39488

Создание автоматизированной системы оптимизации затрат на доставку грузов на транспортном предприятии

Дипломная

Информатика, кибернетика и программирование

Логистическая организация товародвижения на практике реализуется как регулярный целенаправленный процесс воздействия на всех уровнях и на всех стадиях оборота товаров и услуг на факторы и условия обеспечивающие достижение и поддержание экономного и эффективного процесса физического продвижения товара на рынке. Организационные усилия направленные на повышение эффективности товародвижения могут быть сведены к двум аспектам: оперативному и стратегическому.3] Формирование оптимального режима товародвижения с последующей его корректировкой в...

Русский

2013-10-04

882.5 KB

36 чел.

Оглавление

[1] Введение

[2] 1. Анализ предметной области

[2.1] 1.1. Описание области автоматизации

[2.1.1] Концепцию логистики в силу ее прикладного назначения нельзя отождествлять с узко утилитарными задачами бизнеса.

[2.1.2] Логистическая организация товародвижения на практике реализуется как регулярный, целенаправленный процесс воздействия на всех уровнях и на всех стадиях оборота товаров и услуг на факторы и условия, обеспечивающие достижение и поддержание экономного и эффективного процесса физического продвижения товара на рынке. Организационные усилия, направленные на повышение эффективности товародвижения, могут быть сведены к двум аспектам: оперативному и стратегическому.

[2.1.3] Формирование оптимального режима товародвижения, с последующей его корректировкой в соответствии со структурными и конъюнктурными изменениями, промышленность которой имеет ярко выраженное направление специализации, составляет содержание оперативной организационной работы. При этом существо управления товародвижением определяется в основном отраслевыми приоритетами в регионе, т.е. специфично по способам и методам реализации. В свою очередь, создание благоприятных условий инвестирования капитала в инфраструктурный сектор экономики региона, как материальную базу сферы товарного обращения, является стратегическим организационным направлением общего характера.

[2.1.4] Если абстрагироваться от технологического содержания процессов товародвижения, то в организационном плане и по экономическим последствиям истории развития организационных форм и методов товарного обмена в России оригинальна так же, как и закономерна. В своей эволюции способы организации товародвижения в российской экономике имеют диаметрально противоположные по набору приемов управления и экономическим приоритетам и последствиям разновидности. В пореформенный период они прошли путь от ортодоксальных форм материально-технического снабжения (МТС) к рыночным формам организации товародвижения (таблица 1.1).

[2.1.5] Таблица 1.1 - Основные различия между МТС и рыночной организацией товародвижения

[2.1.6] Принципиальное отличие материально-технического снабжения от рыночной организации товародвиженения состоит в стимулировании участников товародвижения в направлении стойкой, свойственной только этим формам организации экономической мотивации к производительной активности в сфере обмена. Существенные особенности этих двух способов организации товародвижения выражаются через системы стимулов и ограничений политического, правового, организационного и экономического характера. Тотальное отчуждение участников товародвижения от собственности в условиях командно-административной системы хозяйствования, а также от конечных результатов провоцирует формирование и закрепление безынициативного, формального стереотипа трудового поведения основной массы работников снабсбытовых организаций и коммерческих подразделений предприятий. В противовес материально-техническому снабжению рыночная организация товародвижения адресуется, прежде всего, к частной инициативе как потенциально более эффективному инструменту экономического развития, нежели внеэкономическое принуждение.

[2.1.7] В рыночной экономике все более распространенной формой организации сбытовой деятельности промышленного предприятия является распределительная логистика. Распределительная логистика - это научно-практическое направление в системе экономических дисциплин, выступающее в качестве функционального менеджмента промышленного бизнеса. Она занимает совершенно определенную предметную и познавательную позицию, направленную на изучение экономических потоков в сфере обращения товаров и услуг на рынке, инициируемых товаропроизводителями, и может рассматриваться как частный случай логистики товародвижения.

[2.1.8] Общесистемная роль логистики товародвижения в рамках целостного процесса товародвижения показана в таблице 1.2.

[2.1.9] Отраслевой состав товародвижения предполагает, прежде всего, не организационно-целевые, а технико-технологические особенности формирования и протекания товарных и финансовых потоков. Провести однозначное разграничение специализации отраслей товародвижения невозможно. Целесообразно лишь акцентировать усилия на приоритетных процессах. Для торговой логистики основными являются товарообменные операции, купля-продажа, смена форм стоимости. При этом могут совершаться дополнительные производственные (сервисные) операции, если это способствует повышению эффективности обмена и достижению коммерческих целей. В рамках транспортной логистики упор делается на технологию физической переработки элементов товарного потока в процессе их доведения от производителя до конечного потребителя.

[2.1.10] 1.1.3. Оптимизация в транспортной системе

[2.2] 1.3. Математическое обоснование

[2.2.1] 1.3.1. Генетические алгоритмы оптимизации функций многих переменных

[2.2.2] 1.3.2. Задача поиска оптимального маршрута

[3] 2. Постановка задачи

[4] 3. Разработка информационной системы

[4.1] 3.1. Построение математической модели компоновки заказов по транспортным средствам

[4.2] Стоит отметить, что посредством выборки в списках заказов, формируется список на основе матрицы совместимости категорий продуктов при транспортировке.  Также, в соответствии с грузом подбирается тип грузового автомобиля.

[4.3] 3.2. Решение задачи компоновки доставки (описание генетического алгоритма)

[5] 4. Программная реализация информационной системы

[5.1] 4.1. Структура данных

[5.2] 4.2. Выбор технических средств

[5.3] 4.3. Общий алгоритм работы программы

[5.4] 4.4. Результаты

[6] Выводы

[7]
Список использованных источников

Введение

Очень часто неэффективно организовано продвижение товаров предприятия – как внешняя (доставка сырья или готовой продукции), так и внутренняя (перемещение по территории предприятия). Проблемы, с которыми люди сталкиваются на практике, как правило, связаны с неэффективным использованием транспортных средств (низкая загрузка).

Например, предприятие, самостоятельно организуя работу с клиентами, определяет минимальный объем продаж, но не всегда оговаривает минимальный объем поставки. Последнее важно, потому что стоимость доставки иногда очень существенно влияет на доходность заказа. Так, например, один из клиентов может самостоятельно организовывать поставки продукции, как крупным дистрибьюторам, так и мелким розничным фирмам. Из-за недозагрузки транспортных средств при розничных поставках средняя доходность заказа по сравнению с поставками дистрибьюторам приблизительно падает на 8–12%. После проведенного анализа ряду партнеров предлагают либо перейти на обслуживание у дистрибьюторов, либо использовать самовывоз, либо оплачивать доставку.

Во внутреннем управлении движения товаров проблемы связаны с неоптимальным маршрутом движения сырья или незавершенной продукции. К примеру, на одном предприятии сырье и материалы выгружались для проведения входного контроля, затем их везли через всю территорию предприятия для подготовительной обработки, а потом они еще раз транспортировались по территории завода для подачи в цех. Из-за такой организации процесса продвижения товаров предприятие не только несло дополнительные затраты на ГСМ (горюче смазочные материалы), но и теряло сырье при погрузке и транспортировке.

Цель работы – создание автоматизированной системы оптимизации затрат на доставку грузов на транспортном предприятии.

 1. Анализ предметной области

1.1. Описание области автоматизации

1.1.1. Базисные аспекты управления транспортных потоков

Эффективная интеграция транспортных процессов в сбытовой механизм товаропроизводителя осуществляется на основе логистической концепции, формирование которой стало следствием процессов, связанных с выработкой организационно-управленческого обеспечения удовлетворения требований “рынка покупателя”: “Необходимость логистического подхода в практике хозяйственной деятельности обусловлена прежде всего переходом от рынка продавца к рынку покупателя, который требует гибкого реагирования производственных и торговых систем на быстро изменяющиеся приоритеты потребителей”. Логистика выступает таким способом организации коммерческой деятельности, который наиболее полно реализует требования современного рынка, тесно интегрируя все направления деятельности предприятия для достижения конечной цели – сбыта продукции.

