Магистерский диплом на тему Система Массового Обслуживания на примере «Uber»

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ 2
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ 2
1.1 Основные понятия теории моделирования 2
1.2 Инструмент имитационного моделирования Anylogic 2
1.3 Анализ рынка и логистической деятельности сервисов перевозки пассажиров 2
2 РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПЕРЕВОЗОК КОМПАНИИ «UBER» 2
2.1 Оптимизационная имитационная модель для планирования перемещений транспорта 2
2.2 Определение целей моделирования, построение концептуальной и формализованной модели 2
2.3 Программирование имитационной модели 2
3 АНАЛИЗ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ И ЕЕ РЕЗУЛЬТАТОВ 2
3.1 Испытание и исследование модели 2
3.2 Проведение имитационного эксперимента 2
3.3 Анализ узких мест работы построенной модели 2
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 2
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 2
ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Введение:

Современное общество характеризуется большой мобильностью, при этом основным и самым ценным ресурсом остается время.
Не всегда есть возможность быстро решить вопрос с перемещением, поэтому в настоящее время большой популярностью пользуются услуги такси и каршеринга. 
В связи с этим, одной из острых потребностей общества является получение качественных услуг, при этом с минимальными, в данном случае, временными затратами. Поэтому перед владельцами служб такси встает вопрос об обеспечении оптимальных маршрутов передвижения и распределения клиентов в случае наличия очереди на ожидание такси.
Учитывая объемы компаний, большой автопарк, большое количество клиентов, оптимизировать деятельность службы такси могут помочь математические методы, в частности, имитационное моделирование.
Имитационное моделирование является наиболее универсальным методом исследования систем и количественной оценки характеристик их функционирования. При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением таких же соотношений длительностей и временных последовательностей отдельных операций.
Имитационное моделирование позволяет проиграть движущиеся потоки во времени, вероятностные характеристики процесса на достаточно большом периоде времени, оценить влияние стохастических факторов и факторов неопределенности, проиграть сложные технологии и алгоритмы в обработке грузопотоков и организации хранения на модели, провести выбор оптимального решения[10, c. 142]. 
Целью выпускной квалификационной работы является разработка имитационной модели системы массового обслуживания и анализ ее эффективности.
Задачами выпускной квалификационной работы являются:
— раскрыть теоретические основы моделирования, дать основные понятия;
— провести анализ рынка и логистической деятельности сервисов перевозки пассажиров;
— определить цели моделирования, построить концептуальную и формализованную модели;
— осуществить программирование и тестирование имитационной модели в среде Anylogic;
— сделать выводы и сформулировать рекомендации.
Объектом выпускной квалификационной работы является компания «Uber».
Предметом выпускной квалификационной работы является система массового обслуживания.
Методологическая база исследования: сравнительный анализ,  визуализация данных и результатов.
ВКР состоит из трех глав.
В первой главе ВКР производится анализ существующих методов и подходов имитационного моделирования в области транспортной логистики.  Производится анализ рынка и логистической деятельности сервисов перевозки пассажиров. Вторая глава ВКР посвящена разработке имитационной модели перевозок пассажиров компании «Uber». В главе приведена оптимизационная модель для планирования перемещений транспорта, определены цели моделирования. Построены концептуальная и формализованная модель. Приведено описание процесса программирования имитационной модели. В третьей главе ВКР производится анализ результатов модели.
ВКР состоит из введения; трех глав, включающих девять параграфов;  заключения; списка источников из 50 наименований, 1 приложения.
 

Заключение:

Основным понятием теории моделирования является понятие «модель». Понятие «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений.
Под «моделью» следует понимать некий материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.
Процесс создания и использования имитационных моделей включает в себя ряд основных этапов:
— формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования;
— разработка концептуального описания;
— формализация имитационной модели;
— программирование имитационной модели (разработка программы-имитатора);
— испытание и исследование модели, проверка модели.
Проверка и тестирование имитационной модели включает в себя три этапа:
— оценку адекватности модели;
— верификацию модели;
— валидацию данных.
Под оценкой адекватности модели подразумевается проверка соответствия между поведением имитационной модели и исследуемой реальной системы.
Под верификацией модели подразумевается проверка на соответствие поведения модели замыслу исследователя и моделирования.
Под валидацией данных подразумевается доказательство того, что все используемые в модели данные, в том числе входные, обладают удовлетворительной точностью и не противоречат исследуемой системе, а значения параметров точно определены и корректно используются.
Анализ рынка транспортных услуг РФ в части сервисов перевозки позволил сделать выводы, что сервисы перевозки пассажиров не является новыми для нашей страны. Еще в советское время можно было воспользоваться услугами такси.
Возрастающая информатизация общества и также существенное ускорение темпа жизни населения больших городов вызвали необходимость усовершенствования процессов вызова такси и перевозок пассажиров.
В частности, за последние 10лет на рынке пассажирских перевозок произошли значительные изменения: вызов такси по телефону сменился на онлайн-приложения, позволяющие при помощи телефона заказать такси, узнать стоимость проезда и данные автотранспортного средства.
Следует отметить, что логистическая система в процессе подбора машины клиенту решает задачу многокритериальной оптимизации.
В частности:
— 1 критерий: минимизируется расстояние до начальной точки маршрута клиента;
— 2 критерий: минимизируется время, оставшееся до окончания заказа предыдущего клиента.
За счет такой оптимизации маршрута и времени, достигается:
— сокращение времени ожидания клиентом машины;
— сокращение количество потребляемого бензина;
— уменьшение процесса износ транспортного средства.
Анализ статистики перевозок позволяет сделать следующие выводы:
— доля лиц, регулярно пользующихся такси, выросла за 4 года с 12 до 15,4%;
— в целом по стране 60% поездок (по стоимости) совершаются через агрегаторы.
Резкий рост рынка, произошедший в предыдущие годы благодаря появлению агрегаторов такси, снижению стоимости поездки и увеличению численности пассажиров, подходит к концу в связи с завершением перехода рынка в новое состояние. Темпы роста рынка, составлявшие 8,6% в 2018 году и 5,6% в 2019 году, в 2020 году сократятся до 3,7-4% и в дальнейшем стабилизируются на уровне, превышающем рост экономики примерно на 2 процентных пункта.
При этом благодаря активной политике агрегаторов их доля будет увеличиваться более быстрыми темпами, и с текущих 60% возрастет к 2022 году до 65%.
В главе была имитирована работа приложения «Uber», предназначенного для заказа такси. Статистические данные собирались по г. Москва.
В последнее время широкое применение получила концепция оптимизации имитационного моделирования, на базе которой разработаны пакеты оптимизации, интегрированные в системы имитационного моделирования и позволяющие пользователям автоматически находить оптимальные решения.
В данном случае, целью моделирования является определение оптимального количество машин. Это обосновано тем, что при оптимальном количестве машин:
— будут удовлетворены потребности клиентов в перевозке;
— достигнута оптимальная себестоимость перевозок, что может сказаться на увеличении прибыли компании при условии прежних тарифов на перевозку.
Задачами моделирования является:
— определение входных и выходных данных;
— построение имитационной модели;
— оценка результатов имитационной модели;

Фрагмент текста работы:

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ 

1.1 Основные понятия теории моделирования

Основным понятием теории моделирования является понятие «модель». Понятие «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. 
Под «моделью» следует понимать некий материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале[4, c. 15]. 
Следует отметить, что понятие модели является многогранным, в связи с чем, существует обширная классификация моделей. В данной работе будут рассматриваться только математические модели.
 На рисунке 1 приведена классификация  математических моделей.

 
Рис. 1. Классификация математических моделей 
Кратко опишем каждый вид математических моделей.
Аналитические математические модели представляют собой явные математические выражения выходных параметров как функций от параметров входных и внутренних и имеют единственные решения при любых начальных условиях. 
Алгоритмическая модель – описана некоторым алгоритмом или комплексом алгоритмов, определяющим ее функционирование и развитие. 
Имитационная модель – предназначена для испытания или изучения возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели. 
Модель называется статической, если среди параметров, участвующих в ее описании, нет временного параметра. Одним из видов статических моделей являются структурные модели. 
Динамической моделью называется модель, если среди ее параметров есть временной параметр, т. е. она отображает систему (процессы в системе) во времени[5, c. 56]. 
В данной работе будет разработана имитационная динамическая модель.
Работа с имитационными моделями предполагает знание основ имитационного моделирования.
В имитационном моделировании под методом понимается некая основа, которая используется, чтобы «перевести» систему из реального мира в мир моделей. 
В имитационном моделировании выделяют следующие основные группы методов[7, c. 102]:
— методы системной динамики;
— методы дискретно-событийного моделирования4
— методы агентного моделирования.
Целесообразность применения каждого из методов определяется исходя из специфики решаемой задачи.
Так, методы системной динамики предполагают очень высокий уровень абстракции и, как правило, используются для стратегического моделирования. 
Дискретно-событийное моделирование поддерживает средний и низкий уровни абстракции. 
Агентные модели занимают промежуточное значение, которые могут быть как очень детализированными, когда агенты представляют физические объекты, так и предельно абстрактными, когда с помощью агентов моделируются конкурирующие компании или правительства государств. 
В данном случае, предполагается использоваться методы дискретно-событийного моделирования.
Для того, чтобы применять те или иные методы имитационного моделирования, следует формализовать саму имитационную модель.
Процесс создания и использования имитационных моделей включает в себя ряд основных этапов[14, c. 92]: 
— формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Документированным результатом на этом этапе является составленное содержательное описание объекта моделирования; 
— разработка концептуального описания. Результатом деятельности системного аналитика является концептуальная модель (или вербальное описание) и выбор способа формализации для заданного объекта моделирования. Концептуальная модель – есть логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы. Концептуальное описание представляет собой упрощенное алгоритмическое отображение реальной системы;