Разработка агент-ориентированного подхода к имитационному моделированию управления сложными производственными системами, связанными сетью нефтепродуктообеспечения
Разработка агент-ориентированного подхода к имитационному моделированию управления сложными производственными системами, связанными сетью нефтепродуктообеспечения
Аннотация
Код статьи
S207751800000031-3-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Гимазетдинов Рустем Фанисович 
Аффилиация: Ст. преподаватель «Казанский государственный энергетический университет»
Адрес: Российская Федерация, Казань,
Зулькарнай Ильдар Узбекович
Аффилиация: Заведующий лабораторией исследований социально-экономических проблем регионов Института экономики, финансов и бизнеса БашГУ
Адрес: Российская Федерация, ,
Аннотация
В статье рассматривается проблема моделирования управления сложными системами, связывающими НПЗ, нефтепродуктохранилища, транспорт нефтепродуктов и пункты конечной продажи (АЗС). Эта проблема проанализирована в двух направлениях. Во-первых, сравнение агент-ориентированного моделирования с традиционным моделированием жестко построенной системы, в которой каждый элемент описывается уравнениями и между элементами моделируется взаимодействие. В рамках этого подхода рассчитываются потоки продуктов с точки зрения определенного критерия оптимизации этих потоков. Во-вторых, в традиционной модели рассматривается вертикально интегрированная структура, тогда как в агент-ориентированном моделировании – распределенная система, в которой элементы взаимодействуют независимо, действуя в интересах максимизации собственной, а не общекорпоративной прибыли.
Ключевые слова
имитационное моделирование, управление сложными производственными системами, нефтепродуктообеспечение
Источник финансирования
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 14-36-50932 мол_нр
Классификатор
Получено
24.09.2014
Дата публикации
30.11.2014
Всего подписок
3
Всего просмотров
3614
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
1

В статье рассматривается проблема моделирования управления сложными системами, связывающими НПЗ, нефтепродуктохранилища, транспорт нефтепродуктов и пункты конечной продажи (АЗС). Эта проблема проанализирована в двух направлениях. Во-первых, сравнение агент-ориентированного моделирования с традиционным моделированием жестко построенной системы, в которой каждый элемент описывается уравнениями и между элементами моделируется взаимодействие. В рамках этого подхода рассчитываются потоки продуктов с точки зрения определенного критерия оптимизации этих потоков. Во-вторых, в традиционной модели рассматривается вертикально интегрированная структура, тогда как в агент-ориентированном моделировании – распределенная система, в которой элементы взаимодействуют независимо, действуя в интересах максимизации собственной, а не общекорпоративной прибыли.

2

Задача, поставленная в название статьи, лежит в русле решения более общей задачи исследования фундаментальной научной проблемы, заключающейся в том, что решение задач управления сложными производственными системами традиционными оптимизационными методами имеет ограничение, связанное с тем, что постановка задачи при увеличении параметров модели и ее степеней свободы становится столь сложной, что не поддается аналитическому решению. Практически невозможно решить, без значительных упрощений, задачи систем, охватывающих всю страну, как это имеет место быть в системе нефтепродуктообеспечения производств в нефтяной отрасли.

3

Для России это более важно, чем для других стран мира, т.к. она обладает наиболее сложной и протяженной системой продуктопроводов и планирует их развитие (Проект «Сила Сибири», возникший в 2014 году, ранее – развитие проекта «Южный поток», отказ от него в сентябре 2014 года в пользу продуктопровода в Европу через Турцию). Кроме того, для России характерна монополизированность экономики в целом и нефтяной отрасли в частности. Очевидная сложность поиска оптимальных решений традиционными методами моделирования приводит к увеличению экспертно-оценочной составляющей, в ущерб точным расчетам экономической целесообразности.

4

В связи с понятными ограничениями традиционных методов представляется перспективным решение задач развития сети продуктопроводов методами агент-ориентированного моделирования, зарекомендовавшего себя как подход, позволяющий создавать модели, неограниченно приближенные к реальному объекту исследования [1, 2, 3].