Появившись как прикладное направление военного снабжения, в настоящее время логистика олицетворяет собой потоковую концепцию организации бизнеса, способного реагировать на изменения рыночного спроса: “Логистика – наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и др. материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до производственного предприятия, внутризаводской переработки сырья, материалов и полуфабрикатов, доведения готовой продукции до потребителя в соответствии с интересами и требованиями последнего, а также передачи, хранения и обработки соответствующей информации” . Логистика стала основой систем дистрибьюции товаров, реализует инфраструктуру предоставления товара потребителю: “Современную концепцию логистического управления доставки товара в любую точку земного шара с позиций потребительского сервиса можно кратко сформулировать следующим образом: “нужный товар заданного качества и количества – в заданное время и с минимальными затратами”. Устанавливая параметры количества, времени и места потребления товара в качестве его собственных потребительских свойств, современная рыночная инфраструктура тесно интегрируется с системами транспортировки и доставки. Эффективность этой интеграции зависит от степени реализации логистического подхода при координации в этих сферах бизнеса. Становясь неотъемлемой частью полезности товара, функции количества, места и времени предоставления товара покупателю интегрируются не только в потребительную стоимость товара, но и принимают участие в формировании его рыночной цены. В результате этого процессы ценообразования значительно усложняются, транспортные расходы трансформируются в логистические затраты, которые включают в себя “как себестоимость производства товара, так и затраты на логистические операции по его физическому распределению в глобальных системах дистрибьюции товаропроизводителей и торговых посредников. В структуре логистических затрат транспортные расходы составляют от 20 до 70% и более, поэтому транспорт играет ключевую роль в создании глобальных логистических систем”.

Выделяя значение дистрибьюции для всей товаропроводящей системы в обеспечении процессов реализации товара, часто отождествляют логистику распределения и транспортную логистику: “Логистика распределения или сбыта (транспортная логистика) функционирует в сфере управления потоками материалов от изготовителя к получателю часто с использованием складских распределительных центров”. Такое отождествление возможно объяснить тем, что логистика не дублирует экономику транспорта, а является концепцией товародвижения, воспринимаемой в целостности всех ее элементов, важнейшим из которых является транспорт. Использование логистики при построении товаропроводящих систем во много обуславливает ее рассмотрение именно в качестве организационно-методической базы товародвижения. Использование логистики в экономике началось в сферах транспортно-складской и погрузо-разгрузочной деятельности, поэтому для значительной части ученых основным предметом логистики являются, прежде всего, процессы транспортировки, складирования, хранения и грузопереработки.

Транспорт является основной функциональной подсистемой рыночной логистики: “Логистический динамизм товародвижения на оптовом рынке достигается с помощью транспорта. Это означает, что именно транспорт обеспечивает необходимый режим движения товаропотоков по основным параметрам: по траектории и скоростям движения, по времени, мощности и интенсивности. В этом смысле транспорт является обслуживающей системой по отношению к процессу товародвижения, который, в свою очередь, обусловлен особенностями материалопотребления оптовых покупателей”. Являясь самостоятельным и значительным элементом логистической системы товародвижения, транспорт выполняет системообразующую функцию во всей логистической системе, поскольку реализует на практике сам процесс товародвижения. Логистика, как потоковая концепция товаропроводящей системы, не может рассматриваться изолированно от процесса транспортировки товаров: “Логистические системы не могут раскрыть весь свой потенциал, если не будут решены комплексные транспортные проблемы. Выбор каналов продвижения материальных потоков в значительной степени зависит от элементов транспортной системы, участие которых предполагается в том или ином варианте транспортно-перемещающих работ”. Функционирование транспортного комплекса во многом детерминирует снабженческо-сбытовые процессы и является основой формирования всей товаропроводящей системы

Подводя итог рассмотрению транспортно-логистической составляющей процесса товародвижения, можно согласиться с положением, что “ключевая роль транспортировки в логистике объясняется не только большим удельным весом транспортных расходов в общем составе логистических издержек, но и тем, что без транспортировки невозможно само существование материального потока”. Исследуется движение материального потока прежде всего в рамках транспортно-складской логистической концепции.

Наряду с указанным выше присутствующим в научной литературе отождествлением логистики распределения и сбыта с транспортной логистикой, существует концепция рассмотрения логистических процессов транспорта в виде самостоятельного отраслевого комплекса: “Транспорт – сфера производственного предпринимательства, как и другие отрасли национальной экономики; поэтому рядом с логистикой транспорта следует поставить промышленную логистику и логистику строительства – эти виды логистики имеют отраслевую ориентацию” . С данных позиций логистика транспорта представляется как изучение потоковых процессов в транспортных системах. Однако, в отличие от экономики транспорта и других отраслевых наук, рассматривающих процессы и явления в транспортной отрасли, логистика должна акцентировать свое внимание, прежде всего, на товароопределенности потока, его значении для торговой системы и не изолировать предмет исследования областью экономико-технологических процессов перемещения груза. Рассматриваемая как основной элемент товаропроводящей системы, логистика обретает свою определенность как транспортная логистика прежде всего потому что “круг вопросов, относящихся к этой ключевой комплексной логистической активности, выделен в предмет изучения специальной дисциплины – транспортной логистики”. Цели и задачи транспортной логистики определяются ее функциями в товаропроводящей системе, которые были сформулированы как достижение показателей количества, места и времени получения товара потребителем. Для достижения указанных целей транспортной логистикой решается ряд соответствующих задач :

- выбор вида и тапа транспортных средств;

- определение рациональных маршрутов доставки;

- планирование транспортно-складского процесса во взаимосвязи с производственным;

- обеспечение технологического единства транспортно-складского процесса.

Базисным элементом транспортной логистики является собственно специфика и закономерности функционирования транспортной системы, обеспечивающей функционирование всего товаропроводящего механизма: “Транспортировку можно определить как ключевую логистическую активность, связанную с перемещением материальных ресурсов, незавершенного производства или готовой продукции определенными транспортными средствами в логистической цепи (канале, сети), и состоящую, в свою очередь, из комплексных и элементарных активностей, включая экспедирование, грузопереработку, упаковку, передачу прав собственности на груз, страхование и т.п.”. Значимость технико-экономических решений по доставке товара выходит за рамки собственно транспортной логистики и оказывается во многом определяющей для всей логистической системы товародвижения.

Описание технологических элементов транспортного процесса содержится не только в отраслевой литературе, но уже представлено в значительном объеме и в трудах, посвященных логистике. Включение экономики транспорта в состав логистических исследований осуществлено иреализуется, прежде всего, в форме рассмотрения различных концепций сравнительных логистических характеристик различных видов транспорта.

Также в работах логистов определены и основные моменты логистической организации доставки грузов, связанные с выработкой управленческого решения о выборе конкретного способа перевозки, основными критериями которой являются:

- минимальные затраты на транспортировку;

- заданное время доставки груза;

- максимальная надежность и безопасность;

- минимальные затраты (ущерб), связанные с запасами в пути;

- мощность и доступность вида транспорта.

В значительном объеме представлены логистические разработки и в области складской поддержки функционирования товаропроводящих систем. Значимость этого этапа товародвижения обуславливается тем, что транспортный процесс начинается и заканчивается складским: “Склады создаются в начале и в конце материальных потоков (как на микро-, так и на макроуровне)”. Причем складское звено товародвижения может располагаться на любом участке товарного потока: “Складские системы различных типов могут создаваться в начале, середине и конце транспортных грузопотоков или производственных процессов для временного накапливания грузов и своевременного снабжения производства материалами в нужных количествах”. Более того, склады играют активную роль не только в процессах поддержания потоков, но и в их формировании и изменении: “Складские системы способствуют преобразованию грузопотоков, изменяя параметры принимаемых и выдаваемых партий грузов (по размеру, составу, физическим характеристикам входящих грузов, времени отправки транспортных партий и т.д.)”.

На основе системного подхода транспортная и складская логистики рассматриваются в единстве обеспечения функционирования товаропроводящей системы. Этого требует решение задач всей логистической системы товародвижения: “Чтобы задачи логистики были реализованы в полной мере, следует не дополнять механически транспортную логистику складской, а ставить вопрос о формировании транспортно-складской логистики – науки и практической деятельности по управлению движением, обработкой и хранением материальных ресурсов в подсистемах логистической цепи”. Более того, в современных условиях уже невозможно полноценно изучить транспортную логистику в изолированном виде, поскольку “транспортная логистика не в состоянии существовать в чистом виде. Чтобы были реализованы задачи логистической цепи, следует, по нашему мнению, не осуществлять механическое суммирование отдельно и независимо существующих транспортной и складской логистик, а ставить вопрос о формировании и развитии единой транспортно-складской логистики – науки и практической деятельности по управлению движением, обработкой и хранением материальных ресурсов в подсистемах логистической цепи”. Таким образом, в настоящее время развивается интегральное направление логистики товародвижения, которое формулируется следующим образом:

“Транспортно-складская логистика определяется как система организационно-функциональной деятельности технологического характера (хранение-складирование и доставка-транспортировка), экономическим содержанием которой является создание дополнительной ценности (стоимости и потребительной стоимости) предмета этой деятельности (товара-ресурса). Структура этой дополнительной ценности выражается в терминах известных правил логистики, образующих так называемый комплекс логистики: ценность самого ресурса (структура, качество, количество); ценность времени (точность) доставки; ценность места доставки. Иными словами, ценен не только товар (ресурс) сам по себе, а ценен тем, что имеется в необходимом количестве, с сохраненным качеством, в точное время, в определенном месте” .

