Практические рекомендации по выбору АТП. Модель выбора АТП на основе теории нечётких множеств

При принятии решений по концепции системного анализа все решения сводятся к выбору оптимальной альтернативы среди множества допустимых средств достижения поставленной цели. Решение задач по одному критерию, как правило не вызывает затруднений, при решении задачи выбора АТП приходится выбирать иногда между нескольких, порой противоречивых, критериев. Поэтому вместо «жёсткой» необходимо использовать «мягкую» модель, основная идея которой заключается в «компромиссе» между различными целями, в нахождении решений, которые в какой-то мере удовлетворяли бы всем выдвинутым требованиям. Этот подход возник от понимания того, что во многих случаях не хватает информации для линейного ранжирования и можно лишь осуществить групповое ранжирование.

Рассмотрим метод выбора АТП при наличии нескольких критериев на основе теории нечётких множеств.

Задано множество возможных вариантов доставки Х:

Х={x₁,x₂,…x_i,x_n} (3.4)

Каждый вариант характеризуется множеством параметров оценки качества Y:

Y={y₁,y₂,…y_j,…,y_n} (3.5)

Между каждым членом множества Х и каждым членом множества Y имеет место нечёткое отношение, обозначенное через ху или _ij. Иными словами _ij отражает уровень соответствия i -го варианта доставки требованиям по j -ому параметру (_ij [0,1]; i=1,…,n; j=1,…, m). Если собрать вместе все нечёткие отношения между х_i и y_j, то получим матрицу нечётких отношений R размером nm:

R={_ij i=1,…,n; j=1,…,m}, (3.6)

Требуется выбрать лучший вариант х из множества Х.

Постановку задачи выбора АТП можно записать в следующем виде:

х=opt(X,Y,R,M), (3.7)

где М - используемая модель решения задачи, выбранная лицом, принимающим решение (ЛПР). В зависимости от используемой модели результаты решения могут быть разными при одних и тех же исходных данных.

Рассмотрим конкретные модели принятия решения при выборе АТП. Процесс принятия решений наиболее часто характеризуется одной из следующих ситуаций:

1) ЛПР не располагает информацией об ограничениях на значение параметров и информацией об уровне их важности. Применяется модель максиминной свёртки для решения задачи;

2) ЛПР выбирает вариант, обеспечивающий значения всех параметров не хуже требуемых. Эта ситуация соответствует модели абсолютного решения;

3) ЛПР может указать желаемые ограничения по некоторым основным параметрам. Это модель основного параметра;

4) ЛПР способен ранжировать параметры по уровню их важности и определить долю влияния каждого параметра на общее решение. В данной ситуации используется модель компромиссного решения;

5) последняя ситуация характеризуется как сочетание второй и четвёртой ситуации. ЛПР ищет оптимальное решение на основе компромиссной модели, при этом учитывает некоторое ограничение на значения параметров. Эта модель называется моделью эталонного сравнения.

Преимущества и недостатки моделей рассмотрены в таблице 2

Таблица 2

Преимущества и недостатки моделей

Название модели	преимущества	недостатки
1) максиминной свёртки	Модель и алгоритм довольно просты; При использовании модели требуется минимальный объём; Использование данной модели всегда даёт решение.	Является реализацией пессимистического подхода, игнорирующего хорошие оценки вариантов.
2) модель абсолютного решения		Не учитываются уровни важности параметров.
3)модель основного параметра	У ЛПР имеется возможность корректировать ограничение на значение параметра непосредственно на каждом шаге, что ускоряет процесс решения задачи	Модель не может давать хорошее решение, если конечное множество решений Хm* содержит несколько вариантов, при этом ни один из них не может быть оценен как предпочтительный.
4) модель компромиссного решения	Модель не только учитывает уровень важности параметров, но и долю влияния каждого параметра на общее решение, модель всегда обеспечивает решение задачи	Высокое значение интегрального параметра не гарантирует полного соответствия всем выдвинутым требованиям.

Для устранения недостатков вышеуказанных моделей предложена модель эталонного сравнения, дающую решение, более соответствующую требованиям задачи выбора АТП. Сущность модели заключается в следующем: строится эталонный вариант доставки груза x₀. Параметры этого варианта принимают минимальные допустимые значения м₀, j=1, …, m. Каждый вариант множества X сравнивается с эталоном x₀. Если качество у варианта x_i не хуже, чем у эталона x₀, по всем параметрам, то вариант x_i включается во множество решения и для него рассчитывается интегральный параметр качества f_i. Для эталонного варианта интегральный параметр принимает нулевое значение f₀= 0. Оптимальное решение - вариант с максимальным значением интегрального параметра f_max.

Математическая запись модели:

X* = {x_k|x_kX; м_kj? м_0jj=1,…,m; (3.8)

f_k = max{f_i|f_iF;i=1,…,n}} (3.9)

где f_i =. (3.10)

Алгоритм решения задачи представлен на рис. 13

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 13. Модель решения задачи выбора АТП

Формулировка задачи:

Исходные данные проектирования способа доставки материальных средств:

1) Определены наиболее важные параметры качества доставки груза:

- своевременность доставки y₁;

- стоимость доставки y₂;

- сохранность грузов при доставке y₃.

