Стохастическая оптимизация эксплуатационного профиля скорости морского судна при вероятностной неопределённости портовой готовности и гидрометеорологических условий плавания
Автор: Крюков А.А.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 2 (128), 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье разработана стохастическая модель оптимизации эксплуатационного профиля скорости морского судна при вероятностной неопределённости портовой готовности и гидрометеорологических условий плавания. Продолжительность перехода и момент начала портовой обработки рассматриваются как случайные величины, влияющие на формирование рейсовых затрат. Целевая функция представлена в виде минимизации математического ожидания совокупных эксплуатационных издержек при наличии вероятностного ограничения на своевременность прибытия судна. Для решения задачи применён аппарат стохастического программирования. Результаты моделирования подтверждают повышение экономической эффективности и устойчивости планирования скорости по сравнению с детерминированным подходом.
Стохастическая оптимизация, эксплуатационный профиль скорости, портовая готовность, гидрометеорологические условия, управление рейсом, энергоэффективность, вероятностные ограничения
Короткий адрес: https://sciup.org/140315278
IDR: 140315278 | УДК: 656.61.052
Stochastic optimization of the operational speed profile of a sea-going vessel under probabilistic uncertainty of port readiness and hydrometeorological navigation conditions
The article develops a stochastic model for optimizing the operational speed profile of a sea-going vessel under probabilistic uncertainty of port readiness and hydrometeorological navigation conditions. Voyage duration and berthing time are treated as random variables affecting total voyage costs. The objective function is formulated as the minimization of the expected total operational expenses subject to a chance constraint on timely arrival. The solution is based on stochastic programming techniques. The modeling results demonstrate improved economic efficiency and greater robustness of speed planning compared to the deterministic approach.