Становление и развитие транспортно-складской логистики находит свое выражение в развитии организационно-хозяйственной деятельности, обеспечивающей товародвижение в виде поддержания и развития системы грузопотоков. К такой деятельности можно отнести экспедиторское обслуживание. Основными причина появления и развития этого вида предпринимательской деятельности стали высокие требования, предъявляемые к транспортно-складскому процессу со стороны потребителей транспортных услуг, поскольку “транспортный сервис в современных условиях включает в себя не только собственно перевозку грузов от поставщика потребителю, но и большое количество экспедиторских, информационных и трансакционных операций, услуг по грузопереработке, страхованию, охране и т.п.”. В самом общем виде транспортно-экспедиционное обслуживание понимается как “система доставки, включающая в себя перевозку товара от изготовителя до потребителя и выполнение связанных с ней погрузо-разгрузочных работ, хранение (расфасовку, упаковку, складирование), страхование, финансовые услуги, информационные процессы и ведение документации”. Как следует из данного определения, экспедиционное обслуживание дополняет транспортно-складской процесс необходимыми манипуляциями с грузом, позволяющими ему реализовать свои товарные свойства. Объективная необходимость появления и развития экспедиционного сервиса обусловлена требованиями, предъявляемыми участниками “рынка покупателя” к процессам доставки, которых только средствами классических транспортных предприятий достичь невозможно, поскольку “эффективное товародвижение возможно лишь при взаимодействии множества структур и механизмов инфраструктурного, транспортного, перегрузочно-складского и институционального характера”. Особенно актуальными процессы развития экспедиционного сервиса становятся при выполнении международных перевозок, связанных с целым комплексом дополнительных мероприятий по таможенному оформлению грузов.

Вопросы экспедиторского обслуживания могут и должны быть рассмотрены с точки зрения логистического сервиса процессов товародвижения. В данном случае экспедиторская деятельность представляется как форма организации сложных транспортно-складских и прочих грузовых процессов, определяющих формирование всей торговой инфраструктуры. В работе предпринимается попытка рассмотрения вопросов организации и управления сложных транспортно-складских и грузовых процессов в форме транспортно-экспедиционной деятельности, ее роли и значения для формирования товаропроводящей системы, разработки современных форм товародвижения, оптимизации перевозочной деятельности.

1.1.2. Механизмы управления товародвижением в производстве и сбыте

Концепцию логистики в силу ее прикладного назначения нельзя отождествлять с узко утилитарными задачами бизнеса.

Логистическая организация товародвижения на практике реализуется как регулярный, целенаправленный процесс воздействия на всех уровнях и на всех стадиях оборота товаров и услуг на факторы и условия, обеспечивающие достижение и поддержание экономного и эффективного процесса физического продвижения товара на рынке. Организационные усилия, направленные на повышение эффективности товародвижения, могут быть сведены к двум аспектам: оперативному и стратегическому.

Формирование оптимального режима товародвижения, с последующей его корректировкой в соответствии со структурными и конъюнктурными изменениями, промышленность которой имеет ярко выраженное направление специализации, составляет содержание оперативной организационной работы. При этом существо управления товародвижением определяется в основном отраслевыми приоритетами в регионе, т.е. специфично по способам и методам реализации. В свою очередь, создание благоприятных условий инвестирования капитала в инфраструктурный сектор экономики региона, как материальную базу сферы товарного обращения, является стратегическим организационным направлением общего характера.

Если абстрагироваться от технологического содержания процессов товародвижения, то в организационном плане и по экономическим последствиям истории развития организационных форм и методов товарного обмена в России оригинальна так же, как и закономерна. В своей эволюции способы организации товародвижения в российской экономике имеют диаметрально противоположные по набору приемов управления и экономическим приоритетам и последствиям разновидности. В пореформенный период они прошли путь от ортодоксальных форм материально-технического снабжения (МТС) к рыночным формам организации товародвижения (таблица 1.1).

Таблица 1.1 - Основные различия между МТС и рыночной организацией товародвижения

Базовая характеристика

МТС

Рыночная организация товародвижения

Экономический мотив

Выполнение плана

Получение прибыли

Форма собственности

Государственная

Преимущественно частная

Доминирующий способ удовлетворения произ-водственных потреб-ностей

Административное распределение ресурсов

Товарно-денежный обмен

Способ распределения ресурсов

Принудительный, директивный

Свободный, рыночный

Система управления

Централизованная

Децентрализованная

Механизм регулирования

Государственная монополия

Конкуренция

Принципиальное отличие материально-технического снабжения от рыночной организации товародвиженения состоит в стимулировании участников товародвижения в направлении стойкой, свойственной только этим формам организации экономической мотивации к производительной активности в сфере обмена. Существенные особенности этих двух способов организации товародвижения выражаются через системы стимулов и ограничений политического, правового, организационного и экономического характера. Тотальное отчуждение участников товародвижения от собственности в условиях командно-административной системы хозяйствования, а также от конечных результатов провоцирует формирование и закрепление безынициативного, формального стереотипа трудового поведения основной массы работников снабсбытовых организаций и коммерческих подразделений предприятий. В противовес материально-техническому снабжению рыночная организация товародвижения адресуется, прежде всего, к частной инициативе как потенциально более эффективному инструменту экономического развития, нежели внеэкономическое принуждение.

В рыночной экономике все более распространенной формой организации сбытовой деятельности промышленного предприятия является распределительная логистика. Распределительная логистика - это научно-практическое направление в системе экономических дисциплин, выступающее в качестве функционального менеджмента промышленного бизнеса. Она занимает совершенно определенную предметную и познавательную позицию, направленную на изучение экономических потоков в сфере обращения товаров и услуг на рынке, инициируемых товаропроизводителями, и может рассматриваться как частный случай логистики товародвижения.

Общесистемная роль логистики товародвижения в рамках целостного процесса товародвижения показана в таблице 1.2.

Таблица 1.2- Общесистемная роль логистики товародвижения

Предметный признак

Научное направление

Этап процесса товародвижения

Распределительная логистика

Коммерческая логистика

Закупочная логистика

Сервисная логистика

Отраслевой состав товародвижения

Торговая логистика

Транспортная логистика

Информационно-финансовая логистика

Отраслевой состав товародвижения предполагает, прежде всего, не организационно-целевые, а технико-технологические особенности формирования и протекания товарных и финансовых потоков. Провести однозначное разграничение специализации отраслей товародвижения невозможно. Целесообразно лишь акцентировать усилия на приоритетных процессах. Для торговой логистики основными являются товарообменные операции, купля-продажа, смена форм стоимости. При этом могут совершаться дополнительные производственные (сервисные) операции, если это способствует повышению эффективности обмена и достижению коммерческих целей. В рамках транспортной логистики упор делается на технологию физической переработки элементов товарного потока в процессе их доведения от производителя до конечного потребителя.

1.1.3. Оптимизация в транспортной системе

Комплекс мер по увеличению производительности отдела доставки зависит, прежде всего, от сложности поставленной задачи и может включать в себя как принятие организационных мер, уменьшающих влияние человеческого фактора на всех этапах обработки заказа, так и практически полную автоматизацию операций планирования маршрутов доставки, контроля и управления транспортными средствами на маршруте диспетчерской службой.

Зонное деление. Границы и местоположение зон обслуживания определяются по такому критерию, как простота перемещения по сети дорог внутри данной зоны, а размеры зоны зависят от максимального количества заказов, которые могут быть обслужены одним транспортным средством.

Задачей менеджеров отдела доставки при использовании этого метода является не планирование маршрутов (водитель сам определяет оптимальный порядок доставки), а актуализация параметров зон. Причем, как показывает практика, возможное неполное использование грузоподъемности и объема кузова автомобиля компенсируется увеличением количества клиентов, которым был доставлен товар, за счет сокращения плеча пробега между маршрутными точками. Однако и проблема неполной загруженности автомобиля может быть решена путем дополнения маршрута заказами из смежных зон.

Волновая загрузка. Суть данного метода заключается в том, что определенное количество транспортных средств в строгом порядке в определенное время приезжает на склад, становится под погрузку и выходит на маршрут.

Это количество связано с пропускной способностью участка отгрузки и с прогнозируемыми объемами подготавливаемого складом к отправке товара за период времени между «волнами».

