Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

применение теории массового обслуживания для оптимизации обработки грузопотока на транспортном предприятии

  • 21 страниц
  • 2016 год
  • 88 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

EkaterinaKonstantinovna

Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов

660 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Теория массового обслуживания (ТМО) или, как обычно, говорят в англоязычной литературе Теория очередей (англ.: Queueing theory) основана на существовании двух взаимодействующих сущностей: потока событий и обработчика событий [1]. Обработчик обрабатывает каждое следующее событие за конечное время. Таким образом, если событие приходит в тот момент, когда обработчик занят обработкой предыдущего события, то новое событие либо ставится в очередь, либо отбрасывается в зависимости от того, какая модель системы массового обслуживания (СМО) используется [1,2]. При этом стоит отметить, что нет четкой границы между первым и вторым случаем, поскольку любой обработчик, как правило, имеет некий буфер (или склад в логистической терминологии), и как только этот буфер переполняется, все следующие события отбрасываются [1]. Следовательно, СМО без ожидания эквивалентна обработчику с буфером только для одного события. При этом порядок, в котором обрабатываются события из очереди называется дисциплиной очереди, он в общем случае может быть различным [1–4].

Глава 1 Теория массового обслуживания. Роль теории массового обслуживания в логистике 3
Глава 2 Сравнительная характеристика методов теории массового обслуживания 9
Глава 3 Тестирование теории массового обслуживания на задаче поиска максимального грузопотока через железнодорожную систему Гатафлы 15
Глава 4 Итоги 20
Список литературы 21

В работе были рассмотрены основные приложения ТМО при оптимизации грузопотока на транспортных предприятиях. Показано, что с применением основ ТМО возможно эффективное управление загрузкой промежуточных логистических пунктов (складов, контейнерных терминалов и так далее). В работе продемонстрировано, что для оптимальной работы транспортной системы необходимо балансировать грузопотоки, так чтобы среднее изменение запасов таких промежуточных пунктов равнялось нулевым значениям, поскольку при положительных значениях происходит перегрузка складов, а при отрицательных – простой транспортных средств. И то и другое неизбежно влечет за собой дополнительные логистические расходы.
Методом Монте-Карло промоделирован грузопоток через виртуальную транспортную сеть. Показано, что стохастические колебания грузопотока полностью нивелируют незначительный дисбаланс между входящим и выходящим грузопотоком.
Можно предположить, что без центрального регулирования мощности отдельных потоков будет сложно оптимизировать размер складских помещений в промежуточных точках логистической сети. Таким образом, при оптимизации логистической сети нам необходим поиск компромисса между размером складов в пунктах пересылки и степенью центрального управления мощностью отдельных грузопотоков, поскольку и то и другое влечет за собой дополнительные логистические затраты.


1) Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Машиностроение. Москва 1979. – 432 С.
2) Лившиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. Советское радио. Москва 1978. – 248 С.
3) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Высшая школа. Москва 2000. – 383 С.
4) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория вероятностей. Наука. Москва 1969. – 368 С.
5) https://www.erlang.org/
6) https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_(unit)
7) Семёнов К.М. Планирование обработки грузов в морских портах и терминалах на основе дискретно-событийного имитационного моделирования. Диссертация на соискание ученой степени кандидата наук. Калининград 2014. – 173 С.
8) Лубенцова В.С. Математические модели и методы в логистике. Самарский государственный технический университет. Самара 2008. – 158 С.
9) https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator
10) https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
11) ООО Фирма «Трансгарант». Годовой отчет за 2011 г. – 78 С.
12) https://support.office.com/en-us/article/RAND-function-4cbfa695-8869-4788-8d90-021ea9f5be73

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Согласен с условиями политики конфиденциальности и  пользовательского соглашения

Фрагменты работ

Теория массового обслуживания (ТМО) или, как обычно, говорят в англоязычной литературе Теория очередей (англ.: Queueing theory) основана на существовании двух взаимодействующих сущностей: потока событий и обработчика событий [1]. Обработчик обрабатывает каждое следующее событие за конечное время. Таким образом, если событие приходит в тот момент, когда обработчик занят обработкой предыдущего события, то новое событие либо ставится в очередь, либо отбрасывается в зависимости от того, какая модель системы массового обслуживания (СМО) используется [1,2]. При этом стоит отметить, что нет четкой границы между первым и вторым случаем, поскольку любой обработчик, как правило, имеет некий буфер (или склад в логистической терминологии), и как только этот буфер переполняется, все следующие события отбрасываются [1]. Следовательно, СМО без ожидания эквивалентна обработчику с буфером только для одного события. При этом порядок, в котором обрабатываются события из очереди называется дисциплиной очереди, он в общем случае может быть различным [1–4].

