ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ УПРАВЛІННЯ ЛОГІСТИЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ
Ключові слова:
BPM-рішення, Matlab, інтелектуальні системи управління, інноваційна логістика, оптимізація, цифровизация процесів, генетичні алгоритми
Анотація
Цифровизация глобального бізнесу передбачає автоматизацію великої кількості бізнес-процесів, як ключових, так і допоміжних. Ця тенденція стає визначальним фактором на світовому ринку BPM-рішень. Інтелектуальні системи автоматизації бізнес-процесів охоплюють не тільки корпоративний сегмент великого корпоративного бізнесу, а й швидко проникають в середній бізнес і знаходять застосування в державних структурах. Стратегічним орієнтиром у цифровізації управління потоками є інноваційний підхід, який повинен бути систематичним. Пропонована концепція цифровізації логістичних процесів реалізується на евристичної основі, що відповідає сталості переходу від традиційного управління складними системами до управління логістикою і визначається ступенем проникнення управління логістикою на всі рівні. Використання точних методів для оптимізації транспортування не може бути реалізовано через складність обліку зовнішніх параметрів і часових обмежень, що накладаються розміром проблеми. Розглянуто евристичний підхід, до якого належить генетичний алгоритмЗавантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Skakalina, E. (2019), “Optimization model of logistic processes in business entities” in Bezpartochnyi, M. & Britchenko I. (Ed.), Conceptual aspects management of competitiveness the economic entities, Higher School of Social and Economic in Przeworsk, Poland, pp. 240-249.
2. Bronstein, E.M. Deterministic optimization problems transport logistics / EM Bronshtein, TA Zaiko // Automation and telemechanics. - 2010. - No10. - P. 133-147.
3. Lourenço H. R., Martin O., Stützle T. Iterated local search // Handbook of Metaheuristics: International Series in Operations Research & Management Sci. – Norwell: Kluwer Academic Publishers, MA, 2002. – 57. – P. 321–353.
4. Papacostas C. S., Prevedouros P. D. Transportation Engineering and Planning / 3-rd edition. – Prentice Hall, 2001. – 685 p.
5. E. Skakalina. Application of ant optimization algorithms in the solution of the routing problem / Elena Skakalina // Control, navigation and communication systems.- 2019. - Volume 6 No 58. - P.75-83. DOI: 10.26906 / SUNZ.2019.6.075.
2. Bronstein, E.M. Deterministic optimization problems transport logistics / EM Bronshtein, TA Zaiko // Automation and telemechanics. - 2010. - No10. - P. 133-147.
3. Lourenço H. R., Martin O., Stützle T. Iterated local search // Handbook of Metaheuristics: International Series in Operations Research & Management Sci. – Norwell: Kluwer Academic Publishers, MA, 2002. – 57. – P. 321–353.
4. Papacostas C. S., Prevedouros P. D. Transportation Engineering and Planning / 3-rd edition. – Prentice Hall, 2001. – 685 p.
5. E. Skakalina. Application of ant optimization algorithms in the solution of the routing problem / Elena Skakalina // Control, navigation and communication systems.- 2019. - Volume 6 No 58. - P.75-83. DOI: 10.26906 / SUNZ.2019.6.075.
Опубліковано
2021-02-26
Як цитувати
Skakalina E. Інтелектуальне управління логістичними процесами з використанням генетичних алгоритмів / E. Skakalina // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2021. – Т. 1 (63). – С. 111-114. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.1.111.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