Оптимизация маршрутов. Оперативность формирования маршрутов и их оптимизация при одновременной минимизации трудозатрат может достигаться интеграцией систем управления складским товародвижением с геоинформационной системой (ГИС). На российском рынке представлен широкий ассортимент таких систем. Программные продукты данного класса имеют разные интерфейсы, но принципы их функционирования приблизительно одинаковы.

В теории исследования операций задача, решаемая любой программой автоматизированного планирования, называется сетевой задачей нахождения оптимального маршрута. Сеть можно определить как некоторое количество точек или узлов (центральный склад или клиенты – потребителей материального потока), связанных ребрами или дугами (дорогами, по которым происходит перемещение транспорта). Непрерывная последовательность ребер, связывающая первый узел (пункт отправления) с последующими (пунктами назначения), формирует маршрут. Ребра имеют определенные характеристики, используемые при решении задачи выбора оптимального маршрута. К этим характеристикам относятся:

  •  базовые характеристики – расстояние, определяемое по координатам начала и конца ребра с использованием ГИС, наличие одностороннего движения, преград и т. д.;
  •  расчетные характеристики – стоимость, расход ГСМ и время перемещения по ребру;
  •  параметры, регулируемые оператором программы вручную с учетом дорожных и погодных условий – коэффициент скорости и текущий статус доступности.

1.2. Общая характеристика деятельности транспортного предприятия

Система разрабатывается для использования в коммерческой деятельности компании ООО " ЛогистикТрансСервис ". Компания ООО " ЛогистикТрансСервис " – существует более 10 лет. За этот период времени компания зарекомендовала себя ответственным и надежным партнером, и уверенно закрепилась на рынке перевозок по всей области.

ООО «ЛогистикТрансСервис» является юридическим лицом и по законодательству РФ действует на основе Закона «О предприятиях и предпринимательской деятельности», Гражданского кодекса РФ, Договора «О создании и деятельности ООО «ЛогистикТрансСервис» в форме общества с ограниченной ответственностью».

         Согласно Уставу в деятельности фирмы предусмотрены такие направления как:

1. Содействие наиболее полному и разностороннему удовлетворению потребностью граждан, предприятий в насыщении рынка товарами и услугами.

2. Внедрение достижений научно-технического прогресса, решение экономических проблем.

3.        Собственная предпринимательская деятельность для получения прибыли.

Предметом деятельности предприятия являются транспортные перевозки.

1.3. Математическое обоснование

1.3.1. Генетические алгоритмы оптимизации функций многих переменных

Генетический алгоритм – адаптивный метод поиска, который в последнее время часто используются для решения задач функциональной оптимизации. Он основан на генетических процессах биологических организмов: биологические популяции развиваются в течении нескольких поколений, подчиняясь законам естественного отбора и по принципу «выживает наиболее приспособленный», открытому Чарльзом Дарвином. Подражая этому процессу генетический алгоритм способен «развивать» решения реальных задач, если те соответствующим образом закодированы.

Генетический алгоритм использует прямую аналогию с механизмом выживания в определенных условиях в животном мире. Он работает с совокупностью «особей» – популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее «приспособленности» согласно тому, насколько «хорошо» соответствует ей решение задачи.

Многие реальные задачи могут быть сформулированы как поиск оптимального значения, где значение – сложная функция, зависящая от некоторых входных параметров. Сила генетического алгоритма заключена в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, эта особенность ГА использовалась в сотнях прикладных программ, включая проектирование самолетов, настройку параметров алгоритмов и поиск устойчивых состояний систем нелинейных дифференциальных уравнений.

Использование метода генетического поиска в разрезе транспортной логистики оправдано по нескольким причинам:

  •  транспортной логистике каждый день необходимо найти оптимальное решение при загрузке транспортных средств;
    •  для оптимального поиска данным методом необходимо большое количество «особей», которые в нашем случае выражены заказами;
    •  всем «особям» (заказам) можно проставить их вес в соответствии с некоторыми параметрами, которые будут определены позднее.

Эффективность генетического анализа сильно зависит от таких деталей, как метод кодировки решений, операторы, настройки параметров, частный критерий успеха.

Простой генетический анализ случайным образом генерирует начальную популяцию структур. Работа анализа представляет собой итерационный процесс, который продолжается до тех пор, пока не выполнятся заданное число поколений или какой-либо иной критерий остановки. На каждом поколении перебора реализуется отбор пропорционально приспособленности, одноточечное скрещивание и мутация. Сначала, пропорциональный отбор назначает каждой структуре вероятность  равную отношению ее приспособленности к суммарной приспособленности популяции:

Затем происходит отбор (с замещением) всех n особей для дальнейшей генетической обработки, согласно величине . После отбора, n выбранных особей подвергаются скрещиванию (иногда называемому кроссовером или рекомбинацией) с заданной вероятностью . n строк случайным образом разбиваются на n/2 пары. Для каждой пары с вероятностью  может применяться скрещивание. Соответственно с вероятностью  скрещивание не происходит, и неизмененные особи переходят на стадию мутации. Если скрещивание происходит, полученные потомки заменяют собой родителей и переходят к мутации.

Одноточечное скрещивание работает следующим образом. Сначала, случайным образом выбирается одна из l-1 точек разрыва. (Точка разрыва - участок между соседними битами в строке.) Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Например, предположим, что один родитель состоит из 10 нолей, а другой – из 10 единиц. Пусть из 9 возможных точек разрыва выбрана точка 3. Родители и их потомки показаны ниже.

Родитель 1  0000000000  000~0000000  -->  111~0000000  1110000000  Потомок 1

Родитель 2  1111111111  111~1111111  -->  000~1111111  0001111111  Потомок 2

После того, как закончится стадия скрещивания, выполняются операторы мутации. В каждой строке, которая подвергается мутации, каждый бит с вероятностью  изменяется на противоположный. Популяция, полученная после мутации записывает поверх старой и этим цикл одного поколения завершается.

В настоящее время исследователи ГА предлагают много других операторов отбора, кроссовера и мутации. Вот лишь наиболее распространенные из них. Прежде всего, турнирный отбор. Турнирный отбор реализует n турниров, чтобы выбрать n особей. Каждый турнир построен на выборке k элементов из популяции, и выбора лучшей особи среди них. Наиболее распространен турнирный отбор с k=2.

Элитные методы отбора гарантируют, что при отборе обязательно будут выживать лучший или лучшие члены популяции совокупности. Элитизм может быть внедрен практически в любой стандартный метод отбора.

Двухточечный кроссовер и равномерный кроссовер – вполне достойные альтернативы одноточечному оператору. В двухточечном кроссовере выбираются две точки разрыва, и родительские хромосомы обмениваются сегментом, который находится между двумя этими точками. В равномерном кроссовере, каждый бит первого родителя наследуется первым потомком с заданной вероятностью; в противном случае этот бит передается второму потомку, и наоборот.

Рис. 1.1. Блок-схема генетического алгоритма

1.3.2. Задача поиска оптимального маршрута

Один из разделов дискретной математики, наиболее часто используемый при принятии решений и оптимизации, а в частности при решении задач поиск оптимального маршрута, – теория графов. Граф – это совокупность точек, называемых вершинами графа, некоторые из которых соединены дугами (дуги называют также ребрами). Примеры графов (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Примеры графов

На только что введенное понятие графа "навешиваются" новые свойства. Например, вводится и используется понятие ориентированного графа. В таком графе дуги имеют указание направления от одной вершины к другой. Примеры ориентированных графов (рис. 1.3).

 

Рис. 1.3. Примеры ориентированных графов

Ориентированный граф был бы полезен, например, для иллюстрации организации перевозок. В экономике дугам ориентированного или обычного графа часто приписывают числа, например, стоимость проезда или перевозки груза из пункта А (начальная вершина дуги) в пункт Б (конечная вершина дуги).

Самыми распространенными задачами принятия решений, связанных с оптимизацией на графах являются задача коммивояжера и задача о кратчайшем пути [2].

Задача коммивояжера. Требуется посетить все вершины графа и вернуться в исходную вершину, минимизировав затраты на проезд (или минимизировав время). Исходные данные здесь – это граф, дугам которого приписаны положительные числа – затраты на проезд или время, необходимое для продвижения из одной вершины в другую. В общем случае граф является ориентированным, и каждые две вершины соединяют две дуги – туда и обратно. Действительно, если пункт А расположен на горе, а пункт Б – в низине, то время на проезд из А в Б, очевидно, меньше времени на обратный проезд из Б в А.

Многие постановки экономического содержания сводятся к задаче коммивояжера. Например, составление наиболее оптимального маршрута доставки заказов по заданному числу торговых точек и возврат в место отправки.

2. Постановка задачи

В работе «Разработка автоматизированной системы оптимизации затрат на доставку грузов на транспортном предприятии» ставится задача разработки автоматизированной системы оптимальной загрузки транспортных средств, с возможностью поиска оптимального пути для каждого ТС с учетом совместимости категорий продуктов при транспортировке.

Исходными данными являются данные о ТС, заказах, товарах и матрица совместимости перевозок категорий продуктов.

При построении системы необходимо учитывать следующие параметры:

  •  использование только автомобильного транспорта;
  •  работа доставки в нескольких территориальных регионах.

Дипломная работа заключается в следующем:

  •  анализе литературы, выборе средств и методов реализации задачи:
    •  поиска оптимальной загрузки ТС;
      •  поиска оптимального пути для доставки заказов;
  •  разработке математической модели:
    •  поиска оптимальной загрузки ТС;
      •  поиска оптимального пути для доставки заказов;
  •  разработке и создании:
    •  приложения позволяющего производить манипуляции с данными в базе данных (добавление новых полей, изменение имеющихся, удаление полей);
      •  приложения рассчитывающего оптимальную загрузку ТС на основе выбранного математического метода;
      •  приложения рассчитывающего оптимальный маршрут на основе выбранной математической модели;
      •  внесение в базу данных результатов расчета;
  •  выполнении вычислительных экспериментов по «загрузке» и поиску оптимального пути.

 3. Разработка информационной системы

3.1. Построение математической модели компоновки заказов по транспортным средствам

Первый шаг при решении задачи поиска состоит в том, чтобы определиться относительно объектов из множества потенциальных решений. Т.е. нужно четко представлять себе класс исследуемых объектов, которым в данном случае является совокупность всех заказов. Будем называть множество заказов пространством объектов и обозначим его O.

Второй шаг, который должен предшествовать процедуре поиска состоит в выборе некоторой цепочки заказов из пространства O. Представление определяется множеством S – пространством представлений. S выбирается с таким расчетом, что алгоритму поиска будет легче манипулировать членами S, чем O. Как правило, S не равно O, хотя это и не всегда обязательно. В нашем случае пространством представлений является конкретная цепочка заказов, закодированная в требуемом виде.

В отличие от пространства всех заказов, конкретные цепочки заказов обязательно имеют конечное представление. В реальных задачах в реальном времени вместо O принято рассматривать его конечное подмножество O'. Отображение между элементами O и S будет называть представлением. Представление описывает связь между исследуемыми объектами, которые выступают в качестве потенциальных решений задачи поиска, и объектами, управлением и манипулированием которых занимается поисковый алгоритм. Представление есть функция кодирования

В общем случае e(o) может описывать целое множество представлений, однако этот случай нами не рассматривается. Обратное отношение будем записывать как e-1 (функция декодирования)

Обратное отношение используется тогда, когда по новому представлению s' из S, полученному в результате поиска, требуется восстановить из закодированного вида цепочку заказов, выделенную из отдельного решения.  может представлять подмножество заказов из всей совокупности. Если e(o') – не пустое множество, то будем говорить, что o' представлен. Если  – пустое множество, то s' – недопустимое представление.

Использование представлений позволяет осуществлять поиск по всей совокупности заказов, опираясь на минимум знаний об их характеристиках.

Среди различных типов задачи поиска наибольший интерес для нас представляет задача, в которой требуется найти лучшую, насколько это возможно при существующих ограничениях (временных, стоимостных или каких-либо еще), цепочку заказов. При этом на множестве объектов O должна быть определена функция цели f(o), позволяющая сравнивать решения:

такая, чтобы для любых двух o1,o2 из O, если f(o1)>f(o2), то o1 считается решением лучше, чем o2. R – множество вещественных чисел. Очевидно, что об оптимальности того или иного решения можно говорить лишь тогда, когда исследовано все пространство представлений S.

Для реализации алгоритма поиска в пространстве представлений можно ввести функцию оценки представлений, аналогично функции f, определенной на элементах из множества O. Определим ее как:

где R - множество вещественных чисел.

С помощью m можно определить порядок в S таким образом, чтобы представителям лучших объектов в смысле f соответствовало большее значение m. Т.е. m – это характеристика цепочки заказов, позволяющая характеризовать ее как лучшую.

Представленные рассуждения позволяют сформулировать задачу поиска наилучшего объекта o* из множества O следующим образом

Ее решение осуществляется поиском в пространстве S оптимального представления s*:

 

Еще раз, прежде чем построить поисковый алгоритм нужно определиться с символьной моделью задачи, которая включает в себя:

пространство потенциальных решений O,

пространство представлений S,

функцию кодирования e и декодирования e-1,

целевую функцию f,

функцию оценки цепочки заказов m.

Таким образом, в представленном случае поиск оптимального решения заключен в задаче поиска наилучшей компоновки маршрута. Т.е. с помощью генетического алгоритма находятся ТС, которые наиболее оптимально удовлетворяют маршруту в каждую зону. Функцией цели является функция, рассчитывающая затраты на маршрут:

,

где

Mz – затраты на маршруте,

m – тип ТС,

n – количество ТС i-го типа,

p – количество заказов для j-го ТС,

L – коэффициент стоимости тонно-километра, зависящий от типа ТС, и включающий затраты на аренду и поддержание ТС,

T – тоннаж товара при перемещении ТС между точками,

R – расстояние между промежуточными точками.

Ограничения для функции цели:

  •  в ТС можно загрузить груз:
    •  весом не более грузоподъемности ТС:

где

p – количество заказов для j-го ТС,

weight  – вес груза для k-го заказа,

Tj – грузоподъемность j-го ТС;

  •  объемом не более вместимости ТС:

где

p – количество заказов для j-го ТС,

volume – объем груза для k-го заказа,

Vj – вместимость j-го ТС;

  •  в ТС можно загрузить не более 30 заказов:

где

p – количество заказов.

При этом, затраты на поддержание ТС включают в себя ГСМ, необходимый для выполнения рейса, рассчитанный по внутренним тарифам компании, и стоимость технического обслуживания ТС в случае, когда оно не является наемным. Затраты на аренду ТС – оплата времени аренды ТС, рассчитанная по тарифам грузоперевозчика. Берется именно их сумма, представленная в виде одной стоимости затрат на ТС.

Сумма косвенных затрат (бумага на печать заказа, з/п складского персонала, з/п торгового персонала, аренда складов и офисных зданий, поддержание эксплуатационной техники) не учитывается.

Оптимальным решением будем считать такой список ТС, при котором величина Mz рассматриваемого маршрута принимает минимальное значение. Также следует учитывать, что решение может быть не единственным.

Каждое ТС, как элемент пространства представлений, определен свойствами: грузоподъемность ТС, вместимость ТС, коэффициент стоимости тонно-километра для ТС. Таким образом, исходными данными являются: tonnagei (грузоподъемность), volumei (вместимость), TKi (коэффициент стоимости тонно-километра).

Множество элементов пространства представлений можно записать так:

.

Стоит отметить, что посредством выборки в списках заказов, формируется список на основе матрицы совместимости категорий продуктов при транспортировке.  Также, в соответствии с грузом подбирается тип грузового автомобиля.

При создании списка, проверяется, совместима ли категория продукции выбранного товара, с ранее занесенными категориями продукции товаров в списке. Так же стоит учесть тот факт, что товары могут быть одной категории, что позволяет облегчить задачу поиска совместимости перевозимых товаров, рассортировав по категориям. Это, разумеется уменьшит время выполнения поиска.    

3.2. Решение задачи компоновки доставки (описание генетического алгоритма)

Прежде чем приступать к описанию поискового алгоритма, следует определиться с тем, что именно мы оптимизируем, как рассчитываются критерии оптимальности, и что мы будем понимать под задачей поиска.

В нашем случае имеется сложная целевая функция, зависящая от нескольких переменных, и требуется найти такие значения переменных, при которых значение функции минимально, что и является сутью задачи оптимизации.

Переменными считаются заказы, которые необходимо доставить, а  именно их масса и объем. Количество заказов известно заранее, т.к. менеджер по доставке или диспетчер, получает информацию об этом заранее. А функцией, которую нужно минимизировать являются расходы на доставку заказов клиентам.

В таком случае, каждый вариант маршрутизации, а соответственно, и компоновки ТС будем считать индивидуумом, а расходы конкретного маршрута – приспособленностью индивидуума. Тогда в процессе предлагаемой эволюции приспособленность организмов будет возрастать, т.е. будут появляться варианты маршрутизации с минимальными затратами.

В нашем случае важным моментом будет принятие стратегии элитизма, т.е. варианта, когда наиболее приспособленные особи (коллекции заказов) переходят в новое поколение без изменения. В любом случае каждое следующее поколение будет в среднем лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуумов перестает заметно увеличиваться, процесс останавливается и в качестве решения задачи оптимизации берут наилучшего из найденных индивидуумов.

Хромосома = вариант решения задачи = набор из i–генов

Хромосома = {x1, x2, , xi},

где

xi – количество ТС i-го типа.

В свою очередь гены = свойства ТС, т.е.

xi = {грузоподъемность, вместимость, коэффициент стоимости ТК}.

Тогда структура алгоритма будет выглядеть так, как показано на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Структура алгоритма

В первую очередь необходимо начать с конструирования хромосомы, представляющей возможные решения этой задачи. Традиционно генетические алгоритмы используют для этого двоичные строки фиксированной длины. В рассматриваемом случае имеет смысл организовать хромосому из количества ТС в десятичном представлении, взяв в дальнейшем при перестановке за один разряд количество транспортных средств для i-го типа ТС.

Целый маршрут, т.е. хромосома, будет представлять собой цепочку, состоящую из i-комбинаций количества ТС.

Для сужения диапазона решений задачи стоит определить, что в каждое ТС возможно поместить максимально 30 заказов.

Для решения задачи компоновки необходимо каким-то образом сымитировать «выживание сильнейших», позволяя лучшим хромосомам жить, а не самых лучших обрекать на гибель. Для этого мы должны знать, как отличить хорошие хромосомы от плохих.

Будем использовать «колесо рулетки» для того, чтобы выбрать из текущего поколения хромосомы, которые сохранятся в следующем поколении. У шарика колеса рулетки одинаковые шансы остановиться в любом из секторов, но если рулетка разделена на неравные секторы (рис. 3.2), вероятность того, что шарик остановится в широком секторе, велика, а в узком – мала. Предположим, что каждый сектор нашей "кривой" рулетки отвечает одной из хромосом, а ширина сектора пропорциональна ее качеству. Запустив рулетку 500 раз, мы получим новое поколение хромосом.

Рис. 3.2. Колесо рулетки выбора

Так как рулетка "кривая", вполне возможно, что некоторые из хромосом данного поколения будут выбраны несколько раз, а некоторые – ни разу. Хотя случайный характер выбора и может привести к отсеву («смерти») очень хорошо приспособленных хромосом и увеличению количества плохо приспособленных хромосом, в среднем число хороших хромосом будет расти, а плохих – уменьшаться. Можно ожидать, что качество следующей популяции будет, в среднем, выше качества предыдущей. Начинают работать факторы эволюции, так как хромосомы фактически вынуждены бороться за место в следующем поколении под действием «искусственного дефицита».

Но колесо рулетки не создает лучшие решения, а лишь отбирает лучших из имеющихся. Первое, что нужно для создания таких решений, –  кроссинговер (рис. 3.3).

Рис 3.3. Кроссинговер

При кроссинговере хромосомы группируются в пары, и случайным образом выбирается точка кроссинговера. Например, для наших хромосом мы можем наугад выбрать одну из точек 1, 2, …, 5. Операция кроссинговера состоит в следующем: мы меняем местами участки выбранных хромосом слева от точки кроссинговера, для точки кроссинговера 4 (рис. 3.3).

Кроссинговер смешивает «генетический материал» двух родителей, причем можно ожидать, что приспособленность родителей выше средней в предыдущем поколении, так как они только что прошли очередной раунд борьбы за выживание. Это аналогично соперничеству настоящих живых существ, где лишь сильнейшим удается передать свои (предположительно хорошие) гены следующему поколению. Важно, что кроссинговер может порождать новые хромосомы, ранее не встречавшиеся в популяции.

Не все пары хромосом в новой популяции подвергаются кроссинговеру. Некоторые хромосомы остаются неизменными. Это зависит от того, как сработает алгоритм случайности запуска кроссинговера, который запускается для каждой пары.

Последний этап – мутация. Даже для больших популяций может оказаться, что не все биты генетического материала в ней представлены. Например, если первый бит у всех хромосом равен 0, то кроссинговер никогда не породит решение с 1 в первом бите. Мутация предназначена для того, чтобы избежать таких ситуаций и увеличить вариабельность популяции. Частота мутации обычно очень низкая – отвечающий за нее алгоритм случайности должен выдавать команду запуска раз в тысячу комбинаций. В хромосоме выбирается случайный бит, который в нашем случае является количество ТС i-го типа, и его значение меняется на любое другое области количества ТС. На рис. 3.4 показан процесс мутации одной из хромосом.

Рис. 3.4. Этап мутации

Мутация и кроссинговер могут порождать новые решения, которые никогда не встречались в предыдущих поколениях. Для оценки качества этих решений вычисляется фитнес-функция. На этом построение нового поколения решений заканчивается.

При переходе от первого поколения ко второму может появиться решение более высокого качества. Однако и оно, скорее всего, еще не будет приемлемым. Как и в естественной эволюции, одна смена поколений не приводит к заметному прогрессу вида (в нашем случае – набора решений задачи компоновки). Поэтому генетический алгоритм создает следующее поколение, последовательно применяя «выживание сильнейшего», кроссинговер и мутацию. Затем таким же образом обрабатывается это новое поколение и так далее. Процесс повторяется тысячи или даже миллионы раз. При этом могут постепенно «выводиться» очень хорошие маршруты.

Но в конце каждого этапа поиска лучшего решении необходимо запускать проверку фитнес-функцией, которая и показывает насколько найденное решение оптимально. Фитнес-функцией является целевая функция, описанная выше.  Данная функция высчитывает приспособленность (в нашем случае, минимум затрат на маршрут) и сравнивает ее с какой-то взятой заранее оптимальной величиной. На этом этапе можно прибегнуть к хитрости и при первом поколении принять за оптимальную величину значение фитнес-функции, рассчитанной для первого найденного решения. А затем, находя более оптимальное решение (решение с меньшими затратами), заменять сравнительный оптимум найденной вновь величиной.

Таким образом, с помощью генетического алгоритма мы можем подобрать наиболее оптимальную загрузку ТС.


4. Программная реализация информационной системы

4.1. Структура данных

В качестве входной информации принимается база данных в формате  MySQL, которая является результатом выгрузки из системы управления предприятием.

В базе данных содержатся следующие таблицы:

  •  tovar - справочник товаров;
  •  clients_org - справочник клиентов;
  •  transport - справочник транспортных средств;
  •  postavka - таблица заказов; 
  •  zayavka – таблица содержащая сведения о запрашиваемых товарах;
  •  sklad - таблица остатков товара на складе;
  •  mesto - таблица мест доставки;
  •  cat_prod_pit – таблица категорий продуктов питания;
  •  matrix_sovm – таблица матрицы совместимости категорий товаров по перевозке.
  •  optimus  - таблица, в которую сохраняются результаты вычислений.  

 

Данная выгрузка является более чем исчерпывающей, т.к. содержит всю информацию, необходимую для импорта в разрабатываемую БД. Импорт происходит путем присоединения разрабатываемого проекта к БД экспорта и переносом данных SQL-запросами.

Далее, представим для каждой таблицы тип поля и формат содержащихся в нем данных.

Таблица 4.1

«tovar»

Реквизит

Тип

Описание

code_tovar

int (10)

Уникальный идентификатор товара

cat_prod_pit

int(10)

Категория продукта питания

name_tovar

varchar(250)

Наименование товара

ves

int (10)

Вес

obiem_part

int (10)

Объем партии

cost

int(10)

Ценовая колонка

Таблица 4.2

«clients_org»

Реквизит

Тип

Описание

code_client

int(10)

Уникальный код клиента

magazine

varchar(250)

Название  торговой точки

address

varchar(250)

Адрес торговой точки

сode_mest

int(10)

Код местности

 

Таблица 4.3

«zayavka»

Реквизит

Тип

Описание

code_zakaz

int(11)

код заявки на поставку товара

code_tovar

int (10)

код товара

kolichestvo

int(10)

Объем товара

Таблица 4.4

«postavki»

Реквизит

Тип

Описание

code_zakaz

int (10)

Уникальный код поставки

name_zakaz

varchar(255)

Код заявки

code_client

int (10)

Код клиента

data_zakaz

date

Дата выполнения заказа

Таблица 4.5

«sklad»

Наименование поля

Тип

Комментарий

code_tovar

int(10)

Код товара

ostonsklad

int(10)

Остаток  товара на складе

Таблица 4.6

«cat_prod_pit»

Наименование поля

Тип

Комментарий

id_cat

int(10)

Код категории продуктов питания

name_prod_pit

varchar(255)

Наименование категории продуктов питания

Таблица 4.7

«mesto»

Наименование поля

Тип

Комментарий

code_mest

int (10)

Код места доставки

code_client

int (10)

Код клиента

name_mest

varchar(250)

Название места доставки

Таблица 4.8

«transport»

Наименование поля

Тип

Комментарий

code_mash

int (10)

Код автомобиля

name_mash

varchar(100)

Марка автомобиля

tonnage

float

Грузоподъемность

volume

float

Объем фургона, кузова

koeff

float

Коэффициент тонно-километра

Таблица 4.9

«optimus»

Наименование поля

Тип

Комментарий

code_marshrut

int (10)

Код маршрута

code_mash

int(10)

Код автомобиля

volume

float

Объем загрузки товара, в %

cods_clients

varchar(200)

Коды клиентов, которым доставляется заказ

max_profit

float

Максимальная прибыль

На основании значений таблицы «cat_prod_pit», которая  представлена  ниже, формируем матрицу совместимости транспортировки  продуктов питания.

