Рішення транспортної проблеми з використанням інтелектуальних технологій
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.78.18281Ключові слова:
логістика, транспортна логістика, модель, імітаційна модель, моделювання, оптимізація, штучний інтелект, нейронна мережаАнотація
У статті представлено новий метод прогнозування часу виконання транспортного завдання. Метод базується на створеній математичній моделі процесу транспортного завдання та на методах штучного інтелекту. Вибір оптимального маршруту перевезення базується на умовах конкретного завдання. Представлено нову методику вибору оптимального маршруту з урахуванням впливу таких факторів, як погодні умови, день тижня, час доби, стан дорожнього покриття, наявність житлових комплексів та інші фактори. Метою дослідження є оптимізація методу побудови транспортного маршруту з використанням нейронних мереж. В роботі представлено удосконалення загального методу оптимізації транспортного процесу, розробка методу навчання нейронної мережі для прогнозування часу транспортного процесу, розробка імітаційної математичної моделі транспортного процесу та визначення параметрів моделі та ефективність перевірки методу. Методи дослідження: методи математичного моделювання, імітаційного моделювання, метод Монте-Карло, методи штучного інтелекту на основі нейронних мереж.
Посилання
N. Slimani, N. Sbiti, and M. Amghar, “Traffic forecasting in Morocco using artificial neural networks,” Procedia Computer Science, vol. 151, 2019, pp. 471–476. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.064.
S. Nuli1, N. Vikranth, and K. Gupta, “Published under licence by IOP Publishing Ltd,” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022 Advancements in Sustainable Materials and Infrastructure 24/08/2022–25/08/2022 Hyderabad, India: 1086. https://doi.org/10.1088/1755-1315/
T. Wongpiromsarn, T. Uthaicharoenpong, Y. Wang, E. Frazzoli and D. Wang, "Distributed traffic signal control for maximum network throughput," 2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Anchorage, AK, USA, 2012, pp. 588-595, doi: 10.1109/ITSC.2012.6338817.
Zhihan Lv and Wenlong Shang, “Impacts of Intelligent Transportation Systems on Energy Conservation and Emission Reduction of Transport Systems: A comprehensive review,” Green Technologies and Sustainability, vol. 1, Issue 1, January 2023, 100002. https://doi.org/10.1016/j.grets.2022.100002.
O. S. Yakushenko, M. R. Trakhanovska, and O. O. Satayeva, “The use of a simulation model to evaluate the performance of a time transport task,” MNPC "Problems of organization of aviation, multimodal transportation and the application of aviation in economic sectors", 27.10.2020.
Matlab https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB last accessed 2024/01/08.
O. S. Yakushenko and M. R. Trakhanovska “The use of neural networks in the optimization of transportation routes,” MNPC "Problems of organization of aviation, multimodal transportation and the application of aviation in economic sectors", 27.10.2020.
V. S. Medvedev and V. G. Potemkin, Neural networks. MATLAB 6. Under general ed. Moscow, DIALOG-MYFI, 2002, 496 p.
I.M. Udovik, G.M. Korotenko, L.M. Korotenko, V.A. Trusov, A.T. Kharj. The manual: ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS AND SYSTEMS for 122 specialty «Computer Science» / life .:– D.: State University «National Mining University», 2017. – 100 p.
H. Yu and B. M. Wilamowski, Levenberg–Marquardt Training, https://www.eng.auburn.edu/~wilambm/pap/2011/K10149_C012.pdf last accessed 2024/01/09
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