5

Таким образом, в рамках обозначенной выше фундаментальной научной проблемы мы в этой работе ставим цель разработать агент-ориентированный подход к решению задач управления сложными системами данного типа с перспективой разработки агент-ориентированных моделей, реализованных на специализированных языках программирования.

6

Поставленная задача решалась следующим образом. За точку отсчета была взята имитационная модель, уже разработанная Гимазетдиновым Р.Ф., в которой использовались традиционные методы оптимального управления [4, 5].

7

Эта имитационная модель представляет собой математическую модель функционирования системы нефтепродуктообеспечения нефтяной компании, интегрирующую все ее части между собой и с внешней средой и позволяющая оптимизировать во взаимосвязи закупку, транспортировку, складирование и сбыт нефтепродуктов. В модели критерием оптимизации является максимизация целевой функции, представляющей собой суммарную корпоративную маржинальную прибыль в условиях системы ограничений, выражающихся линейными неравенствами.

8

Ограничения отражают ресурсные, инфраструктурные и технологические ограничения компании: 1) максимально возможный объем предложения нефтепродуктов со стороны НПЗ ; 2) пропускная способность технических средств отгрузки нефтепродуктов; 3) объем обязательных (договорных) обязательств вывоза нефтепродуктов с НПЗ ; 4) ограничения оптовой реализации с НПЗ со стороны спроса; 5) соблюдение баланса входного и выходного потока нефтепродуктов с учетом запасов на начало периода и обязательных запасов на конец периода; 6) ограничения со стороны проектных мощностей приема нефтебаз – пропускной способности их технических средств приема нефтепродуктов; 7) то же самое, но по мощностям отгрузки нефтебаз; 8) ограничения на оптовую реализацию с нефтебаз со стороны спроса; 9) предельные коэффициенты оборачиваемости емкостей нефтебаз; 10) ограничение запасов со стороны емкостей нефтебаз; 11) ограничения на розничную продажу со стороны спроса; 12) ограничения мощностей управлений технологического транспорта (УТТ) ; 13) минимальное допустимый объем поставки по трубопроводу; 14) требование неотрицательности объемов поставки.

9

Таким образом, имитационная модель [4, 5] решает задачи оптимизации управления вертикально интегрированной производственной системы, включающей в себя: Нефтеперерабатывающие заводы (НПЗ); нефтебазы (НБ), задачей которых является накопление, хранение и распределение нефтепродуктов; управления технологического транспорта (УТТ), занимающиеся транспортировкой нефтепродуктов автотранспортом между НПЗ, НБ и АЗС; автозаправочные станции (АЗС); транспортные коммуникации (автомобильные и железные дороги и нефтепродуктопроводы.

10

Рис.1. Система нефтепродуктообеспечения

11

Эта традиционная для задач оптимального управления сложными системами модель была переосмыслена нами прежде всего с точки зрения самой философии агент-ориентированного моделирования, корни которого уходят в проблематику моделирования общества («Искусственное общество» Лумана) [6]. Корпорация заинтересована в максимизации своей маржинальной пробыли, и в этих интересах она проводит вертикальную интеграцию, стремится к монополии и повышению цены продукта для общества. Общество имеет во многом противоположные интересы: минимизация цены продукта для потребителей и в этих целях в развитии конкуренции, разрушении монополии и централизованного управления.

12

С позиции этой философии, разрабатывая агент-ориентированные подход моделирования, мы рассматриваем модель на рис.1 не как вертикально интегрированную корпорацию, в которую входят несколько НПЗ и еще больше НБ, УТТ и АЗС, и все это управляется из единого центра, принимающего решения, а как множество независимых предприятий, которые мы будем называть агентами нашей агент-ориентированной модели.

