Все выпуски

Вывозка лесоматериалов из удаленных лесозаготовительных районов Сибири характеризуется высоким уровнем транспортных издержек. Наличие протяженных участков грунтовых лесовозных дорог, сезонные ограничения (весенняя распутица, зимники) и значительные расстояния от лесосек до магистральных транспортных узлов (50–200 км) обусловливают необходимость систематического решения задачи рационального планирования маршрутов вывозки.

В настоящей работе предложена математическая модель двухэшелонной маршрутизации транспортных средств (2E-VRP), адаптированная к условиям вывозки лесоматериалов в макрорегионе Урала и Сибири. Модель учитывает переменные транспортные затраты (пробег лесовозов), фиксированные затраты на задействование каждой единицы техники ($c_{fix}$ = 30 000 руб./рейс) и ограничения грузоподъемности. Задача приведена к форме QUBO — квадратичной безусловной бинарной оптимизации; емкостные ограничения интегрированы посредством штрафного коэффициента $\lambda_{cap} = 500$. Такое представление обеспечивает совместимость модели с современными специализированными решателями (квантовыми отжигателями и цифровыми аннилерами).

Апробация модели выполнена на реальной географии Уральского и Сибирского федеральных округов: 207 узлов логистической сети, 65 предприятий-потребителей, 8 магистральных транспортных узлов. Предложенный трехстадийный алгоритм «Допустимость прежде всего» формирует допустимый маршрутный план за 1,7 с и обеспечивает снижение суммарных транспортных затрат на 69% относительно базового генетического алгоритма. Последующая оптимизация методом имитации отжига дополнительно улучшает значение целевой функции QUBO на 55%.

В данной работе рассматривается управляемое движение в идеальной жидкости винтового тела с тремя лопастями за счет вращения трех внутренних роторов. Ставится задача выбора управляющих воздействий, обеспечивающих движение тела вблизи заданной траектории. Для определения управлений, гарантирующих движение вблизи заданной кривой, предложены методы, основанные на применении гибридных генетических алгоритмов (генетические алгоритмы с вещественным кодированием с дополнительным обучением лидера популяции каким-либо градиентным методом) и искусственных нейронных сетей. Корректность работы предложенных численных методов оценивается с помощью полученных ранее дифференциальных уравнений, определяющих закон изменения управляющих воздействий для заданной траектории.

В подходе на основе гибридных генетических алгоритмов исходная задача минимизации интегрального функционала сводится к минимизации функции многих переменных. Заданный временной интервал разбивается на малые элементы, на каждом из которых управляющие воздействия аппроксимируются полиномами Лагранжа 2 и 3 порядков. Гибридные генетические алгоритмы при соответствующих настройках воспроизводят решение, близкое точному. Однако стоимость расчета 1 секунды физического процесса составляет порядка 300 секунд процессорного времени.

Для повышения быстродействия расчета управляющих воздействий предложен алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. В качестве входного сигнала нейронная сеть принимает компоненты требуемого вектора перемещения. В качестве выходного сигнала возвращаются узловые значения полиномов Лагранжа, приближенно описывающих управляющие воздействия. Нейронная сеть обучается хорошо известным методом обратного распространения ошибки. Обучающая выборка генерируется с помощью подхода на основе гибридных генетических алгоритмов. Расчет 1 секунды физического процесса с помощью нейронной сети требует примерно 0.004 секунды процессорного времени. То есть на 6 порядков быстрее по сравнению в гибридным генетическим алгоритмом. Управление, рассчитанное с помощью искусственной нейронной сети, отличается от точного. Однако, несмотря на данное отличие, обеспечивает достаточно точное следование по заданной траектории.