Research and modeling of operational planning of cargo operations in the sea port

Статья продолжает прежние исследования автора в области построения модели оперативного планирования грузовых операций в морском порту. Затрагивается широкий круг вопросов (стратификация, семиотика, искусственный интеллект). Основное внимание уделено моделированию на верхней «математической» страте - объёмно-календарному планированию на основе многоэтапного нелинейного и динамического программирований (НП), эвристик и экстраполирования. Оптимальный план должен поступать на нижнюю страту, где рассматриваются каргопланы, грузовые технологические схемы, а средства моделирования – системы искусственного интеллекта. В основе моделей верхней страты - диспач-демередж, сталийное время, норма одновременной обработки. Предложены три группы моделей. Во-первых, n-этапные сепарабельные задачи НП; показан алгоритм решения двухэтапной задачи НП динамическим программированием с понижением размерности и множителем Лагранжа; обсуждаются проблемы решения при n>2. Во-вторых, экстраполяционные модели; они включают в себя в качестве «ядер циклов» модели из 1-й группы; обсуждаются способы применения эвристик. В-третьих, несепарабельные задачи НП, которые учитывают процедуры вхождения судов в норму одновременной обработки. Обозначено направление исследований и проектирования модели планирования. The article continues the author's previous research in the field of building a model for operational planning of cargo operations in a seaport. It covers a wide range of issues (stratification, semiotics, artificial intelligence). The main attention is paid to modeling on the upper "mathematical" stratum-volume-calendar planning based on multi-stage nonlinear and dynamic programming (NP), heuristics and extrapolation. The optimal plan should be sent to the lower stratum, where cargoplans, cargo technological schemes are considered, and modeling tools – artificial intelligence systems. The upper stratum models are based on dispatch-demurrage, steel time, and the rate of simultaneous processing. Three groups of models are proposed. First, n-stage separable NP problems; an algorithm for solving a two-stage NP problem by dynamic programming with reduced dimension and a Lagrange multiplier is shown; solution problems for n>2 are discussed. Second, extrapolation of the model; they include models from group 1 as "cycle cores"; ways to apply heuristics are discussed. Third, non-separable NP tasks that take into account the procedures for vessels entering the simultaneous processing norm. The direction of research and design of the planning model is indicated.