1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал «Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением»
  5. Выпуск 2025 г. № 6
Оптимизациялогистическихмаршрутов сырья сиспользованиемкомбинации теорииграфов и гибридныхалгоритмовискусственногоинтеллекта Утакаева И. Х.2025 год

Оптимизация логистических маршрутов сырья с использованием комбинации теории графов и гибридных алгоритмов искусственного интеллекта
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (У 840)
Библиографическое описание: Утакаева, И. Х. Оптимизация логистических маршрутов сырья с использованием комбинации теории графов и гибридных алгоритмов искусственного интеллекта / И. Х. Утакаева. - (Автоматизация управления производством). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2025. - № 6. - С. 60-68. - Библиогр.: с. 68 (12 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.
Аннотация: Современные логистические системы функционируют в условиях возрастающей сложности и неопределенности, что требует разработки инновационных методов оптимизации маршрутов транспортировки сырья. Данное исследование направлено на создание интегрированного подхода к оптимизации логистических маршрутов на основе синтеза теории графов и гибридных алгоритмов искусственного интеллекта. В работе представлена многокритериальная модель оптимизации, учитывающая временные, стоимостные и экологические параметры при планировании транспортных потоков. Методологической основой исследования выступает комбинация алгоритмов поиска кратчайшего пути с адаптивными нейросетевыми структурами и генетическими алгоритмами. Эмпирическая часть работы базируется на анализе данных 37 промышленных предприятий, охватывающих различные отрасли производственного сектора. Результаты исследования демонстрируют, что применение разработанной модели позволяет сократить логистические издержки в среднем на 22, 7 %, время доставки - на 18, 3 %, а углеродный след - на 15, 1 % по сравнению с традиционными методами маршрутизации. Проведенный кластерный анализ выявляет высокую адаптивность модели к сезонным колебаниям спроса с коэффициентом эластичности 0, 83. Особую ценность представляет интегрированный алгоритм балансировки нагрузки логистической сети, показавший прирост производительности на 31, 4 % при пиковых нагрузках. Предложенный подход имеет значительный потенциал для практического внедрения в системы управления цепями поставок и открывает перспективы для дальнейших исследований в области самообучающихся систем логистической оптимизации и предиктивной аналитики грузопотоков.
Год издания: 2025
Авторы: Утакаева И. Х.
Источник: Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением
Выпуск: № 6
Номера страниц: 60-68
Количество экземпляров:
  • Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров