W. Y. Container shipping services and their impact on container port competitiveness / W. Y. Yap. - Antwerp, University Press Antwerp, 2009. - 600 p. -ISBN 978-90-5487-645-5.

8. Christopher, M. Logistics & supply chain management / M. Christopher. - UK, Pearson Uk, 2016. - 288 p. - ISBN 978-0-273-73112-2.

9. Ivanov, D. Global supply chain and operations management. A decision-oriented introduction to the creation of value / D. Ivanov, A. Tsipoulanidis, J. Schönberger. - Springer International Publishing, 2021. - 704 p. - ISBN 978-3-03072330-9.

10. Vitorno, L. Simulation of the grape distribution network in the Sao Francisco Valley region: Anylogistix / L. Vitorino, F. C. A. Silva, C. F. S. Gomes, A. C. Medina, M. Santos // Procedia Computer Science. - 2022. - Vol. 214. - pp. 1015-1022.

11. Fayle, C. E. A short history of the world's shipping industry / C. E. Fayle. -

Routledge, 2013. - 322 p. - ISBN 978-0415489522.

12. Stopford, M. Maritime economics / M. Stopford. - Routledge, 2008. - 840 p.

- ISBN 978-0415275583.

13. Ausubel, J. H. Toward green mobility: the evolution of transport / J. H. Ausubel, C. Marchetti, P. S. Meyer // European Review. - 1998. - Vol. 6. - Is. 2. -pp. 137-156.

14. Guerrero, D. The waves of containerization: shifts in global maritime transportation / D. Guerrero, J.-P. Rodrigue // Journal of Transport Geography. - 2014.

- Vol. 34. - pp. 151-164. - DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2013.12.003.

15. Кузнецов, А. Л. Порто-ориентированная логистика: монография / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, О. В. Соляков, А. Д. Семенов. - М.: Моркнига, 2021. -245 с. - ISBN 978-5-903090-65-5.

16. De Oliveira, G. F. The impact of competition on container port (in) efficiency / G. F. De Oliveira, P. Cariou // Transportation Research Part A: Policy and Practice. -2015. - Vol. 78. - pp. 124-133. - DOI: 10.1016/j.tra.2015.04.034.

17. Heaver, T. Co-operation and competition in international container transport: strategies for ports / T. Heaver, H. Meersman, E. Van de Voorde // Maritime Policy & Management. - 2001. - Vol. 28. - Is. 3. - pp. 293-305.

18. Review of maritime transport 2019 - New York: United Nations Publications,

2019. - p. 177. - ISBN 978-92-1-112958-8.

19. Review of maritime transport 2020 - New York: United Nations Publications,

2020. - p. 159. - ISBN 978-92-1-112993-9.

20. Review of maritime transport 2021 - New York, United Nations Publications,

2021. - p. 177. - ISBN 978-92-1-113026-3.

21. Container freight index. - Лондон. - URL: https://fbx.freightos.com/ (дата обращения: 27.12. 2021).

22. Guerrero, D. The container transport system during Covid-19: An analysis through the prism of complex networks / D. Guerrero, L. Letrouit, C. Pais-Montes // Transport Policy. - 2022. - Vol. 115. - pp. 113-125.

23. Grzelakowski, A. S. The COVID 19 pandemic-challenges for maritime

transport and global logistics supply chains /A. S. Grzelakowski // TransNav: International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. - 2022. -Vol. 16. - Is. 1. - pp. 71-77. - DOI: 10.12716/1001.16.01.07.

24. Notteboom, T. Disruptions and resilience in global container shipping and ports: the COVID-19 pandemic versus the 2008-2009 financial crisis / T. Notteboom, T. Pallis, J. P. Rodrigue // Maritime Economics & Logistics. - 2021. - Vol. 23. - pp. 179-210. - DOI: 10.1057/s41278-020-00180-5.

25. Beskovnik, B. Dynamic Changes in Port Logistics Caused by the COVID-19 Pandemic / B. Beskovnik, M. Zanne, M. Golnar // Journal of Marine Science and Engineering. - 2022. - Vol. 10. - Is. 10. - p. 1473.

26. Sheikholeslami, A. Practical solutions for reducing container ships' waiting times at ports using simulation model / A. Sheikholeslami, G. Ilati, Y. E. Yeganeh // Journal of Marine Science and Application. - 2013. - Vol. 12. - pp. 434-444. - DOI: 10.1007/s 11804-013-1214-x.

27. Электронная база данных позиции морских судов / Marinetraffic. -Афины. - URL: https://www.marinetraffic.com/ (дата обращения: 27.12. 2021).

28. Электронная база данных судозаходов в порты РФ / Федеральное агентство морского и речного флота. - Москва. - URL: https://portcall.marinet.ru/index.php/ (дата обращения: 27.09. 2022).

29. Port development. A handbook for planners in developing countries. / UNCTAD - New York, United Nations Publications, 1985. - 228 p. - ISBN 92-1112160-4.

30. Кузнецов, А. Л. Морские контейнерные перевозки: монография / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, О. В. Соляков, А. Д. Семенов. - М.: Моркнига, 2019. -412 с. - ISBN 978-5-909080-47-6.

31. Транспортная стратегия РФ на период до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года // Министерство транспорта Российской Федерации. - 2021. -URL: https://mintrans.gov.ru/file/473193 (дата обращения: 21.11.22).

32. Vis, I. F. A. Transshipment of containers at a container terminal: An overview / I. F. A. Vis, R. De Koster // European journal of operational research, 2003. - Vol.

147. - Ь. 1. - рр. 1-16.

33. СП 350.1326000.2018 Нормы технологического проектирования морских портов. - Москва : Стандартинформ, 2018. - I, 226 с.

34. СП 316.1325800.2017 Терминалы контейнерные. Правила проектирования. - Москва. : Стандартинформ, 2018. - I, 58 с.

35. Кузнецов, А. Л. Классификация и функциональное моделирование эшелонированных контейнерных терминалов / А.Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. А. Давыденко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2015. - №6(34). - С. 7-16.

36. Кузнецов, А. Л. Синергетика как методологическая основа развития базовой инфраструктуры портоориентированной логистики / А.Л. Кузнецов, А.В. Галин, А. В. Кириченко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - №6(40). - С. 19-34.

37. Кириченко, А. В. Оценка требований к оборудованию в контейнерных сетях доставки / А. В. Кириченко, А. Л. Кузнецов, В. Н. Щербакова-Слюсаренко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 2. - С. 229-236.

38. Кузнецов, А. Л. Моделирование работы морского грузового фронта / А.Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, Д. А. Зайкин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2019. -Т. 11. - № 1. - С. 33-42.

39. Кузнецов, А. Л. Влияние начертания причальной линии на показатели эффективности работы морского порта / А. Л. Кузнецов, Г. Б. Попов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 6. - С. 1217-1226.

40. Попов, Г. Б. Моделирование ворот морского терминала со стороны автомобильного грузового фронта / Г. Б. Попов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. -Т. 9. - № 2. - С. 296-305.

41. Валькова, С. С. Методика оценки склада морского порта методами

имитационного моделирования / С. С. Валькова, Ю. И. Васильев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 3. - С. 485-498.

42. Валькова, С. С. Оценка параметров склада морского порта методами имитационного моделирования / С. С. Валькова // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. -Т. 10. - № 4. - С. 713-723.

43. Валькова, С. С. Вероятностно-статистический метод расчета вместимости склада морского порта / С. С. Валькова // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. -Т. 10. - № 3. - С. 507-519.

44. Купцов, Н. В. Функциональная структура операционных процессов морского грузового фронта современных экспортных угольных терминалов / Н. В. Купцов, А. Л. Кузнецов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2019. - № 2. - С. 118-126.

45. Купцов, Н. В. Разработка модели вероятностной оценки пропускной способности морского грузового фронта экспортного угольного терминала / Н. В. Купцов, А. Л. Кузнецов, А. В. Шатилин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. -Т. 12 - №1. - С. 17-34.

46. Майоров, Н. Н. Задача синтеза структуры морского пассажирского терминала / Н. Н. Майоров // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - №2. - С. 275-286.

47. Майоров, Н. Н. Моделирование состояний морского терминала на основе дискретизации процессов / Н. Н. Майоров // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. -Т. 10. - № 1. - С. 20-29.

48. Майоров, Н. Н. Исследование операционных процессов обслуживания пассажиров в морском пассажирском терминале с использованием моделирования / Н. Н. Майоров, В. А. Фетисов // Вестник Государственного

университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. -№6. - С. 70-80.

49. Маликова, Т. Е. Модель массового обслуживания импортного грузопотока с применением технологии предварительного информирования / Т. Е. Маликова, А. А. Янченко, И. Н. Вольнов // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. -Т. 9. - № 2. - С. 280-287.

50. Эглит, Я. Я. Моделирование процессов совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля на транспорте как системы массового обслуживания / Я. Я. Эглит, М. А. Цивелева // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 2. - С. 288-295.

51. Король, Р. Г. Имитационное моделирование системы «Железнодорожная станция морской порт» на примере Владивостокского транспортного узла / Р. Г. Король, А. С. Балалаев // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2015. - № 3. - С. 209-216.

52. Муравьев, Д. С. Использование имитационного моделирования для оценки перерабатывающей способности морских портов и обоснования необходимости сооружения «сухого» порта / Д. С. Муравьев, П. Н. Мишкуров, А.Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России. -2013. - № 4. - С. 66-72.

53. Малыхин, М. О. Моделирование процесса обращения контейнерных поездов в структуре сухого порта с применением технологии «блок-трейн» / М. О. Малыхин, А. В. Кириченко // Транспорт Российской Федерации. - 2015. -№ 1(56). - С. 34-36.

54. Кузнецов, А. Л. Выбор формы представления структуры универсальной имитационной модели контейнерного терминала / А. Л. Кузнецов, В. Н. Щербакова-Слюсаренко, А. С. Ткаченко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. -Т. 10. - № 3. - С. 520-532.

55. Щербакова-Слюсаренко, В. Н. Разработка функциональной модели контейнерного терминала типа «сухой порт» и принципов ее использования в технологическом проектировании / В. Н. Щербакова-Слюсаренко, В. А. Погодин, А. С. Ткаченко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 1. - C. 48-60.

56. Кузнецов, А. Л. Методика оценки доходности контейнерных терминалов при их недогрузке / А. Л. Кузнецов, А. В. Галин, М. Н. Горынцев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 1. - C. 37-47.

57. Кузнецов, А. Л. Методологические принципы управления развитием современного морского порта / А. Л. Кузнецов, А. В. Галин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2016. - № 4. - C. 43-50.

58. Кузнецов, А. Л. Разработка методики расчета потребности в ресурсах, необходимых для выполнения складских операций / А. Л. Кузнецов, В. Н. Щербакова-Слюсаренко, Я. Я. Эглит // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 4. -C. 724-734.

59. Henesey, L. Multi-agent container terminal management: dis. / L. Henesey. -Blekinge Institute of Technology, 2006 - 296 p. - ISBN 978-91-7295-099-3.

60. Bielli, M. Object oriented model for container terminal distributed simulation / M. Bielli, A. Boulmakoul, M. Rida // European Journal of Operational Research. -2006. - Vol. 175. - Is. 3 - pp. 1731-1751. - DOI: 10.1016/j.ejor.2005.02.037.

61. Ottjes, J. Simulation of a multiterminal system for container handling / J. Ottjes, H.P.M. Veeke, M. Duinkerken, J. Rijsenbrij, G. Lodewijks // OR Spectrum. -2006. - Vol. 28. - Is. 4. - pp. 447-468. - DOI: 10.1007/978-3-540-49550-5_2.

62. Rosca, E. Transshipment Modeling and Simulation of Container Port Terminals / E. Rosca, S. Raicu, M. Rosca, S. Burciu // Advanced Materials Research. -2013. - Vol. 837. - pp. 786-791. - DOI:10.4028/www.scientific.net/AMR.837.786.

63. Bruzzone, A. Simulation, analysis and optimization of container terminals processes / A. Bruzzone, F. Longo, L. Nicoletti, E. Bottani, R. Montanari // International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing. - 2012. -Vol. 3. - pp. 1-20. - DOI: 10.1142/S1793962312400065.

64. Cheng, J. A system dynamics approach to operational and strategic planning of a container terminal / J. Cheng, R. Tahar, C.-L. Ang // Int. J. of Logistics Systems and Management. - 2011. - Vol. 10. - pp. 420-436. - DOI: 10.1504/IJLSM.2011.043103.

65. Lehnfeld, J. Loading, unloading and premarshalling of stacks in storage areas: Survey and classification / J. Lehnfeld, S. Knust // European Journal of Operational Research. - 2014. - Vol. 239. - pp. 297-312. - DOI: 10.1016/j.ejor.2014.03.011.

66. Dragovic, B. Simulation modelling in ports and container terminals: Literature overview and analysis by research field, application area and tool / B. Dragovic, E. Tzannatos, N. K. Park // Flexible Services and Manufacturing Journal. - 2017. - Vol. 29. - pp. 4-34. - DOI: 10.1007/s10696-016-9239-5.

67. Zhen, L. Multi-period yard template planning in container terminals / L. Zhen, Z. Xu, K. Wang, Y. Ding // Transportation Research Part B: Methodological. -2016. - Vol. 93. - pp. 700-719. - DOI:10.1016/j.trb.2015.12.006.

68. Gianfranco, F. Prediction of arrival times and human resources allocation for container terminal / F. Gianfranco, P. Claudia, P. Marco // Maritime Economics & Logistics. - 2011. - Vol. 13. - pp. 142-173. - DOI:10.1057/mel.2011.3.

69. Jingjing, Y. Ship arrival prediction and its value on daily container terminal operation / Y. Jingjing, T. Guolei, S. Xiangqun, Y. Xuhui, Q. Yue, L. Da, Z. Yong // Ocean Engineering. - 2018. - Vol. 157. - pp. 73-86. - DOI: 10.1016/j.oceaneng.2018.03.038.

70. Di, F. Optimal management of human resources in transhipment container ports. / F. Di, G. Fancello, P. Serra, P. Zuddas // Maritime Policy & Management. -2015. - Vol. 42. - pp. 127-144. - DOI: 10.1080/03088839.2013.870355.

71. Carteni, A. Tactical and strategic planning for a container terminal: Modelling issues within a discrete event simulation approach / A. Carteni, S. De Luca // Simulation

Modelling Practice and Theory. - 2012. - Vol. 21. - Is. 1. - pp. 123-145. - DOI: 10.1016/j.simpat.2011.10.005.

72. Hsu, H. P. Resources planning for container terminal in a maritime supply chain using multiple particle swarms optimization (MPSO) / H. P. Hsu, C. N. Wang //Mathematics. - 2020. - Vol. 8. - Is. 5. - p. 764.

73. Boros, E. Scheduling vessels and container-yard operations with conflicting objectives / E. Boros, Y. Zhao, H. Zhong //Annals of Operations Research. - 2008. -Vol. 161. - Is. 1. - pp. 149-170.

74. Ambrosino, D. Modeling and solving the train load planning problem in seaport container terminals / D. Ambrosino, A. Bramardi, M. Pucciano, S. Sacone, S. Siri // IEEE International Conference on Automation Science and Engineering. - 2011. - pp. 208-213. - DOI: 10.1109/CASE.2011.6042439.

75. Ambrosino. D. Comparison of solution approaches for the train load planning problem in seaport terminals / D. Ambrosino, S. Siri // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2015. - Vol. 79. - pp. 65-82. - DOI: 10.1016/j.tre.2015.04.003.

76. Wong. A. Optimization of container process at seaport terminals / A. Wong, E. Kozan // Journal of the Operational Research Society. - 2010. - Vol. 61. - Is. 4. - pp. 658-665.

77. Xie. Y. Optimal planning for container prestaging, discharging, and loading processes at seaport rail terminals with uncertainty / Y. Xie, D. P. Song //Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2018. - Vol. 119. - pp. 88109.

78. Кузнецов. А. Л. Методика анализа технологических операций / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. В. Галин, А. Д. Семенов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2018. - № 3. - С. 23-27.

79. Кузнецов, А. Л. Селективность контейнеров в различных транспортно-технологических схемах / А. Л. Кузнецов, А. Д. Семенов, А. А. Радченко //

Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 4. - C. 672-682.

80. Кузнецов, А. Л. Стратегия управления штабелем контейнерного терминала / А. Л. Кузнецов, А. З. Боревич, А. А. Радченко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 5. - C. 853-860.

81. Kalashnikov, V. V. Mathematical methods in queuing theory / V. V. Kalashnikov. - Springer Science & Business Media, 2010. - 382 p. - ISBN 978-90481-4339-9.

82. Sundarapandian, V. Probability, statistics and queuing theory / V. Sundarapandian. - PHI Learning Pvt. Ltd., 2009. - 820 p. - ISBN 978-8120338449.

83. Кузнецов, А. Л. Планирование имитационных экспериментов в задачах исследования операционных стратегий контейнерных терминалов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов, А. А. Радченко // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2020. - № 4. - С. 105-111.

84. Law, A. M. Simulation modeling and analysis / A. M. Law, W. D. Kelton. -McGraw-Hill, New York. - 2000. -800 p. - ISBN 978-0073401324.

85. Kuznetsov, A.L. Planning Simulation Experiments in the Tasks of Studying the Operational Strategies of Container Terminals / A. L. Kuznetsov, A.V. Kirichenko, A. D. Semenov, H. Oja // TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. - 2020. - Vol. 14 - Is. 4. - pp. 845-849. - DOI: 10.12716/1001.14.04.08.

86. Кузнецов, А. Л. Имитационное моделирование в задачах анализа операций в морских портах / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, В. Н. Щербакова-Слюсаренко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - № 2. - C. 259-274.

87. Birta, L. G. Modelling and simulation / L. G. Birta, G. Arbez. - Springer, London. - 2013. -545 p. - ISBN 978-1-84628-622-3.

88. Дьяконова, М. Д. Оценка времени выполнения послерейсовых операций сотрудниками судовладельца методами имитационного моделирования / М. Д. Дьяконова, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 5. - C. 884893.

89. Дьяконова, М. Д. Сетевое моделирование процесса фрахтования танкеров как элемент цифровизации коммерческой работы на водном транспорте / М. Д. Дьяконова // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 3. - C. 504-514.

90. Кузнецов, А. Л. Подход к моделированию контейнерных терминалов на основе бизнес-процессов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 6. - C. 1039-1050.

91. Кузнецов, А. Л. Матричный метод поиска путей на взвешенных ориентированных графах в задачах сетевого планирования при проектировании и эксплуатации морских портов / А. Л. Кузнецов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. -Т. 12. - № 2. - C. 230-238.

92. Flowers, R. Business process modeling notation / R. Flowers, C. Edeki // International Journal of Computer Science and Mobile Computing. - 2013. - Vol. 2. -Is. 3. - pp. 35-40.

93. Tsironis, L. Empowerment the IDEF0 modeling language / L. Tsironis, A. Gentsos, V. Moustakis // International Journal of Business and Management. - 2008. - Vol. 3. - Is. 5. - pp. 109-118.

94. Menzel, C. The IDEF family of languages / C. Menzel, R. J. Mayer // Handbook on architectures of information systems. - 1998. - pp. 209-241. - DOI: 10.1007/3-540-26661-5_10.

95. Jeong, K. Y. IDEF method-based simulation model design and development / K. Y. Jeong, L. Wu, J. D. Hong //Journal of Industrial Engineering and Management. -2009. - Vol. 2. - Is. 2. - pp. 337-359.

96. Kocbek, M. Business process model and notation: The current state of affairs / M. Kocbek, G. Jost, M. Hericko, G. Polancic // Computer Science and Information Systems. - 2015. - Vol. 12. - Is. 2. - pp. 509-539.

97. Aguilar-Saven, R. S. Business process modelling: Review and framework / R.S. Aguilar-Saven // International Journal of production economics. - 2004. - Vol. 90.

- Is. 2. - pp. 129-149.

98. Schumann-Bölsche, D. Modeling and analyzing logistical processes in Cameroon from Douala seaport to the hinterland / D. Schumann-Bölsche, A. M. Schön, L. Streit-Juotsa //Journal of Global Business and Technology. - 2015. - Vol. 11. - Is. 2.

- p. 31.

99. Bratley, P. A guide to simulation / P. Bratley, B. L. Fox, L. E. Schrage. -Springer Science & Business Media. - 2011. - 418 p. - ISBN. 978-1461264576.

100. Gentle, J. E. Random number generation and Monte Carlo methods / J. E. Gentle. - Springer, New York. - 2003. - 381 p. - ISBN 978-0387001784

101. Lutz, M. Programming Python: powerful object-oriented programming / M. Lutz. - O'Reilly Media, Inc., 2010. - 1626 p. - ISBN 978-0596158101.

102. Вайсфельд, М. Э. Объектно-ориентированное мышление / М. Э. Вайсфельд. - Санкт-Петербург: Питер, 2014. - 304 c. - ISBN 9785496007931.

103. Macal. C. M. Tutorial on agent-based modeling and simulation / C. M. Macal, M. J. North // Journal of Simulation. - 2010. - Vol. 4. - pp. 151-162.

104. Railsback, S. F. Agent-based and individual-based modeling: a practical introduction / S. F. Railsback, V. Grimm. - Princeton university press, 2019. - 352 p. -ISBN 978-1-4008-4065-6.

105. Yang, X. A simulation study on the design of a novel automated container terminal / X. Yang, W. Mi, X. Li, G. An, N. Zhao, C. Mi // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2015. - Vol. 16. - Is. 5. - pp. 2889-2899.

Приложение А Классы агентной модели

class Operation():

def _init_(self,

name, volume, technology, year_irregularity, month_irregularity, day_irregularity): self.name = name self.volume = volume self.technology = technology self.year_irregularity = year_irregularity self.month_irregularity = month_irregularity self.day_irregularity = day_irregularity self.generated_cargoflow = [] self.queue = [0]

class Resource():

def __init__(self, name, prod,

total_num): self.name = name self.prod = prod self.total num = total num

Приложение Б Основной алгоритм модели

import random

from Operation import Operation

from Equipment import Resource

from soft_generation import generate_cargoflow

#исходные данные

# - список операций с исходными данными

# - список ресурсов с исходными данными

def main_model_cycle(list_of_operations, list_of_resources): #0. устанавливаем начальные параметры weight_s = 1 weight_m = 2 weight_l = 3 sko = 0.2 model_time = 8640 #1. создаем объекты операция operations = []

for oper in list_of_operations:

var_oper = Operation(oper[0], oper[1], oper[2], oper[3], oper[4], oper[5]) operations.append(var_oper)

#2. создаем объекты ресурсов resources = []

for res in list_of_resources:

var_res = Resource(res[0], res[1], res[2]) resources.append(var_res)

#генерируем грузопотоки for oper in operations: oper_cargoflow = [] var_cargoflow = oper.volume

var_year_irregularity = oper.year_irregularity var_month_irregularity = oper.month_irregularity var_day_irregularity = oper.day_irregularity

var_year_cargoflow = generate_cargoflow(var_cargoflow, var_year_irregularity, weight_s, weight_m, weight_l, sko)

for month_value in var_year_cargoflow:

var_month_cargoflow = generate_cargoflow(month_value, var_month_irregularity, weight_s, weight_m, weight_l, sko) for day_value in var_month_cargoflow:

var_day_cargoflow = generate_cargoflow(day_value, var_day_irregularity, weight_s, weight_m, weight_l, sko) oper_cargoflow += var_day_cargoflow

oper.generated_cargoflow = oper_cargoflow #моделируем операции

#создаем словарь для записи необходимого количества ресурсов num_res_needed = {} for res in resources:

num_res_needed[res.name] = [] #создаем словарь для записи длины очереди operation_queue = {} for oper in operations: for res in resources:

if oper.name in operation_queue:

operation_queue[oper.name][res.name] = [0] else:

operation_queue[oper.name] = {res.name : [0]}

#шаги модельного времени for i in range(model_time): #перебираем оборудования for res in resources:

#расчитываем необходимое количество ресурсов

num_res = 0

list_num = []

for oper in operations:

#если ресурс задействован в этой операции if res.name in oper.technology: #подсчитываем задание task = oper.generated_cargoflow[i] + operation_queue[oper.name][res.name][i]

#находим производительность prod = res.prod[oper.name]

prod = max(random.gauss(prod, prod * sko), 1) #рассчитываем необходимое количество ресурсов n = task / prod list_num.append(n) num_res += n num_res_needed[res.name].append(num_res)

#определяем количество ресурсов, которое будет выделено на операцию g = []

for el in list_num:

var_g = res.total_num * el / num_res g.append(var_g) #определяем длину очереди count = 0

for oper in operations:

if res.name in oper.technology: #подсчитываем задание task = oper.generated_cargoflow[i] + operation_queue[oper.name][res.name][i]

#генерируем производительность

prod = res.prod[oper.name]

prod = random.gauss(prod, prod * sko)

cur_prod = g[count] * prod

#подсчитываем длину очереди

var_q2 = operation_queue[oper.name][res.name]

q = max(task - cur_prod, 0)

var_q2 += [q]

operation_queue[oper.name][res.name] = var_q2 count += 1 else:

var_q2 = operation_queue[oper.name][res.name] var_q2 += [0]

operation_queue[oper.name][res.name] = var_q2

#подсчитываем длину очереди на операции result_oper_queue = {} #перебираем все операции for key in operation_queue.keys(): result_oper_queue[key] = [] #перебираем все модельное время for i in range(model_time):

#ищем максимальную длину очереди max1 = 0

for val in operation_queue[key]:

var = operation_queue[key][val][i] if var > max1: max1 = var #записываем её в результат result_oper_queue[key].append(max1) #возвращаем необходимое количество ресурсов и динамику очереди return [num_res_needed, result_oper_queue]

Алгоритм генерации неравномерности грузопотока методом «мягких

вычислений»

def generate_cargoflow(total_cargoflow,

irregularity, weight_s, weight_m, weight_l, sko):

#1. подсчитываем количество знаков

total_minus = 0

num_s = 0

num_m = 0

num_l = 0

for i in range(len(irregularity)):

if type(irregularity[i]) == type(1): if irregularity[i] >= 0:

total_minus += irregularity[i] elif irregularity[i] < 0:

total_minus -= irregularity[i]

else:

if irregularity[i] == "s":

num_s += 1 elif irregularity[i] == "m":

num_m += 1 elif irregularity[i] == "l": num_l += 1 #2. подсчитвыаем остаток v = total_cargoflow - total_minus #3. подсчитываем вес качественного показателя

u = v / (num_s * weight_s + num_m * weight_m + num_l * weight_l) #4. генерируем грузопоток result = []

for i in range(len(irregularity)):

if type(irregularity[i]) == type(1): if irregularity[i] >= 0:

result.append(random.gauss(irregularity[i], irregularity[i] * sko)) elif irregularity[i] < 0:

result.append(-irregularity[i])

else:

if irregularity[i] == "s": var_g = u * weight_s

var_g = random.gauss(var_g, var_g * sko) result.append(var_g) elif irregularity[i] == "m": var_g = u * weight_m

var_g = random.gauss(var_g, var_g * sko) result.append(var_g) elif irregularity[i] == "l": var_g = u * weight_l

var_g = random.gauss(var_g, var_g * sko) result.append(var_g) return result

Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка контейнеров с

судна»

Судовая команда Причальный кран Тальман Терминальный транспорт Складское оборудование

Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка контейнеров на

судно»

Судовая команда

Причальный кран

Терминальный транспорт Складское оборудование

Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка контейнеров с

железной дороги»

Локомотивная бригад Железнодорожный перегружатель Тальман Терминальный транспорт Складское оборудование

Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка контейнеров на

железную дорогу»

Локомотивная бригад Железнодорожный перегружатель Тальман Терминальный транспорт Складское оборудование

Диаграмма технологии выполнения операции «погрузка контейнеров на автомобильное транспортное средство»

Диаграмма технологии выполнения операции «выгрузка контейнеров с автомобильное транспортное средство»

Выездные ворота терминала

Въездные ворота терминала

Складское оборудование

Водитель АТС

Тальман

Диаграмма технологии выполнения операции «перемещение контейнеров в

функциональную зону»

Диаграмма технологии выполнения операции «перемещение контейнеров из

функциональной зоны»

Приложение Н Распределение времени выполнения операций

Операция Агент Действие Распределение Характеристики

Выгрузка контейнеров с судна Судовая команда Осуществляет раскрепление контейнеров Экспоненциальное 1/а = 10 мин

Причальный кран Переезжает к зоне ПРР Нормальное МО=3 мин; СКО=0,6 мин

Причальный кран Снимает люковые крышки Экспоненциальное 1/а = 10 мин

Причальный кран Выгружает контейнер с судна Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4 мин

Тальман Досматривает контейнер Нормальное МО=1 мин; СКО=0,2 мин

Тальман Вводит данные о повреждениях Экспоненциальное 1/а = 0,5 мин

Терминальный транспорт Переезжает на контейнерную площадку Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Складское оборудование Переезжает к секции выгрузки контейнера Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4 мин

Складское оборудование Устанавливает контейнер в штабель Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4 мин

Терминальный транспорт Переезжает к причальному крану Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Погрузка контейнеров на судно Складское оборудование Переезжает к зоне складирования контейнеров Нормальное МО=3 мин; СКО=0,6 мин

Причальный кран Устанавливает люковые крышки Экспоненциальное 1/а = 10 мин

Складское оборудование Репозиционирует контейнеры Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Складское оборудование Осуществляет выборку целевого контейнера и устанавливает его на терминальный транспорт Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4 мин

Терминальный транспорт Перевозит контейнер к причалу Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Тальман Досматривает контейнер Нормальное МО=1 мин; СК0=0,2 мин

Причальный кран Осуществляет погрузку контейнера на судно Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Терминальный транспорт Переезжает на контейнерную площадку Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Операция Агент Действие Распределение Характеристики

Судовая команда Осуществляет крепление контейнеров на судне Экспоненциальное 1/а = 10 мин

Выгрузка Локомотивная Подача поезда на Экспоненциальное 1/а = 60 мин

контейнеров с бригада терминал

железной Железнодорожны Переезд к зоне Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4

дороги й перегружатель выгрузки поезда мин

Тальман Досматривает контейнер Нормальное МО=1 мин; СКО=0,2 мин

Терминальный Перемещает Нормальное МО=5 мин; СКО=1

транспорт контейнер на контейнерную площадку мин

Складское Переезжает к Нормальное МО=5 мин; СКО=1

оборудование секции выгрузки контейнера мин

Складское Выгружает Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4

оборудование контейнер в штабель мин

Терминальный Переезжает к Нормальное МО=5 мин; СКО=1

транспорт железнодорожному грузовому фронту мин

Погрузка Тальман Устанавливает Экспоненциальное 1/а = 15 мин

контейнеров на фитинги

железную дорогу контейнерных платформ согласно грузовому плану поезда

Складское Переезжает к зоне Нормальное МО=5 мин; СКО=1

оборудование погрузки контейнеров мин

Складское Репозиционирует Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4

оборудование контейнеры мин

Складское Устанавливает Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4

оборудование контейнер на терминальный транспорт мин

Терминальный Переезжает на Нормальное МО=5 мин; СКО=1

транспорт железнодорожный грузовой фронт мин

Тальман Досматривает контейнер Нормальное МО=1 мин; СКО=0,2 мин

Тальман Устанавливает пломбы Экспоненциальное 1/а = 0,5 мин

Железнодорожны Устанавливает Нормальное МО=2 мин; СКО=0,4

й перегружатель контейнер на платформу мин

Локомотивная Выводит поезд на Экспоненциальное 1/а = 60 мин

бригада станцию

Погрузка Въездные ворота Проверяет данные о Экспоненциальное 1/а = 1 мин

контейнеров на терминала контейнере и АТС

автомобильный Водитель АТС Переезжает к Нормальное М0=20 мин; СКО=4

транспорт сервисному центру мин

Операция Агент Действие Распределение Характеристики

Оператор Осуществляет поиск контейнера в штабеле Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Водитель АТС Переезжает к зоне погрузки контейнеров Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Складское оборудование Переезжает к зоне погрузки контейнеров Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Складское оборудование Репозиционирует контейнеры Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Складское оборудование Осуществляет погрузку контейнера на АТС Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Водитель АТС Переезжает к сервисному центру Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Оператор Оформляет документы Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Водитель АТС Переезжает к выездным воротам терминала Нормальное М0=20 мин; СКО=4 мин

Выездные ворота терминала Досматривает АТС Экспоненциальное 1/а = 1 мин

Выгрузка контейнеров на автомобильный транспорт Въездные ворота терминала Проверяет данные о контейнере и АТС Экспоненциальное 1/а = 1 мин

Водитель АТС Переезжает к сервисному центру Нормальное М0=20 мин; СКО=4 мин

Тальман Досматривает контейнер Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Тальман Составляет акт повреждений Экспоненциальное 1/а = 1,5 мин

Оператор Осуществляет поиск позиции для выгрузки Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Складское оборудование Переезжает к зоне выгрузки контейнера Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Водитель АТС Переезжает к зоне выгрузки контейнера Нормальное МО=3 мин; СК0=0,6 мин

Складское оборудование Выгружает контейнер в штабель Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Водитель АТС Переезжает к выездным воротам терминала Нормальное М0=20 мин; СКО=4 мин

Выездные ворота терминала Досматривает АТС Экспоненциальное 1/а = 1 мин

Выставление контейнеров в функциональну ю зону Складское оборудование Переезжает к зоне складирования контейнеров Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Складское оборудование Репозиционирует контейнеры Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Складское оборудование Устанавливает целевой контейнер Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Операция Агент Действие Распределение Характеристики

на терминальный транспорт

Терминальный транспорт Переезжает в функциональную зону Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Оборудование в функциональной зоне Выгружает контейнер на складскую площадку Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Уборка контейнеров из функциональной зоны Оборудование в функциональной зоне Переезжает к складу комплектации Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Оборудование в функциональной зоне Устанавливает целевой контейнер на терминальный транспорт Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин

Терминальный транспорт Переезжает к складу комплектации Нормальное МО=5 мин; СКО=1 мин

Складское оборудование Выгружает контейнер в штабель Нормальное МО=2 мин; СК0=0,4 мин