Расчет прибыли от распредления супертраулеров в районах № 1 и 2

Число траулеров	Прибыль для района № 1	Прибыль для района № 2	Оптимум прибыли для районов № 1 и 2	Оптимальное распределение
0	0	0	0	(0, 0)
1	56	50	56	(1, 0)
2	90	82	106	(1, 1)
3	130	110	140	(2, 1)
4	156	130	180	(3, 1)
5	180	150	212	(3, 2)
6	204	160	240	(3, 3)

Поясним, как получены цифры в таблице, например в строке, где указано оптимальное распределение трех траулеров.

Если в район № 2 направить 0 траулеров, то в район № 1 будет направлено 3 траулера. Такое решение можно записать как (3, 0). Все возможные решения будут такими: (3, 0), (2, 1), (1, 2), (0, 3). Для каждого из них подсчитывают прибыль и оказывается, что решение (2, 1) дает прибыль 90+50=140. Эта прибыль больше других. Ее и соответствующее ей решение (управление) записывают в таблицу.

Этап III

Расчет прибыли от распределения супертраулеров в районах №1, 2, 3

Число распределяемых траулеров	Оптимум прибыли для районов № 1 и 2	Прибыль для района № 3	Оптимум прибыли для районов № 1, 2, 3	Оптимальное распределение траулеров
0	0	0	0	(0, 0, 0)
1	56	30	56	(1, 0, 0)
2	106	50	106	(1, 1, 0)
3	140	80	140	(2, 1, 0)
4	180	100	180	(3, 1, 0)
5	212	124	212	(3, 2, 0)
6	240	146	242	(3, 2, 1)

Таким образом при распределении шести супертраулеров сумма 212+30>240+0. Это значит, что оптимальным вариантом для распределения шести судов является такой, который включает посылку одного судна в район № 3. На долю районов № 1 и 2 остается пять судов. А согласно расчетам на втором этапе в этом случае оптимальным распределением по первым двум районам являются (3, 2). Оптимальное распределение по трем районам, следовательно, будет (3, 2, 1), что соответствует прибыли 242.

Этап IV

Расчет прибыли от распределения супертраулеров по районам № 1, 2, 3, 4

Число распределяемых траулеров	Оптимум прибыли для районов № 1, 2, 3	Прибыль для района № 4	Общий оптимум	Оптимальное распределение траулеров
0	0	0	0	(0, 0, 0, 0)
1	56	40	56	(1, 0, 0, 0)
2	106	66	106	(1, 1, 0, 0)
3	140	84	146	(1, 1, 0, 1)
4	180	86	180
5	212	106	220	(3, 1, 0,1)
6	242	112	252	(3, 2, 0, 1)

Итак, оптимальное распределение шести траулеров по четырем районам найдено. Оно оказалось на 180 тысяч лучше решения, найденного интуитивным подбором: (1, 2, 1, 2).

Обращает на себя внимание, что в ходе решения задачи получены промежуточные результаты, которые весьма существенны для лица, принимающего решения.

Вот один из них. С ростом числа траулеров прирост прибыли имеет тенденцию к снижению. Поэтому, если в запасе есть какой-либо вариант (например, возможность послать траулер в район Юго-Восточной Атлантики), который экономисты оценивают прибылью в 36 десятков тыс. усл. валютных ед., имеет смысл не просто посчитать, что вариант – 5 траулеров в районе Юго-Западной Атлантики, а шестой в районе Юго-Восточной Атлантики – самый лучший, поскольку увеличивает прибыль на 40 тыс. усл. валютных ед., а надо з а н о в о п е р е с ч и т а т ь всю задачу. Вернее, решить задачу новую: распределение шести траулеров по пяти районам. Вполне вероятно, что новый оптимум окажется значительно более выгодным.

В случае, когда в условиях задачи требуется распределить только четыре супертраулера, мы получим два равнозначных по прибыли решения. Управляющий может выбрать одно из них, принимая во внимание факторы, не вошедшие в модель задачи.

Необходимо отметить, что решение задач методом динамического программирования требует большой предварительной работы группы квалифицированных экономистов. Только экономисты могут подсчитать оценки эффективности, которыми будет оперировать впоследствии специалист по ИСО. Еще лучше, когда экономисты будут знакомы с методами ИСО – им яснее будет то, что в действительности нужно для оценки эффективности принимаемых решений.

