доставка вантажів

У роботі наведено результати аналізу застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів. Аналіз існуючих досліджень дозволив виявити ряд переваг застосування обчислювального інтелекту у логістичних системах, серед яких: підвищення точності прогнозування, зменшення транспортних витрат, підвищення ефективності доставки вантажів, зниження ризиків, пошук ключових факторів ефективності.

Стаття присвячена проблемі успішного застосування кросс-докінгу, як технології доставки вантажів при підвищених вимогах до термінів, що дозволяє розв’язувати суперечності між забезпеченням гарантованих термінів доставки і ефективності використання наявного парку вантажівок. Процес організації доставки розглядається як упорядкування на транспортній мережі множини дискретних вантажопотоків у вигляді його фаз. Якщо від фази до фази з потоком не відбуваються якісні, і/або кількісні зміни, то такт такого потоку є сталим.