Таблица 4.10

«cat_prod_pit»

id_cat

name_cat_prod

1

Алкогольная продукция

2

Кондитерские изделия

3

Консервы

4

Крупы

5

Макаронные изделия

6

Молочные продукты

7

Мясные продукты

8

Полуфабрикаты

9

Свежемороженые

10

Скоропортящиеся

11

Снеки

12

Соки-воды

13

Овощи

14

Фрукты

15

Хлебобулочные изделия

16

Чай, кофе

17

Соусы

18

Приправы

Таблица 4.11

«matrix_sovm»

cat

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

1

0

1

0

1

1

1

0

1

1

1

0

0

0

0

1

0

0

1

2

1

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

0

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

4

1

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

0

0

0

0

5

1

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

6

1

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

8

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

9

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

10

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

12

0

0

0

1

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

13

0

0

0

1

0

1

1

1

1

1

1

0

0

0

1

0

0

0

14

0

0

0

1

0

0

1

1

1

1

0

0

0

0

1

0

0

0

15

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

0

0

1

1

0

0

0

0

16

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

17

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

18

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

 

Матрица совместимости перевозки категорий продуктов питания представлена в базе таблицей matrix_sovm. Как видно из данной таблицы, имена строк и столбцов – это категории продуктов питания, нулями отмечены совместимые продукты, единицами, продукты, которые несовместимы при транспортировке.  

Рис. 4.1. Структура базы данных

4.2. Выбор технических средств

При проектировании пользовательских приложений разработчик, прежде всего, обращает внимание на следующие моменты:  возможности среды разработки для лучшей реализации поставленной задачи, максимальное удобство для будущих пользователей.

Разработка пользовательского приложения будет осуществляться в среде SharpDevelop v.4.3.1. Выбор системы осуществлен по следующим критериям:

  •  простота и наглядность реализации алгоритмов;
  •  удобство отладки;
  •  возможность эффективного визуального отображения результатов работы;
  •  ориентация на операционные системы последнего поколения.

Необходимость создания именно Windows-приложения обусловлена поддержкой высокоскоростных технологий и удобством для конечного пользователя, привыкшего к стандартным, но удобным средствам.

C# – простой, современный, объектно-ориентированный и строго типизированный язык программирования, берущий начало от С и С++. С# предназначен для объединения высокоуровневого Visual Basic и достаточно низкоуровневого, но более функционально мощного С++.

C# является основным языком SharpDevelop. В дополнение к C#, данная среда разработки поддерживает Visual Basic,  C++, язык Ruby, F#, Python,  Boo (питонообразный язык программирования). Все из этих языков имеют доступ к Microsoft .NET платформе, которая включает среду исполнения программ богатую библиотеку классов. Платформа Microsoft .NET описывается в “Common Language Subset” (CLS), подмножестве языков, которые, обеспечивают бесшовную среду между CLS-компилируемыми языками и библиотеками классов.

C# объектно-ориентированный язык, как и вся платформа .NET. Более того, это язык, ориентированный на написание компонент.

4.3. Общий алгоритм работы программы

Рассмотрим диалоговое меню приложения. Оно приведено на рис. 4.2.

Рис. 4.2. Диалоговое окно приложения

Пункты меню и их применение:

  1.  Подключение к базе данных – подключается к базе данных, содержащей данные для манипуляции и вычисления.
  2.  Манипуляции с данными БД – добавление, удаление, изменение данных в таблицах базы.
  3.  Поиск решения – нахождение маршрута автомобиля для получения максимальной прибыли.
  4.  Отключение базы данных – отключает базу данных от программы.

При нажатии на кнопку Подключение к базе данных – соединяемся с базой данных, находящейся на сервере MySQL. При успешном подключении к базе увидим в окне меню надпись «Подключение успешно»

Рис. 4.3 Успешное подключение к базе данных.

В противном случае, если нам не удалось подключиться, появится диалоговое окно с сообщением об ошибке.

Рис. 4.4. Ошибка подключения к БД

После подключения к базе данных, разумеется можно использовать кнопки Манипуляции с данными БД и Поиск решения. Если к базе данных не подключены и пытаемся воспользоваться одной из этих вышеперечисленных кнопок, получим сообщение о том, что нет соединения с базой данных.

При успешном соединении с БД нажимаем на кнопку Манипуляции с данными БД, в результате чего открывается диалоговое окно «Манипуляция с данными»

Рис. 4.5. Диалоговое окно «Манипуляция с данными»

Как видно из рис. 4.5, здесь можно выбрать 5 из восьми таблиц, В которых как раз и проводится добавление, изменение и удаление данных.

Выбрав, одну из таблиц мы получает её отображение в объекте DataGrid и автоматически выводятся названия полей таблиц и объекты TextBox, для внесения новых записей и т. д.  

Рис.4.6. Отображение выбранной таблицы с элементами ввода данных.

Кнопка  Добавить позволяет добавлять введенные данные в выбранную  таблицу.  Кнопка Изменить позволяет изменять данные, введенные в поле выбранной таблицы. Кнопка Удалить – позволяет удалять данные значения полей, введенные в любое поле ввода.  

Все операции с данными таблиц  проводятся посредственно с помощью SQL запросов к базе данных.   

При нажатии на кнопку Поиск решения появляется диалоговое окно «Оптимизация маршрутов».  

Рис 4.7. Диалоговое окно – «Оптимизация маршрутов»

В окне выбирается местоположение,  для которого будет производиться   расчет. Далее выбирается дата доставки заказов и нажимается кнопка Произвести обработку заказов и сформировать список совместимости категорий продуктов.  По завершению обработки заказов, появляется надпись «Список сформирован».

Рис. 4.4. Диалоговое окно после обработки заказов.

При нажатии на кнопку «Показать список», появляется диалоговое окно со списком совместимых товаров и типом грузовика, который указывается в конце списка. Так же из данного окна, нажав на кнопку Экспортировать в Excel, можно экспортировать список в файл Microsoft Excel формата *.xls.

Рис. 4.5. Окно для отображения списка совместимых для транспортировки товаров.

Далее, нажимаем на кнопку «Произвести поиск», после чего производится поиск оптимального маршрута.   

Найденные решения после вычислений, представляются в окне «Найденные решения».   

Нажатие на кнопку Внести итоги в базу данных производит запись итогов решения в таблицу optimus.   

4.4. Результаты

Результатом работы приложения является отображение найденной максимальной прибыли с маршрута, а так же подходящего для него транспортного средства и список адресов, куда должен быть доставлен груз.

В качестве исходных данных была взята база данных содержащая данные о товарах, клиентах, транспортных средствах, заказах, остатках складов, зонах доставки.

Для проверки работы приложения по нахождению максимальной прибыли были выбраны местоположения обслуживания:

  1.  Город Владимир (рис. 4.8).
    1.  Владимирская область (рис. 4.9).

При проведении вычислительных экспериментов были взяты следующие удельные значения: коэффициент скрещиваний – 80%, коэффициент мутаций – 5%, размер популяции – 100 особей, число поколений – 2000.

Проверка работы приложения по нахождению максимальной прибыли для зоны «город Владимир» проводилась на данных, приведенных в табл. 4.7.