2) предложено четыре АТП: х₁,х₂,х₃,х₄. (Таблица 3)

3) эталонный вариант х₀ = (0,60;0,50;0,60)

4) определены уровни важности параметров. После их нормализации вектор W имеет следующий вид:

W = (0,50;0,30;0,20)

Модель решения задачи выбора АТП показана на рисунке 13.

Таблица 3

Вариант доставки	Оценка вариантов по параметрам
	Своевремен-ность, у1	Стоимость доставки, у2	Сохранность грузов при доставке, у3
АТП 1, х1	0,62	0,70	0,80
АТП 2, х2	0,50	0,60	0,70
АТП 3, х3	0,90	0,80	0,50
АТП 4, х4	0,70	0,70	0,60

Значения вариантов по параметрам

Решение задачи:

Х*={Х₁,Х₂,Х₃,Х₄}

Их интегральный параметр принимает следующие значения:

Вариант х₁:

f₁=(0,62-0,60)·0,50+(0,70-0,50)·0,30+(0,80-0,60)·0,20=0,11

Вариант х₂ исключается из множества решений, т.к.

м₂₁ =0,50 < м₁^min =0,

Вариант х₃ исключается из множества решений, т.к.

м₃₃ =0,50 < м₃^min =0,60

Вариант х₄:

f₄=(0,80-0,60)·0,50+(0,70-0,50)·0,30+(0,60-0,60)·0,20=0,

f_max =f₄ =0,16

Результат решения задачи - вариант х₄ =(0,80;0,70;0,60)

Эффективность функционирования потребителей транспортных услуг зависит как от величины тарифа на доставку, так от таких аспектов качества доставки, как своевременность, сохранность и др. На практике при выборе варианта доставки грузоотправители и грузополучатели часто учитывают лишь основную часть расходов, связанных с доставкой, - транспортные издержки. Остальные расходы, обусловленные недостаточным уровнем качества доставки, учитываются обычно как издержки основного производства. Таким образом, фактическое влияние транспорта на эффективность основного производства значительно больше, чем это следует из суммы транспортных издержек.

Для выбора системы доставки грузов, обеспечивающей высокий уровень предоставленного обслуживания, выявлены требования клиентов, предъявляемые к системе доставки, и с помощью каких параметров потребитель оценивает степень удовлетворения этих требований. Представлена модель выбора грузоперевозчика на основе теории нечётких множеств и приведен алгоритм решения задачи, облегчающий потребителю транспортных услуг выбор перевозчика грузов.

Основным критерием, характеризующим качество перевозок принят критерий надежности. Под надежностью транспортного обслуживания понимается соблюдение перевозчиком обязательств по срокам перевозок и соответствие условиям договора. Надежность обслуживания выступает как синоним гарантированности обслуживания потребителя и минимизации рисков.

Сокращение общих издержек в цепи доставки при сохранении установленных параметров качества обслуживания - основная задача совершенствования работы автомобильного транспорта при перевозке как пассажиров, так и грузов.

Список использованной литературы

1. Миротин Л.Б. «Эффективность логистического управления: Учебник для ВУЗов» - М.: издательство «Экзамен», 2008 - 448 с.

2. Миротин Л.Б. «Транспортная логистика: Учебник для транспортных ВУЗов» - М.: издательство «Экзамен», 2007 - 512 с.

3. Аристов М.В. «Нормативно-правовые акты на автомобильном транспорте: Учебное пособие» - С-Пб ВАТТ, 2008 - 186 с.

4. Гаджинский А.М. «Логистика: Учебник» - М.: издательско-торговая корпорация «Дашков и Кє», 2009 - 432 с.

5. Горев А.Э., Штерн Л.О. «Технология, организация и управление грузовыми автомобильными перевозками: Учебное пособие» - С-Пб государственный архитектурно-строительный университет С-Пб, 2009 - 183 с.

6. ГОСТ 15467-79 «Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения», Издательство стандартов, 2007 г.

7. В.С. Лукинский, В.И. Бережной, Е.В. Бережная, И.А. Цвиринько. Логистика автомобильного транспорта. М.; Финансы и статистика 2007.

8. А.А.Бачурин. Анализ производственно-хозяйственной деятельности автотранспортных предприятий. - М.; Транспорт 2006.

9. Хлевной И.И., Швецов В.В. Технология, организация и управление грузовыми автомобильными перевозками.-СПб: ВАТТ, 2007, 238с.

10. Вельможин А.В. Теория организации и управления автомобильными перевозками: логистический аспект формирования перевозочных процессов: Монография. - Волгоград; государственный технический университет, 2008, 178с.

11. Вельможин А.В. Теория организации и управления автомобильными перевозками: учебник для ВУЗов. 2-е издание, 2007, 304с.

12. Лунский В.С., Бережной В.И., Бережная Е.В. Логистика автомобильного транспорта.-М.: Финансы и статистика, 2006, 368с.

13. Курганов В.М., Мировский А.Б. Автомобильные грузовые перевозки. Учебное пособие.-Тверь:2006, 363с.

Размещено на Allbest.ru

Дата добавления: 2014-01-07