Рабочая программа. Значение автомобильных перевозок для экономики

(объем курса 164 ч)

Введение (2 ч)

Значение автомобильных перевозок для экономики. Содержание, цель и задачи дисциплины. Технологии математического моделирования как способ повышения качества и эффективности перевозок. Теория массового обслуживания при оптимизации транспортных систем. Спутниковые технологии глобальной навигации. Конкурентоспособность и социальный эффект оптимизации перевозок.

Раздел 1. Роль математических методов в решении производственных задач автомобильного транспорта (14 ч)

[3], с.5...30; [4], с.4...8; [5], с.4...97; [6], с.3…12;

[8], с.9...45; [9], с.4...36; [10], с.7...35

1.1. Представление процессов в автомобильно-дорожном комплексе как процессов в сложной системе

Автомобильно-дорожный комплекс России – это сложная динамическая система. По мощности грузопотоков эта система делится на 7 групп. Процессы в системах включают большое количество задач.

1.2. Понятие модели. Классификация моделирования систем. Эвристические методы решений задач

Модель – это отражение важнейших свойств систем и процессов. Детерминированное, стохастическое, статическое и дискретное моделирование. Математическое моделирование и приближенные (эвристические) методы решений задач.

1.3. Аналитические модели

Аналитическая модель как количественная модель принятия решений. Описывающие модель уравнения и целевые функции.

1.4. Понятие имитационной модели

Имитационная – это модель более высокого уровня, описываемая кибернетическими и экспертными методами. Имитационная модель как сложный программный комплекс.

1.5. Основные этапы имитационного моделирования

Этапы моделирования. Структурный анализ. Формализованное описание модели. Построение модели. Проведение эксперимента.

1.6. Формирование объекта имитационного моделирования

Формирование объекта как сложная задача. Граф автомобильно-дорожной сети. Маршрутизация. Формирование расписаний движения и парка автомобилей. Описание клиентуры.

1.7. Методы нахождения оптимального решения задач. Критерии оптимальности.

Корреляционно-регрессионный анализ. Линейное динамическое и целочисленное программирование. Теория массового обслуживания. Критерии оптимальности

Раздел 2. Корреляционно-регрессионный анализ математических моделей (13 ч)

[4], с. 193...213; [9], с. 115...149

2.1. Понятия корреляции и регрессии

Корреляционная связь между величинами. Теснота связи. Коэффициент корреляции. Уравнение регрессии.

2.2. Вычисления парной корреляции и линейной регрессии

Вычисления показателей корреляции и регрессии. Оптимизация транспортных процессов методом корреляционно-регрессионного анализа. Примеры решений задач.

Раздел 3. Модели линейного программирования в решениях задач управления транспортными процессами (16 ч)

[1], с. 172...232; [2], с. 29...72; [4], с. 22...80; [6], с. …41

Общая задача линейного программирования