Недостаточно эффективное управление перевозочным процессом связано со случаями неритмичности и несогласованности работы различных видов транспорта между собой, незначительного развития перерабатывающих мощностей по перегрузке груза между видами транспорта, а также недостаточного количества терминалов, служащих для «сглаживания» несогласованности работы транспортных потоков во времени. В настоящей статье описывается математическая модель для выбора рационального варианта доставки груза с позиции заказчика перевозки. Основным преимуществом описанной математической модели является минимизация производственных и технологических издержек на платформе теории нечетких множеств с «оглядкой» на точные множества (топология на множестве параметров действительных чисел R1). Принята достаточно гладкая функция f (x), x ∈ R1. Для нее в точке x0 локально имеет место представление Тейлора. Представленный в работе комплексный подход позволяет оценить рациональность маршрутов и выбора лучшего из них, учитывающего широкий спектр критериев, ограничений параметров транспорта и требований владельца груза. Стоит отметить, что рациональность выбора складывается порой не только от лучшего результата, но и от возникающих альтернатив и факторов, влияющих на тот или иной выбор и процесс. Заказчик выбирает конкурентоспособный вариант маршрута согласно вариации заявленных им требований по логистическим проектам. Также в работе представлен анализ существующих методов по выявлению рационализации транспортной составляющей в сфере логистики.
мультимодальная перевозка, доставка груза, логистика, рациональный маршрут, теория нечетких множеств, ряд Тейлора
1. Zadeh L.A. 1975. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning, Parts 1, 2, 3. Information Sciences. 8:43-80,199-249,301-357.
2. Dubois D, Prade H. 1978. Operations on fuzzy numbers. International Journal of Systems Science. 9(6):613-626.
3. Klir G.J. 1997. Fuzzy arithmetic with requisite constraints. Fuzzy Sets and Systems. 91:165-175.
4. Lodwick W.A. 1999. Constrained interval arithmetic. CCM report. 138:1-11.
5. Piegat A. 2001. Fuzzy Modeling and Control. Springer-Verlag. 728 p.
6. Nagoor Gani A., Mohamed Assarudeen S.N. 2012. A New Operation on Triangular Fuzzy Number for Solving Fuzzy Linear Programming Problem. Applied Mathematical Sciences. 11:525-532.
7. Chalco-Cano Y., Lodwick W.A., Bede B. 2014. Single level constraint interval arithmetic. Fuzzy Sets and Systems. 257:146-168.
8. Vorontsov Y.A., Matveev M.G. 2014. Algebraicheskie operacii s nechetkimi LR-chislami s ispol'zovaniem preobrazovanija L [Ltransform Based Algebraic Operations on fuzzy LR-numbers]. Programmnaja inzhenerija [Software Engineering]. 8:23-29.
9. Aven T. Misconceptions of risk. - John Wiley and sons Inc., 2010. - 248p.
10. Aven T. Risk analysis. Assessing uncertainties beyond expected values and probabilities. - John Wiley and Sons Inc., April 2008. - 204 p.
11. Aven T., Vinnem J. E. Risk management: With application from the offshore petroleum industry. - Springer, 2007. - 211p.
12. Beaumont E.A., Forester N.H. Exploring for oil and gas trap. - The American Association of Petroleum Geologists, 1999. - pp. 1-100.
13. Shapiro J.F. Modeling the Supply Chain. Thomson Learning, 2001. - 586p.
14. Агапова Е.Г., Попова Т.М. Задачи коммивояжера при оптимизации маршрутного пути // International Journal of Advancrd Studies. 2019 . Т. 9, № 4, С. 7-10.
15. Гольштейн Е.Г. Задачи линейного программирования транспортного вида /Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. М .: Физматгиз, Наука, 1993, 384 с.
16. Зак Ю.А. Fuzzy - регрессивные модели программирования затрат времени стоимости грузовых автомобильных перевозок // Логистика сегодня. 2015. № 3. С. 162-172.
17. Зак Ю.А. Критерии и методы сравнений нечетких множеств // Системные исследования и информационные технологии. 2013. № 3. С. 58-68.
18. Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy - технологии. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013. 352 с.
19. Фараонов А.В. Разработка алгоритма принятия оперативных решений при выборе нового маршрута доставки // Менеджмент в России и за рубежом 2012. - № 3. - С. 84-90.