Глава 1 Теория массового обслуживания. Роль теории массового обслуживания в логистике 3
Глава 2 Сравнительная характеристика методов теории массового обслуживания 9
Глава 3 Тестирование теории массового обслуживания на задаче поиска максимального грузопотока через железнодорожную систему Гатафлы 15
Глава 4 Итоги 20
Список литературы 21

В работе были рассмотрены основные приложения ТМО при оптимизации грузопотока на транспортных предприятиях. Показано, что с применением основ ТМО возможно эффективное управление загрузкой промежуточных логистических пунктов (складов, контейнерных терминалов и так далее). В работе продемонстрировано, что для оптимальной работы транспортной системы необходимо балансировать грузопотоки, так чтобы среднее изменение запасов таких промежуточных пунктов равнялось нулевым значениям, поскольку при положительных значениях происходит перегрузка складов, а при отрицательных – простой транспортных средств. И то и другое неизбежно влечет за собой дополнительные логистические расходы.
Методом Монте-Карло промоделирован грузопоток через виртуальную транспортную сеть. Показано, что стохастические колебания грузопотока полностью нивелируют незначительный дисбаланс между входящим и выходящим грузопотоком.
Можно предположить, что без центрального регулирования мощности отдельных потоков будет сложно оптимизировать размер складских помещений в промежуточных точках логистической сети. Таким образом, при оптимизации логистической сети нам необходим поиск компромисса между размером складов в пунктах пересылки и степенью центрального управления мощностью отдельных грузопотоков, поскольку и то и другое влечет за собой дополнительные логистические затраты.


1) Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Машиностроение. Москва 1979. – 432 С.
2) Лившиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. Советское радио. Москва 1978. – 248 С.
3) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Высшая школа. Москва 2000. – 383 С.
4) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория вероятностей. Наука. Москва 1969. – 368 С.
5) https://www.erlang.org/
6) https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_(unit)
7) Семёнов К.М. Планирование обработки грузов в морских портах и терминалах на основе дискретно-событийного имитационного моделирования. Диссертация на соискание ученой степени кандидата наук. Калининград 2014. – 173 С.
8) Лубенцова В.С. Математические модели и методы в логистике. Самарский государственный технический университет. Самара 2008. – 158 С.
9) https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator
10) https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
11) ООО Фирма «Трансгарант». Годовой отчет за 2011 г. – 78 С.
12) https://support.office.com/en-us/article/RAND-function-4cbfa695-8869-4788-8d90-021ea9f5be73

Купить эту работу

применение теории массового обслуживания для оптимизации обработки грузопотока на транспортном предприятии

660 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 500 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

2 августа 2017 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
EkaterinaKonstantinovna
4.6
Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
660 ₽ Цена от 500 ₽

5 Похожих работ

Отзывы студентов

Отзыв Ксу об авторе EkaterinaKonstantinovna 2017-04-03
Курсовая работа

Работа выполнена на отлично,автор выполнил в срок.Заказываю у этого автора не в первый раз,все быстро и качественно.Рекомендую

Общая оценка 5
Отзыв Анастасия Герасимова об авторе EkaterinaKonstantinovna 2015-04-24
Курсовая работа

Если математика королева ,то Александр ее король!Я заказывала две курсовые работы, и осталась очень довольна, выполнены все требования качественно и в срок , рекомендую!

Общая оценка 5
Отзыв Helene2013 об авторе EkaterinaKonstantinovna 2014-12-18
Курсовая работа

Работа сделана качественно и в срок.

Общая оценка 5
Отзыв Алексей Михайлов об авторе EkaterinaKonstantinovna 2018-07-30
Курсовая работа

Все ок!

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Доклад на тему "Абрахам де Муавр"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
200 ₽
Готовая работа

Доклад на тему: Конструирование как вещественное моделирование при обучении математике дошкольников

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
150 ₽
Готовая работа

Организация контроля знаний студентов посредством использования электронных учебников.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
280 ₽
Готовая работа

Доклад "Математические модели эпидемий. Классическая модель SIR."

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
60 ₽
Готовая работа

Проект по математике 10-11 класс "Применение производной в науке и жизни" (доклад+презентация"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
420 ₽
Готовая работа

Особенности имитационных моделей. Эксперимент.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
280 ₽
Готовая работа

Математика в нашей жизни

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Готовая работа

Доклад о российских математиках 19 века

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Готовая работа

Моделирование объектов прогнозирования

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
100 ₽
Готовая работа

История развития арифметики

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
280 ₽
Готовая работа

Доклад на тему "Карл Вейерштрасс"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
200 ₽
Готовая работа

Временная сложность алгоритма: принципы получения функции временной сложности для конкретного алгоритма. Пример

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
250 ₽