Оптимизация спрос-ориентированных сетей поставок на неоднородной территории тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация спрос-ориентированных сетей поставок на неоднородной территории"

Па правах рукописи 003 163 157'

МОРЗЕЕВ Александр Борисович

ОПТИМИЗАЦИЯ СПРОС-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СЕТЕЙ ПОСТАВОК НА НЕОДНОРОДНОЙ ТЕРРИТОРИИ

Специальности

08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики 08 00 05 - Экономика и управление народным хозяйством логистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Воронеж - 2007

003163157

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Десятирикова Елена Николаевна

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Толстых Татьяна Николаевна Тамбовский государственный университет

доктор экономических наук, профессор Шеховцов Роман Викторович

Ростовский государственный строительный университет

Ведущая организация ГОу ВПО «Курский государственный

университет»

Защита состоится « \1 » ноября 2007г в 14-00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212 037 09 Воронежского государственного технического университета по адресу 394026, г Воронеж, Московский проспект, 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета по адресу 394026, г Воронеж, Московский проспект, 14

Автореферат разослан « \2 » октября 2007г Ученый секретарь

диссертационного совета ^/{¿¿^ ' О В Мяснянкина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

На этапе подготовительных мероприятий по вступлению России в ВТО обнаружилось несоответствие ряда хозяйственных обеспечивающих структур этого процесса международным стандартам и нормам Так, существенные отличия наблюдаются в существующей в России системе складирования (в том числе отсутствие современных складских площадей стандарта "А" по международной классификационной схеме) Естественными поэтому становятся мероприятия по интенсивному проектированию и ускоренному строительству недостающих складских комплексов Важно понимать, что соответствующие экономические субъекты находятся под влиянием сложившихся логистических схем, под влиянием централизованного управления Но рыночные реалии требуют автономных складов, тем не менее, объединенных (в информационном поле) в агрегированные образования В отношении этих образований вполне допустимо рассматривать их как форму реализации интеграционных образований

В настоящее время, нельзя сказать, что экономическое хозяйствование претерпевает революционное преобразование во всех сферах экономической жизни Современный этап хозяйственной деятельности в России характеризуется наличием большого числа ранее не присущих форм экономических образований в Российской экономике Часть таких новых форм экономических систем является развитием ранее существовавших, часть — вновь созданные формы (биржи, акционерные общества и др), а часть представляет собой "гибридные" образования, когда за основу берется уже известная форма хозяйственной деятельности, привносится в нее определенное новшество, качественно изменяющее ее Примером последней формы субъекта экономики и являются интеграционные образования Это такие экономические системы, в которых реализуются межотраслевое и межфирменное сотрудничество экономических субъектов, как потребителей производственных ресурсов друг друга

В диссертационной работе в качестве интеграционного образования рассматривается такая форма организации хозяйственной деятельности как спрос-ориентированные сети поставок (СОСП) Это такие структуры, которые наследуют ряд функций логистических систем, однако в противоположность последним, более ориентированы на учет постоянно изменяющихся потребностей потребителя СОСП образуются путем самоорганизации с целью оптимизации процессов распределения товарно-материальных потоков между производителями, потребителями, связанными между собой независимыми посредниками На этом этапе критичным становится динамическая оптимизация топологии транспортно-складской сети с учетом необходимости построения развитой информационной системы, обеспечивающей прозрачность всех этапов распределения ресурсов в интеграционном образовании При этом нужно учитывать неоднородность территории, на которой функционирует СОСП, как в смысле

пространственной нелинейности факторов воздействия на СОСП, так зависимости этих факторов от времени

В настоящий момент важность спрос-ориентированных сетей поставки (СОСП) осознана в полной мере в ряде сфер экономической деятельности, как важное конкурентное преимущество в условиях рыночной борьбы Поэтому выбранная тема исследования представляется весьма актуальной

Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной научно-исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социально-экономических процессов в отрасли капитального строительства и коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р №0120 041/087 Цель и задачи исследования

Целью настоящей диссертационной работы является оптимизация структуры и динамических связей в распределенной на неоднородной территории спрос-ориентированной сети поставок В частности ставится цель формального нахождения решения задачи оптимизации с использованием генетических (эволюционных) алгоритмов Для достижения данной цели поставлены и решены следующие задачи

использование системного подхода для анализа предметной области СОСП и выделения основных функциональных блоков СОСП, анализ математических методов оптимизации многопараметрических задач и оценка возможности их использования для решения задачи оптимизации СОСП на неоднородной территории,

формализованное описание отдельных функциональных блоков СОСП, - разработка методики оптимизации функциональных блоков СОСП, формализация задачи многокритериальной оптимизации СОСП на неоднородной территории,

установление возможности использования генетических алгоритмов для решения частных задач оптимизации СОСП Объект исследования

Объектом исследования является спрос-ориентированная система поставок, как интеграционное образование, функционирующее в условиях неоднородности

Предметом исследования

Предметом исследования является система кооперационных отношений и структурных связей в функциональных блоках СОСП, динамика которых обусловлена неоднородностью внешних условий

Теоретическая и методологическая основа исследования Теоретическую основу диссертационной работы составили концептуальные основы управления материальными потоками, базирующиеся на трудах в области общей теории систем и системного анализа Наибольшее влияние на формирование положений данной работы оказали исследования таких авторов, как В Беренс, Л Берталанфи, Дж Гин, Дж Джонсон, А М Гаджинский, Н Винер, Л В Канторович, Д Г Новиков, Б А Аникин, Ы Э Ташбаев, В С Немчинов, С Оптнер, Ю Б Гермейер и др Значитель-

ный вклад в развитие экономико-математического моделирования процессов управления в распределенных сетевых структурах внесли такие отечественные и зарубежные авторы, как M Р Линдере, В В Витлинский, A M Дубров, JI Г Дуглас, M Дж Грубер, Р M Качалов, В А Кардаш, Б А Лагоши, Ю П Лукашин, А H Первозванский, К Рэдхэд, Ю M Неруш Е Дж Элтон и др

Использованы системный и программно-целевой подходы, а также экономический анализ Для решения задач в диссертации использовались теоретические и методологические подходы, принятые в классической теории управления, теории оптимизации Использованы также инструментальные средства в виде пакета "MatLab" и "MathCad" Научная новнзиа

Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии теоретического и методического обеспечения решения задачи многопараметрической оптимизации структуры СОСП как интеграционного образования, расположенного на неоднородной территории Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в следующем По специальности 08 00 13

- Предложена формальная модель управления СОСП с учетом неоднородности территории Сформулирован критерий оптимизации управленческих воздействий (п 1 1 паспорта специальности)

- Формально поставлены задачи оптимизации транспортных путей, расположения складской сети, топологии информационной системы СОСП на неоднородной территории (п 1 1 )

- Формально поставлена задача многокритериальной оптимизации СОСП, учитывающая фактор неоднородности территории (п 1 1 )

По специальности 08 00 05

- Предложено рассматривать природу процессов СОСП, как интеграционного образования, с учетом нелинейно воздействующих внешних факторов на экономическую систему (п 6 1)

- Выделены основные функциональные части СОСП, как интеграционной формы развития логистической организации (п 6 3)

- Сформулированы методические основы проектирования оптимальной СОСП (п 6 2)

- Решены частные задачи оптимизации СОСП с использованием методики эволюционных вычислений (генетических алгоритмов) (п 6 13)

Теоретическое и практическое значение результатов Теоретическая значимость работы заключается в формировании новых представлении о природе процессов в СОСП, как интеграционном образовании, в обеспечении возможности использования предложенных математических моделей и методов для повышения экономической эффективности функционирования СОСП

Практическая значимость полученных результатов состоит в разработке компонентов методики оптимизации функциональных блоков СОСП в условиях неоднородности и многопараметрической оптимизации всей

сети в условиях неоднородности, а также доведении этой методики до уровня практической реализации в виде готовых программных блоков среды "MatLab"

Рабочая гипотеза основана на предположении о том, что динамическая природа СОСП, как интеграционного образования, и его системная сложность, а также неоднородность территории, на которой функционирует СОСП требуют применения нелинейных техник оптимизации

На защиту выносятся следующие основные положения:

1 Уточнение природы процессов в СОСП, как в интеграционном образовании, в части обусловленности издержек функционирования транспортных коммуникаций и издержек функционирования структурных узлов СОСП нелинейно изменяющимися внешними условиями

2 Состав функциональных блоков СОСП

3 Методические основы проектирования оптимальной СОСП

4 Формальная модель оптимизации управленческой структуры СОСП с учетом неоднородности внешних условий Вид критерия оптимизации как функции полезности, характеризующей эффективность системы управляющих воздействий в неоднородном регионе,

5 Постановка задачи оптимизации функциональных элементов СОСП в неоднородных внешних условиях

6 Постановка задачи многокритериальной оптимизации СОСП и методика ее решения на неоднородной территории

7 Адаптация метода эволюционных вычислений оптимума критериальной функции функциональных модулей СОСП на случай неоднородных внешних условий

Внедренне и апробация результатов исследования

Результаты исследования апробированы на следующих конференциях XI МНПК «Системный анализ в проектировании и управлении» (2830 06 2007, г Санкт-Петербург), III МНПК «Экономическое прогнозирование модели и методы» (05-06 04 2007, г Воронеж), VII МНМК «Информатика проблемы, методология, технологии» (08-09 02 2007, г Воронеж), Межрегиональная НПК«Перспективы развития и совершенствования торговых отношений в России» (30 03-13 04 2007, г Воронеж), X МНМК «Вековой поиск модели хозяйственного развития России» (20-22 09 2007, г Волжский) Результаты исследования обсуждались на научно-практических семинарах профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО ВГАСУ Результаты внедрены в учебном процессе в ГОУ ВПО ВГАСУ при чтении курсов лекций "Экономико-математические методы и модели", "Применение ПЭВМ в экономических расчетах", "Логистика", а также использованы непосредственно в инвестиционной деятельности ООО "Международное логистическое партнерство" (г Москва), ООО "CK Концепт"(г Москва)

Публикации

По теме диссертационного исследования опубликовано 7 научных печатных работ (в том числе 1 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ)

В работах, опубликованных в соавторстве, из списка, приведенного в конце автореферата, личный вклад автора состоит в следующем [1] -предложено использовать генетический алгоритм для нахождения оптимальной трассы доставки грузов в г Москва с использованием формализма неоднородной территории, [2,3] - предложено использовать системный подход при анализе основных бизнес-процессов в логистических системах и их проектировании в регионе, [4] - показана важность системы прогнозирования для эффективного функционирования логистической системы, [5] - установлена нелинейность ряда параметров состояния распределенных систем, [6] - предложено использовать генетический алгоритм для оптимизации состава паспортных данных распределенных систем, [7] - проанализированы экономические аспекты имитационной модели функционирования региона

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников, приложения Список использованных источников состоит из 122 наименований

Во Введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, дается краткая характеристика работы и излагается ее основное содержание

В первой главе "Функциональное содержание управления спрос-ориентированной сетью поставок (СОСП) как интеграционным образованием" представлены особенности объекта исследования как интеграционного образования, проанализирован функциональный состав СОСП Показано, что оптимизация СОСП, в отличие от традиционных логистических систем, - комплексное мероприятие, требующее построения не только оптимальной структуры распределения товарно-материальных потоков, но и синтеза адекватной данной структуре информационной системы и системы прогнозирования Исследованы постановка задачи управления СОСП и модели ее оптимизации Применен информационный подход к оценкеи сложности системы управления СОСП

Во второй главе "Формальная оптимизации СОСП на неоднородной территории" проведена формализация задачи оптимизации СОСП, функционирующей в неоднородных внешних условиях Предлагается модель неоднородной территории, в которой неоднородность понимается не только как пространственная неоднородность, но и нелинейность характеристик во времени Показано, что для решения данной задачи в общем случае неоднородной территории традиционные методы решения оптимизационных задач оказываются трудно применимы вследствие высоких вычислительных затрат из-за высокой размерности задачи Представлена формализация задачи по оптимизация топологии транспортно-складской сети и системы информационных потоков Уточнен вид критерия оптимальности в задаче многокритериальной оптимизации СОСП в условиях неоднородности

В третьей главе "Генетический алгоритм как метод решения задачи оптимизации СОСП" показана перспективность использования генетических алгоритмов для решения оптимизационных задач СОСП Приводится схема генетического алгоритма и его основные характеристики На практическом примере показывается функционирование генетического алгоритма в решении частных задач оптимизации СОСП, расположенной в Московской области нахождение оптимального пути доставки грузов с учетом неоднородности территории, синтез оптимальной структуры складской сети на неоднородной территории

В Заключении формулируются научные и практические результаты диссертационного исследования

В Приложении приводится программная реализация генетического алгоритма для расчета оптимального пути доставки груза с учетом неоднородности территории

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Уточнение природы процессов в СОСП, как в интеграционном образовании, в части обусловленности издержек функционирования структурных узлов СОСП нелинейно изменяющимися внешними условиями

Предложено рассматривать СОСП как новый тип интеграции - форму организации транспортно-складских процессов в межрегиональном пространстве - отраслевую межрегиональную структуру, адекватную экономике на этапе выхода из переходного периода и вхождения в экономическое пространство ВТО Основной предпосылкой к интеграции становятся процессы самоорганизации большого числа независимых операторов в этом секторе рыночной экономики Существовавшие до этого логистические объединения обеспечивали лишь функции статической связи системы поставщиков и системы потребителей, предоставляя для этого единожды сформированную коммуникационную среду Однако учет волатильности рыночных условий и реализация результатов процесса прогнозирования развития сети требует существенно отличного от применяемого в традиционных логистических сетях механизма проектирования сети распределения товарно-материальных потоков

Ориентация на спрос, будучи одним из факторов самоорганизации независимых посредников, приводит к тому, что спрос-ориентированные сети поставок фактически проектируются в обратном порядке (в сравнении с логистическими сетями) В традиционных логистических сетях основой проектирования цепочек поставки служит объем производства (интенсивность входного потока в цепочку поставок), для распределения которого и сроится сама сеть В СОСП основой построения сети является прогнозное значение спроса (интенсивность выходного потока из цепочки поставок) при имеющихся прогнозных оценках спроса формируются прогнозные оценки товарно-материальных потоков, для перемещения которых и фор-

6

мируются связные транспортно-складские сфуктуры в пределах интеграционного образования

Таким образом, качественно новая форма СОСП, как интеграционного образования, является естественным следствием общих законов развития, применимых, в том числе, и к логистическим системам Основными принципами такого эволюционного преобразования являются наследственность и изменчивость С точки зрения наследственности СОСП наследует от традиционных логистических структур материальные аспекты осуществления процессов транспортировки и складирования

Изменчивость проявляется как объективная необходимость совершенствования организации процессов под влиянием постоянно изменяющихся и неоднородных внешних условий Формой реализации принципа изменчивости является экономическая конкурентная борьба по минимизации транзакционных издержек, ведущая к конструктивному разрушению прежних форм интеграции и созданию предпосылок для синтеза новых Оптимальная величина транзакционных издержек не является аддитивной величиной оптимальных издержек составных частей СОСП, поскольку функционирование СОСП как единого целого подчиняется законам синергетики Причем, известно, что такое соотношение общего к частным имеется только в том случае, если между частными присутствуют существенно нелинейные связи Синергетический эффект усиливается, если система находится в неоднородных внешних условиях

Неоднородность внешних условий требует адекватных механизмов оперативного изменения структуры логистической сети топологии путей транспортировки и топологии складской сети С этой целью требуются новые методы для оперативного изменения текущей организации процессов, а именно, повышение роли информационной системы как среды интеграции всех элементов СОСП, как интеграционного образования, и повышение роли системы прогнозирования, обеспечивающей лучшие адаптационные возможности При этом функциональность информационной системы расширяется от подсистемы обеспечения безбумажного документооборота (в традиционной логистике) до уровня системы, организующей оптимальные товарно-материальные потоки В свою очередь, подсистема прогнозирования из обеспечивающего элемента маркетинговой службы преобразуется в самостоятельное звено, предоставляющее прогнозные данные, на базе которых строится реальная топология распределительной системы

2. Состав функциональных блоков СОСП

Растущая системная сложность и высокий динамизм современных бизнес-отношений привел к трансформации традиционных логистических систем в новое интеграционное образование - спрос-ориентированные сети поставок Модульный подход к анализу сложных систем позволяет выделить в СОСП три взаимосвязанных функциональных подсистемы транс-портно-складскую систему, информационную систему и систему прогнозирования Транспортно-складская система обеспечивает физическое рас-

пределение материальных средств и ресурсов к потребителю от поставщика посредством разветвленной сети независимых посредников Информационная система обеспечивает мониторинг в реальном масштабе времени всех аспектов продвижения товара по цепочкам поставок Система прогнозирования осуществляет выработку планов по организации цепочек поставки на базе прогнозных значений спроса Высокая эффективность СОСП достигается благодаря синергетическому эффекту вследствие глубокой интеграции трех подсистем в единый функциональный комплекс Рассмотрение СОСП как интеграционного образования дает возможность выявить качественно новое свойство, позволяющее рассматривать движение товарно-материальных запасов, информационных сообщений и прогнозных оценок спроса с единых позиций, как соответствующих потоков товарно-материальный поток, информационный поток, планы

Это позволяет взглянуть на процесс управления СОСП как на деятельность, направленную на управление указанными тремя потоками, на их упорядочение и оптимизацию На основе прогнозных значений спроса система прогнозирования генерирует планы по организации цепочек поставки с такой производительностью, чтобы к моменту их формирования последние могли бы удовлетворить значение спроса в заданный (в будущем) момент времени Информационный поток, отражая физическое движение товаров, позволяет независимым посредникам самоорганизовываться в упорядоченные структуры без всякого централизованного вмешательства Цепочки поставок транспортно-складской системой, созданные с использованием потока планов и контролируемые с помощью информационной системы, осуществляют физическую доставку

Таким образом, в отличие от "статичных" традиционных логистических систем, ориентированных на относительно стабильный производственный план, СОСП изначально нацелены на обеспечение возможности быстрой реорганизации системы поставок, пунктов временного хранения и/или консолидации товаров под постоянно изменяющиеся условия внешнего окружения Сетевая структура СОСП отражает трансформацию цепи поставок из традиционных вертикально интегрированных структур в конгломерат сетей с узкой специализацией каждого звена, при наличии сквозных каналов коммуникаций и единых стандартов документооборота Высокая гибкость и динамизм СОСП обуславливают их высокую экономическую эффективность в рыночной среде

3. Методические основы проектирования оптимальной СОСП Поскольку спрос-ориентированная система поставок представляет собой адаптивную систему с обратной связью и с развитыми связями с окружающей средой, то наиболее перспективным методом ее моделирования является функционально-модульный метод Сущность модульного метода состоит в возможности синтеза сложной системы из конечного числа первичных элементов - модулей Сам модуль является самостоятельным элементом, выполняющим некую локальную функцию с набором входных и выходных параметров Модули могут соединяться, разъединяться и заме-

8

няться другими с целью получения систем с другой функциональностью и характеристиками функциональности

Формально модель СОСП системы можно представить в виде П = (М,/,О,0, где

М - множество функциональных модулей,

f- функция ожидаемой полезности (целевая функция) моделируемой системы,

£> - множество управляющих параметров, факторов, требований к моделируемой системе,

/ - момент времени проектирования системы

В общем виде решение задачи оптимизации СОСП системы может быть представлено как поиск такого оптимального количества и оптимального сочетания модулей М*, а именно М" ={т^,т2, тп}, которые при заданном наборе управляющих параметров О максимизируют функцию ожидаемой полезности/ т е /(А/*,/) —> шах

Модульный метод, в принципе позволяет автоматизировать технологический процесс построения транспортной подсистемы СОСП (см рис 1) из набора типовых модулей и в дальнейшем позволяет динамически обновлять состав модели в соответствии с изменением внешних условий функционирования организации

Рис 1 Технологический процесс построения модели СОСП

В настоящей работе оптимизация СОСП рассматривается в контексте оптимизации интегрированной цепочки добавленной стоимости С этой целью необходимо выделить основные функции СОСП, вносящие до-

9

бавленную стоимость В литературе, как правило, выделяется четыре таких функции обслуживание покупателей, транспортировка, управление запасами, дистрибуция На практике данные функции могут быть интегрированы с другими внутренними функциями, тем не менее, вышеобозначен-ные функции составляют основу любой логистической цепочки Управленческая концепция SCM (Supply Chain Management - управление цепочками поставок) построена на интеграции всех аспектов управления распределительной сети за счет согласованного действия всех участников цепочки, что в свою очередь обеспечивается с помощью специализированных информационных средств - SCM-систем

Главной целью внедрения модели организации SCM является снижение транзакционных издержек в процессе формирования добавленной стоимости

4. Формальная модель оптимизации управленческой структуры СОСП с учетом неоднородности внешних условий. Вид критерия оптимизации как функции полезности, характеризующей эффективность системы управляющих воздействий в неоднородном регионе.

Математическая формализации управленческой структуры в распределенных системах управления спрос-ориентированными сетями поставок может быть проведена вводом предположения, что имеется некая территория, разбитая на Р однородных областей по которой выделено С ресурсов с точностью до А( Предположим, что экспертным путем выделено п факторов Д влияние на которые известно Пусть СОСП состоит из m функциональных модулей M Тогда задача оптимизации управляющих воздействий по оптимизации спрос-ориентированной сети поставок формализуется следующим образом

.j=•

—> шах (1)

при ресурсном ограничении |С — С | < Ас, где

С - объем оптимальной затраты ресурсов, f - функция полезности, характеризующая эффективность системы управляющих воздействий, -коэффициенты влияния у-того фактора на эффективность функционирования СОСП, которые могут быть получены экспертным путем, "„ -

матрица коэффициентов эффективности влияния г-того управленческого воздействия на]-ый фактор, к,=1 в случае, если управленческое воздействие проводится, и к,=0 в противном случае Если ресурсная стоимость /того управленческого воздействия равна 5,JRJ,, то выражение

т

С = представляет собой выражение для оценки стоимости проведе-

1=1

ния данного оптимизационного мероприятия Приведенная оптимизационная задача не может быть решена традиционными средствами линейного

программирования в силу фактической нелинейности 5, и нелинейных ограничений на используемые ресурсы Получение матрицы ] }/=1' '„] является не менее сложной задачей, поскольку по существу являются оценкой эффективности проводимых мероприятий для которых трудно утверждать, что все факторы на которые они влияют Неоднородность территории во времени может быть учтена введением в ресурсную стоимость управленческих мероприятий 5 зависимости 5, от времени Это позволяет учесть постоянно изменяющуюся экономическую и законодательную ситуацию на данной территории Неоднородность территории в смысле географической неоднородности может быть легко учтена разделением ее на р участков, в пределах которых каждую такую область можно считать однородной Специфичность условий в каждой области можно учесть введением для каждой области своей матрицы коэффициентов эффективности влияния г-того управленческого воздействия нау-тый фактор {()к 1 ; в данной конкретно области Р (к=1 р)

В этом случае задача оптимизации управляющих воздействий по оптимизации интеграционного образования формализуется как р

Ее

—> тах (2)

при ресурсном ограничении \Ск—Ск < А с, где

С, {() Л, - по экономическому смыслу аналогичны

используемым в формуле (1), но установлены для области к, //> - функция полезности, характеризующая эффективность системы управляющих воздействий на неоднородной территории Р, Лк - коэффициент приоритетности области к по сравнению с остальными областями (может быть получен экспертным путем, например методам анализа иерархий или экспертным ранжированием)

Полученные выражения позволяют осуществить комплекс управленческих мероприятий по оптимизации СОСП на неоднородной территории Однако следует отметить, что не исключена ситуация, когда конкретное мероприятие в одной области будет оказывать влияние на факторы в соседних областях через некое граничное воздействие В этом случае имеет смысл увеличить число разбиений Р

5. Постановка задачи оптимизации функциональных элементов СОСП в неоднородных внешних условиях

В общем виде задача выбора оптимальной структуры транспортно-складской цепочки состоит в следующем Пусть в простейшем случае такая цепочка состоит из двух объектов источника товарно-материального потока и его потребителя, размещенных в точках (х/, У1) и (х2,у2) соответственно Очевидно, что в случае цепочки более сложной конфигурации возможно наличие N объектов, таких, что 1=1,2 N При этом в интеграци-

онном образовании для любого и-ого объекта п-1 является поставщиком ресурса, а п+1 потребителем Поставщик характеризуется определенным запасом продукции, потребитель скоростью ее потребления, причем общее количество потребления не превосходит суммарный запас у поставщика Для удовлетворения спроса необходимо организовать транспортно-складскую коммуникацию между пунктами, по которой ресурс будет протекать от поставщика к потребителю Неявно подразумевается, что пропускная способность магистрали зависит от времени и для каждой точки в каждый момент времени известны удельные затраты на транспортировку и/или хранение - с(х,у,0 Обозначим все возможное поле координат х и у как Q Определение численного значения с(х,у,1) должно рассматриваться как отдельная экономическая задача, которая может быть решена экспертным путем Пусть транспортно-складская система располагается в некоторой области (2 и путь транспортировки располагается вдоль кривой уч(х,у,г), проходящей через точки (х„у) 1=1,2, N Обозначив участок пути как с11 можно записать суммарные издержки на транспортировку в непре-

)ск (3)

сЬс

рывном виде = |с(/,Г)£// = ¡с(х,у,() (1 +

1 I \(

Обозначим через У множество всех кривых в области проходящих через точки размещения поставщика и потребителя, те через точку (х|,у,) и точку (хьун)

Кривая г(х,у), соединяющая в области () точки (х„у) и определяемая из условия минимизации транспортно-складских издержек является решением поставленной оптимизационной задачи

г(х,у) = ащт\п ¡с(х,у, ^х),()^х2 + (1у2 (4)

хы ,-

При этом ^ ] (х,у) = шт | с(х, у:) (х),с1х2 +с!у2 (5)

усУ

представляет собой суммарные издержки транспортных операций Для нахождения оптимального маршрута и суммарных издержек необходимо решение задачи (3) и (4) На практике аналитическими методами найти решение задачи (3) и (4) не представляется возможным по ряду причин

6. Постановка задачи многокритериальной оптимизации СОСП на неоднородной территории.

Особенность проектирования СОСП как интеграционного образования заключается в том, что в подавляющем большинстве случаев им приходится функционировать в неоднородных условиях Для оптимизации СОСП в неоднородных условиях можно записать

тт{/1^,с,Н),/2^,с,Н), ,/,(</,с,Я)), где (6)

у = 1,2, ,т ,/,(с!,с,Н) - г-тая критериальная функция параметров с/, с, Н, с1, с - вектора конструктивных и управляющих переменных проектируе-

мой системы, Н- вектор параметров, характеризующий неоднородность территории

Пусть необходимо минимизировать р критериев ft(d,c,H) i=l,2, ,р, которые конфликтуют друг с другом Отличием конструктивных переменных d от управляющих с является то, что первые не изменяются в процессе функционирования системы Управляющие переменные могут меняться в процессе функционирования и, следовательно, могут быть использованы для управления системой

Задача оптимизации в условиях неоднородности при наличии единственного критерия f (d, с, II) может быть представлена двухэтапным процессом В первую очередь решается задача внутренней оптимизации, т е находится величина /* (d, Н), такая, что

f\d,H) = mmf(d,c,H) (7)

с

Затем решается задача внешней оптимизации / = nun £„{/*(d,H)}, где (8)

а

Еп {/' (d, И)} - математическое ожидание величины f*(d,H) Неявная цель внутренней оптимизации - удаление неизвестных на этапе проектирования параметров Н, те сведение задачи оптимизации в условиях неоднородности к задаче многокритериальной оптимизации (нахождение множества Парето) В экономических приложениях нашел широкое применение метод усредненного критерия, в котором каждому критерию/^ назначается весовой коэффициент а, отражающий степень важности данного критерия по сравнению со всеми остальными Для весовых

р

коэффициентов потребуем а, = 1 и а, > О Viel, / = {1,2, , р} Введя

обозначение x=(d,c) и опуская пока параметр Н, оптимизационная задача

р

будет выглядеть как £ a,f, (х) тш. (9)

i=i

Обозначим х решение оптимизационной задачи Тогда точка [/¡'Л' >/р]' где ]] = f,(x) принадлежит множеству Парето Изменяя величины весовых коэффициентов а, и решая задачу (9) можно получить различный набор точек множества Парето Как правило, на этапе проектирования о параметрах, характеризующих неоднородность территории, известно только то, что они принадлежат некоторой области значений Один из подходов заключается в том, что конструируется однокритериальная задача, которая в дальнейшем используется для построения двухэтапной задачи оптимизации (7,8) Следующий шаг состоит в решении двухэтапной задачи оптимизации при различных значениях параметров Для этого проводится преобразование критерия ft(d,c,H) в новый критерий f:(d,a), зависящий только от конструктивных переменных d и весовых коэффици-

ентов а Далее используя свертку можно преобразовать fid, а) в один критерий /{/^,fp,a) а решить однопараметрическую задачу

mmfif,f, ,fp,ä) (10)

с г

Пусть c*(d,H,a) есть решение задачи (10) при фиксированных d, Н, а Тогда fid,с (d,H ,а),Н) есть величина г-того критерия при этих d, Н, а Учитывая условный характер параметров Н и их крайне сложный функциональный характер, для решения данной задачи полагаем, что Н - случайная величина, характеризующаяся свой плотностью вероятности р(Н) Это упрощающее предположение требует проверки для каждого конкретного случая и позволяет искать f(d,a) как математическое ожидание величины f(d,c*(d,H,а),Н) попеременной//

f(d,a)= ¡f(d,c(d,H,a),H)p(H)dH, где (11)

т

р(Н) - функция плотности распределения вероятности Н Таким образом, в качестве fid, а) используется математическое ожидание критерия, то есть такое, которое он получит на этапе функционирования

Решая однокритериальную задачу с использованием данного обобщенного критерия получаем некоторое множество для функции f (d, а) в пространстве f ЛПР может использовать это множество для окончательного выбора конструктивных переменных d Распространим задачу многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности на метод усредненного критерия, т е решим задачу

f (d, Н ,а) = min f(d, с, Я, а) = min ¿ atf (d, с, Я) (12)

Пусть с (d,H,a) есть решение данной задачи Тогда функции fid, а) имеют вид (11) Примечательно то, что новые критерии fid, а) не зависят от управляющих переменных с Это позволяет вновь использовать метод усредненных критериев относительно уже этих критериев Получаем следующую задачу

р

mm fid, а), где f id,á) = Y¡aJ¡id,a) (13)

d J = l

Таким образом, получена двухуровневая задача оптимизации Первым этапом получаем функцию с {d,H,á), а вторым используя с' id, Я, а) получаем fid, а) Данная задача требует больших вычислительных ресурсов для вычисления целевой функции в (11) требуется вычислить р многомерных интегралов для каждого значения вектора d Можно показать, что задачу многокритериальной оптимизации в неоднородных условиях можно привести к виду

min j ^ a f (d,c(H),H)p(H)dH (14)

d,c(H)Tl=i ' 1

В данном случае требуется вычислить только один многомерный интеграл для каждого d и с(Н) Таким образом, для настройки управляющих параметров на этапе функционирования СОСП предпочтительнее оказывается использовать обобщенный метод усредненных критериев, который имеет существенные преимущества в объеме вычислительной работы по сравнению с прямой задачей многокритериальной оптимизации в условиях неоднородности

7. Адаптация метода эволюционных вычислений оптимума критериальной функции функциональных модулей СОСП на случай неоднородных внешних условий

Оптимизация топологии СОСП проведена автором в ходе реализации следующих проектов Международного логистического партнерства (МЛП) МЛП Ленинградский Терминал (территория вдоль Ленинградского шоссе Ленинградской области), МЛП Подольск (Московская область), МЛП Чайка (Киевская область, крупнейший логистический проект на Украине), МЛП Уткина Заводь (Санкт-Петербург) В работе реализовано решение транспортной задачи с оптимизацией издержек при выборе маршрута на неоднородной территории

Этапами работы алгоритма оптимизации является следующее Отождествим развилки и перекрестки с вершинами сети Соответственно сами участки дорог между вершинами - ребра Введение пространственной неоднородности может быть введено созданием матрицы коэффициентов Q( , показывающих во сколько раз маршрут из i-той точки в j-тую отличается по издержкам от некоего эталонного уровня Qo В этом случае издержки на транспортировку по маршруту из i-той точки в j-тую определяются из соотношения

Qsum^j^j&.jQoCOp,-х/ +(Уг ~у/ , где (15)

© =1 в том случае если из i-той точки в j-тую есть путь сообщения, сому

ответственно, 0 -><юесли таковой отсутствует Коэффициенты Q

hj 1->J

можно определить экспертным путем Учет неоднородности во времени может быть произведен введением в эталонные издержки на единицу пути зависимости от времени Qo(t), 8 = 1, если в маршруте используется дорога из i-той точки в j-тую, и <5^=0 в противном случае Следует под-

n-\S,

черкнуть зависимость параметра t от самого маршрута tn = t„ + £ —^ , где

\vk

Sr длина ¿-того участка маршрута, Ук- скорость движения на данном участке Применен генетический алгоритм для решения задачи минимиза-

ции Qsumm min Для того, чтобы эту задачу можно было решить с по-8

мощью ГА, необходимо закодировать решение в виде хромосомы и составить целевую функцию для таких хромосом Закодировать такой маршрут можно в виде последовательности номеров пунктов, начиная со стартового пункта, в конце последовательности номер пункта назначения Вышеописанная реализация основных операторов генетического алгоритма тестировалась с использованием Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox среды MATLAB На рисунке 2 приведен результат работы алгоритма, в котором учтена пространственная неоднородность территории С этой целью введено скалярное поле, отражающее возрастание издержек при движении в центре модели местности

(х-хп)2+(у-уп)2

С1(х,у) = 1 + К*ехр(-9-' ), где (16)

G

К=1=, сг=5000, х0 — у0 = 0 5 - подгоночные коэффициенты

Абсолютное значение функции Q(x, >0при данных параметрах отложено по оси OZ Оно наглядно дает представление о росте издержек по мере приближения к центру цифровой карты местности Для упрощения вычислений положим, что издержки транспортировки из i-того пункта в j-тый определяются как

Ом^.ААМ'ф,-*;)2 + (у,-У/ (17)

где Q = 1, т е все пути доступны,

С-'г)2

Q0(t) = \ + Ae а + Be а , где А=2, В=3, cr=5000,tl=540,t2=1280 - подгоночные коэффициенты, которые подобраны таким образом, чтобы максимумы приходились на час-пик в районе 9 и 18 часов Скорость движения транспортного средства тестового прогона подобрана таким образом, чтобы при выезде из пункта "Start" в 7 утра (t,=7) середина маршрута приходилась на утренний час-пик Из рис 2 видно, что и в этом случае ГА находит маршрут, который в целом соответствует маршруту, который можно было бы проложить исходя из эвристических правил Первую часть пути представляет собой почти прямолинейный участок по направлению к финишу, однако, чтобы не попасть в пробку в центре города ГА сворачивает на окраину и добирается до финиша уже в обход центрального холма

На рисунке 3 приведен расчет оптимальной трассы доставки грузов по г Москва с учетом неоднородности территории В дневное время интенсивное дорожное движение приводит к возрастанию транспортных издержек при перевозке грузов в центре города, поэтому экономически целесообразным оказывается путь по МКАД в объезд перманентных пробок в центре столицы

File Edit View Insert Tools Desktop Window Help

^¡T? ju ¿i '4jH 1 <Г¥~уТ 9 W p j Ш Ф ~~

Рис. 2. Результат работы алгоритма с учетом неоднородности территории

На рис. 4 приведен результат работы генетического алгоритма по нахождению оптимального расположения складской сети из пяти складов. В прогоне учитывалась неоднородность территории, как во времени, так и географическая неоднородность. Центр г. Москвы был разбит на двенадцать регионов, в пределах которых издержки на строительство и эксплуатацию складского хозяйства считались одинаковыми. Синими кружками обозначены возможные узловые точки г рузооборота. Целью работы алгоритма было определить такое расположение пяти узловых точек (складов), при котором совокупные издержки были бы минимальными. Под совокупными издержками понималась сумма издержек как по доставке из них в каждую из оставшихся узловых точек, так и по организации и эксплуатации склада. Издержки транспортировки также рассчитывались с учетом неоднородности территории. Из рисунка 4 видно, что оптимальным расположением складских комплексов является их равномерное распределение в районе МКАД. В этом случае удается достичь минимальных издержек транспортировки из каждого склада до всех пунктов расположения потенциальных потребителей. Анализ результатов работы показывает, что най-

денная конфигурация сети (красные кружки) вполне соответствует сложившейся практике строительства складской инфраструктуры в районе МКАД.

-Л Genetic Algorithm

File Edit View Insert Tools Desktop Window Help

рйвд ! [¥1 é. о® ' « □ B"I Ц H

Красногмск

Ленинский

Люберцы

Томилино

I,

Лшоерсцкии paitDb

Li ..-I Okîrô^CKIW

Лыткаримо J_

Мытищи

Щелкове

Балашиха Бэлаи Р

Сажькаика

Желеэнодо

Рис. 3. Оптимальный путь из автобазы (1) к точке загрузки (2), путь доставки из (2) в (3), возврат транспортного средства на автобазу (1) в условиях неоднородной территории

Практические соображения строительства складов в районе МКАД исходят из возможности без существенных издержек быстро перебрасывать грузы по МКАД до точки, из которой уже осуществляется его поставка в центр города. Кроме того, дороговизна земли в центре города не дает возможности организации там крупных складских комплексов. Это вынуждает размещать более-менее равномерно склады меньшей вместимости по периметру города.

