Group items tagged

В данной статье разбирается моделирование проведения спортивного мероприятия, а именно - Олимпийских Игр Сочи 2014. Акцент в моделировании данной ситуации делается на моделировании прохождения потока всех людей. Основной особенностью процесса организации мероприятия является неопределенный характер возникновения потока (случайный, с неизвестным законом распределения). Моделируются классы событий, которые могут повлиять на движения потока. Методом исследования ситуации выступает имитационное моделирование, а в качестве теоретической основы используется теория массового обслуживания, модифицированная для этой задачи. Принимаются во внимание 2 гипотезы: 1) Внутри потока существует возможность обмена информацией об изменениях окружающей среды. 2) Поведения движения потока не детерминировано и зависит от происходящих событий. Движение групп посетителей описывают «интеллектуальные агенты», в основе поведения которых лежит концепция рациональности. Объекты моделирования - группы людей, представленные двумя корневыми классами с условными тремя группами внутри каждог

Ссылка на статью в elibrary: https://elibrary.ru/item.asp?id=18993938

Юлия Тропина, консультант The AnyLogic Company, представила доклад "Использование имитационного моделирования для обоснования выбора портового оборудования на примере внутрипортовой логистики". В докладе описан пример использования имитационного моделирования для принятия решения о выборе портового оборудования. Пример основан на реальном проекте, разработанном для французского порта Гавра. В проекте выполнено сравнение двух вариантов оборудования для организации внутрипортовой логистики: традиционных подвижных составов и составов, состоящих из автономных групп вагонов. По результатам проекта руководством порта был сделан обоснованный выбор оптимального оборудования.

Адекватная оценка пропускной способности элементов воздушного пространства критически важна не только для выявления эффективности, но и для обеспечения безопасности полетов. В данной статье приводится детальное описание современного метода оценки с помощью имитационного моделирования воздушного движения с учетом конкретных условий управления ним. Далее приводится практический пример применения данного способа к сектору Киев-1 Московского центра организации воздушного движения. На основе планов полетов за наиболее интенсивный летний период получены значения интенсивности воздушного движения и временной загруженности диспетчера. Нормативная пропускная способность близка к среднему значению приведенных оценок.

Компания AnyLogic рассказывает о своем опыте решения задач логистики, организации перевозок, цепочек поставок. Программа семинара на 80% состоит из кейсов, основанных на реальных консалтинговых проектах российских и зарубежных компаний. Были представлены следующие проекты: - Моделирование логистической сети компании «Эльдорадо». - Моделирование процессов на складе крупнейшего ритейлера товаров повседневного спроса. - Моделирование мультимодального терминала в порту г. Гавр, Франция. - Моделирование пешеходных потоков в аэропорту Orly, Париж, Франция. - Моделирование железнодорожной сети и депо компании Aurizon - крупнейшего перевозчика Австралии.

В рамках вебинара консультант Дмитрий Врубель рассказывает о методах решения задач по организации железнодорожных перевозок между различными терминалами порта. На примере имитационной модели одного из морских портов Франции зрителям демонстрируются несколько сценариев использования транспортного оборудования порта. В модели учтены затраты на перевозки, различные технологические характеристики оборудования (краны, портальные транспортёры, баржи и т.д.), графики прибытия/отправления судов и поездов.

Рациональная сеть консолидации груза в цепи поставок является одним из главных определяющих экономической эффективности функционирования всей цепи. Для создания каркаса модели рационализации необходим инструмент, позволяющий принимать сопряженные управленческие решения в укороченные сроки. В данной статье демонстрируется такая модель, основанная на методе иерархической кластеризации, которая гарантирует разработку наиболее эффективной пошаговой стратегии организации сети консолидации груза на примере перемещения груза в хинтерленде морского порта. Моделирование производится средствами MS Excel. Все расчеты производятся по матрице мер близости: k_ij=(V_i*V_j)/(R_ij^2 ) , где k_ij - мера близости между пунктами i и j; V_ij-количество груза в пунктах i и j соответственно; R_ij^ - расстояние между пунктами i и j Схема конечной сети консолидации выполнена с использованием макросов. Корректность работы алгоритма проверена при помощи методов линейного программирования. Особенностью данной модели является возможность её использования при разных режимах: фиксированный пункт консолидации; �

Новопортовское - крупное нефтегазоконденсатное месторождение на полуострове Ямал, разрабатываемое компанией «Газпром нефть». Нефть с месторождения поступает по 100-километровому трубопроводу к морскому терминалу, расположенному вблизи мыса Каменный (Обская губа), откуда после отгрузки перевозится до потребителей на арктических танкерах. Начало полномасштабной разработки месторождения планируется в 2016 году, а ее длительность составляет несколько десятилетий. Главная проблема при организации морских перевозок с месторождения - тяжелые ледовые условия, затрудняющие судоходство. Большую часть времени движение судов в Обской губе происходит по 500-километровому каналу в неподвижном припайном льду толщиной больше двух метров, а в открытой части Карского моря дрейфующие льды в некоторые месяцы полностью покрывают акваторию моря. Для создания надежной системы морской транспортировки компания должна была решить следующие задачи: - Разработать постоянную схему вывоза нефти; - Спроектировать временную схему вывоза нефти; - Определить необходимую вместимость берегового рез