Экономическое благосостояние и развитие любой страны на современном этапе в большой степени зависит от её логистической инфра-структуры. Причем, чем больше территория страны, тем более важна логистическая составляющая в экономике. Отметим, что наряду с морским, речным, железнодорожным транспортом экономически развитые страны продолжают всемерно развивать сети автомобильных дорог. Опыт европейских стран, США, Японии и Южной Кореи подтверждают это. Это особенно хорошо видна на примере Соединенных Штатов Америки и Канады, где железные дороги используются, в основном, для перевозки горючего и крупногабаритных грузов, а основная часть грузов перевозят крупнотоннажными автомобилями. При этом эффективность доставки грузов в большой степени определяется вопросами планирования и точности реализации перевозок.
Площадь Российской Федерации составляет более 17 миллионов квадратных километров. В настоящее время полноценная автомобильная сеть покрывает европейскую часть территории России. Большая площадь означает необходимость большой и развитой сети дорог, покрывающей всю страну, а это означает всё возрастающее множество различных маршрутов передвижения. Будущее нашей страны в большой степени зависит не только от того, насколько успешно будет поддерживаться и развиваться эта сеть, но от эффективно организации доставки грузов. Именно это обстоятельство говорит об актуальности и важности выбранной темы.
Люди, передвигаясь из одного города в другой, обычно выбирают удобный и короткий путь. Однако, они всегда могут себе позволить в случае необходимости отойти от намеченного пути или выбрать более длинный маршрут. Но у организаций, занимающихся междугородними и международными грузоперевозками, часто нет такой возможности. Главная цель логистической компании: совершить перевозку с максимально возможной точностью, что позволит получить хорошую прибыль. Для этого нужно разумно выбирать максимально удобный (оптимальный) маршрут и передвигаться по нему согласно запланированному расписанию.
Планирование маршрута движения грузовиков должно быть максимально рационально и учитывать различные факторы. Во-первых, необходимо рассчитывать время перевозок исходя из состояния дороги, по которой будет проходить маршрут, а как нам все известно, качество дорог зачастую оставляет желать лучшего. Во-вторых, нельзя пренебрегать погодным фактором. Например, в зимнее время возможно сильное заснеживание трассы, что приведёт либо к её закрытию, либо к тому, что на дороге образуется скользкая грязевая масса, которая порядком снизит максимально возможную скорость движения. В случае закрытия трассы возникает задача перепланирования маршрута движения, причём оно должно быть проведено в кратчайшие сроки и, по возможности, максимально выгодно как для организации-подрядчика, так и для заказчика. В-третьих, нельзя забывать, что за рулём машины сидит живой человек, который утомляется, теряет концентрацию, отвлекается, что может в лучшем случае привести, например, к снижению скорости движения и отставанию от графика. Отметим и необходимость постоянно следить за состоянием силовых агрегатов многотонного автомобиля, тормозной системы, нагрузку на шасси и т. д.
Для того что бы быть конкурентоспособным, предприятие, занимающееся грузоперевозками, должно учитывать все указанные выше факторы, которые состоят из многих параметров. Вручную невозможно отследить и среагировать на все случившиеся или возможные неполадки, поэтому эффективная диспетчеризация с участием людей является довольно сложной деятельностью. Логично сказать, что система управления, занимающаяся планированием расписания и маршрутов доставки, должная быть максимально автоматизирована на базе со-временных методов планирования и управления сложными системами. В таком случае закономерен вопрос, как же будет выглядеть система, которая вначале должна составить расписание для доставки нового заказа (выбрать водителя, машину, которая будет перевозить заказ, построить маршрут исходя из желания максимизировать прибыль от
сделки и выполнить всё в срок), а потом, в случае незапланированных событий (невыполнение графика погрузки- разгрузки, поломка машины, вынужденное изменение маршрута) изменить уже имеющийся план перевозки с минимальными потерями.
С нашей точки зрения этой задачей справится система, построенная на основе мультиагентного подхода. Мультиагентная система представляет собой децентрализованную систему, позволяющую оперативно, гибко и эффективно практически самостоятельно принимать «разумные» решения, отражающие баланс интересов участников. Разработка и применение такого подхода в нашей работе для разработки означает содержание её научной новизны.
Таким образом, предметной областью нашего исследования является использование мультиагентных технологий в целях создания управляющих и мониторинговых систем.
Объектом исследования является современная логистическая компания, занимающаяся крупнотоннажными автомобильными перевозками, предмет исследования - система управления, построенная с использованием мультиагентных технологий.
Целью работы является разработка системы поддержки логистики на базе мультиагентных технологий.
Для достижения поставленной цели необходимо реализовать следующие задачи: рассмотреть и проанализировать современное содержание мультиагентного подхода;
рассмотреть возможность применения мультиагентного подхода для задачи планирования;
разработать структуру мультиагентной системы для системы мо-ниторинга;
разработать базу данных и создать интерфейс для реализации си¬стемы мониторинга и управления грузоперевозками.
Задача транспортировки различных грузов всегда будет актуальной: составление расписаний для перевозок, мониторинг текущих перевозок, корректировка маршрута или исправление отставаний от графика.
В работе для решения данной задачи мы рассмотрели возможность
использования мультиагентного подхода для разработки системы поддержки эффективной транспортной логистики. Такой подход позволяет
максимально автоматизировать систему с момента поступления заказа
на перевозку и до момента доставки заказа в конечный пункт.
В начале работе были изучены и проанализированы теоретические
подходы, необходимые для понимания устройства и работы мультиагентых систем.
Далее была рассмотрена возможность использования мультиагентного подхода для задач планирования заказов и мониторинга грузоперевозок.
Для задачи эффективного мониторинга процесса перевозки разработан алгоритм работы системы, состоящей из пяти агентов, в виде набора стандартных процедур.
Разработан прототип и интерфейсы системы для задачи транспортной логистики – мониторинга и управления процессом доставки грузов на основе мультиагентного подхода.
В завершение можно отметить, что использование мультиагентных
технологий при решении логистических задач имеет большие перспективы
[1] Амелина, Н. О. и др. Исследование моделей организации грузовых перевозок с применением мультиагентной системы для адаптивного планирования мобильных ресурсов в реальном времени // Пробл. управл. – 2011. - № 6. – с. 31–37.
[2] Бендерская, Е. Н. Мультиагентный подход в вычислительных
технологиях: новые грани параллелизма и суперкомпьютинг / Е. Н.
Бендерская, О. Н. Граничин, В. И. Кияев // Сборник научных статей
8-й Международной научной конференции «Информационные технологии в бизнесе». – СПб.: изд - во «Инфо-да», 2013. – с. 7–13.
[3] Виттих В. А., Скобелев П. О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых
системах // Автомат. и телемех. – 2003. - № 1. – с. 177–185.
[4] Граничин, О. Н. Информационные технологии в управлении.
Учебное пособие / О. Н. Граничин, В. И. Кияев. – М.: Интернет - Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний,
2008. – 336 с.
[5] Граничина, Н. О. Мультиагентная система для распределения
заказов // Управление большими системами. – 2010. – №30.1. - с. 549-
556.
[6] Ерофеева В. А., Иванский Ю.В., Кияев В.И. Управление роем
динамических объектов на базе мультиагентного подхода // Компьютерные инструменты в образовании. – 2015. - №6. – с. 36-44.
[7] Кияев В.И., Герасимов Р.В. Интеллектуальный CRM на базе
мультиагентного подхода // В сб. «Стохастическая оптимизация в информатике». -СПб.: изд-во С.Петербург. ун-та, т. 8, вып. 1, 2012. - с.
50-94.
[8] Лекция 11. Транспортная логистика // Студми [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://studme.org/15100827/logistika/transport
naya_logistika. Дата обращения: 06.02.2016 г.
[9] Лемешева, Т. Л. Модели представления и обработки данных и
знаний. Лабораторный практикум : учеб.-метод. пособие / Т. Л. Ле-
55мешева, Н. А. Гулякина, А. И. Толкачев. – Минск: БГУИР, 2008. - 46
с.
[10] Логистика в малом бизнесе // Дистанционный консалтинг [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dist-cons.ru/modules/log
istic/section8.html. Дата обращения: 06.02.2016 г.
[11] Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени // Разумные решения, научно-производственная компания [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://smartsolutions-123.ru/upload/medialibra
ry/e6/31_ИУМорские%20системы_№1(7)_2015_.pdf. Дата обращения:
09.10.2015 г.
[12] Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom / К. С. Амелин [и др.]. – СПб.: Издательство ВВМ, 2012. – 2018 с.
[13] Скобелев П. О. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени: принципы разработки, опыт промышленных
внедрений и перспективы развития // Информационные технологии. –
2013. – s1. – c. 1–32.
[14] Скобелев П. О. и др. Мультиагентные технологии для управления распределением производственных ресурсов в реальном времени
// Механика, управление и информатика. – 2011. - № 5. – с. 110–122.
[15] Татарников, О. Компьютерная диагностика автомобиля // Компьютер пресс [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://compress.
ru/article.aspx?id=12348. Дата обращения: 09.02.2016 г.
[16] Шабунин, А. Б. и др. Разработка мультиагентной системы адаптивного управления ресурсами ОАО “РЖД” // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. - № 1. – с. 23–29.