Схема

iy-гник- • j Гибрид

Попел-

^ХОДКНЛ \НОВО"ОЯ|Й

Дот оЪрудньм

иныи, Королев j Цен? piint^iv

IKOBO

здное

ювск

Эпстр<

но NT эзнаменск

; ОСК ИИ

Льпкоримо

гоммумарка

.Иоподлрскою

Genetic Algorithm

File Edit View Insert Tools Desktop Window Help

JD1XJ

Рис. 4. Результат работы генетического алгоритма по нахождению оптимальной структуры складской сети на неоднородной территории в рамках проекта Международного логистического партнерства «Подольск».

Основные результаты работы и предложения

1. СОСП можно считать результатом эволюционного развития логистических систем. Основанием для развития СОСП как интеграционного образования являются изменчивость и наследственность как основные движущие силы эволюционного развития. Неоднородность внешних условий и нелинейность связей между различными структурными элементами СОСП приводит к существенному синергетическому эффекту. Он проявляется в процессах самоорганизации субъектов экономической деятельности, что усложняет формулировку критерия экономической эффективности их функционирования. Неоднородность внешних условий и высокая динамика их изменения требуют адекватных механизмов оперативного изменения структуры сети цепочек поставок: топологии путей транспортировки и топологии складской сети. При этом повышается функциональная значимость информационной системы от уровня системы документооборота в

традиционной логистике до уровня системы, организующей оптимальные товарно-материальные потоки в СОСП Прогнозирование спроса является определяющим фактором при проектировании топологии распределительной сети

2 Системный подход к СОСП позволяет выделить в ней три составных функциональных модуля транспортно-складскую систему, информационно-управляющую систему и систему прогнозирования спроса Оптимизация СОСП в целом возможна при условии оптимальности каждого из модулей При этом оптимальным каждый модуль является при условии минимизации издержек функционировании Для транспортной системы неоднородность издержек определяется стоимостью работ на разных территориях и в различное время Для складской сети неоднородность издержек проявляется в виде зависимости удельных издержек хранения от места расположения склада (как относительно административного подчинения, так и относительно транспортных коммуникаций, потребителей и т д) Неоднородность издержек функционирования коммуникационных узлов информационной системы обусловлена географическим положением узла

3 Наиболее перспективным путем для моделирования спрос-ориентированных сетей поставок является модульный принцип Модель СОСП можно построить из конечного числа первичных элементов — модулей Формальная модель СОСП представляет собой кортеж из множества функциональных модулей, функции ожидаемой полезности СОСП, множества управляющих параметров и момента времени проектирования системы В общем случае оптимизация СОСП как модульной структуры заключается в нахождении оптимального числа и сочетания функциональных модулей, максимизирующих функцию ожидаемой полезности Модульный принцип позволяет автоматизировать процесс построения транс-портно-складской системы

4 Предлагается формировать эффективную систему управляющих воздействий с учетом того, что функция полезности должны быть максимальной на всей неоднородной территории Неоднородная территория при этом состоит из набора определенных, ограниченных территорий, неоднородностью которых в пределах их границ можно пренебречь Функция полезности определяется следующими компонентами матрицей коэффициентов эффективностей влияния каждого допустимого управленческого воздействия на параметр состояния системы на определенной ограниченной территории, вектором коэффициентов влияния параметров состояния системы на агрегированную эффективность экономической системы, приоритетностью определенной ограниченной территории Компоненты функции полезности определяются экспертными методами Ограничением на формирование системы управляющих воздействий является стоимость их ресурсного обеспечения с учетом территории их реализации Неоднородность внешних условий функционирования СОСП учитывается в задачах оптимизации функциональных элементов сети следующим образом Критерий оптимальности транспортной системы представляет собой

20

функцию нелинейных издержек на транспортировку по возможному участку транспортной сети Критерий оптимальности расположения складской системы задается нелинейной функцией удельных расходов на грузо-обработку в разных областях неоднородной территории и относительным расположением возможных потребителей относительно точки складирования Критерий оптимальности для информационной системы задается нелинейной функцией пропускной способности каналов передачи данных и издержек на функционирования коммуникационных узлов информационной системы

5 Многокритериальная оптимизация предполагает построение множества Парето оптимальных решений Оптимальное решение по каждому критерию получают минимизацией функции параметров конструктивных переменных, управляющих переменных и переменных, характеризующих степень неоднородности территории Для выбора одного решения из множества Парето необходимо сведение задачи многокритериальной оптимизации к однокритериапьной Для учета неоднородности с целью настройки управляющих параметров на этапе функционирования СОСП предпочтительным оказывается использовать обобщенный метод усредненных критериев, который имеет существенные преимущества в объеме вычислительной работы по сравнению с прямой задачей многокритериальной оптимизации в условиях неоднородности

6 Адаптация генетического алгоритма к решению задачи оптимизации СОСП на неоднородной территории состоит в формировании вида целевой функции системы, учитывающей параметры топологии сети на неоднородной территории, и задании набора этих параметров, позволяющих трактовать себя как геном Также формируются операторы генетического алгоритма кроссовер, мутатор и элиминатор, а также параметры популяции Адаптация представляет собой комплексную настройку указанных операторов для достижения сходимости алгоритма

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Морзеев А Б , Десятирикова Е Н Применение генетического алгоритма в решении логистической задачи для неоднородной территории // Системы управления и информационные технологии - 2007 г №2 1(28) стр 171-174

Статьи, материалы конференций

2 Морзеев А Б , Угрюмов Р Б , Десятирикова Е Н Системный анализ в проектировании логистических цепей и систем //Системный анализ в проектировании и управлении Труды XI МНПК 28-30 06 2007 г, С -Пб Ч 1 СПб изд-во Политехнического университета, 2007г стр 118-119

3 Фоменко О О, Морзеев А Б , Десятирикова Е Н Методика системного анализа региона //Системный анализ в проектировании и управлении Труды XI МНПК 28-30 06 2007 г, С -Пб 4 2 СПб изд-во Политехнического университета, 2007г стр 3-6

4 Угрюмов Р Б , Павлов Р В , Морзеев А Б , Десятириков А Н Пред-прогнозная подготопка данных для экономического анализа распределенных систем // Экономическое прогнозирование модели и методы Мат III МНПК, 5-6 04 2007 г , г Воронеж, изд-во ВГУ, 2007 -Ч II - стр 329-332

5 Угрюмов Р Б , Павлов Р В , Морзеев А Б , Десятирикова Е Н Нелинейная динамика в распределенных системах // Экономическое прогнозирование модели и методы Мат III МНПК, 5-6 04 2007 г Воронеж, изд-во ВГУ, 2007 -Ч II - стр 333-326

6 Угрюмов Р Б , Павлов Р В Морзеев А В Паспортизация состояния хаотической системы / Информатика проблемы, методология, технологии Мат VII МНПК, 8-9 02 2007 г, Воронеж, изд-во ВГУ, 2007 г стр 447-449

7 Морзеев А Б , Десятирикова Е Н Постановка задачи создания имитационной модели функционирования региона // ИнВестРегион №2, 2007, с 12-14

Выражаю благодарность старшему научному сотруднику Воронежского филиала ГОУ ВПО "Российский государственный торгово-экономический университет" кандидату физ.-мат наук Угрюмоеу РБ за помощь в организации вычислительных процедур в среде МА ТН1*АВ

Подписано в печать 09 10 2007 Формат 60x84/16 Уел печ л 1,0 Тираж 100 Заказ 463 Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета 394006, Воронеж, Университетская площадь, 1, ком 43, тел 208-853 Отпечатано в лаборатории оперативной печати ИПЦ ВГУ

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Морзеев, Александр Борисович

Введение.

Глава 1. Функциональное содержание управления спрос-ориентированной сетью поставок (СОСП) как интеграционным образованием.

1.1. Функциональный состав СОСП.