Понятие о методе динамического программирования и его применении было разъяснено на примерах детерминистических задач. Но в первой из них существенное значение имеет оправдываемость метеорологического прогноза, надежность предвычисления течений, элементов волнения, дрейфа и т.д.; во второй – надежность прогноза уловов, на которых основывалась исходная таблица ожидаемой прибыли. Можно было заметить, что некоторые не очень большие изменения данных в этой таблице не сказываются на оптимальности управления, хотя и меняют итоговую прибыль. Иными словами, найденное оптимальное управление остается оптимальным, даже если исходные данные несколько варьируются. Но есть реальные задачи, где исходные данные носят чисто вероятностный характер и искусственное придание им детерминистического характера путем перехода к математическим ожиданиям не сулит успеха. Динамическое программирование эффективно и в этих случаях. Разумеется, оно при этом усложняется, превращаясь в так называемое стохастическое динамическое программирование.

Важно отметить, что динамическое программирование есть метод оптимального управления. Именно это обстоятельство делает необходимым изучение его управляющими лицами. Конечно, им не придется выполнять утомительные вычисления самим. Для этого есть специалисты и вычислительные центры. Но знание существа этого метода поможет управляющему правильно ставить задачи и даже активно участвовать в составлении модели задачи, ибо у него есть большой опыт и лучшее, чем у специалистов по ИСО, понимание существа конкретной проблемы (по крайней мере, на начальной стадии операционного проекта).

Применение динамического программирования требует определенных и иногда немалых затрат. Так, например, во второй задаче изучение рынка сбыта рыбной продукции в Африке и Южной Америке может быть в свою очередь потребует некоторых затрат валюты. Но эти затраты окупятся за счет получения подлинно оптимального решения.

 

Вопросы для самопроверки

1. Понятия состояние управляемого объекта и оптимальное управление.

2. Порядок расчетов оптимального решения в общем виде.

3. Условия применения общего порядка расчетов.

4. Цель задачи оптимального перехода через океан.

5. Граф задачи оптимального перехода через океан.

6. Порядок расчетов с использованием граф задачи.

7. Постановка задачи распределения траулеров и района промысла.

8. Расчет различных вариантов распределения траулера.

9. Расчет оптимального варианта распределения траулеров.

10. Использование результатов расчета.

З А К Л Ю Ч Е Н И Е .

 

В конспекте лекций представлены основные методы решения задач для оптимального управления на промысле. Конечно, это не все известные методы, но примеры их использования наиболее ясно показали насколько выгоднее, имея одинаковые исходные данные, можно решать основные задачи управления с достижением большого экономического эффекта.

Кто-то может возразить, что некоторые методы достаточно громоздкие и трудоемкие, но, при возможностях современных вычислительных технологий, наличие множества итераций при решений той или иной задачи уже не представляет каких-либо трудностей.

Конечно, полностью автоматизированных систем на промысле нет, да и вряд ли есть такая необходимость. В создающихся сейчас автоматических системах управления флотом на промысле человек не исключается из управления, его роль в нем остается центральной. Человек, хоть и уступает вычислительным машинам в точности счета и быстродействии, но он превосходит их в умении справляться с учетом неформализуемых факторов, в умении находить решение, пусть и не всегда наилучшее, в ситуациях, в которых машина вообще никакой пользы принести не может.

Существуют ситуации, в которых решение определенной задачи возможно и машиной без человека и человеком без помощи машины, но если человек и машина находят решение для них совместно, то эффективность такого решения выше, чем простая сумма эффектов независимых решений.

Чаще всего участие человека в управлении системой выражается в том, что он определяет, какая именно модель соответствует сложившейся ситуации, и поручает нахождение решения машине в соответствии с этой моделью.

Затем человек корректирует машинное решение, учитывая те факторы, которые не могли быть четко определены и включены в модель. Если необходимо, он несколько изменяет, входные данные и вновь поручает решение машины. Наконец, утверждение полученного решения и мероприятия по приведению его в жизнь всегда были и остаются прерогативой человека как главного звена управления.

Таким образом, для того чтобы правильно использовать методы оптимального управления промыслом необходимо четко понимать какой метод для какого типа задач является самым подходящим и даст наиболее точное решение. Ведь современное техническое оборудование судов часто обеспечивает значительно больший выход продукции, чем это получается в среднем за промысловые сутки. Также эффективность промысла зависит и от промысловой обстановки, которой мы управлять не можем.

