СУДОСТРОЕНИЕ 1'2014
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МОРСКИХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ, РАБОТАЮЩИХ В ЛЕДОВЫХ УСЛОВИЯХ С СОБЛЮДЕНИЕМ ГРАФИКА ПОСТАВОК
О. В. Таровик, М. С. Косьмин (ФГУП «Крыловский ГНЦ»,
e-mail: krylov5@krylov.sp.ru) удк 656.61.052.5.001.57
Задача определения оптимального состава морской транспортной системы (МТС), так называемая «внешняя задача» проектирования судов [1], достаточно часто возникает перед современными судостроителями и решается, как правило, с использованием аналитической модели движения судов на линиях и традиционных методов поиска экстремума экономического критерия, то есть — математического программирования (МП). Однако такой подход имеет ряд недостатков, которые наиболее ярко проявляются в случае, когда на маршрутах следования судов имеется лед, приводящий к задержкам рейсов, либо суда должны строго соблюдать график поставок груза, либо необходим учет ограниченного числа ледоколов, либо действуют другие нестационарные факторы.
Несмотря на известные трудности экономического характера, в долгосрочной перспективе актуальны именно арктические системы морской транспортировки углеводородов, работающие в ледовых условиях. Тщательному исследованию таких МТС должно уделяться особенное внимание, так как арктические транспортные суда строятся, как правило, для нужд определенных МТС, а устойчивого фрахтового рынка танкеров и судов-газовозов с ледовым классом не существует. В связи с этим ошибки в оценках количества и вместимости таких судов не могут быть компенсированы посредством фрахтования дополнительных или сдачи во фрахт «избыточных» судов.
Стремление преодолеть недостатки традиционного МП-подхода, о которых будет сказано далее, обусловило необходимость применения для данных задач методов имитационного моделирования (ИМ) — очень динамично развивающегося направления компьютерного моделирования систем. В данной статье освещены некоторые особенности современного моделирования МТС, работающих в ледовых условиях с соблюдением графика поставок, которые позволяют судить об эффективности применения имитационного подхода в целом.
Оптимизация МТС с использованием
МП. Активное развитие методов оптимизации [1] МТС при помощи МП пришлось на 60—80-е годы XX века [2, 3]. МП позволяет оптимизировать по экономическому критерию такие параметры МТС как грузоподъемность судов, скорость их хода, различные конструктивные и проектные решения.
Не останавливаясь на деталях классической формулировки задачи МП применительно к моделированию МТС, перечислим недостатки МП-подхода1. Так как МП-модели имеют аналитический характер, единственным параметром движения судна на линии, влияющим на результаты оптимизации МТС, является его провозоспособность на этой линии, причем все прочие параметры судна, так или иначе, сводятся к его провозоспособности. Введение этого параметра позволяет сформулировать задачу оптимизации МТС, но при этом существенно загрубляет модель по отношению к действительности, так как МП оперирует статичной постановкой оптимизационной задачи. Расширяя сказанное, можно констатировать, что подход МП имеет два глобальных недостатка: отсутствие в математической модели временной оси; отсутствие возможности реализации логики управления судами.
Следствием этих недостатков является то, что МП не позволяет учитывать следующие факторы:
1. Факторы, зависящие от времени. Например, график поставок груза, влияние обрастания корпуса и движителей на расходы топлива, кратковременное скачкообразное изменение грузопотока (не превышающее по своей продолжительности времени рейса) и т. п.
2. Факторы непредвиденных задержек судна в рейсе (например, из-за ледовых условий) при условии наличия требований о регулярности поставок груза в конечный порт. В зависимости от ситуации, судно может увеличивать или уменьшать скорость (и, соответственно, — расходы топлива), чтобы соблюсти требуемый график поставок.
1 Под оптимизацией МТС с использованием МП здесь и далее понимается именно классическая постановка данной задачи, опирающаяся на аналитическую модель движения судов на линиях и использовавшаяся в [2, 3] и других работах периода 60—80-х годов ХХ века.
W
W
о
и
о
ч
о
и
3. Логика взаимодействия ледоколов и грузовых судов во время ледокольной проводки. Например, транспортное судно и ледокол могут ожидать друг друга у кромки льда, или же может формироваться караван для проводки нескольких судов.
Эти недостатки несущественны, если МТС функционирует в условиях чистой воды, так как время хода незначительно меняется от рейса к рейсу, что практически не нарушает регулярности поставок, необходимость моделирования взаимодействия судов отсутствует. В случае же моделирования МТС, работающих в ледовых условиях, необходимо введение допущений (см., например,
[4]), которые смогут обеспечить применимость МП-подхода для решения оптимизационной задачи:
1. Время рейса и расходы топлива являются постоянными для каждого типа судна и для каждого варианта тяжести ледовых условий. Возможность ускорения-замедления судна не учитывается.
2. Ледокольное обслуживание судов на каждом подучастке трассы проводится ледоколами необходимого типа без задержек и в требуемом объеме, то есть ледоколы считаются «неограниченным ресурсом».
3. Регулярность поставок не рассматривается, учитывается только необходимость обеспечения требуемого годового грузопотока, исходя из провозоспособности судна на линии.
В условиях ограниченного количества ледоколов, необходимости обеспечения регулярности поставок, учета динамики грузопотока и т. п., подход МП не позволяет достоверно моделировать МТС, функционирующую в ледовых условиях. Указанные недостатки в полной мере позволяет преодолеть ИМ, для которого характерно наличие временной оси в вычислительном эксперименте, а также существует возможность моделирования логики объектов.
Применение имитационного моделирования для оптимизации МТС. В настоящее время существует три основные системы взглядов, подходов и концепций, используемые в качестве каркаса при построении ИМ
[5]: системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агент-ные системы. Две первые парадигмы
сформировались в 50—60-х и с тех пор практически не изменились. Агентные системы начали активно развиваться в начале 2000-х, что обусловлено как развитием вычислительных возможностей компьютеров, так и развитием объектно-ориентированного программирования, которое, собственно, и обеспечивает возможность создания объектов и их поведенческих моделей. Применительно к моделированию МТС интерес представляют дискретно-событийный и агентный подходы (а также их сочетания), которые различаются как своими возможностями, так и сложностью создания соответствующих моделей. Так, агентный подход является наиболее сложным и требует разработки поведенческой модели судна, логики управления транспортной системой (аналог «оператора» в судоходной компании), создания геоинформационной компьютерной среды существования объектов и имеет самую высокую вычислительную сложность. Но при этом только агентный подход позволяет моделировать взаимодействие судов и преодолевать все недостатки МП-подхода. Дискретно-событийная модель является более простой, больше подходит именно для задач оптимизации, так как имеет значительно меньшую вычислительную сложность. Но, в то же время, такая модель позволяет учитывать только временной фактор, то есть изменение характеристик МТС и ее элементов во времени. Агентная имитационная модель арктической МТС в настоящее время разрабатывается во ФГУП «Крыловский ГНЦ», но описание этой работы выходит за рамки настоящей статьи, поэтому основное внимание уделяется дискретно-событийной модели МТС, которая также позволяет продемонстрировать возможности имитационного подхода.
Следует отметить, что в период 80-х годов появился ряд отечественных работ, посвященных ИМ речного флота (см. [6] и ее библиографию) и флота на арктических линиях ([7, 8] и др.). Указанные работы описывают, по существу, дискретно-событийные модели, которые, однако, очень отличаются от современных. Главное отличие состоит не столько даже в разнице вычислительных возможностей техники, сколько в том, что в указанный период инженеры-судостроители вынуж-
дены были самостоятельно программно реализовывать типичные элементы ИМ: конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания различных типов, системы, описываемые дифференциальными уравнениями и т. п. В настоящее время реализация ИМ возможна в программных комплексах, позволяющих сочетать различные парадигмы имитационного моделирования, что существенно расширяет возможности моделей и, кроме того, принципиально упрощает их программную реализацию.
Отметим также, что внедрение ИМ в расчет и оптимизацию МТС не позволяет перечеркнуть пласт результатов, полученных при МП-оптимизации, так как ряд постановочных вопросов (декомпозиция оптимизационной задачи, подходы к определению характеристик судна) не теряют своей актуальности. Кроме того, работа ИМ требует больших вычислительных ресурсов, чем работа МП-моделей, поэтому, видимо, допустимы разумные комбинации этих двух подходов.
Далее рассмотрим пример дискретно-событийной модели МТС. Несмотря на то, что данный пример является частным случаем МТС, он позволяет продемонстрировать возможности и особенности ИМ.
Пример дискретно-событийной модели МТС. Рассматриваемая модель описывает сценарий вывоза сжиженного природного газа (СПГ) с месторождения в районе Чешской губы (Баренцево море) по двум линиям (рис. 1) при условии строгого соблюдения графика поставок. Последнее является характерной чертой перевозок СПГ. Модель реализована с помощью программного комплекса ИМ AnyLogic, позволяющего связать логику работы модели и ее анимацию.
Цель данной модели — учесть требования регулярности поставок при оптимизации на основании экономического критерия следующих параметров МТС: количество п судов-газовозов СПГ; вместимость О судов.
Экспортный терминал СПГ и береговой резервуарный парк расположены в водах, сезонно покрывающихся льдом. Для обеспечения сопоставимости различных вариантов конфигурации
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.