Вероятностные модели процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Барышникова, Наталья Юрьевна

• Барышникова, Наталья Юрьевна
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Барышникова, Наталья Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕРАБОТКИ КОНТЕЙНЕРНЫХ ГРУЗОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМАХ.

1.1 Морские контейнерные перевозки грузов

1.2 Контейнерные терминалы группы Компаний ОАО «Морской порт Санкт-Петербург».

1.3 Вероятностные модели процессов переработки контейнерных грузов.

1.4 Основные результаты главы 1.

2. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕРАБОТКИ КОНТЕЙНЕРНЫХ ГРУЗОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМАХ.

2.1 Постановка задачи.

2.2 Математическая формулировка задачи.

2.3 Модель обработки экспортно-импортных судов в динамических режимах с ограничением по длине очереди.

2.4 Вычислительные модели процессов переработки контейнерных грузов в стационарных режимах.

2.5 Среда MODEL VISION для разработки гибридных систем.

2.6 Основные результаты главы 2.

3 Идентификация процессов переработки контейнерных грузов в типовых расчетных динамических режимах на основе планов вычислительного эксперимента.

3.1 Особенности идентификации процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах.

3.2 Формализация задачи идентификации процессов переработки грузов в типовых динамических режимах.

3.3 Критерии оптимальности планов вычислительного эксперимента.

3.4 Синтез планов вычислительного эксперимента, минимизирующих интегральную оценку ошибки аппроксимации.

3.5 Разработка композиционных квазиортогональных планов вычислительного эксперимента.

3.6 Синтез квазиоптимального и квазиортогонального, плана минимизирующего ошибку аппроксимации.

3.7 Программная реализация обработки непрерывных планов вычислительного эксперимента на основе обобщенного метода наименьших квадратов.

3.8 Основные результаты главы 3.

4. Полиномиальные модели временных показателей процессов переработки экспортно-импортных грузов в типовых расчетных динамических режимах.

4.1 Постановка задачи.

4.2 Определение полиномиальных моделей временных показателей процессов на основе планов вычислительного эксперимента, минимизирующих смещение.

4.3 Определение полиномиальных моделей временных показателей процессов на основе квазиортогональных и квазиоптимальных планов вычислительного эксперимента.

4.4 Расчет временных показателей процессов переработки грузов во втором типовом динамическом расчетном режиме на первом контейнерном терминале.

4.5 Основные результаты главы 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Вероятностные модели процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах»

Морской транспорт является самым удобным и экономичным видом транспорта при перевозке, различных видов грузов. С участием морских портов сегодня осуществляется около 60% внешнеторгового грузооборота России. »

Реализация мероприятий по развитию инфраструктуры морских портов позволила увеличить объем перевалки грузов в российских портах в 2008 году до 475 млн. тонн, что в два с половиной раза превышает объемы перевалки в начале 90-х годов. Федеральной целевой программой «Развития транспортной системы России на 2010 - 2015 гг.» предусматривается к 2015 году увеличить переработку грузов в российских морских портах до 900 млн. тонн в год. В течение последних лет в мире наблюдается устойчивая тенденция роста морских контейнерных перевозок. Уровень контейнеризации грузопотоков в мире составляет в среднем 50 - 60%. Процесс контейнеризации грузопотоков в России значительно отстает от мирового уровня, однако также характеризуется устойчивой положительной динамикой.

В период 2004 - 2007 годов контейнерооборот морских портов России вырос в 2,2 раза с 1 467,7 тыс. ТЕи (эквивалент размера контейнера длиной в двадцать футов) до 3 171,6 тыс. ТЕи. Объемы перевалки грузов в контейнерах увеличились в 1,8 раза с 17,0 млн. тонн до 30,3 млн. тонн, а их доля в общем объеме сухих грузов - с 10,8% до 16,2%.

По мнению аналитиков, значительный рост контейнерных перевозок будет обеспечен за счет вовлечения в контейнеризацию экспортных и каботажных грузопотоков, так как потоки импортных грузов в контейнерах растут с заметным опережением.