Таблица 4.7

Исходные данные таблицы заказы

№ Док-та

Торговая точка

Адрес

Наименование товара

Кол-во

235934

Аптечный пункт №3                       

Владимир, 850 летия г. Владимира ул., д.7

Гербер Пюре брокколи 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре бел картофель 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре цв капуста 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре морковь 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре брокколи 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре карт,цв капус 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре яблоко-персик 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре персик 130г

1

Продолжение табл. 4.7

 

 

 

Гербер Пюре яблоко-тыква 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре яблоко-груша 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре ябл-лес ягоды 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре банан 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре ябл-черника 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре яблоко 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре груши Вильямс 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре персик 80г

1

 

 

 

Гербер Пюре ябл-шиповник 130г

1

 

 

 

Гербер Пюре ягненок 71г

1

 

 

 

Гербер Пюре индейка 71г

1

 

 

 

Гербер Пюре поросенок 71г

1

 

 

 

Гербер Пюре цыпленок 71г

1

209631

Продукты м-н                            

Владимир, 9 Января ул., д.4а

Нескафе Классик жесть 50г Рос

3

 

 

 

Нескафе 3в1 Крепк 20х20х20гРос

20

 

 

 

Нескафе 3в1 Классик 20х20х20г

20

 

 

 

Нескафе Классик 40х30х2г

30

 

 

 

Магги Грибной бульон 10г

48

 

 

 

Магги Зол Кур бульон 10г

48

 

 

 

Магги Бекон бульон 10г

48

 

 

 

Магги Суп Кур с вермишелью 50г

5

 

 

 

Магги Суп Грибной с лапшой 55г

5

Продолжение табл. 4.7

 

 

 

Магги Суп Звездочки 54г

5

 

 

 

Магги Сытный Суп Рассольник 53

5

 

 

 

Ш-д Российский 100г

5

 

 

 

Ш-д Российский с минд 100г

5

 

 

 

Ш-д Российский с прал нач 100г

5

 

 

 

Ш-д Совершенство п тем/бел 90г

5

 

 

 

Ш-д Совершенство пор белый 90г

5

 

 

 

Ш-д Вкус лета с клубникой 100г

5

 

 

 

Ш-д Вкус лета с малиной 100г

5

 

 

 

Конф Родные просторы 235г

3

165574

Александрия м-н                         

Владимир, Батурина ул., д. 33

Нескафе Классик жесть 50г Рос

3

 

 

 

Нескафе Клас стекло 47.5г Рос

3

 

 

 

Нескафе Класс пакет 75г Рос

5

 

 

 

Нескафе Класс пакет 150г Рос

2

 

 

 

Нескафе Голд 190г+молочник

2

 

 

 

Магги Припр гран Весен Зел 75г

5

 

 

 

Fitness пш хл вит/мин 250г

1

 

 

 

Nesquik шоколадные шарики 130г

5

 

 

 

Nesquik шоколад шарики 250г ПР

2

 

 

 

Хрутка Звездочки с сах глаз225

2

 

 

 

Ш-д Блаженство 100г

3

А так же были проверены возможности нахождения оптимального пути доставки, для местоположения Владимир (рис. 4.10) и зоны Область (рис. 4.11).

Рис. 4.8. Результаты расчета максимальной прибыли для местоположения Владимир

Рис. 4.9 Результаты обработки заказов по г. Владимир

Рис. 4.10. Результаты расчета максимальной прибыли для местоположения Владимирская область

Рис. 4.11. Результат обработки заказов по Владимирской области


Выводы

В данной работе создана автоматизированная система оптимальной загрузки транспортных средств, с возможностью поиска оптимального пути для каждого ТС с учетом совместимости категорий продуктов при транспортировке.

При поиске оптимальной загрузки ТС учитываются следующие параметры: использование только автомобильного транспорта, доставки работает в одном территориальном регионе.

Основные результаты работы следующие:

  •  проведен анализ литературы, и сделан выбор средств и методов реализации задачи:
    •  поиска оптимальной загрузки транспортных средств;
      •  поиска оптимального пути для доставки заказов;
  •  разработан алгоритм оптимальной загрузки транспортных средств на основе генетического алгоритма;
  •  создано приложение на базе среды программирования SharpDevelop, содержащее разработанный алгоритм оптимизации. Программа имеет интуитивно понятный интерфейс для облегчения ее использования;
  •  разработан алгоритм анализа совместимости транспортировки заказанных продуктов и формирование списков доставки для определенного типа ТС;

Разработанную систему поиска оптимальной загрузки транспортных средств с учетом совместимости категорий продуктов при транспортировке можно применить к любому предприятию при наличии соответствующих данных.


Список использованных источников

  1.  Гаджинский А.М. Логистика: Учебник для высших и средних учебных заведений. – 2-е издание. – М.: Маркетинг, 1999. – 228 c.
  2.  Практикум по логистике: Учебное пособие. – 2-е издание, переработанное/ Под ред. Б.А. Аникина. – М.: Инфра-М, 2006. – 276 c.
  3.  Скурихин А. Генетические алгоритмы // Новости искусственного интеллекта, N.4., 1995, с. 6-17.
  4.  Курейчик В. В. Перспективные архитектуры генетического поиска // Программные продукты и системы, № 3., 1998, с. 47-48.
  5.  Основы логистики: Учеб. пособие/ Под ред. Л. Б. Миротина и В. И. Сергеева. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 200 c.
  6.  Транспортная логистика / Под ред. Миротина Л.Б. – М.: Экзамен, 2002. – 512 c.
  7.  Саймон Робинсон и др. C# для профессионалов. В 2 т. – М.: Лори, 2005. – 1164 с.
  8.  Роберт Виейра. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005 для профессионалов. – М.: Вильямс. – 2008. – 1072 с.
  9.  Организация транспортного процесса. – Режим доступа:  http://www.lobanov-logist.ru/engine/print.php?newsid=277&news_page=1.
  10.  Оре О. Теория графов. – М.: Либроком. – 2009. – 354 с.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

80403. РОДИТЕЛЬСКИЕ РОЛИ КАК ДЕТЕРМИНАНТЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЛИЧНОСТИ В КОНТЕКСТЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ К РОДИТЕЛЬСТВУ 555.09 KB
  Немаловажным звеном в цепи «взращивания родительской грамотности», по нашему убеждению, должно стать воспитание будущих родителей не только внутри семьи, но также и в государственных образовательных учреждениях. Специализированное психологическое сопровождение, направленное на формирование...
80404. ФОРМИРОВАНИЕ ОБЩИХ КОМПЕТЕНЦИЙ У БУДУЩИХ ЭКОЛОГОВ В УЧРЕЖДЕНИЯХ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ 1.24 MB
  На научно-теоретическом уровне актуальность исследования обусловлена недостаточной разработанностью теории и методики формирования компетенций, которыми должен владеть выпускник среднего профессионального учебного заведения экологического профиля.
80405. Международные инвестиционные соглашения (договоры, контракты) 812 KB
  Цель и задачи исследования: с теоретических позиций рассмотреть международные инвестиционные соглашения как институт международного частного права, раскрыть его сущность, содержание и юридическую природу, выявить теоретические и практические проблемы и разработать рекомендации по совершенствованию...
80406. ПОРІВНЯЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ХІМІЧНОГО ЗАБРУДНЕННЯ СНІГОВОГО ПОКРИВУ В РАЙОНІ МІСТА УЖГОРОД 1.27 MB
  Встановлено, що сніговий пкрив у транспортній зоні більш забруднений хімічними речовинами у порівнянні з іншими функціональними зонами м. Ужгорода. Проведено порівняльний аналіз забруднення снігового покриву хімічними речовинами м. Ужгорода та м. Чернігова.
80407. ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИЗНЕСА 3.83 MB
  Продемонстрировать эффективность процесса системы менеджмента качества. Доказать, что компании выгодно внедрять адекватную систему с точки зрения получения следующих преимуществ: повышение стоимости компании, привлечение инвестиций, прозрачность компании для менеджмента, удобство управления.
80408. Особенности рассмотрения дел о банкротстве в арбитражных судах 254 KB
  Правовой институт современного российского законодательства о несостоятельности (банкротстве) - это очень сложный и чрезвычайно важный механизм регулирования материальных отношений рыночной экономики, один из самых динамично развивающихся правовых институтов.
80410. Основы контрольно-надзорной деятельности 50 KB
  Федеральная миграционная служба; Государственная противопожарная служба МЧС России; Федеральная служба по оборонному заказу; Федеральное казначейство; Федеральная служба страхового надзора; Федеральная служба финансово-бюджетного надзора; Федеральная налоговая служба; Федеральная таможенная служба; Федеральная служба по труду и занятости; Федеральная антимонопольная служба;
80411. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОРПОРАТИВНОЙ КУЛЬТУРЫ ОГАНИЗАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ООО «СТАРЫЙ СОЛДАТ») 353 KB
  Актуальность темы исследования. Корпоративная культура - это междисциплинарное направление исследований, которое находится на стыке нескольких областей знания, таких как менеджмент, управление персоналом, организационное поведение, социология, психология, культурология.