Тензорная сетевая модель системы логистики

Целью является создание сетевой модели логистики, обеспечивающей распределение товарных потоков от производителей к потребителям в условиях растущих объемов информации, изменения экономических связей. Для создания модели применяется тензорный метод расчета процессов при изменении структуры сетевых моделей технических и экономических систем, включая декомпозицию и расчет по частям. Сеть рассматривается как тензор, проекциями которого являются различные соединения ветвей. Координатами в сетевом пространстве являются замкнутые и открытые пути. При изменении структуры сети новое решение получается с помощью матрицы преобразования путей. В результате создана сетевая модель логистики, в которой ветви производителей и потребителей определяют базис разомкнутых путей, а ветви маршрутов определяют базис замкнутых путей. Сопротивления ветвей задают тарифы хранения и перевозки продуктов. Потоки продуктов производителей и потребителей заданы источниками напряжения, которые создают часть распределения потоков по маршрутам. Чтобы дополнить потоки продуктов до полных, в ветви маршрутов вводятся источники напряжения, которые дают дополнительные токи. Для маршрутов сверх числа разомкнутых путей, значения токов дополнения следует выбрать. Сумма токов от всех источников дает значения потоков продуктов от поставщиков к потребителям, решая задачу логистики. Сетевая модель применяется для расчета без итераций потоков продуктов по маршрутам, стоимости перевозки, а также преобразования решения при изменении маршрутов, тарифов, спроса и предложения, с помощью алгоритмов тензорного метода двойственных сетей.

1. Крон Г. Исследование сложных систем по частям (диакоптика). M.: Наука, 1972 - 544 p.
2. Петров А.Е. Тензорная методология в теории систем. – М.: Радио и связь, 1985. – 152 с.
3. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей. М.: ООО ЦИТиП. http://устойчивоеразвитие.рф/files/monographs/Petrov_Tenzorny_method.pdf – 2009. – 496 с.
4. Петров А.Е. Логистика в САПР. Часть 1. Логистика производства: учебно-методическое пособие М.: МГГУ, 2012. – 92 с. http://window.edu.ru/resource/548/79548 http://www.twirpx.com/file/1193744/ – 2012. Часть 2. Информационная логистика: учебно-методическое пособие М.: МГГУ. – 112 с. http://window.edu.ru/resource/549/79549 – 2013.
5. Образцова Р.И., Кузнецов П.Г., Пшеничников С.Б. Инженерно-экономический анализ транспортных систем. Методология проектирования автоматизированной системы управления/ Под. Ред. К.В. Фролова.- 2-е изд. Стереотип. – М.: Радио и связь, 1996. – 192 с.: илл. – ISBN 5-256-01342-4.
6. Петров А. Е. Закон сохранения мощности в двойственных тензорных сетях Г.Крона – А.Петрова (в пространстве, времени и структуре). Электронное научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление», ISSN 2075-1427. том 15 № 1 (42), 2019, ст. 1. – с. 1–39. http://www.rypravlenie.ru/?p=3356.
7. Петров А.Е. Сетевые методы планирования производства: учебно-методическое пособие. М.: МГГУ. http://window.edu.ru/resource/545/79545/files/Petrov_methods.pdf. – 2010. – 144 с.
8. Петров А.Е. Тензорный метод и двойственные сети в электротехнике. Электротехника, №12, ноябрь 2008. – с. 2–12.
9. Petrov A. E. The duality of networks for computer-aided design systems with variable structure. Mining Informational and analytical bulletin (scientific and technical journal). Reports of the XXIII International Scientific symposium «Miner's week – 2015» Collection of scientific tr. Publishing House of NUST MISIS. ISBN 987-5-87623-891-7. – 2015.
10. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей для расчета сложных систем по частям. – УДК: 338.26.015: 658.5, М.: Изд-во «Горная книга». С. 168-192. М.: МГГУ, Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал), 2017.
11. 11.    Bolshakov B.E., Petrov A.E. Algorithms of Multidimensional Space and Time Values Interrelation in the System of LT Dimension Coordinates by B. Brown, R.O. Bartini, P.G. Kuznetsov. Journal of Engineering and Applied Sciences, Pakistan, 2017, 12: pp. 6620-6627. DOI: 10.36478/jeasci.2017.6620.6627. https://medwelljournals.com/abstract/?doi=jeasci.2017.6620.6627
12. Королькова, М. А. Оптимизация сети авиалиний на основе тензорной методологии. Автореферат диссертации на соискание ученой степени  кандидата технических наук, СПБ, 2003.
13. Сохор, Ю.Н. Тензорный анализ сетей и диакоптика в инженерных расчетах / Ю.Н. Сохор. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 200 с.
14. Воронов П.Л. Особенности применения матриц преобразования и уравнений связи при анализе несимметричных повреждений. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Power Engineering. 2018, vol. 18, no. 1, pp. 27–37.
15. Лямец, Ю.Я. Эквивалентирование многопроводных систем при замыканиях и обрывах части проводов / Ю.Я. Лямец, Д.Г. Еремеев,Г.С. Нудельман // Электричество. – 2003. – № 11. – С. 17–27.
16. Швецов В. И. Математическое моделирование транспортных потоков//Автоматика и телемеханика, 2003, Vol. 11, P. 3-46.
17. Cascetta. Transportation Systems Analysis. Models and Applications. Springer, 2009.
18. Петров А.Е. Диакоптика структуры транспортных сетей – XVI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов М.: МГППУ – 2018 – с. 315–317. ISBN 978-5-94051-136-6. http://it.mgppu.ru/upload/iblock/b35/НКП%20XVI%20%20тезисы.indd%20(1).pdf.
19. Петров А.Е. Сетевая модель системы логистики // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2021. Т. 17, вып. 3 (52). – с. 1–20. URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=3792.
20. Богданова Л.В. Дискретный тензорный анализ на железнодорожном транспорте. В сборнике: Труды международной научно-практической конференции «Перспективы развития и эффективность функционирования транспортного комплекса Юга России». В 3 частях. Ростовский государственный университет путей сообщения. 2015. С. 81-83.
21. A.E. Petrov, A.V. Fedorov, A.V. Kochegarov, E.N. Lomaev, A.P. Preobrazhenskiy. The Analysis of Network Models for the Design of Industrial and Fire Safety Systems for Oil Refineries. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 808 (2021) 012024, IOP Publishing doi:10.1088/1755-1315/808/1/012024.
22. Литвинов К.А., Пасечников И.И. Алгоритм расчета тензорной модели сети на основе симплексного метода Данцига. Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2013. Т. 18. № 6-2. С. 3370-3375. https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-rascheta-tenzornoy-modeli-seti-na-osnove-simpleksnogo-metoda-dantsiga. URL РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=21106190
23. Kamzolov Dmitry. Near-Optimal Hyperfast Second-Order Method for Convex Optimization. MOTOR 2020 Communications in Computer and Information Science (CCIS) 1275 proceedings, pp. 1–12, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58657-7_15.
24. Dmitry Kamzolov, Alexander Gasnikov and Pavel Dvurechensky. On the Optimal Combination of Tensor Optimization Methods. OPTIMA-2020 proceedings in Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Springer. Volume number 12422.
25. Зайцев Е. И., Бочкарев А.А. Модель функционально-структурной надежности цепи поставок // Logistics and Supply Chain Management: Modern Trends in Germany and Russia: тез. докл. IV Германо-рос. конф. по логистике и управлению цепями поставок (6–9 мая 2009 г.). Геттинген: Cuviller Verlag, 2009. С. 187–195.
26. Морозов А.В., Пономарев Д.Ю. Модель распределения трафика в многоуровневой инфокоммуникационной сети специального назначения. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. т. 9. № 1 (32). с. 11-12.
27. A.A. Luk'yanchenko, A.E. Petrov, A.V. Fedorov, A.N. Denisov. Method of Rational Location of Gas Detectors For Early Fire Detection Based On Gas Control Technology. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems, JARDCS, USA, Vol. 12, Issue-06, 2020. Pp. 1293–1306. DOI:10.5373/JARDCS/V12I2/S20201321.. https://jardcs.org/archivesview.php?volume=3&issue=36&page=6.

PlumX

Метрики публикации