13 Итак, в предлагаемой нами агент-ориентированной модели действуют 4 типа агентов: НПЗ, НБ, АЗС, УТТ. Правила поведения агентов:
14
  1. Все агенты независимы друг от друга и принимают самостоятельные решения (независимые предприятия) и конкурирующие между собой в пределах своего класса (т.е. НПЗ конкурируют с другими НПЗ и даже все АЗС независимы друг от друга). Ограничением их поведения является запрет на объединения по вертикали (в цепочку НПЗ-НЗ или НПЗ-УТТ, НПЗ – АЗС и др.). Объединение или рост по горизонтали (несколько АЗС в одну компанию) разрешено, но ограничено антимонопольным законодательством (каждая компания не может занимать более 20% (например) доли рынка – это экзогенно задаваемый параметр.
  2. Агенты могут свободно входить (рождаться) в рынок (отрасль) или выходить из нее (умирать), т.е. нет трансакционных издержек входа на рынок, или барьеров – одно из требований модели совершенной конкуренции.
  3. Критерием выхода с рынка является снижение рентабельности ниже задаваемого экзогенно значения, означающего уровень рентабельности в других отраслях экономики. Т.е. если у фирмы (например УТТ) рентабельность деятельности снижается в данной отрасли ниже средней рентабельности, имеющей место в другой отрасли, то фирма переходит в эту другую отрасль. Очевидно, это окажет повышающее воздействие на рентабельность остающихся.
  4. Фирмы могут развиваться в технологическом отношении, что будет выражаться в повышении рентабельности для лидера технологического прогресса, но будет оказывать понижающее давление на среднюю рентабельность через снижение цены.
  5. Цена зависит функционально от степени конкуренции, в обратной пропорции, но задается не в виде явной функции, а проявляется в ходе взаимодействия агентов. Т.е. цена розничной продажи нефтепродуктов не снижается, если продажа идет с определенной интенсивностью. Если продажа замедлилась до определенного предела (спрос упал), то АЗС снижает цену. Если спрос возрос до уровня, близкого к исчерпанию пропускной возможности АЗС (очередь выстроилась), то цена повышается. Аналогично с НПЗ, НБ, УТТ.
  6. Каждый из агентов рассчитывает свою прибыль от деятельности по следующим формулам:
15 Агент «НПЗ» :
16 Прибыль НПЗi= +
17 Здесь первая часть – это прибыль от оптовой реализации нефтепродуктов НПЗ, а вторая часть – прибыль от реализации отдельным АЗС через УТТ.
18 Агент «НБ»:
19 Прибыль НБj= + -
20 Здесь первое слагаемое – выручка от реализации нефтепродуктов с нефтебаз оптом, второе слагаемое – выручка от реализации с нефтебаз в АЗС, третье слагаемое со знаком минус – затраты на доставку со всех НПЗ и хранение нефтепродуктов на нефтебазе.
21

Агент «УТТ» при обслуживании маршрута НПЗ – АЗС – УТТ - НПЗ:

22

Прибыль УТТn=

23

Агент «УТТ» при обслуживании маршрута НБ – АЗС – УТТ - НБ:

24

Прибыль УТТn=

25

26

Агент «АЗС»:

27 Прибыль АЗСm=
28 ---
29 Здесь:
30 - объем оптовых продаж g-го вида нефтепродуктов с i-го НПЗ при использовании k-го способа отгрузки, т.
31 - объем поставок g-го вида нефтепродуктов с i-го НПЗ на m-ую АЗС посредством n-го УТТ, т.
32 - объем поставок g-го вида нефтепродуктов от i-го НПЗ на j-ую НБ n-ым способом доставки, т.
33 - объем оптовых продаж g-го вида нефтепродуктов с j-ой НБ при использовании k-го способа отгрузки, т.
34 - объем поставок g-го вида нефтепродуктов с j-ой НБ на m-ую АЗС посредством n-го УТТ, т.
35 - число видов нефтепродуктов; - число НПЗ; - число нефтебаз; - число АЗС; - число УТТ
36 - цена розничной реализации g-го вида нефтепродуктов на m-ой АЗС (без НДС), руб./т.
37

- средний часовой тариф за услуги n-го УТТ, руб./час

38

- цена реализации g-го вида нефтепродуктов для АЗС на i-ом НПЗ (без НДС), руб./т.

39

- цена реализации g-го вида нефтепродуктов для АЗС на j-ой НБ (без НДС), руб./т.

40

- цена реализации g-го вида нефтепродуктов оптом с i-го НПЗ при использовании k-го способа отгрузки (без НДС), руб./т.

