Однако оценка на основе указанного метода теории исследования операций возможных состояний и переходов склада из одного состояния в другое позволяет выбирать при проектировании складов наиболее характерные состояния создаваемой складской системы и определять для них необходимые параметры складов и грузовых фронтов, их оснащенность. В некоторых случаях для решения оптимизационных задач текущего планирования работы транспортно-складского комплекса при допущениях, что ресурс в интервале планирования используется полностью, суммарная производительность погрузочно-разгрузочных машин достаточна для выполнения программы работы, используется математическое моделирование на основе линейного программирования. С помощью методов линейного программирования решаются также некоторые локальные задачи функционирования транспортно-складских систем, например, таких как распределение простейших транспортных средств по складам и грузовым фронтам, задача распределения прибывших на склад или базу порожних автомобилей или других машин напольного транспорта, авто- и электропогрузчиков, тягачей с прицепами и т.д. для работы с разными грузами. При всей положительности такого подхода принятые ограничения существенно снижает возможность его использования для оптимизации параметров транспортно-складских систем при оперативном планировании, управлении и, особенно, в условиях неустойчивых материалопотоков.

При решении задач, не связанных общими параметрами управления, таких как выбор наилучшей последовательности обслуживания несколько транспортных потоков с различными транспортными средствами: вагонами, автомобилями, машин напольного транспорта, транспортных потоков - типичных для транспортно-складского комплекса, обслуживающего непрерывными видами транспорта, может быть применена методика решения транспортной задачи линейного программирования с использованием смешанных и динамических приоритетов. Некоторые из задач такого типа решаются как задачи целочисленного программирования.

Довольно полезным и эффективным математическим аппаратом для построения моделей функционирования складских систем, адекватных реальным объектам является статистическое моделирование, т.е. метод статистических испытаний. Этот метод отличается универсальностью, хорошей реализуемостью на ЭВМ и высокой точностью, поэтому он получил широкое распространение для моделирования и оптимизации параметров складов. Возможно применение этого метода и для построения моделей сложных многофазных динамических систем, таких как универсальные базы материально-технического снабжения, грузовые дворы крупных железнодорожных станций, портовые склады.

Сущность метода имитационного моделирования достаточно хорошо изложена в работах. Начальным шагом к созданию имитационной модели является описание реально существующей системы или априори по аналогии с другими сходными объектами с использованием характеристик основных событий. Событие определяется как точка во времени, в которой происходит изменение характеристик системы. Обычно изменения имеют место в тех случаях, когда заканчивается один процесс (или несколько) и начинаются другие. Для получения требуемых результатов моделирования достаточно наблюдать систему в те моменты, когда происходят события. Как правило, целью моделирования такой системы является определение операционных характеристик обслуживающей системы, в том числе пребывание транспорта в очереди на выгрузку, количество транспортных средств в очереди, среднее время ожидания выгрузки или погрузки, среднее время нахождения транспортного средства в системе, простой системы. Операционные характеристики процесса массового обслуживания могут менять свои значения, либо в момент поступления дополнительного требования на обслуживание либо после завершения обслуживания. Моделирование ведется в определенном отрезке времени. Работа начинается с данными, относящимися к нулевому моменту времени и отмечаются соответствующие события на шкале времени в хронологическом порядке. Таким образом, модель функционирует, перепрыгивая от одного события к другому. Иногда такое моделирование называют дискретным. Использование для моделирования ЭВМ и сжатие времени, позволяющее моделировать работу за целый месяц или год в течение нескольких минут машинного времени, делает такой метод моделирования транспортно-складских систем достаточно эффективным, но только для отдельных параметров и участков. Вопросы получения исходных данных для моделирования и повышения его точности достаточно широко изложены в работе [4]. При больших возможностях метода имитационного моделирования все же весьма проблематично использование его для оптимизации параметров взаимодействия динамических систем, к числу которых можно отнести сложную систему материалодвижения от поставщика к потребителю, состоящую из подсистем поставщика, транспорта, потребителя и др. Главными параметрами взаимодействия в данном случае могут выступать расходы и время по всей системе.