Например, с использованием такого подхода для решения задач государственного сектора был разработан маршрут автобуса-экспресса, когда требовалось обеспечить проезд по 25 основным городским магистралям. Применение же имитационных моделей-макетов в частном секторе показало, что планирование прибыли от сдачи в аренду вагонеток для одноколейных дорог должно осуществляться Национальной компанией, предоставляю щей аренду грузового транспорта, не в масштабах всей страны, а в масштабах отдельных городов.
Наряду с существенным уменьшением затрат на перестройку исследуемой транспортной сети и уменьшением вероятности возникновения непредвиденных последствий принимаемых решений использование макетов имеет еще одно важное достоинство, заключающееся в возможности ведения «обратной связи». Эта обратная связь либо может быть организована в обычном для технических систем виде, либо может представлять реакцию общественного мнения на тот или иной вариант решения. Отметим, кстати, что в последнее время общественному мнению отводится все большая роль при выборе наилучшего варианта решения [14].
2.4 Реализация выбранного варианта решения
В данном разделе дается краткий обзор проблем реализации выбранных вариантов решений и причин, задерживающих эту реализацию. Такие проблемы и причины должны быть выявлены для того, чтобы исследователи могли оказывать непосредственное влияние па процесс принятия решения.
1. Особенности процесса принятия решения
К настоящему времени накоплено немало экспериментальных и теоретических данных, показывающих сходство процессов принятия решения в системах государственного и частного транс порта. В обоих случаях трудности, которые возникают в процессе принятия решения, приводят к задержкам в реализации рекомендаций, вырабатываемых с применением общих моделей.
Одна из проблем реализации таких рекомендаций связана с наличием разных интересов у различных предприятии. Существование разных интересов приводит к тому, что в процессе принятия решения определенную роль играют субъективный фактор и фактор «осторожности» (минимального риска). Выделенные факторы проявляются, например, в тех случаях, когда оптимальный вариант решения, предлагаемый для некоторого предприятия, является для него новым и не опробованным. Тогда фактор «осторожности» может привести даже к полному непринятию предложенного варианта. Таким образом, наличие целого ряда особых обстоятельств приводит к формированию либо положительного, либо отрицательного отношения к решениям определенного типа.
Другой проблемой, весьма близкой к только что рассмотрен ной, является проблема, связанная с наличием групп лиц, имеющих разные интересы. Каждая из таких групп поддерживает и отстаивает варианты решения определенного типа. Если учитывать динамику развития отдельных групп, характер поддерживаемых ими решений вполне можно предсказывать заранее. Аналитические транспортные модели строятся, как правило, без учета соображений об интересах различных групп. Поэтому вряд ли можно считать, что полученный с помощью модели тот или иной вариант решения будет удовлетворительным с точки зрения всех заинтересованных сторон. Принятое решение по организации транспортных сетей почти всегда вызывает оппозиционное отношение одних групп, поддержку других и равнодушное отношение со стороны остальных групп. Это обстоятельство приводит к тому, что принятое решение должно затем согласовываться аналогично процедурам политического характера (это справедливо как для государственного, так и для частного сектора транспорта).
2. Необходимость учета состояния окружающей среды и мнения людей в процессе принятия решений
Другие факторы, задерживающие практическое применение результатов анализа транспортных систем, связаны с необходимостью учета состояния окружающей среды и мнения людей при выборе наиболее желательного варианта решения. Эти факторы приходится учитывать при организации многих транспортных сетей государственного и частного секторов.
В последние годы в США, в отдельных штатах и округах, появились законы, требующие анализа всех предложений но организации транспортных сетей с точки зрения обеспечения условий, гарантирующих отсутствие отрицательного влияния транспорта на человека и окружающую среду. В связи с этим требованием моделирование транспортных систем должно включать дополни тельный этап тщательной доработки модели, на котором делается попытка максимально возможной компенсации отрицательных воз действий транспорта па человека и окружающую среду. С помощью соответствующих переменных, учитывающих указанные воздействия и включаемых в общие модели анализа, удалось сделать не которые оценки в рассматриваемой области, однако полученные данные оказались пока малоубедительными и дорогостоящими.
Таким образом, наличие воздействия транспорта на окружающую среду и человека требует некоторой модификации оптимальных решений, вырабатываемых без учета этих воздействий. Поэтому в будущих исследованиях нужно осуществлять такой учет и включать в количественном пли хотя бы в качественном виде в анализ все необходимые для этого параметры, переменные и ограничения [12].
Заключение
При анализе транспортной системы частного сектора главную роль играют методы прогнозирования (о нем свидетельствуют результаты приме нения многочисленных моделей распределения и целей поездок, специально предназначенных для предсказания потребностей населения в транспортных средствах). Это объясняется двумя причинами. Во-первых, в частном секторе контроль за удовлетворением большей части потребностей в транспортных средствах осуществляется централизованно соответствующими органами управления определенного предприятия; и государственном секторе аналогичным контроль, по существу, распределен но всей системе и осуществляется миллионами людей.
Во-вторых, целью планирования в частном секторе, как правило, является максимизация прибыли в то время как в государственном секторе цель планирования - это удовлетворение потребностей миллионов людей втранспортных средствах. Поэтому часто довольно трудно определить критерии оценки возможных вариантов решении при планировании городской транспортной сети, и возникает необходимость выработки стратегии, позволяющей устанавливать правильность и важность выбираемых целей.
Для иллюстрации различий и сходства в моделях, используемых в част ном и государственном секторах транспорта, рассмотрим модели, позволяющие сделать выбор транспортных средств. С помощью таких моделей проблема выбора транспортных средств как в частном, так и в государственном секторе решается путем определения соответствующих затрат и выгод. Однако к государственном секторе выбор транспортных средств осуществляется, по существу, населенном, и используемые моделираспределения предназначены для предсказания интенсивности потока пассажиров, выбирающих каждое из имеющихся транспортных средств. В частном секторе управление процессом выбора транспортных средств является функцией соответствующею планирующего органа, и поэтому модели для выбора транспортных средств нацелены па выявление одного или нескольких транспортных средств, наилучших в имеющемся парке. Следовательно, модели, используемые в частном секторе, являются оптимизационно-ориентированными, а модели, используемые в государственном секторе, прогностически-ориентированными. Ото положение справедливо для большинства моделей, применяемых на различных этапах общей схемы планирования транспортных сетей.
Что касается перспективы использования методов исследования операций для решения проблем транспортной сети, то, по-видимому, сложные и дорогостоящие имитационные модели должны уступить место менее сложным и менее общим моделям. Несомненно также, что более широкое применение найдут имитационные и операционные игры.
Список использованной литературы
1. Вентцель Е.С., Введение в исследование операций. М.; 1964
2. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. М.; Наука, 2006г
3. Еремин И.И., Астафьев Н.Н. Введение в теорию линейного и выпуклого программирования М.; Наука, 1976г.
4. Ермаков В.И. “Общий курс высшей математики для экономистов”, Москва, Инфра-М, 2000г.
5. Иванов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.; Наука, 1979г.
6. Карманов В.Г. Математическое программирование: учебное пособие для студентов вузов. - М.: Физматлит, 2008. - 264с.
7. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом анализе: Учебник. 3-е изд., исп. М.: Дело, 2007. 688 с.
8. Кузнецов А.В. Математическое программирование: учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1976. - 352с.
9. Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. ”Высшая математика. Математическое программирование ”, Минск, Вышейшая школа, 2008г.
10. Моисеев Н.Н., Иванов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.; Наука, 1978г.
11. Мочалов И.А. Нечеткое линейное программирование. // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2006. - № 10. - с.26-29.
12. Моудер Д., Элмаграби С., Исследование операций. М.; Мир, 1981г
13. Павлова Т.Н.. Линейное программирование. Учебное пособие. - Димитровград, 2007г.
14. Пашутин С.Оптимизация издержек и технология формирования оптимального ассортимента. // Управление персоналом. - 2005. - №5. - с.20-24.
15. Шимко П.Д., Оптимальное управление экономическими системами. М.; 2004г.