1.2 Постановка задачи управления спрос-ориентированными сетями поставок.

1.3. Модели оптимизации управления СОСП.

1.4. Информационный подход к оценке сложности системы управления

СОСП.

Глава 2. Формальная оптимизация СОСП на неоднородной территории

2.1. Оптимизация структуры СОСП.

2.2. Оптимизация топологии узлов сети СОСП.

2.3. Оптимизация топологии информационной сети СОСП.

2.4. Многокритериальная оптимизация СОСП в условиях неоднородности

Глава 3. Генетический алгоритм как метод решения задачи оптимизации СОСП.

3.1. Принципиальная возможность применения генетического алгоритма в задаче оптимизации СОСП.

3.2. Функционирование генетического алгоритма.

3.3. Реализация генетического алгоритма для оптимизации транспортных путей СОСП.

3.4. Реализация генетического алгоритма для оптимизации размещения складской сети.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизация спрос-ориентированных сетей поставок на неоднородной территории"

Актуальность темы исследования

На этапе подготовительных мероприятий по вступлению России в ВТО обнаружилось несоответствие ряда хозяйственных обеспечивающих структур этого процесса международным стандартам и нормам. Так, существенные отличия наблюдаются в существующей в России системе складирования (в том числе отсутствие современных складских площадей стандарта "А" по международной классификационной схеме). Естественными поэтому становятся мероприятия по интенсивному проектированию и ускоренному строительству недостающих складских комплексов. Важно понимать, что соответствующие экономические субъекты находятся под влиянием сложившихся логистических схем, под влиянием централизованного управления. Но рыночные реалии требуют автономных складов, тем не менее, объединенных (в информационном поле) в агрегированные образования. В отношении этих образований вполне допустимо рассматривать их как форму реализации интеграционных образований.

В настоящее время, нельзя сказать, что экономическое хозяйствование претерпевает революционное преобразование во всех сферах экономической жизни. Современный этап хозяйственной деятельности в России характеризуется наличием большого числа ранее не присущих форм экономических образований в Российской экономике. Часть таких новых форм экономических систем является развитием ранее существовавших, часть - вновь созданные формы (биржи, акционерные общества и др.), а часть представляет собой "гибридные" образования, когда за основу берется уже известная форма хозяйственной деятельности, привносится в нее определенное новшество, качественно изменяющее ее. Примером последней формы субъекта экономики и являются интеграционные образования. Это такие экономические системы, в которых реализуются межотраслевое и межфирменное сотрудничество экономических субъектов, как потребителей производственных ресурсов друг друга.

В диссертационной работе в качестве интеграционного образования рассматривается такая форма организации хозяйственной деятельности как спрос-ориентированные сети поставок (СОСП). Это такие структуры, которые наследуют ряд функций логистических систем, однако в противоположность последним, более ориентированы на учет постоянно изменяющихся потребностей потребителя. СОСП образуются путем самоорганизации с целью оптимизации процессов распределения товарно-материальных потоков между производителями, потребителями, связанными между собой независимыми посредниками. На этом этапе критичным становится динамическая оптимизация топологии транспортно-складской сети с учетом необходимости построения развитой информационной системы, обеспечивающей прозрачность всех этапов распределения ресурсов в интеграционном образовании. При этом нужно учитывать неоднородность территории, на которой функционирует СОСП, как в смысле пространственной нелинейности факторов воздействия на СОСП, так зависимости этих факторов от времени.

В настоящий момент важность спрос-ориентированных сетей поставки (СОСП) осознана в полной мере в ряде сфер экономической деятельности, как важное конкурентное преимущество в условиях рыночной борьбы. Поэтому выбранная тема исследования представляется весьма актуальной.

Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной научно-исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социально-экономических процессов в отрасли капитального строительства и коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р №0120.041/087.

Цель и задачи исследования

Целью настоящей диссертационной работы является оптимизация структуры и динамических связей в распределенной на неоднородной территории спрос-ориентированной сети поставок. В частности ставится цель формального нахождения решения задачи оптимизации с использованием генетических (эволюционных) алгоритмов. Для достижения данной цели поставлены и решены следующие задачи:

- использование системного подхода для анализа предметной области СОСП и выделения основных функциональных блоков СОСП;

- анализ математических методов оптимизации многопараметрических задач и оценка возможности их использования для решения задачи оптимизации СОСП на неоднородной территории;

- формализованное описание отдельных функциональных блоков СОСП;

- разработка методики оптимизации функциональных блоков СОСП;

- формализация задачи многокритериальной оптимизации СОСП на неоднородной территории;

- установление возможности использования генетических алгоритмов для решения частных задач оптимизации СОСП.

Объект исследования

Объектом исследования является спрос-ориентированная система поставок, как интеграционное образование, функционирующее в условиях неоднородности.

Предметом исследования

Предметом исследования является система кооперационных отношений и структурных связей в функциональных блоках СОСП, динамика которых обусловлена неоднородностью внешних условий.

Теоретическая н методологическая основа исследования

Теоретическую основу диссертационной работы составили концептуальные основы управления материальными потоками, базирующиеся на трудах в области общей теории систем и системного анализа. Наибольшее влияние на формирование положений данной работы

Дж.Джонсон, А.М.Гаджинский, Н.Винер, Л.В.Канторович, Д.Г.Новиков, Б.А.Аникин, Ы.Э.Ташбаев, В.С.Немчинов, С.Оптнер, Ю.Б.Гермейер. и др. Значительный вклад в развитие экономико-математического моделирования процессов управления в распределенных сетевых структурах внесли такие отечественные и зарубежные авторы, как М.Р.Линдерс, В.В.Витлинский, А.М.Дубров, Л.Г.Дуглас, М.Дж.Грубер, Р.М.Качалов, В.А.Кардаш, Б.А.Лагоши, Ю.П.Лукашин, А.Н.Первозванский, К.Рэдхэд, Ю.М.Неруш Е.Дж.Элтон и др.

Использованы системный и программно-целевой подходы, а также экономический анализ. Для решения задач в диссертации использовались теоретические и методологические подходы, принятые в классической теории управления, теории оптимизации. Использованы также инструментальные средства в виде пакета "Ма&аЬ" и "МаШСасГ.

Научная новизна

Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии теоретического и методического обеспечения решения задачи многопараметрической оптимизации структуры СОСП как интеграционного образования, расположенного на неоднородной территории. Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в следующем:

По специальности 08.00.13

- Предложена формальная модель управления СОСП с учетом неоднородности территории. Сформулирован критерий оптимизации управленческих воздействий (п. 1.1 паспорта специальности).

- Формально поставлены задачи оптимизации транспортных путей, расположения складской сети, топологии информационной системы СОСП на неоднородной территории (п. 1.1).

- Формально поставлена задача многокритериальной оптимизации СОСП, учитывающая фактор неоднородности территории (п. 1.1).

- Предложено рассматривать природу процессов СОСП, как интеграционного образования, с учетом нелинейно воздействующих внешних факторов на экономическую систему (п. 6.1).

- Выделены основные функциональные части СОСП, как интеграционной формы развития логистической организации (п.6.3).

- Сформулированы методические основы проектирования оптимальной СОСП (п.6.2).

- Решены частные задачи оптимизации СОСП с использованием методики эволюционных вычислений (генетических алгоритмов) (п. 6.13).

Теоретическое и практическое значение результатов

Теоретическая значимость работы заключается в формировании новых представлении о природе процессов в СОСП, как интеграционном образовании, в обеспечении возможности использования предложенных математических моделей и методов для повышения экономической эффективности функционирования СОСП.

Практическая значимость полученных результатов состоит в разработке компонентов методики оптимизации функциональных блоков СОСП в условиях неоднородности и многопараметрической оптимизации всей сети в условиях неоднородности, а также доведении этой методики до уровня практической реализации в виде готовых программных блоков среды "Ма^аЬ".

Рабочая гипотеза основана на предположении о том, что динамическая природа СОСП, как интеграционного образования, и его системная сложность, а также неоднородность территории, на которой функционирует СОСП требуют применения нелинейных техник оптимизации.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Уточнение природы процессов в СОСП, как в интеграционном образовании, в части обусловленности издержек функционирования транспортных коммуникаций и издержек функционирования структурных узлов СОСП нелинейно изменяющимися внешними условиями.

2. Состав функциональных блоков СОСП.

3. Методические основы проектирования оптимальной СОСП.

4. Формальная модель оптимизации управленческой структуры СОСП с учетом неоднородности внешних условий. Вид критерия оптимизации как функции полезности, характеризующей эффективность системы управляющих воздействий в неоднородном регионе;

5. Постановка задачи оптимизации функциональных элементов СОСП в неоднородных внешних условиях.

6. Постановка задачи многокритериальной оптимизации СОСП и методика ее решения на неоднородной территории.

7. Адаптация метода эволюционных вычислений оптимума критериальной функции функциональных модулей СОСП на случай неоднородных внешних условий.

Внедрение и апробация результатов исследования

Результаты исследования апробированы на следующих конференциях: XI МНПК «Системный анализ в проектировании и управлении» (28-30.06.2007, г.Санкт-Петербург), III МНПК «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (05-06.04.2007, г.Воронеж), VII МНМК «Информатика: проблемы, методология, технологии» (08-09.02.2007, г. Воронеж), Межрегиональная НПК«Перспективы развития и совершенствования торговых отношений в России» (30.03-13.04.2007, г.Воронеж), X МНМК «Вековой поиск модели хозяйственного развития России» (20-22.09.2007, г.Волжский). Результаты исследования обсуждались на научно-практических семинарах профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО ВГАСУ. Результаты внедрены в учебном процессе в ГОУ ВПО ВГАСУ при чтении курсов лекций "Экономико-математические методы и модели", "Применение

ГТ^ПЛ Л И Li TTМ непосредственно в инвестиционной деятельности ООО "Международное логистическое партнерство" (г. Москва), ООО "СК Концепт"(г. Москва).

Публикации

По теме диссертационного исследования опубликовано 7 научных печатных работ (в том числе 1 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ).

В работах, опубликованных в соавторстве, из списка, приведенного в конце автореферата, личный вклад автора состоит в следующем: [1] -предложено использовать генетический алгоритм для нахождения оптимальной трассы доставки грузов в г.Москва с использованием формализма неоднородной территории; [2,3] - предложено использовать системный подход при анализе основных бизнес-процессов в логистических системах и их проектировании в регионе; [4] - показана важность системы прогнозирования для эффективного функционирования логистической системы; [5] - установлена нелинейность ряда параметров состояния распределенных систем; [6] - предложено использовать генетический алгоритм для оптимизации состава паспортных данных распределенных систем; [7] - проанализированы экономические аспекты имитационной модели функционирования региона.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников, приложения. Список использованных источников состоит из 122 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Морзеев, Александр Борисович

Заключение

1. СОСП можно считать результатом эволюционного развития логистических систем. Основанием для развития СОСП как интеграционного образования являются изменчивость и наследственность как основные движущие силы эволюционного развития. Неоднородность внешних условий и нелинейность связей между различными структурными элементами СОСП приводит существенному синергетическому эффекту. Он проявляется в процессах самоорганизации субъектов экономической деятельности, что усложняет формулировку критерия экономической эффективности их функционирования. Неоднородность внешних условий и высокая динамика их изменения требуют адекватных механизмов оперативного изменения структуры сети цепочек поставок: топологии путей транспортировки и топологии складской сети. При этом повышается функциональная значимость информационной системы от уровня системы документооборота в традиционной логистике до уровня системы, организующей оптимальные товарно-материальные потоки в СОСП. Прогнозирование спроса является определяющим фактором при проектировании топологии распределительной сети.

2. Системный подход к изучению спрос-ориентированных сетей поставок позволяет выделить в них три составных функциональных модуля: транспортно-складскую систему, информационно-управляющую систему и систему прогнозирования спроса. Оптимизация СОСП в целом возможна при условии оптимальности каждого из модулей. При этом оптимальным каждый модуль является при условии минимизации издержек функционировании. Для транспортной системы неоднородность издержек определяется стоимостью работ на разных территориях и в различное время. Для складской сети неоднородность издержек проявляется в виде зависимости удельных издержек хранения от места расположения склада (как относительно административного подчинения, так и относительно транспортных коммуникаций, потребителей и т.д.). Неоднородность издержек функционирования коммуникационных узлов информационной системы обусловлена географическим положением узла.

3. Наиболее перспективным путем для моделирования спрос-ориентированных сетей поставок является модульный принцип. Модель СОСП можно построить из конечного числа первичных элементов -модулей. Формальная модель СОСП представляет собой кортеж из множества функциональных модулей, функции ожидаемой полезности СОСП, множества управляющих параметров и момента времени проектирования системы. В общем случае оптимизация СОСП как модульной структуры заключается в нахождении оптимального числа и сочетания функциональных модулей, максимизирующих функцию ожидаемой полезности. Модульный принцип позволяет автоматизировать процесс построения транспортно-складской системы.

4. Предлагается формировать эффективную систему управляющих воздействий с учетом того, что функция полезности должны быть максимальной на всей неоднородной территории. Неоднородная территория при этом состоит из набора определенных, ограниченных территорий, неоднородностью которых в пределах их границ можно пренебречь. Функция полезности определяется следующими компонентами: матрицей коэффициентов эффективностей влияния каждого допустимого управленческого воздействия на параметр состояния системы на определенной ограниченной территории; вектором коэффициентов влияния параметров состояния системы на агрегированную эффективность экономической системы; приоритетностью определенной ограниченной территории. Компоненты функции полезности определяются экспертными методами. Ограничением их ресурсного обеспечения с учетом территории их реализации. Неоднородность внешних условий функционирования СОСП учитывается в задачах оптимизации функциональных элементов сети следующим образом. Критерий оптимальности транспортной системы представляет собой функцию нелинейных издержек на транспортировку по возможному участку транспортной сети. Критерий оптимальности расположения складской системы задается нелинейной функцией удельных расходов на грузообработку в разных областях неоднородной территории и относительным расположением возможных потребителей относительно точки складирования. Критерий оптимальности для информационной системы задается нелинейной функцией пропускной способности каналов передачи данных и издержек на функционирования коммуникационных узлов информационной системы.

5. Многокритериальная оптимизация предполагает построение множества Парето оптимальных решений. Оптимальное решение по каждому критерию получают минимизацией функции параметров конструктивных переменных, управляющих переменных и переменных, характеризующих степень неоднородности территории. Для выбора одного решения из множества Парето необходимо сведение задачи многокритериальной оптимизации к однокритериальной. Для учета неоднородности с целью настройки управляющих параметров на этапе функционирования СОСП предпочтительным оказывается использовать обобщенный метод усредненных критериев, который имеет существенные преимущества в объеме вычислительной работы по сравнению с прямой задачей многокритериальной оптимизации в условиях неоднородности.

6. Адаптация генетического алгоритма к решению задачи оптимизации СОСП на неоднородной территории состоит в формировании вида целевой функции системы, учитывающей параметры топологии сети на неоднородной территории, и задании набора этих параметров,

Пелтелттатпттхх' ТТЛ О сгппотт па(\гт тгогу гатгпи Ттсмлд Алт.чиот^л/. Т генетического алгоритма: кроссовер, мутатор и элиминатор, а также параметры популяции. Адаптация представляет собой комплексную настройку указанных операторов для достижения сходимости алгоритма.