Analysis of the implementation of the agent-based approach and features of the simulation of a seaport in the AnyLogic environment

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The relevance of this article is due to the interest in simulation modeling in the context of doing business, as well as in order to improve it. Modeling gives you an in-depth understanding of how a business works, allowing you to experiment with it in a secure digital environment and identify bottlenecks that require optimization. At the same time, one of the most important steps in building a model is to adjust the source data. If you do not take into account the operations typical for the company, the result of the experiments will not be plausible in the model and, therefore, inapplicable in practice. It is also important to define an approach to simulation modeling, since the result of modeling after an incorrect choice can take a long time and turn out to be unprofitable. A modern workforce that supports any logic is pre-configured to create simulation models that regulate the real tactics and operation of seaport container terminals: ship sections, cargo transportation, transportation by various modes of transport and personnel composition. As part of the study, the reconstruction of the antenna path was considered, and a description of its special reconstruction in the Anylogic center was considered using the example of the container terminal of the Vladivostok commercial port.

作者简介

Anastasia Shevchenko

Admiral G.I. Nevelsky Maritime State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: anastasiya2100@bk.ru
SPIN 代码: 6698-2474

postgraduate student

俄罗斯联邦, Vladivostok

Alexander Dyda

Admiral G.I. Nevelsky Maritime State University

Email: adyda@mail.ru
SPIN 代码: 1187-5058

Dr. Sci. (Eng.); Professor, Department of Automatic and Information Systems (AIS), Faculty of Electronics and Information Technologies

俄罗斯联邦, Vladivostok

参考

  1. Akopov A.S. Simulation modeling: Textbook and workshop for academic bachelor’s degree. Lyubertsy: Yurait, 2016. 389 p.
  2. Bocharov E.P., Aleksentseva O.N. Simulation of economic processes. Textbook. Saratov: Saratov Socio-Economic Institute (branch) of the Plekhanov Russian University of Economics. Saratov, 2014. 160 p.
  3. Bulygina O.V., Yemelyanov A.A., Yemelyanova N.Z. Simulation modeling in economics and management. Textbook. M.: Infra-M, 2017. 447 p.
  4. Vyunenko L.F., Mikhailov M.V., Pervozvanskaya T.N. Simulation modeling: Textbook and workshop for academic undergraduate studies. Lyubertsy: Yurait, 2016. 283 p.
  5. Kobelev N.B., Polovnikov V.A., Devyatkov V.V. Simulation modeling. Textbook. Moscow: KURS, 2013. 368 p.
  6. Karpov Yu. Simulation modeling of systems. Introduction to modeling with AnyLogic. St. Petersburg: BHV, 2009. 400 c.
  7. Kobelev N.B., Polovnikov V.A., Devyatkov V.V. Simulation modeling. Textbook. Moscow: Infra-M, 2016. 448 p.
  8. Korablev Yu.A. Simulation modeling (for bachelors). Moscow: KnoRus, 2018. 59 p.
  9. Lychkina N.N. Simulation modeling of economic processes. Textbook. Moscow: Infra-M, 2012. 254 p.
  10. Muravyov D.S. The use of simulation modeling to assess the processing capacity of seaports and substantiate the need for the construction of a “dry” port. Modern Problems of the Russian Transport Complex. 2013. No. 4. Pp. 66–72. (In Rus.)
  11. Prokofieva T.A. Logistic infrastructure of international transport corridors: A cluster approach to management. The World of Transport. 2015. Vol. 9. No. 1. Pp. 50–57. (In Rus.)
  12. Rybin P.K., Yershikov N.V., Komovkina N.S., Putilina D.V. Analysis of the structure of train and wagon flows arriving at the Russian ports of the Gulf of Finland. Proceedings of Petersburg Transport University. 2018. No. 3. Pp. 478–486.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. The model of the VMTP container terminal

下载 (495KB)
3. Fig. 2. Flow diagram of the simulation model of the operation of the VMTP terminal in the AnyLogic system

下载 (386KB)
4. Fig. 3. Flow diagram of the simulation model of the operation of the VMTP terminal in the AnyLogic system

下载 (286KB)
5. Fig. 4. Nomogram of the change in the average time spent by containers in the terminal after storage optimization

下载 (226KB)
6. Blocks of the modeling library AnyLogic

下载 (693KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».