Следовательно, при решении возникающих проблем, надо учитывать наиболее существенные из имеющихся ограничений и понимать зависимость между входными данными и результатами расчета, чтобы, при получении невыгодного для промысловиков решения, можно было, путем изменения всего лишь нескольких параметров, добиться наибольшего экономического эффекта.

Опыт показывает, что практическое применение рассмотренных выше методов решения повышает производительность работы отдельных судов на 15-25%. При этом надо учитывать, что повышение идет без дополнительных материальных затрат, лишь за счет более квалифицированного решения вопросов управления, оптимальной организации производства на отдельных этапах. Естественно, что даже небольшой процент повышения эффективности для группы судов приведет к улучшению работы отрасли.

Выше приведены методы решения задач управления промыслом с использованием различных математических моделей. Эти методы пригодны для решения задач на судне любого типа независимо от района промысла и вида облавливаемого объекта. Для аналитического решения необходимо лишь подобие реальной ситуации выбранной модели и количественной оценки всех учитываемых факторов.

Во введении и первых параграфах каждого раздела рассматривается общий подход к решению задач управления, что поможет читателям попытаться самостоятельно разработать методы решения тех задач, которые не изложены в конспекте. Методы оптимального управления промыслом будут развиваться, и это развитие будет идти тем быстрее, чем большее число специалистов будет участвовать в их разработке.

Наличие математических моделей является непременным, хотя и недостаточным условием успешной автоматизации управления. Внедрение на судах вычислительной техники значительно облегчает работу промысловиков в части решения задач управления. Больше того, решение задач на ПК позволяет «проигрывать» различные варианты промысловой обстановки, анализировать последствие различных управленческих действий.

Значительная работа предстоит также в обучении специалистов научным методам решения задач управления. Выпускники вузов отрасли знакомятся с основами математического моделирования задач управления или экономико-математическими методами на специальных курсах.

Однако сейчас этого мало. Нужна более глубокая проработка основных методов по специальной литературе, специальные дисциплины по оптимальному управлению промыслом для судоводителей и других специалистов. Это одна из сторон расширения и углубление экономического образования специалистов.

 

Основная литература:

• 1. Ольховский В.Е. Навигация и промысловая навигация./ В.Е. Ольховский. – М.: Пищевая промышленность, 1979 –344 с.

• 2. Наставление по организации штурманской службы на морских судах флота рыбной промышленности СССР. - Л.: Транспорт, 1987 –136 с.

3. Андреев М.Н Оптимальное управление на промысле / М.Н Андреев, С.А. Студенецкий. - М.: Пищевая промышленность, 1975. -242 с.

4. Ольховский В.Е. . Автоматизация промыслового судовождения и тактическое управление промыслом / В.Е. Ольховский, М.Н. Андреев - М.: Пищевая промышленность, 1970.- 278 с.

5. Мартыненко В.Г. География морского судоходства / В.Г. Мартыненко, Н.Н. Цымбал - Одесса: Феникс, - 2006. - 247 с.

6. Пазынич Г.И., Тишинский В.С. Элементы тактики тралового лова / Г.И. Пазынич, В.С. Тишинский – Калининград: Кн. Издательство, - 1976. - 136 с.

7. Козин М.А. Управление промыслом: проблемы, решения / М.А. Козин, А.А. Кутуев, Г.И. Пазынич – Калининград: Кн. Издательство, - 1987. - 145 с.

 

Дополнительная литература:

8. Исследование операций т 1.2 М.: «Мир», 1981.- 167 с.

9. Вентцель Е.С. Исследование операций /Е.С.Вентцель. М.- Радио, 1972. – 255 с.

10. Алексишин В.Г. Обеспечение навигационной безопасности. / В.Г. Алексишин, Л.А. Козырь, С.В. Симоненко. –Одесса, Мосува : Изд. «Феникс», «Транслит», - 2009 – 517 с.

11. Михалов В.С. Обеспечение навигационной безопасности плавания./ В.С. Михайлов, Кудрявцев В.Г., Соколовский Д.А./ -Киев. ДВПП «Компас», -2010 – 567 с.

⇐ Предыдущая18192021222324252627Следующая ⇒

Поделиться: