Метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах на основі графових нейронних мереж
У статті запропоновано метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах з використанням графових нейронних мереж. Сучасні логістичні мережі стикаються з численними викликами, пов’язаними з непередбачуваними затримками, що виникають через динамічні умови трафіку, погодні умови, несправності транспорту та інші зовнішні чинники. Традиційні методи машинного навчання, такі як регресійні моделі чи дерева рішень, виявляються недостатньо ефективними для моделювання таких складних просторово-часових взаємозв’язків у логістичних системах.