В мире уже накоплен достаточный опыт в строительстве контейнерных терминалов. В США и Европе именно этим терминалам уделяется особое внимание. Значительные средства в развитие контейнерных терминалов вкладывают и китайские порты — Шанхай, Циндао, Шеньжень, Нигбо и др. В 2007 году их общая пропускная способность достигла 100 млн. ТЕи в год.

В России уже несколько лет назад осознали необходимость строительства новых контейнерных мощностей как в морских портах, так и на суше. Так, Национальная контейнерная компания (НКК) ведет сейчас строительство крупнейшего контейнерного перегрузочного комплекса на Северо-Западе России - контейнерного терминала в порту Усть-JIyra, пропускная способность которого к 2019 году достигнет 30 ООО TEU в год. Кроме того, НКК развивает Первый контейнерный терминал (ПКТ) в Петербурге, Новороссийское узловое транспортно-экспедиционное предприятие (НУТЭП) в Новороссийске, «Укртрансконтейнер» в Ильичевске. Ожидается, что в 2011 году общий грузооборот терминалов НКК в Санкт-Петербурге, Новороссийске и Ильичевске превысит 1,5 млн. TEU.

Группа Компаний ОАО «Морской порт Санкт-Петербург» не отстает от мировой тенденции и также развивает и строит новые контейнерные и рефрежираторные терминалы.

Возрастающая сложность современных перерабатывающих терминалов и ужесточение требований к качеству переработки контейнерных грузов выдвигает задачу исследования этих процессов на различных стадиях проектирования и эксплуатации терминалов.

При исследовании процессов переработки контейнерных грузов традиционно используются детерминированные модели процессов переработки грузов. Однако, как будет показано ниже, при использовании детерминированных моделей принимаются допущения, существенно идеализирующие процессы переработки грузов. Впервые задача определения оптимального числа причалов на основе теории массового обслуживания была сформулирована Б.В.Гнеденко [24] еще более сорока лет назад. Однако применение предлагаемого им метода при исследовании переработки контейнерных грузов не представляется целесообразным ввиду того, что предлагаемая модель переработки грузов в виде многоканальной системы массового обслуживания без взаимопомощи не обеспечивала требуемую адекватность реальным процессам, происходящим на перегрузочном терминале.

Более адекватная модель переработки грузов на перегрузочном терминале в виде централизованной разомкнутой системы массового обслуживания с взаимопомощью была предложена И.А.Русиновым [77]. Указанная модель позволяет производить исследования процессов переработки контейнеров для терминалов, производящих перевалку экспортно-импортных грузов. В работах А.М.Тюкавина [39] рассмотрена модель переработки каботажных контейнерных грузов в виде модели замкнутой системы массового обслуживания. Однако в указанных работах основное внимание уделялось стационарным (установившимся) режимам. В то же время в процессе навигации непрерывно происходит изменение загрузки терминалов, а в отдельных случаях и изменение числа функционирующих причалов. Исследование процессов переработки контейнерных грузов в динамических (переходных) режимах сталкивается с рядом трудностей, связанных с особенностями процессов переработки грузов, среди которых необходимо отметить следующие:

• Сложность математических моделей процессов, представляющих собой стационарные Марковские случайные процессы со счетным множеством состояний.

• Математические модели процессов переработки экспортно-импортных и каботажных грузов имеют свои специфические особенности. Так при переработке экспортно-импортных грузов считается, что ограничена только интенсивность прихода судов в порт, а не их число. Процессы переработки экспортно-импортных грузов являются моделями разомкнутых систем массового обслуживания (СМО). При перевозке каботажных грузов число судов всегда ограничено, и процессам переработки грузов всегда соответствует модель замкнутой СМО.

• Указанные выше математические модели описываются дифференциальными уравнениями достаточно высокого (в отдельных случаях до восьмидесятого) порядка, что существенно усложняет процесс исследования процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах.

Поэтому возникает необходимость разработки полиномиальных моделей временных показателей качества процессов переработки контейнерных грузов в типовых динамических (переходных) режимах. Указанные полиномиальные модели получаются путем обработки' квазиоптимальных планов и квазиортогональных планов вычислительного эксперимента на основе обобщенного метода наименьших квадратов.

В связи с этим целью исследования диссертационной работы является разработка вероятностных вычислительных и полиномиальных моделей, на основе которых осуществляется прогнозирование значений временных показателей качества процессов переработки контейнерных грузов в динамических (переходных) режимах.

В соответствии с указанной целью в работе сформулированы, обоснованы и решены следующие задачи:

1. Анализ особенностей процессов переработки контейнерных грузов на перегрузочных терминалах морских портов и существующих методов формализации и оптимизации этих процессов.

2. Разработка обобщенной вычислительной модели процессов переработки экспортно-импортных и каботажных грузов в динамических (переходных) режимах.

3. Синтез квазиоптимальных и квазиортогональных планов вычислительного эксперимента для определения полиномиальных моделей показателей качества исследуемых процессов в динамических (переходных) режимах.

4. Разработка полиномиальных моделей временных показателей процессов переработки экспортно-импортных контейнерных грузов в типовых расчетных режимах.

Методы исследования. Методической основой и общей формальной базой диссертационного исследования служат теория вероятностей, теория массового обслуживания и теория планирования эксперимента.

Объектом исследования в диссертации является процесс переработки экспортно-импортных и1 каботажных контейнерных грузов на перегрузочных терминалах морских портов в динамических (переходных) режимах. Предметом исследования диссертации являются теоретические разработки и практическая реализация вычислительных и полиномиальных моделей вероятностных процессов переработки экспортно-импортных и каботажных грузов.

Научная новизна полученных в диссертации результатов состоит в следующем:

1. Теоретически обоснована формализация процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах в виде моделей разомкнутой и замкнутой многоканальной систем массового обслуживания (СМО).

2. Разработана обобщенная вычислительная модель процесса переработки экспортно-импортных и каботажных грузов на контейнерных терминалах с учетом и без учета ограничений на длину очереди.

3. Произведен синтез квазиортогональных планов вычислительного эксперимента с целочисленными факторами, минимизирующих интегральную оценку ошибки аппроксимации, для идентификации прочесов переработки грузов в динамических режимах.

4. Разработана полиномиальная модель временных показателей качества процессов переработки грузов в типовых расчетных режимах. Практическая ценность. В результате проведенных исследований доказана целесообразность и эффективность использования теоретических разработок и предлагаемых вероятностных моделей для решения конкретных задач при прогнозировании процессов переработки контейнерных грузов в динамических (переходных) режимах с учетом изменения входных характеристик, к которым относятся коэффициент загрузки причала ф, число причалов Б, максимально » возможное число судов в очереди тх и число каботажных судов т.

Реализация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы получены в рамках выполнения Программы Российской Академии транспорта «Транспорт России».

Полученные результаты доведены до алгоритмов и программного обеспечения, которое использовано при прогнозировании и оптимальном распределении ресурсов в ЗАО «Первая стивидорная компания».

Предложенные рекомендации апробированы и внедрены в учебном процессе Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций. Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на VII юбилейной международной конференции «Инновации в науке и образовании 2009», П-ой Всероссийской научной конференции «Теория и практика системной динамики».

Публикации. По теме диссертации опубликованы 6 печатных работ, в том числе одна из статей опубликована в издании, имеющемся в перечне научных журналов ВАК Министерства образования РФ.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Барышникова, Наталья Юрьевна

8. Результаты работы были применены в ЗАО «Первая стивидорная компания» при прогнозировании процессов переработки контейнерных грузов, оптимизации производственного процесса и определении ресурсного обеспечения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Решение задачи прогнозирования процессов переработки грузов в динамических, (переходных) режимах на контейнерных терминалах обусловило необходимость научного обоснования и разработки < вероятностных вычислительных и полиномиальных моделей этих процессов. В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Формализованы процессы переработки экспортно-импортных и каботажных контейнерных грузов в динамических (переходных) режимах в виде моделей разомкнутой и замкнутой многоканальных систем массового обслуживания.

2. Разработана обобщенная вероятностная модель процессов переработки контейнерных экспортно-импортных и каботажных грузов в динамических режимах без учета и с учетом взаимопомощи.

3. Разработана аналитическая обобщенная вычислительная модель процессов переработки экспортно-импортных и каботажных судов в стационарных режимах.

4. Произведен синтез непрерывных планов вычислительного эксперимента, минимизирующих интегральную оценку ошибки аппроксимации (смещения), для определения полиномиальной модели вероятностных показателей процессов переработки контейнерных грузов при фиксированных значениях ординат у переходного процесса.

5. Произведен синтез дискретных и непрерывных квазиортогональных и квазиоптимальных планов вычислительного эксперимента для произвольных значений ординат у при определении полиномиальных моделей временных показателей.

6. Определены полиномиальные модели временных показателей процессов переработки экспортно-импортных грузов в типовых расчетных динамических режимах при фиксированных значениях ординаты у для прогнозирования значений временных показателей.

7. Определены полиномиальные модели временных показателей процессов переработки экспортно-импортных грузов с произвольными значениями ординаты у для прогнозирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Барышникова, Наталья Юрьевна, 2010 год

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при.поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 279с.

2. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента. М.: Радио и связь, 1983.-247с.

3. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М.: Наука, 1971. -306с.

4. Ашмарин И.П. и др. Быстрые методы статистической обработки и планирования экспериментов. Л.: ЛГУ, 1975 76с.

5. Белинская Л.И., Сенько Г.А. Грузоведение и складское дело на транспорте. М.: Транспорт, 1990. -383с.

6. Бенькович Е., Колесов Ю., Сениченков Ю. Практическое моделирование динамических систем. М.: НоуНейм, 2002. 464с.

7. Барщевский Е.Г., Зубарев Ю.Я. Основы вычислительного эксперимента: учебное пособие. СПб.: СПГУВК, 2009. 153с.

8. Барышникова Н.Ю., Зубарев Ю.Я. Моделирование переходных процессов переработки контейнерных грузов: Информационные технологиии системы: Управление, экономика, транспорт, право: выпуск Ь (7). СПб.: ООО «Андреевский издательский дом», 2009. с. 7 — 10.

9. Бек К. Экстремальное программирование: разработка через тестирование. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2003.

10. Блинов Э.К. Контейнеры международного образца. М.: Транспорт, 1990. 182с.

11. Бродский В.З. Введение в факторное планирование эксперимента М.: Наука, 1976.-225с.

12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов 9-е изд., стер. М.: Издательский центр «Академия"», 2003. 576с.

13. Винников В.В., Быкава Е.Д. Системы технологий на морском транспорте (перевозка и перегрузка грузов). М.: Феникс, 2006. 188с.

14. Воевудский E.H. Система моделей описания процессов управления на транспорте. М.: Морфлот, 1989. 89с.

15. Воевудский E.H., Постан М.Я. Многоканальная система массового обслуживания в случайной среде. Киев: Институт кибернетики, 1985. 12с.

16. Вознесенский В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1981. -263с.

17. Воротынцев Е.И., Эглит Я.Я., Эглите К.Э. Методология экономического обоснования доставки грузов морским транспортом. СПб.: Феникс, 2008. 104с.

18. Воскобович В.Ю., Павлова В.А. Преобразовательная техника: Теория и моделирование: Учеб. Пособие. СПб.: ТЭТУ, 1997.

19. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Кутузов О.И. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем. СПб.: Энергоатомиздат Санкт-Петербургское отделение, 1998. 353с.

20. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: ЛКИ, 2007. -400с.

21. Гнеденко Б.В., Зубков М.Н. Об определении оптимального числа причалов. М.: Морской сборник №1, 1964. с. 35 - 39.

22. Горелов П.П. Транспортные свойства и характеристики грузов: Справочник. СПб.: ЗАО «ЦНИИМФ», 1999.

23. Горский В.Г., Адлер Ю.П., Талалай A.M. Планирование промышленных экспериментов (модели динамики). М.: Металлургия, 1978. 246с.

24. Горский В.Г., Адлер Ю.П. Планирование промышленных экспериментов М.: Металлургия, 1974. 264с.

25. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. 302с.

26. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы планирования эксперимента. М.: Изд-во Мир, 1981. -520с.

27. Ермаков С.М. Об оптимальных несмещенных планах регрессионных экспериментов. Труды мат. ин-та АН СССР, 1970. Т. III. - с. 252-257.

28. Зедгенидзе И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем. М.: Наука, 1976. 390с.

29. Зубарев Ю.Я. Автоматизация процессов управления в судостроении. JL: Судостроение, 1978. -261с.

30. Зубарев Ю.Я. Планирование эксперимента в научных исследованиях: учебное пособие, СПб.: СПбГУВК, 2004. 154с.

31. Зубарев Ю.Я. и др. Планирование вычислительного эксперимента в электроэнергетике, СПб.: Энергоатом из дат Санкт-Петербургское отделение, 2000. -328с.

32. Зубарев Ю.Я., Собашников А.Д., Юхнович В.А. Расчет судовых автоматизированных систем методами активного эксперимента, JL: Судостроение, 1976. 95с.

33. Зубарев Ю.Я., Тюкавин A.M. Оптимизация процессов переработки каботажных грузов СПб.: Политехника, 2009. 168с.

34. Ивницкий В.А. Теория нестандартных моментов марковских сетей. Замкнутые сети массового обслуживания. М.: Либроком, 2010. -400с.

35. Капустин Н.М., Кузнецов П.М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. М.: Москва, 2004. 415с.

36. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. -270с.

37. Клеймен Д. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. 335с.

38. Климов В., Лекус В., Никольский В. Проектирование и расчет динамических систем. М.: Машиностроение, 1974 360с.

39. Кнут Д. Э. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы, 3-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.

40. Кокин A.C. Международная морская перегрузка груза. М.: Волтерс Клувер, 2008. -584с.

41. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 224с.

42. Кондаков А.И. САПР технологических процессов: учебник для студентов высших учебных заведений. М.: Издательский центр «Академия», 2007. -272с.

43. Корытный Е.Б., Стасышин В.М. Диалоговые процедуры построения эффективных планов эксперимента. В кн.: Применение ЭВМ в оптимальном планировании и проектировании. Новосибирск: НЭТИ, 1981.-е. 88 96.

44. Краснов В.А., Мещанинов П.А., Мещанинов А.П. Основы теории и расчет электроэнергетических систем. Л.: Судостроение, 1989:

45. Красовский Г.И., Филаретов Г.Ф. Планирование эксперимента. Минск: Изд-во БГУ, 1982. 302с.

46. Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1977. 207с.

47. Кузнецов С.Е. Основы эксплуатации судового электрооборудования и средств автоматизации. М.: Транспорт, 1991. —230с.

48. Литвиненко PLA. Технология программирования на С++. Начальный курс. СПб.: BHV-СПб, 2005. 288с.

49. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. Пособие. М.: Высш. Школа, 1982. 224с.

50. Математические методы планирования эксперимента. Новосибирск: Наука, 1981. -265с.

51. Математическая теория планирования эксперимента. М.: Наука, 1983. -385с.

52. Михайлов В.А., Федосов K.M. Планирование эксперимента в судостроение. Л.: Судостроение, 1978.

53. Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В. Диагностика судовой автоматики методами планирования эксперимента. Л.: Судостроение, 1977. 94с.

54. Моисеев Н.П. Математические задача системного анализа. М.: Наука, 1981. -457с.

55. Монтгомери Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных. Л.: Судостроение, 1980. 384с.

56. Налимов В.В., Голикова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1985. 340с.

57. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1981. 207с.

58. Налимов В.В., Голикова Т.Н. Логические основания планирования эксперимента. 2-е изд., перераб. И доп. М.: «Металлургия», 1980. 152с.

59. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965, 340с.

60. Неруш Ю.М. Логистика. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000 -389с.

61. Нинул A.C. Оптимизация целевых функций. Аналитика. Численные методы. Планирование эксперимента. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. -336с.

62. Организация логистических систем для перевозок экспортно-импортных грузов. СПб.: БАЗИС, 2001. 306с.

63. Перевозка экспортно-импортных грузов. Организация логических систем. СПб.: Питер, 2004. 512с.

64. Планирование вычислительного эксперимента в электроэнергетике, под ред. Зубарева Ю.Я. СПб, 2000. 327с.

65. Попов A.A., Стасышин В.М. Построение оптимальных планов измерений при оценивании параметров в моделях в форме систем дифференциальных уравнений. Применение ЭВМ в оптимальном планировании и проектировании. Новосибирск: НЭТИ, 1982. с. 47 - 59.

66. Правила технической эксплуатации подъемно-транспортного оборудования морских торговых портов. РД 31.44.01-97, М.: 1997. 369с.

67. Применение методов планирования эксперимента в судовой электроэнергетике. СПб.: НТО им. А.И. Крылова, 1975. вып.224. - 96с.

68. РД 31.3.01.01-93, Руководство по технологическому проектированию морских портов.

69. Румшиский JI.3. Математическая обработка результатов эксперимента. М.: Наука, 1971. - 192с.

70. Русинов И.А. Формализация и оптимизация процессов переработки рефрижераторных грузов на специализированных терминалах. СПб.: Политехника, 2008. — 472с.

71. Русинов И.А., Барышникова Н.Ю. Формализация процессов переработки контейнерных грузов: Научно-технические ведомости145

72. СПбГПУ (Информация. Телекоммуникации. Управление) 2 (97). СПб.: Роспечать, 2010. с. 48- 53.

73. Русинов И.А., Зубарев Ю.Я. Переработка контейнерных грузов. СПб.: Политехника, 2009. 317с.

74. Седунов Е.В. Несмещенное планирование и анализ регрессионных экспериментов в конечномерных пространствах функций. Математические проблемы планирования эксперимента. Новосибирск: Наука, 1981.-е. 102 — 140.

75. Седунов Е.В. Обобщение задачи Бокса-Дрейпера в планировании регрессионных экспериментов. Заводская лаборатория, 1973. — №3. с. 308 -313.

76. Смехов A.A. Основы транспортной логистики. М.: Транспорт, 1995.

77. Снопков В.И. Технология перевозки грузов морем. СПб.: Мир и семья, 2001. 560с.

78. Солдатенко С. А., Барщевский Е.Г., Зубарев Ю.Я. Активная идентификация автоматизированных систем на основе вычислительного эксперимента. Ж. «Программные продукты и системы». ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем», 2009. №1 (85) — с. 15-17.

79. Спиридонов A.A. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. М.: Машиностроение, 1981.

80. Стасышин В.М. Комплекс программ линейного регрессионного анализа. В кн.: Оптимальное проёктирование, планирование экспериментов и моделирование многофакторных объектов. Новосибирск: НЭТИ, 1989. с. 153 - 158.

81. Стасышин В.М., Попов A.A., Пацков В.П. Применение методов планирования экспериментов в задачах идентификации динамических систем. Мат.VIII Всесоюзн. конф. По планированию и автоматизации эксперимента в научных исследованиях. Ленинград, 1986.

82. Саттер Г. Новые сложные задачи на С++.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.

83. Сениченков Ю.Б. Численное моделирование гибридных систем. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2004. 206с.

84. Страуструп Б. Язык программирования С++, спец. изд./Пер. с английского М.: СПб.: БИНОМ «Невский Диалект», 2002.

85. Страуструп Б. Дизайн и эволюция С++.: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс; СПб.: Питер, 2006.

86. Таблицы планов эксперимента. М.: Металлургия, 1982. 751с.

87. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971. -312с.

88. Финни Д. Введение в теорию планирования экспериментов. Пер. с англ. М.: Наука, 1970. 287с.

89. Материалы кандидатской работы, а именно: синтез квазиортогональных плановвычислительного эксперимента, используются в учебном процессе по дисциплине

90. Основы вычислительного эксперимента», а также при выполнении курсовых и дипломных работ на кафедре «Вычислительных систем и информатики».

91. Зав.кафедрой ВСИ д.т.н., профессор1. АКТо внедрении (использовании) результатов кандидатской диссертационной работы Барышниковой Натальи Юрьевны

92. Результаты работы были применены при прогнозировании процессов переработки контейнерных грузов, оптимизации производственного процесса и определении ресурсного обеспечения.