KONCEPCJA USPRAWNIENIA WYBRANYCH ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Transkrypt

1 PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 111 Transport 2016, Roman Stryjski Janusz Mielniczuk Instytut Pojazdów Szynowych Tabor w Poznaniu Tomasz Wojnarowski Converse Sp. z o.o. Zielona Góra KONCEPCJA USPRAWNIENIA WYBRANYCH ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE : czerwiec 2016 Streszczenie: Prezentowany algorytm skraca czas wykonywania wyb 1. ALTERNATYWA - statycznym transportowych, do których przygotowywano i podpisywano stosowne umowy, dzisiaj natomiast jest on zdeterminowany czasem podejmowania decyzji. transportowego do kalkulacji:

2 600 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski rejon (tak aby oferty, a przede wszy tych, które dopi, inne transportowych, (zyskownej) trasy. W tym przy- iejsza, a g owych. Taka informacja dzisiaj bodne zne do- wane algorytmy do zbierania, przetwarzania, optymalizowania i archiwizowania danych stanowi obecnie transportowych [1], [2]. 2. TRANSPORT MANAGEMENT SYSTEM (TMS) -transportowej. TMS zyskuje

3 601 -a jest gene- c, dokonyw towych. Systemy TMS jako, firm t za zas otrzy- transportowej). Zlecenia transpor- War- ), termin realizacji y ze strony zleceniodawcy), cena (pr. transportowego) zawier [3], [4]. Ta sytuacja zmusza spedytora, wania decyzji., decyzje o pozyskaniu sne TMS- wybranych pa- h podejmowanie decyzji. Chodzi przede wszystkim o decyzje, ) gorytmu, którego. To z kolei prowadzi do sytuacji, wybór znacznie utrudnione. czas podpowiedzi (obliczania z wykorzystaniem skomplikowanych algorytmów optymalizacyjnych) wg (obliczeniowej) typowy stosowanych w nowoczesnych TMS-ach [5]. W niniej-

4 602 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski szym referacie zaprezentowano badania wybranego algorytmu optymalizacyjnego (algo- i porównano z zaproponowa- dla transportowych w funkcji redukcji czasu przeszukiwania i uzyskiwania informacji zwrotnej. 3. (OBLICZENIOWA) BADANYCH ALGORYTMÓW STUDIUM PRZYPADKU 3.1. po do krótkim czasem zawieszenia (prezentacji a) b) interwale czasowym; c) transportowej, a czas ich prezentacji, d) Liczba le od 50 do 10 padku jest to 5 M zatem na uwadze krótki czas optymalizacyjny, krótkim czasie rzeczywistym, które zlecenia trans- ptyma- tj. czasu uzyskania informacji.

5 603 Dla celów analizy i odpowiedzi na problem, porównano dwa algo- wspomniano,, opracowany przez autorów, wybranego algorytmu dla zbioru - 0, które Zatem z prezentowanym badaniu, wykorzystano dwa algoryt gierski i POPRAWY), skierowane na minimaliza- decyzji biznesowych WYBRANEGO ALGORYTMU TRANSPORTOWEGO Algorytm transportowy jest me lizm zadania w badanym przypadku polega na: transportowego (w postaci macierzy kwadratowej), które w badanym przypadku polega na przypisaniu Krok 2: znalezieniu najlepszego r ywania zadania transportowego ma swój model matematyczny i jest szeroko rozpowszechniona w literaturze naukowej [6]. Dodatkowo jej implementacja znajduje lizacyjne do towe. Zgodnie z (obliczeniowej)

6 604 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski Tablica 1 P seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 towy do 100 transportowych dla 5 5 minut na dzisiejszych jednostkach obliczeniowych (komputerach). dzi informatycznych, w których zaimplementowano algorytm transportowy. Czas pracy (oblicznia) algorytmu w μs 9,00E+08 8,00E+08 7,00E+08 6,00E+08 5,00E+08 4,00E+08 3,00E+08 2,00E+08 1,00E+08 0,00E P Seria 1 Seria 2 Seria 3 Seria 4 Seria 5 Seria 6 Seria 7 Seria 8 Seria 9 Seria 10 Rys. algorytmu transportowego

7 605 nawet przy bardzo prostych macierzach w niezbilansowanym modelu transportowym. Wów- zostaje on przerwany, 3.3. POPRAWY finiowanych w pkt. 3 algorytm POPRAWY towy (w przypadku niezbilansowanego zagadnienia transportowego). oprogramowania, w kt Krok 1: acierz na trasie. Numer kolumny pozostaje numerem zlecenia, a numer wiersza komórki wiersz macierzy zostaje posortowany, czyl najlepsze. Wówczas macierz przyjmuje Krok 2: transportowego Krok 3: czy transportowe zlecenie w danym wier nie, to sprawdz, który transportowy W przypadku poprawy, zlecenie jest akceptowane.

8 606 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski wykon sprawdzenie kolejnego zlecenia, które przed danym zleceniem w macierzy. Dalej weryfik kolejny uje zamiana, Krok 3 wykonywany jest ponownie. Krok 4: transportowych W efekcie zarejestrowano dane zaprezentowane w tabeli nr 2. Podobnie jak w pkt. 3.2 kolorami: tym i zielonym oznaczono odpowiednio najmniej- typowego algorytmu transportowego. Tablica seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 seria , , , , , , , , , , ,00 1,40E+08 Czas pracy (oblicznia) algorytmu w μs 1,20E+08 1,00E+08 8,00E+07 6,00E+07 4,00E+07 2,00E+07 0,00E P Seria 1 Seria 2 Seria 3 Seria 4 Seria 5 Seria 6 Seria 7 Seria 8 Seria 9 Seria 10 Rys. POPRAWY

9 607 (obliczeniowa) i jest przewidywalna. je od badanych parametrów. 4. PORÓWNANIE BADANYCH ALGORYTMÓW W ASPEKCIE PODEJMOWANIA DECYZJI W ZAKRESIE dów dla wybranych serii pomiarowych. Wszystkie serie pomia gólnych algorytmów. W tabeli 3 zestawiono wszystkie minimalne i maksymalne czasy uzyskania odpowiedzi towych w aspekcie pracy dwóch algorytmów i PO- w bada- Tablica 3 POPRAWY patrywanych dla transportowych Jednostka pomiaru ptymalizacyjnych Algorytm transportowy Algorytm POPRAWY Czas minimalny Czas maksymalny Czas minimalny Czas maksymalny 50 μs , , , ,00 50 minuty 0,1 0,59 0,43 0,65 55 μs , , , ,00 55 minuty 0,18 0,85 0,57 0,74 60 μs , , , ,00 60 minuty 0,22 1,48 0,59 0,78

10 608 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski Cd. Tab μs , , , ,00 65 minuty 0,16 1,73 0,72 0,87 70 μs , , , ,00 70 minuty 0,18 2,67 0,77 1,11 75 μs , , , ,00 75 minuty 0,27 3,38 0,79 1,09 80 μs , , , ,00 80 minuty 0,24 4,65 1,11 1,21 85 μs , , , ,00 85 minuty 0,25 6,21 1,21 1,61 90 μs , , , ,00 90 minuty 0,21 8,84 1,31 1,67 95 μs , , , ,00 95 minuty 0,37 10,88 1,36 1, μs , , , , minuty 0,46 13,52 1,6 1,99 skania odpowiedzi czyli do 5 transportowej). Natomiast do ana- eprzewidywalne. W przypadku algorytmu transportowego, czas uzyskania odpowiedzi diametralnie wzrasta kilku do kilkunastu minut tj. od 6,21 min. dla 85 ansportowych do 13,52 min dla 100 lei dla proponowanego przez autorów algorytmu POPRAWY cza 1 minuty. Liniowa charakte- wanyc

11 PODSUMOWANIE nicznymi komunikatorami. Mimo wszystko,,, implementowanych algorytmów w systemach TMS, szczególnie gdy praca spedytora kon- przez autorów niniejszej publik cja pracy w oparciu o opra Bibliografia Freight Exchange Market, 25th IBIMA Conference, Amsterdam 2015, p ; 6. A CONCEPT FOR THE IMPROVEMENT OF SELECTED ALGORITHMS FOR SOLVING TRANSPORTATION ISSUES The paper presents the results of the optimisation algorithms, used in the solving of transport issues. In the present case, one such representative algorithm was the so-called "Hungarian Method". The algorithms were then compared with one s own, proposed solution in the optimisation of transport orders, that is, compared

12 610 Waldemar Roman Stryjski, Janusz Mielniczuk, Tomasz Wojnarowski with the "Improvement" algorithm, for the available means of transport as a function of search time reduction and the obtainment of feedback. Keywords: Freight Exchange, transport issues, optimisation algorithms