Разработка методов и средств создания гибридных мультиагентных систем управления мобильными ресурсами в реальном времени

Агент заказа

2. Длинный маршрут потребует оплаты сверхурочных водителю

Примеры взаимодействий агентов:
Агент грузовика может не найти свободного водителя – придется задержать выезд или платить сверхурочные водителю
Агент маршрута может не найти свой грузовик и взять стороннего перевозчика
Агент топлива может попытаться изменить маршрут, чтобы получить лучшую заправку
Агент грузовика может требовать техосмотра и пытаться задержать поездку или планировать пройти осмотр по дороге, наконец, отложить осмотр до возвращения

Примеры конфликтов агентов:
Можно увеличить прибыль за счет длинного маршрута но уменьшить удовлетворенность водителя (придется платить сверхурочные)
Можно задержать тех осмотр грузовика, но обеспечить лучшую прибыльность поездки
Можно удлинить маршрут, чтобы заехать на лучшую заправку
Можно не успеть в срок или вовсе сорвать перевозку, но сделать большую прибыль за счет дешевого перевозчика

Вывод: построение мультиагентной модели мира предприятия – основа для формализации постановок задачи управления любыми мобильными ресурсами и задания индивидуальных критериев, предпочтений и ограничений заказов и ресурсов, а также других участников принятия решений.

Нет

Задача решается аналогично комплектным перевозкам гибридным методом с модификациями

Все заказы сортируются по времени начала погрузки. В начальный момент времени T0 произвольно выбирается 1й из M грузовиков на базе, с прицепом заданной вместимости (TW).
Рассчитываются варианты возможных назначений грузовика для каждого заказа, по формулам:
TLEi = (если T0LiTUEi = TLEi +TLUi+TUi , где TLUi время переезда из пункта погрузки в пункт разгрузки, TUi время разгрузочных работ.
Если TLEi< UFi , где UFi время закрытия окна разгрузки и Wi < TW, где Wi число груза в заказа, а TW максимальная вместимость грузовика, то заказ считается возможным к выполнению.
Из всех возможных к назначению заказов выбирается заказ с наименьшим временем переезда. После чего, грузовик меняет местоположение, которое теперь соответствует месту погрузки выбранного заказа, а время его освобождения будет рассчитано по формуле: T1= (если T0LiСнова рассчитываем варианты возможных назначений для следующих заказов, исключая те из них что не соответствуют условиям:
С учетом уже набранного грузовиком на предыдущих шагах груза дают в сумме с этим заказом перегруз.
На пункты погрузки которых грузовик уже не успеет, где T1+T0Li+ TLi> LFi.
С учетом возможной погрузки заявки, грузовик не успеет выполнить разгрузки уже назначенных на него заказов.
Алгоритм повторяется пока не останется допустимых назначений для текущего грузовика.
После чего берется следующий из M грузовиков на базе с начальным временем T0

Задача формулируется и решается аналогично динамической задаче комплектных перевозок, но при этом допускается возможность перевозки нескольких заказов в одном грузовике.
При такой постановке требуется сократить число переговоров агентов, чтобы избежать комбинаторного взрыва при взаимодействии всех со всеми. Для этого применяются триангуляции Делоне, в результате для каждого агента сцены находятся его ближайшие соседи и каждый агент ведет переговоры только со своими соседями.
Длиной маршрута l(R) будем считать длину замкнутого пути, который проходит грузовик по маршруту. Обозначим за w(C) массу (объем) потребления заказом C, d(C) - время, затрачиваемое грузовиком на обслуживание (разгрузку) заказа C. Рассмотрим участок маршрута доставки Ci-1→Ci →Ci+1, ценой доставки P заказа Ci назовем P(Ci)=|Ci-1Ci|+|CiCi+1|-|Ci-1Ci+1|, где i=1…N, N – количество пунктов обслуживания. Тогда тариф заказа Ci определим, как . Средним тарифом маршрута R C1→C2→…→Cn назовем .
Агент грузовика стремится перевезти как
можно больше заказов и уменьшить себестоимость маршрута, поэтому он старается привлекать заявки с низким персональным тарифом;
Агент заявки стремится попасть к тому грузовику, который предложит ему минимальный тариф на перевозку до достижения не улучшаемого равновесия.

Модуль классического планирования

KPI системы

События (нарушающие план и улучшающие)

Перезапуски глобального планировщика

KPI системы

Модель «С возвращением на базу». Для заказа бронируется грузовик, в расписании которого на момент заказа есть окно. Если погрузка заказа в другом городе, то грузовик должен прибыть туда ко времени погрузки. Отмена бронирования грузовика под заказ не допускается. После выполнения заказа грузовик возвращается в пункт базирования.
Модель «Без возвращения». После выполнения заказа грузовик остается в конечном пункте заказа, не возвращаясь на базу, где ждет следующий заказ.
Модель «Опоздания со штрафами». Допускается планирование заказов с опозданиями, т.е. когда фактический момент начала заказа позже требуемого в заказе. При этом из прибыли вычитаются штрафы, пропорционально времени опоздания. Если величина штрафа превышает возможную прибыль от выполнения заказа, то такой заказ не планируется. После выполнения заказа грузовик остается в пункте назначения.
Модель «Адаптивное планирование со штрафами». Совпадает с предыдущей, однако допускается бронирование грузовика под новый заказ в случае, если прибыль от нового заказа превышает прибыль от прежде запланированного. Таким образом, при поступлении заказа осуществляется перераспределение уже размещенных заказов и ищется новое, более выгодное по прибыли решение.

суммарная прибыль от времени по моделям

Предложены в статье В.А.Виттиха, П.О.Скобелева, АиТ, 2003

С каждым грузовиком связан агент грузовика, с каждым заказом — агент заказа, далее по аналогии могут быть введены агенты задач и маршрутов, консолидаций, ТО, заправок, шин и т.д.
Вводятся правила виртуального рынка для агентов, которые покупают и продают свои сервисы за виртуальные деньги.
Агенты отправляют, получают сообщения и принимают решения согласно заложенной логике в каждом выбранном состоянии
Текущие состояния агентов изменяются в моменты поступления заказов и других внешних событий и прихода факта через средства инфокоммуникационного взаимодействия (терминалы и датчики)
Решение фиксируется, когда ни один из агентов не может улучшить решение.

План заправок

План по тягачам

План грузоперевозки

План по водителям

Согласованное решение различных задач планирования в отдельных мультиагентных системах, где можно учесть особенности планирования каждого типа заказа или ресурса.

Менеджеры по продажам
Логисты
Диспетчеры
Механики
Службы контроля
Заправки

…

Поток событий
Новый заказ
Плановое ТО тягача, прицепа
Смена водителя
Заболел водитель
Требуется ремонт тягача, прицепа
…

Варианты решений
Распределение заказов между группировками
Группировка Х выполняет заказ в пункте Y, где может быть проведено плановое ТО
Смена водителя группировки в Казани через 2 дня
…

Развитие подхода для решения экстремально сложных задач управления транспортной компанией: сеть планировщиков ресурсов