3. Коды предприятий и организаций

Представлены в ОКПО по отраслям промышленности. Чтобы им пользоваться, необходимо знать отрасль, которой принадлежит предприятие. При использовании ОКПО в электронном виде достаточно указать название и юридический адрес предприятия. Минимальная весовая норма необходима для определения провозной платы на железнодорожном транспорте, а также для расчета количеств автомобилей для централизованного завоза-вывоза грузов на склады. Автоматизированная СУ используют электронный документооборот для организации автоматического подсчета результатов выполнения перевозок, контроля качества.

4. Автоматизированные системы учета и контроля.

Современные системы учета и контроля над работой транспортных предприятий состоят из 16-и подсистем.

1. система сбора заказов – состоит из:

   1. учетно-статистической системы

   2. база данных хранения информации по поставщикам, потребителям и грузам

   3. база данных по выполнению заявок. Назначением подсистем является:

      1. централизованный сбор, хранение и структуризация заявок на перевозку грузов

      2. сбор информации о грузоотправителях и грузополучателях

      3. контроль над выполнением заявок

      4. анализ выполнения заявок, составление отчетов.

2. контроль над ПС. Назначение:

   1. осуществляет контроль над технико-профилактическими ремонтами ПС

   2. выявляет занятость автомобилей под ремонты

   3. рабочее время

   4. контролирует местоположение автомобиля в процессе эксплуатации

3. СУ складом заключается:

   1. в регулировании занятости складских емкостей, занятости ПР-механизмов и оборудования и мощностей

   2. контроль над хранением груза.

12. Теоретические основы решения задач на пэвм.

    1. Методы решения задач оптимизации.

Каждое поколение ЭВМ разрабатывалось для решения задач по поиску оптимального решения на каком-то ограниченном отрезке. Величина этого отрезка находится областью решений, ограничивающий его контрольные точки называются граничными значениями.

Существует два основных поиска оптимального решения:

Поиск 1. Применение для машин высокой производительности. Основаны на пошаговом приближении решения к поисковому значению. Применяется и разработан в США.

Поиск 2. Применим для машин с высокой производительностью. Основан на численных методах. Определение области поиска оптимального решения. Разработан в СССР.

Рис. Пример определения оптимального значения графическим способом.

Согласно алгебраическим законам максимум или минимум функции находится в точке, где производная этой функции равна нулю.

Для решения сложных функций, решение находится в определенной области, причем эта область лежит внутри пространства ограниченная простыми функциями, из которых состоит сложная.

Исследуем область поиска от минимума к максимуму, или наоборот, причем начальными данными являются максимум либо минимум на одной из оси координат. При поиске решения на основе численных методов производятся предварительные расчеты, цель которых определить начальные координаты поисковой прямой, а также сузить область поиска решений. Если область поиска решений представляет собой некую сложную объемную многогранную фигуру, то тогда поиск решения осуществляется при помощи плоскости, и уже будет не одна точка, а будет множество значений.

Для решения любых задач на ПК используется пошаговый дифференцированные метод, суть его заключается в следующем, что машина идет от начального значения к последующему через какой-то интервал Δ, который называется шагом k_i+1 = X_i+ΔX. Причем шаг может быть положительным, так и отрицательным.

(ΔX – любое значение)

Важным в этой системе является значение величины ΔХ.

Необходимо установить такой размер шага, чтобы он не перепрыгнул решение задачи.

При определении общего решения из нескольких условий необходимо найти точку пересечения этих условий, либо область пересечений.

Необходимо отличать следующие частные случаи:

1. наши исходные данные не совпали с областью оптимального решения

2. наша целевая функция не имеет оптимального значения