Управление процессом расформирования железнодорожных составов на основе эвристических методов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Борознов, Владимир Олегович

• Борознов, Владимир Олегович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Борознов, Владимир Олегович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И АНАЛИЗ ВОЗМОЖНЫХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ.

1.1. Постановка задачи.

1.2. Аналитический обзор разработок, связанных с поставленной задачей.

1.3. Анализ возможных методов решения задачи.

1.4. Точные, эвристические и поисковые методы решения задачи.

1.4.1. Точные методы решения.

1.4.1.1. Алгоритм полного перебора.

1.4.1.2. Метод ветвей и границ.

1.4.2. Эвристические алгоритмы.

1.4.2.1. Метод включения дальнего.

1.4.3. Генетические алгоритмы и алгоритмы поиска.

1.4.3.1. Генетический алгоритм.

1.4.3.2. Муравьиные алгоритмы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление процессом расформирования железнодорожных составов на основе эвристических методов»

Общая характеристика работы

Актуальность темы

Железнодорожный транспорт имеет важное стратегическое значение для России, являясь одной из основ транспортной инфраструктуры страны. От общего объёма перевезённых грузов по всей России на долю железных дорог приходится 38 % [1].

В последнее время, в связи с ежегодным увеличением объёмов железнодорожных перевозок, особенно остро встает вопрос о повышении эффективности функционирования железнодорожного транспорта (рис. 1). В 2003-2007 гг. темпы прироста объемов железнодорожных перевозок крупнотоннажных контейнеров составили в среднем 11 % в год [2]. Прогнозируемые темпы роста железнодорожных перевозок - увеличение объема в 2 раза за предстоящие 10 лет. Следует отметить возросшее количество транзитного груза, идущего по территории России. В среднем его увеличение составляет 12 % в год [3]. Именно поэтому развитию железнодорожного транспорта в настоящее время уделяется особое внимание.

18000000 16000000 14000000 г 12000000 g 10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0

2005 2006 2007 2008 Г°Д Погружено вагонов Рис. 1. Динамика увеличения погрузки по России

В условиях рыночной экономики возросли требования к качеству транспортной работы, графику движения поездов, оперативной доставке грузов в соответствии с указанными сроками. Без создания современных автоматизированных систем и внедрения информационных технологий в перевозочный процесс удовлетворить данные требования крайне сложно.

Процесс внедрения информационных технологий на железнодорожном транспорте был начат в середине 80-х гг. XX в. Именно в эти годы была внедрена автоматизированная система оперативного управления перевозками (АСОУП), которая в настоящее время является центральным звеном всех АСУ железнодорожного транспорта РФ [4].

Основа повышения эффективности железнодорожного транспорта -уменьшение эксплуатационных затрат и увеличение пропускной способности. Эти показатели являются основными для данной отрасли. Именно для повышения этих показателей проводится большинство мероприятий по модернизации отрасли.

С целью анализа эффективности процесса перевозок при проведении диссертационного исследования были рассмотрены основные этапы перевозочного процесса с момента погрузки до прибытия груза на станцию назначения (рис. 2). к

0? I

X о э с;

X аа

CS се f- Q. и с

S- о

Сортировочная станция (расформирование, накопление, формирование)

Сортировочная станция (расформирование, накопление, формирование)

Сортировочная станция (расформирование, накопление, формирование)

05 к S

S X

X г>

X ЯЗ н У СЗ X и й X

Рис. 2. Схема процесса следования вагона от станции отправления до станции назначения

Из рис. 2 видно, что в перевозочном процессе присутствуют повторяющиеся звенья - сортировочные станции. Их место в перевозочном процессе двойственно. С одной стороны, они являются центрами формирования грузовых потоков, с другой - механизмом управления потоком и его распределения на основе плана формирования [5].

Исключением являются маршрутные поезда, которые следуют из пункта отправления в пункт назначения без переработки на сортировочных станциях. Это позволяет им увеличивать скорость до 550 км/сут и сокращать время доставки грузов. Использование маршрутов позволяет снизить эксплуатационные расходы (сортировочная станция не участвует в перевозочном процессе), а также увеличить пропускную способность за счёт увеличения средней скорости поезда. Но доля маршрутных поездов мала - 5 % [6].

Все остальные поезда подвергаются переработке на сортировочных станциях и следуют не прямым маршрутом, а от сортировочной станции к другой сортировочной станции. На сортировочной станции, согласно плану формирования, вагон ожидает накопления своей группы, идущей до следующей сортировочной станции, в необходимом количестве (соответствие длины и веса поезда). Это связано с уменьшением эксплуатационных затрат на перевозку вагонов от одной сортировочной станции к другой.

За время движения от пункта отправления до пункта назначения вагон проходит сортировочный процесс на нескольких сортировочных станциях, что значительно увеличивает время доставки и уменьшает скорость поездов до 350 км/сут [7]. Это связано с временными затратами на переработку составов: их сортировку, накопление и формирование. Наиболее значимым является время ожидания вагона под накоплением, т. к. оно превосходит на порядок остальные показатели.

Время простоя вагона под накоплением на сортировочной станции может сильно колебаться - от нескольких до десятка часов (это связано с индивидуальными особенностями каждой сортировочной станции -количества путей накопления, их длины, количества сортировочных систем, расположения парков и т. д.). Это хорошо видно на рис. 3.

I ACTpjxJHb-2 I А*слрлй{кля-2 > им M Горького

200S 2006 2007

ГОД

2003

Рис. 3. Время накопления состава на различных сортировочных станциях

В среднем на крупных сортировочных станциях России простой одного вагона в ожидании накопления составляет около 5,5 часов (рис. 4) [8].

4SOO ----- -------- ---------------------------------го 2500 I I 1 I ■ Амарайск.зя-2 1500 +— Я— "Я В -------------8 ■ Им.М.Горького

2005 2006 2007 2008

ГОД

Рис. 4. Среднесуточный простой вагонов на сортировочных станциях

Среднее время нахождения вагона под накоплением зависит от количества вагонов, находящихся под накоплением на сортировочной станции. Простой вагонов в сутки, выраженный в абсолютных единицах (ваг*ч), по станции Астрахань-2 в несколько раз меньше простоя по станции им. Максима Горького, несмотря на то, что среднее время простоя вагонов по станции Астрахань-2 больше. В настоящее время средний суточный простой крупной сортировочной станции составляет порядка 20-35 тыс. ваг*ч [4]. Сокращение времени простоя вагонов на сортировочной станции позволяет существенно снизить эксплуатационные затраты. В целом по России за одни сутки убытки от простоя вагонов на крупных сортировочных станциях составляют примерно 33,4 млн руб. Сокращение времени нахождения вагонов на сортировочной станции всего лишь на 1 % позволит увеличить рентабельность отрасли на 121 млн руб. в год (глава 4).

Мероприятия по сокращению времени простоя вагона на сортировочных станциях проводились неоднократно. Так, например, для повышения эффективности эксплуатационной работы сортировочных станций в 90-е гг. по сети дорог было проведено внедрение комплекса систем автоматизированного управления сортировочной станцией (КСАУ СС), включающего в себя:

- расширение зоны автоматизации до размеров всей станции;

- модульный принцип построения системы, обеспечивающий её функциональный состав по требованию заказчика;

- создание информационной платформы для ведения динамической модели сортировочного процесса в режиме реального времени;

В системе КСАУ СС реализована интеграция двух систем:

- комплексной системы автоматизированного управления сортировочным процессом (КСАУ СП), реализующей автоматизированное управление горочными стрелками, сигналами, замедлителями, маневровыми локомотивами и т. д.;

- автоматизированной системы управления сортировочной станцией (АСУ СС), обеспечивающей реализацию информационно-управляющих задач и функций планирования работы станции.

В рамках КСАУ СС, помимо традиционного набора автоматизированных рабочих мест работников станционного технологического центра, реализованы автоматизированные рабочие места станционного и маневрового диспетчеров, машиниста компрессорной установки, машиниста маневрового локомотива и т. д.

Важнейшей частью системы являются средства взаимодействия информационно-планирующего уровня АСУ СС с техническими средствами КСАУ СП. Для АСУ СС автоматически готовится информация о прибытии поезда, отцепке и уходе поездного локомотива, установке и снятии ограждения состава, расформировании состава. Это позволило значительно повысить объективность и своевременность данных об этих операциях. Внедрение КСАУ СС позволило сократить простои вагонов на 20-30 %, сократить эксплуатационные затраты, в том числе за счёт создания малолюдных технологий; повысить безопасность станционных технологий [9]. Тем не менее КСАУ СС имеет существенный недостаток - принятие решений о порядке роспуска составов возложено на маневрового диспетчера, хотя все исходные данные для автоматизированного решения задачи по определению порядка роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции имеются.

Актуальна задача сокращения времени нахождения вагонов под накоплением и, как следствие, на сортировочной станции в целом. Её решение позволит повысить эффективность использования подвижного состава и сократить время доставки грузов. Результатом должно явиться увеличение конкурентоспособности в сфере перевозок контейнеров и мелких отправок

Ю].

Необходимо проанализировать технологию работы сортировочной станции с целью выявления основных подзадач, влияющих на время нахождения вагона под накоплением, и формализовать наиболее важные из них. Для решения выявленных задач необходимо выбрать методы их решения.

На основе решенных задач целесообразно разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений (СППР), которая может быть применена для решения задач, возникающих в процессе расформирования и формирования поездов [101]. Для внедрения СППР может быть выбрана любая крупная сортировочная станция, такая, например, как станция им. Максима Горького, Инская, Алтайская (с количеством поездов в расформировании не менее 25 поездов за смену). Таким образом, поставленная задача является актуальной.

Объект исследования - сортировочная железнодорожная станция.

Предмет исследования - технологические процессы работы сортировочной станции по формированию / расформированию железнодорожных составов.

Цель и задачи исследования. Целью исследований является повышение эффективности управления процессом формирования / расформирования железнодорожного транспортного потока на сортировочной станции на основе эвристических методов поиска оптимальных решений. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи.

1. Проведен системный анализ технологического процесса работы сортировочной станции.

2. Разработана математическая модель, описывающая порядок роспуска составов на сортировочной станции.

3. Разработан новый алгоритм и проведена адаптация некоторых существующих алгоритмов для определения порядка роспуска составов на сортировочной станции.

4. Проведено экспериментальное сравнение методов и алгоритмов с целью выявления наиболее эффективных по выбранному диссертантом критерию.

Методы исследования. Для решения поставленной задачи использованы методы системного анализа, математического моделирования, методы поиска оптимальных решений.

Достоверность и обоснованность работы. Обоснованность результатов обусловлена корректным применением указанных методов исследования. Достоверность подтверждается сравнением результатов, полученных на основе предлагаемого метода, с результатами, полученными на основе других используемых методов.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Разработана процедура формирования представительного множества задач, возникающих в процессе работы сортировочной станции.

2. Построена формализованная модель технологического процесса роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции.

3. Разработан новый эффективный алгоритм решения задачи по определению порядка формирования / расформирования железнодорожных составов.

4. Разработан критерий для сравнительной оценки эффективности различных эвристических методов и алгоритмов, отражающий специфику предметной области.

5. Проведен сравнительный анализ эффективности различных эвристических методов и алгоритмов поиска решения рассматриваемой задачи.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель технологического процесса работы сортировочной станции по роспуску составов.

2. Процедура формирования множества задач в процессе функционирования железнодорожной сортировочной станции.

3. Результаты анализа наиболее эффективных алгоритмов, используемых для решения задачи о расформировании составов на сортировочной железнодорожной станции.

4. Разработанный диссертантом метод решения задачи оптимизации роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции.

Практическую ценность имеют: 1. Методика формирования относительно полного множества задач технологического процесса формирования / расформирования железнодорожных составов на сортировочной станции, которая может быть использована для повышения эффективности перевозок на других видах транспорта.

2. Разработанный алгоритм эвристического поиска оптимальных решений, который позволяет повысить эффективность решения многих задач оптимального поиска, в частности задачи по определению порядка роспуска составов на сортировочной станции и задачи коммивояжера.

3. Разработанная информационная схема технологического процесса, используемая для внедрения полученных теоретических результатов, а также схема автоматизации СППР, которая может быть применена для решения других задач, возникающих в процессе формирования/расформирования поездов.

4. Реализация и внедрение полученных в работе теоретических результатов, которые позволят повысить эффективность функционирования сортировочных станций, задействованных в составообразовании.

5. Предложенный метод поиска оптимальных решений для комбинаторных задач, а также метод адаптации алгоритмов, которые используются в учебном процессе в Астраханском государственном техническом университете (АГТУ) при преподавании дисциплины «Алгоритмы направленного перебора».

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на ежегодной конференции Ростовского государственного университета путей сообщения (Ростов-на-Дону, 2003; 2004), Международной конференции, посвященной 75-летию со дня образования АГТУ (Астрахань, 2005), 50-й научной конференции профессорско-преподавательского состава АГТУ (Астрахань, 2005), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2008).

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 9 статьях, 3 из них - в изданиях по перечню ВАК, и материалах 5 конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав основного текста, списка литературы из 102 наименований, заключения и 4 приложений, общим объемом 130 страниц. В работе содержится 21 рисунок и 17 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Борознов, Владимир Олегович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Построена математическая модель технологического процесса работы сортировочной станции по роспуску составов.

2. Разработан BV-метод эвристического поиска оптимальных решений, который позволяет повысить эффективность решения многих задач оптимального поиска, в частности таких, как задача о порядке роспуска составов на сортировочной станции и задача коммивояжера

3. Произведена адаптация рассматриваемых в работе методов для решения задачи определения порядка роспуска составов на сортировочной станции.

4. Разработаны общая процедура и схема автоматизации СППР по определению порядка роспуска составов на сортировочной станции, которые могут быть применены для решения других задач, возникающих в процессе формирования/расформирования поездов.

5. Проведено компьютерное моделирование с целью определить наиболее приемлемый метод решения данной задачи, выбран оптимальный метод решения.

6. Получена оценка эффективности сокращения времени простоя вагонов, находящихся под накоплением, от использования автоматизации решения задачи о порядке роспуска поездов на сортировочной станции, которая оказалась равной 3,76 %.

7. Дана оценка воздействия сокращения времени простоя вагонов, находящихся под накоплением, на весь перевозочный процесс. На основе полученной оценки найдено значение сокращения времени доставки груза, которое оказалось равным 50 минутам.

8. Автоматизация процесса определения порядка роспуска составов позволяет более грамотно использовать нитки графика грузового движения поездов и планировать поездную работу на более длительный период.

9. Внедрение полученных теоретических результатов позволит: увеличить эффективность работы маневрового диспетчера; упростить процесс принятия решения при выборе очередного расформировываемого состава; поднять качество работы со скоропортящимися грузами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Борознов, Владимир Олегович, 2009 год

1. Юсупов В. А. На основе логистических технологий //Л Железнодорожный транспорт. 2008. - № 8. - С. 18-23.

2. Пресс-Центр. 22.04.2008 «ТрансРоссия-2008» / http://gzd.web.rzd/wps/portal/gzd?STRUCTUREID=4254&layerid=3854&id=104 561.

3. Доклад Министра транспорта Российской Федерации И. Е. Левитина на совместном заседании коллегии Министерства транспорта РФ, Правительства Москвы и Правительства Московской области 30 сентября 2008 год / http://www.mintrans.ru/pressa/Levitin300909.htm.

4. Тулупов Л. П., Жуковский Е. М., Гусятинер А. М. Автоматизированные системы управления перевозочными процессами на железных дорогах. М.: Транспорт, 1991. - 208 с.

5. Железнодорожные станции и узлы / В. М. Акулиничев, Н. В. Правдин, В. Я. Болотный, Н. Е. Савченко / под ред. В. А. Акулиничева. -М.: Транспорт, 1992. 480 с.

6. Кудрявцев В. А. Управление движением на железнодорожном транспорте. М.: Маршрут, 2003. - 200 с.

7. Перепон В. П. Организация перевозок грузов: учеб. для студ. техникумов и колледжей. М.: Маршрут, 2003. - 614 с.

8. Управление эксплуатационной работой и качеством перевозок на железнодорожном транспорте / под ред. П. С. Грунтова. М.: Транспорт, 1994.- 543 с.

9. Сотников Е. А., Левин Д. Ю., Алексеев Г. А. История развития системы управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте. М.: Техинформ, 2007. - 237 с.

10. Савин В. И. Перевозки грузов железнодорожным транспортом: справ, пособие. М.: Дело и сервис, 2007. - 760 с.

11. Типовой технологический процесс работы сортировочной станции.- М.: Транспорт, 1988. 240 с.

12. Бородин А. Ф., Биленко Г. М., Олейник О. А., Бородина Е. В. Технология работы сортировочных станций // учеб. пособие. М.: РГОТУПС, 2001.-192 с.

13. Первозванский А. А. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1973. 615 с.

14. Буянов В. А., Ратин Г. С. Автоматизированные информационные системы на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1984. - 239 с.

15. Гершвальд А. С. Оптимальное управление процессами работы базовой станции опорного центра // Железные дороги мира. 2002. - № 6 / http://www.css-rzd.ru/ZDM/06-2002/02125-1 .htm.

16. Шапкин И. Н. Информационные технологии в организации перевозок // Железные дороги мира. 2003. - № 4 / http://www.css-rzd.ru/ZDM/04-2003/03035.htm.

17. Липатов Е. В. Теория графов и её применение. М.: Знание, 1986.32 с.

18. Булгаков И. В., Неймарк Б. А. Решение задачи коммивояжера с помощью генетических алгоритмов // Вестн. Нижегород. ун-та им. Н. И. Лобачевского. Сер.: Математическое моделирование и оптимальное управление. 1998. - № 2. - С. 186-192.

19. Просветов Г. И. Методы оптимизации. М.: Альфа-Пресс, 2009.168 с.

20. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: Вильяме, 2006. - 1296 с.

21. Овчинников В. А. Алгоритмизация комбинаторно-оптимизационных задач при проектировании ЭВМ и систем: учеб. для вузов. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 288 с.

22. Просветов Г. И. Математические методы и модели в экономике. Задачи и решения. М.: Альфа-пресс, 2008. - 344 с.

23. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. Обзор и состояние // Новости искусственного интеллекта. 1998. - № 3. - С. 14-63.

24. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая Линия — Телеком, 2006. - 452 с.

25. Приходченко Н. Н., Шкурат Т. П. Основы генетики человека. -Ростов н/Д: Феникс, 1997. 360 с.

26. Букатова И. Л. Эволюционное моделирование и его приложения. -М.: Наука, 1979. 232 с.

27. Букатова И. Л., Михасев Ю. И., Шаров А. М. Эвоинформатика. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Наука, 1991. - 206 с.

28. Айала Ф. Введение в популяционную и эволюционную генетику. -М.: Мир, 1984.-230 с.

29. Чернышев Ю. О., Буракова А. В. Исследование генетических методов решения задачи коммивояжера // Интеллектуальные САПР: междувед. темат. науч. сб. Таганрог, 1995. - Вып. 5. - С. 33-36.

30. Курейчик В. М. Применение генетических алгоритмов для решения комбинаторно-логических задач оптимизации // Интеллектуальные САПР: междувед. темат. науч. сб. Таганрог, 1995. - Вып. 5. - С. 242.

31. Батищев Д. И., Скидкина Л. Н., Трапезникова Н. В. Глобальная оптимизация с помощью эволюционно-генетических алгоритмов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: сб. науч. тр. -Воронеж: Воронеж, техн. ун-т, 1994.

32. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1979. - 536 с.

33. Kling R. М., Banerjee P. Empirical and Theoretical Studies of the Simulated Evolution Method applied to standart Cell Placement // IEEE Trans, on CAD. 1991, October. - Vol. 10, N 10.

34. Курейчик В. В. Бионические методы решения задачи коммивояжера // Вестн. Южного науч. центра РАН. 2005. - Т. 1, № 4. - С. 87-92.

35. Grefenstette J., Gopal G., Rosmaita В., D. van Gucht. Genetic algorithms for the traveling salesman problem // Artificial Intelligence Review. -Springer Netherlands. P. 129-170.

36. Shahookar K., Mazumder P. A genetic approach to standard cell placement using metagenetic parameter optimization // IEEE Transactions on Computer-Aided Design. 1990, May. - 9 (5). - P. 500-511.

37. Гладков JI. А., Курейчик В. M., Курейчик В. В. Генетические алгоритмы. Ростов н/Д: ООО «Ростиздат», 2004. - 400 с.

38. Dorigo М., Maniezzo V., Colorni A. Ant system: optimization by a colony of cooperating agents // Systems. 1996. - Vol. 26, N 1. - P. 29-A\.

39. Gambardella L. M., Taillard E. D., Dorigo M. Ant Colonies for the Quadratic Assignment Problem // The Journal of the OperationalResearch Society. -1999. Vol. 50, N 2. - P. 167-176.

40. Dorigo M., Gambardella L. M. Ant colonies for the travelling salesman problem / // BioSystems. 1997. - Vol. 43, N 2. - P. 73-81.

41. Курейчик В. M., Кажаков А. А. О некоторых модификациях муравьиного алгоритма // Изв. Южного федер. ун-та. Техн. науки. Таганрог, 2008.-№4.-С. 7-12.

42. Dorigo М., Gambardella L. М. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem // IEEE Trans, on Evolutionary Computation. 1997. - № 1 (1). - P. 53-66.

43. Dorigo M., Stiitzle Т. Ant Colony Optimization. Cambridge: MIT Press, 2004. - 305 p.

44. Сагатовский В. H. Основы систематизации всеобщих категорий. -Томск: ТГУ, 1973.-432 с.

45. Дьяков Ю. В., Расулов М. JI. Технология перевозок и график движения // Железнодорожный транспорт. 1991. - № 4. - С. 7-12.

46. Левин Д. Ю. Как повысить эффективность работы дорожных диспетчеров // Железнодорожный транспорт. 2006. - № 10. - С. 12-16.

47. Шапкин И. Н. Информационные технологии в организации перевозок // Железные дороги мира. 2003. - № 4 // http://www.css-rzd.ru/ZDM/04-2003/03035.htm.

48. Буянов В. А., Кондрахина Н. В. Жесткий график движения поездов в среде информационных технологий организации перевозок // Вестн. Всерос. науч.-исслед. ин-та железнодор. транспорта. 2001. - № 4. - С. 3-7.

49. Тертеров М. Н. Доставка скоропортящихся грузов. М.: Транспорт, 1992. - 168 с.

50. Ковалев В. И. Организация вагонопотоков на сети железных дорог России в условиях реформирования отрасли. СПб.: ИЦ «Выбор», 2002. -144 с.

51. Хушит Л. И. Общий курс железных дорог. М.: Маршрут, 2005.256 с.

52. Аль-Шумари А. С., Бадах В. И., Мокейчева И. А., Стрелков М. В. Технология переработки вагонопотоков на сортировочной станции: учеб. пособие. СПб.: ПГУПС, 2003. - 68 с.

53. Шелухин В. И. Автоматизация и механизация сортировочных горок. М.: Маршрут, 2005. - 240 с.

54. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, 1989. - 360 с.

55. Гордеев А. В., Никитин А. В., Фильчаков В. В. Организация пакетов прикладных программ: учеб. пособие. Л.: ЛИАП, 1988. - 78 с.

56. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. М.: Мир, 1985. - 332 с.

57. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 1. Основные алгоритмы. М.: Мир, 1976. - 879 с.

58. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 2. Получисленные алгоритмы. М.: Мир, 1977. - 723 с.

59. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 3. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978. - 827 с.

60. Кэнту М. Delphi 5 для профессионалов. СПб.: Питер, 2001.944 с.

61. Бентли Д. Жемчужины творчества программистов. М.: Радио и связь, 1990. - 244 с.

62. Липский В. Комбинаторика для программистов. М.: Мир, 1988.213 с.

63. Введение в математическое моделирование / под ред. П. В. Трусова. М.: Логос, 2004. - 440 с.

64. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. - 320 с.

65. Инженерные расчеты на ЭВМ: справ, пособие / под ред. В. А. Троицкого. Л.: Машиностроение, 1979. - 288 с.

66. Адлер Ю. П. Введение в планирование эксперимента. М.: Металлургия, 1969. - 157 с.

67. Cohoon J. P., Paris W. D. Genetic Placement // IEEE Trans, on CAD. -1987, November. Vol. 6, N 6. - P. 956-964.

68. Kling R. Placement by Simulated Evolution. Master of science thesis. -Urbana, Illinois, USA, 1986.

69. Shahookar R., Mazumder P. Genetic Approoch to Standart Cell Placement Using Meta-Genetic Parameter Optimization // IEEE Trans, on CAD. -1990. Vol. 9.-P. 500-511.

70. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул: учеб. пособие для втузов. М.: Высш. шк., 1988. - 239 с.

71. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971.-576 с.

72. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. -М.: ДиаСофт, 2005. 608 с.

73. Корнеев В. В. Параллельные вычислительные системы. М.: Нолидж, 1999. - 320 с.

74. Дикий А. А., Леонов А. А., Аршавский М. И. Параллельные вычисления при реализации метода ветвей и границ // Научная сессия МИФИ-2003: сб. науч. тр.: в 14 т. Т. 6. М.: МИФИ, 2003. -С. 268-269.

75. Арк М. А., Штуца И. М. Исследование вычислительной (временной) сложности генетического алгоритма на примере решения задачи коммивояжера // Вестн. Ижевского гос. техн. ун-та. 2008. - № 4. - С. 144-146.

76. Данилова Е. Ю., Городилов А. Ю. Сравнение генетических алгоритмов на примере задачи коммивояжера // Вестн. Перм. ун-та. Сер.: Математика. Механика. Информатика. 2009. - № 3. - С. 49-53.

77. Штовба С. Д., Рудый О. М. Муравьиные алгоритмы оптимизации // Вестн. Винницкого политехи, ин-та). 2004. - № 4. - С. 62-69.

78. Bullnheimer В., Hartl R. F., Strauss С. A New Rank-Based Version of the Ant System: A Computational Study // Central European Journal for Operations Research and Economics. 1999. - 1 (7). - P. 25-38.

79. Штовба С. Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro: Математика в приложениях. 2003. - № 4. - С. 15.

80. Stutzle L., Hoos Н. Н. MAX-MIN Ant System // Future Generation Computer Systems. 2000. - N 8 (16). - P. 889-914.

81. Aarts E. H. L., Korst J. H. M„ Laarhoven van P. J. M. Simulated annealing // in Aarts E. Lenstra J. K. (Eds). Local search in combinatorial optimization. Chichester: Wiley, 1997. - P. 91-120.

82. Ковалев В. И. Управление парками вагонов стран СНГ и Балтии на железных дорогах России. М.: Маршрут, 2006. - 245 с.

83. Автоматизация технологических процессов в системе оперативного управления сортировочной станцией / Л. П. Кузнецов и др. Ростов н/Д: РИИЖТ, 1984.-78 с.

84. Сидорова Е. Н. Автоматизированные системы управления в эксплуатационной работе. М.: Маршрут, 2005. - 560 с.

85. План формирования грузовых поездов Приволжской железной дороги на 2007/2008 г. Саратов, 2007.

86. Расписание движения грузовых поездов по Астраханскому отделению. М., 2007.

87. Зорин 3. И. Развитие средств железнодорожной автоматики во взаимодействии с информационными системами // Автоматика, связь, информатика. 2002. - № 3. - С. 10-12 .

88. Тишкин Е. М. Автоматизация управления вагонным парком. М.: Интекст, 2000. - 224 с.

89. Левин Д. Ю. Диспетчерские центры и технология управления перевозочным процессом. М.: Маршрут, 2005. - 760 с.

90. Туманов В. Е., Гайфуллин Б. Н., Сгибнев В. Я. Введение в SQL для баз данных в архитектуре клиент/сервер. СПб.: BHV-Петербург, 2000. -188 с.

91. Смирнов С. Н. Работаем с IBM DB2. М.: Гелиос, 2001. - 304 с.

92. Баин А. М. Современные информационные технологии систем поддержки принятия решений. М.: Форум, 2009. - 240 с.

93. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: Синтег, 1998. 376 с.

94. Бородин А. Ф., Биленко Г. М., Олейник О. А., Бородина Е. В. Технология работы сортировочных станций. М.: РГОТУПС, 2001. -192 с.

95. Евдокимов А. В. Моделирование объектов железнодорожного транспорта на основе использования теории массового обслуживания // Тр. Всерос. науч.-практ. конф. «Транспорт-2005». Ч. 1. Ростов н/Д: РГУПС, 2005. - С. 96-97.

96. Гладков JI. А. Решение задач и оптимизации решений на основе нечетких генетических алгоритмов и многоагентных подходов // Изв. Таганрог, гос радиотехн. ун-та. Интеллектуальные САПР. 2006. - № 8 (63). - С. 83-88.

97. Список железнодорожных станций, производящих грузовые операции, государств-участников Содружества, Латвийской Республики, Литовской Республики и Эстонской Республики (с указанием кода единой сетевой разметки ЕСР по районам сети). - М., 2003.

98. Сборник правил перевозок и тарифов железнодорожного транспорта. М., 2007.

99. Калачанов В. Д., Кобко Л. И. Экономическая эффективность внедрения информационных технологий: учеб. пособие. М.: МАИ, 2006. -180 с.

100. Схема алгоритма рекурсивного построения дерева полного перебора1. Пирамида Сагатовского1. Блок-схема BV-метода

101. Блок схема процедуры расчета простоя вагонов согласно планурасформирования

102. Работа ст. Инская по прибытию

103. ПАЛЛ ГОТ 11.10 ПАЛЛ ОТПР 11.10 В-БАС ПРИБ 11.10 Б-БАС ОТЦ 11.10 В-БАС ОТПР 11.1001.11 в-бас 272201.12 в-бас 272208.55 ПАЛЛ 272209.13 ашулу 2722 -0310.34 ACT-2 2010

104. Российские железные дорогиоткрытое акционерное общество «РОССИЙСКИЕ ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ» (ОАО «РЖД»)1. ФИЛИАЛ

105. ПРИВОЛЖСКАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА» Астраханское отделение Отдел перевозок

106. Беринга ул 1, г Астрахань, 414052 Тел. [phone]. На №1. От.1. АКТо проведении испытаиий, методов изложенных в кандидатской диссертационной работе

107. Борознова Владимира Олеговича

108. Решение задачи производилось в автоматическом режиме четырьмя методами: Генетический Алгоритм, ACS алгоритм, BV-метод и метод полного перебора После чего предлагалось лучшее решение — последовательности расформирования поездов.

109. При этом эффективность работы маневрового диспетчера осталась на высоком уровне.1. Тредседатель коЦгссии:

110. Начальник отдела перевозок Капустин Д.В.

111. Начальник станции Астрахань-2 Щеглов A.B.

112. Главный инженер станции Астрахань-2 Гущин ILA.

113. Зам начальника отдела перевозок по АСУ Кадралиева JI.M.