41

- цена реализации g-го вида нефтепродуктов оптом с j-ой НБ при использовании k-го способа отгрузки (без НДС), руб./т.

42

- коэффициент на розничную цену реализации нефтепродуктов с АЗС

43

- коэффициент на оптовую цену реализации нефтепродуктов с НБ

44

- коэффициент на оптовую цену реализации нефтепродуктов с НПЗ

45

- расстояние от i-го НПЗ до j-ой НБ, км.

46 - расстояние от i-го НПЗ до m-ой АЗС, км.
47 - расстояние от j-ой НБ до m-ой АЗС, км.
48 - расстояние от m-ой АЗС до n-го УТТ, км.
49

- расстояние от n-го УТТ до i-го НПЗ, км.

50

- расстояние от n-го УТТ до j-ой НБ, км.

51

- средняя скорость движения топливовозов n-го УТТ, км./час

52

- дополнительные затраты времени топливовозов в точках налива (НПЗ, НБ), час

53

- дополнительные затраты времени топливовозов в точках слива (НБ, АЗС), час

54

- удельные переменные затраты (себестоимость) i-го своего НПЗ по g-му виду нефтепродуктов при использовании k-го способа отгрузки или отпускная цена i-го стороннего НПЗ g-го вида нефтепродукта k-ым способом отгрузки (без НДС), руб./т.

55

- удельные переменные затраты j-ой НБ по g-му виду нефтепродуктов (без закупочной цены и затрат на доставку) (без НДС), руб./т.

56

- удельные переменные затраты m-ой АЗС по g-му виду нефтепродуктов (без закупочной цены и затрат на доставку) (без НДС), руб./т.

57

- средняя себестоимость часа эксплуатации топливовоза n-го УТТ, руб./час

58

- удельные переменные затраты на доставку g-го вида нефтепродуктов от i-го НПЗ до j-ой НБ n-ым способом доставки (без НДС), руб./т.

59

Предложенное здесь описание правил поведения агентов со всеми спецификациями и формулами расчета прибыли агентов доведено до достаточной детализации, чтобы перейти к программированию агент-ориентированной модели. С учетом специфики задачи представляется предпочтительным использование средств языка Anylogic по сравнению языком агент-ориентированного программирования Netlogo, больше ориентированного на решение научных задач.

60

В качестве исследовательских вопросов в эмуляционных экспериментах предлагаются следующие:

61
  1. Влияние разделения вертикально интегрированных предприятий в нефтяной отрасли на отдельные предприятия на отрасль в целом: эффективность работы предприятий, издержки производства, устойчивость отрасли, цену конечной продукции;
  2. Создаст ли разделение вертикально интегрированных предприятий в добывающих отраслях стимулы для технологического развития в направлении углубления переработки сырья, и увеличения добавочной стоимости за счет роста количества переделов.

Библиография



Дополнительные источники и материалы

1. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013) Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика, 295 с.

2. Бахтизин А.Р.(2008) Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика. 279 c.

3. Зулькарнай И.У., Гизатов Н.Р. (2009)  Агент-ориентированное моделирование в решении задач моделирования экономического федерализма // Ежеквартальный Интернет – журнал «Искусственные общества». Том 4. № 3-4. С.5-31

4. Гимазетдинов Р.Ф., Смирнов Ю.Н. (2009) Исследование закупочной, складской, транспортной и сбытовой логистики нефтепродуктов и оптимизация инфраструктуры предприятий нефтяной отрасли // Научно-практический межотраслевой журнал «Интеграл» – №5. – с. 42-44.

 5. Гимазетдинов Р.Ф., Зиганшин Р.Ш., Смирнов Ю.Н. (2009) Информационно-математическая модель оптимизации логистики нефтепродуктов // Научно-практический межотраслевой журнал «Интеграл» - №6. – с. 42.

 6. Луман, Н. (2007) Социальные системы. Очерк общей теории / Пер. с нем. И. Д. Газиева; под ред. Н. А. Головина. — СПб.: Наука, 648 c.

 

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести