РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОНТЕЙНЕРНОГО ТЕРМИНАЛА В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

• Main Authors: Коновалов, Антон, Федотова, Елена
• Format: Text
• Language: unknown
• Published: Общество с ограниченной ответственностью «Издательский центр «Науковедение» 2013
• Subjects: КОНТЕЙНЕРНЫЕ ПЕРЕВОЗКИ; КОНТЕЙНЕРНЫЙ ТЕРМИНАЛ; СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ХРАНЕНИЯ КОНТЕЙНЕРА; ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ; МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ; СЕТИ ПЕТРИ; МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ; Крайн*
• Online Access: http://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-imitatsionnoy-modeli-dlya-opredeleniya-optimalnyh-parametrov-funktsionirovaniya-konteynernogo-terminala-v-usloviyah; http://cyberleninka.ru/article_covers/15650010.png

В рамках решения задач оптимизации отдельных процессов функционирования контейнерного терминала была реализована имитационная модель, использующая в качестве логико-структурной основы аппарат сетей Петри. В структуре и алгоритмах работы модели были учтены особенности организации контейнерных грузоперевозок на контейнерных терминалах, обеспечивающих взаимодействие морского и железнодорожного видов транспорта в условиях недостаточной транспортной инфраструктуры регионов Крайнего Севера. Разработанная модель предназначена для определения отдельных параметров транспортного процесса, таких как: среднее время хранения контейнеров, средний уровень запасов на терминале, средняя загрузка судна контейнерами и др. Within the scope of solving tasks regarding the optimization of certain container terminal operation processes a simulation model, logically and structurally based on Petri nets, has been implemented. In the model structure and functional algorithms a number of peculiarities associated with container transportation through container terminals with the interaction of sea and rail transportation modes in conditions of High North’s insufficient transport infrastructure have been considered. The developed model is used to determine the individual transportation parameters, such as the average time of container storage, the average terminal inventory level, the average vessel container loading etc.