Перейти к содержимому
UzScite
  • НСИ
    • Новости События
    • Методическая информация
    • Нормативные документы
  • Каталог журналов
  • Указатель авторов
  • Список организаций

Алгоритмы решения задач маршрутизации транспорта и их применение в информационных системах управления грузоперевозками

Сулюкова Л.Ф.

Ахмеджанова З.И.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ И ПРИКЛАДНЫХ ВОПРОСОВ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

  • № 2 (2) 2022

Страницы: 

40

 – 

52

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Исследование посвящено разработке алгоритмов и моделей взаимодействия данных информационной системы транспортной логистики на основе методов оптимизации. Статья носит обзорный характер: на ряде примеров демонстрируется целесообразность использования эволюционных алгоритмов для совершенствования информационных систем управления маршрутизацией грузоперевозок. Эволюционные алгоритмы обладают очевидными преимуществами: высокая масштабируемость и гибкость, способность решать задачи глобальной оптимизации и оптимизировать несколько критериев одновременно являются существенными при отборе информативных признаков, селекции обучающих приме-ров и решении других задач снижения размерности данных.

Tadqiqot optimallashtirish usullariga asoslangan transport logistikasi axborot tizimidagi ma’lumotlarning o’zaro ta’siri algoritmlari va modellarini ishlab chiqishga bag’ishlangan. Maqola umumiy ko’rinishga ega: bir qator misollar yuk tashish yo’nalishini boshqarish uchun axborot tizimlarini takomillashtirish uchun evolyutsion algoritmlardan foydalanishning maqsadga muvofiqligini ko’rsatadi. Evolyutsion algorit-mlar aniq afzalliklarga ega: yuqori miqyoslilik va moslashuvchanlik, global optimallashtirish muammolarini hal qilish va bir vaqtning o’zida bir nechta mezonlarni optimallashtirish qobiliyati informatsion xususiyatlarni tanlashda, o’qitish misollarini tanlashda va boshqa ma’lumotlar o’lchamlarini kamaytirish muammolarini hal qilishda muhim ahamiyatga ega.

The study is devoted to the development of algorithms and models for the interaction of data in the information system of transport logistics based on optimization methods. The article is of an overview nature: a number of examples demonstrate the feasibility of using evolutionary algorithms to improve information systems for managing the routing of cargo transportation. Evolutionary algorithms have obvious advantages: high scalability and flexibility, the ability to solve global optimization problems and optimize several criteria simultaneously are essential in the selection of informative features, selection of training examples, and solving other data dimensionality reduction problems.

Список использованных источников

  1. Власов, В.М., Ефименко Д.Б., Богумил В.Н. Информационные технологии на автомобильном транспорте. Учебник. - М.: Academia, 2014. - 256 c.
  2. Миротин Л.Б., Боков В.В. Современный инструментарий логистического управления: Учебник для вузов/ – М.: Издательство «Экзамен», 2015. - 74 с.
  3. Вартанов Ф.В., Веремеенко Е.Г. Информационные технологии по обеспечению грузовых перевозок// Инженерный вестник Дона, 2018. №1 (48). С. 65-73.
  4. Яковлева Т.А. Мультиноменклатурная оптимизационная задача маршрутизации транспортных средств с ограничениями на перевозку: автореф… дис. кан. наук. – Уфа. 2012. – 19 с.
  5. The VRP Web. URL:http://neo.lcc.uma.es/radi-aeb/WebVRP/
  6. Vehicle Routing and Travelling Salesperson Problems. URL: http://www.sintef.no/static/am/opti/projects/top/vrp/index.html
  7. Vehicle Routing Problems. URL:http://www.idsia.ch/~monaldo/vrp.html
  8. Baldacci R., Battarra M., Vigo D. Routing a Heterogeneous Fleet of Vehicles // Technical Report DEIS OR. INGCE 2007/1, University Bologna, Italy, 2007. — 25 p.
  9.  Baldacci R., Battarra M., Vigo D. Routing a heterogeneous fleet of vehicles // In Golden B.L., Raghavan S., Wasil E.A. (Eds.), The vehicle routing problem: Lat-est advances and new challenges. New York: Springer, 2008. P. 1-25.
  10. Hoff A., Andersson H., Christiansen M., Hasle G., Lшkketangen A. Industrial Aspects and Literature Survey: Fleet Composition and Routing // SINTEF REPORT NO. A7029. - 2008. - 49 p.
  11. Hoff A., Andersson H., Christian-sen M., Hasle G., Linkketangen A. Industrial aspects and literature survey: Fleet composition and routing// Computers & Operations Research. -2010. 37. P. 2041–2061.
  12. Yaman H.D. Formulations and valid inequalities for the heteroge-neous vehicle routing problem // Mathematical Programming. 2006. Vol. 106. № 2. P. 365-390.
  13. Choi E., Tcha D. A column generation approach to the heterogeneous fleet vehicle routing problem // Computers & Operations Research. 2007. Vol. 34. P. 2080-2095.
  14. Pessoa A., Uchoa E., Poggi de Aragгo M. A robust branch-cut-and-price algorithm for the heterogeneous fleet vehicle routing problem // Networks. 2009. Vol. 54. Issue 4. P. 167-177.
  15. Vasyanin V.A., Ushakova L.P. Vehicle routing problems with delivery and collection of smalllot cargo in the internal service areas of trunk nodes of hierarchical transport network// Mathematical modeling in economy. – 2016. – №3–4. – P. 102-131.
  16. Зак Ю.А. Математические модели и алгоритмы построения эффективных маршрутов до-ставки грузов. М.: РУСАЙНС, 2015. - 306 с.
  17. Зак Ю.А. Об одной задаче по-строения допустимых и оптимальных маршрутов доставки грузов. Информационные технологии. 2015. № 5. С. 373—384.
  18. Domschke W. Logistik: Transport. Grundlagen lineare Transport- und Umladeprobleme. Auflage. Mbnchen-Wien: R. Oldenburg Verlag, 2007. 234 pp.
  19. Griinert T., Imich St. Optimierfihg in Transport, 1. Grundlagen & 2. Wege und Touren: Shaker Verlag, 2005.
  20. Jepsen M., Petersen B., Spoorendonk S., Pisinger D. Subset-row inequalities applied to the vehiclerouting problem with time windows // Operations Research. 2008. Vol. 56, №2. P. 497-511.
  21. Bianchessi N., Righini G. Heuristic algorithms for the vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery // Computers & Operations Research. — 2007. — Vol. 34 (2). — P. 578-594.
  22. Wu C., Zhang N., Jiang J., Yang J., Liang Y. Improved bacterial foraging algorithms and their applications to job shop sched-uling problems // ICANNGA, Part I. — 2007. LNCS 4431. — P. 562-569.
  23. Dash S., Gunluk O., Lodi A., Tramontani A. A time bucket for-mulation for the traveling salesman problem with time windows // INFORMS Journal on Computing. — 2012. — Vol. 24. — P. 132-147.
  24. Baldacci R., Mingozzi A., Roberti R. Recent exact algorithms for solving the vehicle routing problem under capacity and time win-dow constraints // European Journal of Operational Research. - 2012. - Vol. 218, iss. 1. - P. 1-6.
  25. Lin C.K.Y. A vehicle routing problem with pickup and delivery time windows, and coordination of transportable resources // Computers & Operations Research. — 2011. — Vol. 38, N 11. — P. 1596-1609.
  26. Beigy H., Meybodi M.R., Utilizing distributed learning automata to solve stochastic shortest path problems// International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 14(05), 2006. Р. 591-615.
  27. Misra S., & Oommen B. J. Dynamic algorithms for the shortest path routing problem: learning automata-based solutions// IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 35(6), 2005. P. 1179-1192.
  28. The Urban Path Routing Adjust-able Optimization by Means of
  29. Zandavi1 S.M., Pourmirzaagha H., Sendi A., Toosi E.S., Zakariapour M. Wavelet Transform and Multistage Genetic Algorithm// Journal of Applied and Computational Mechanics, 2019. Vol. 5, №4. P. 696-703.
  30. Rodzin S.I. Smart Dispatching and Metaheuristic Swarm Flow Algorithm // J. of Comp. and Syst. Sc. Inter. 2014. Vol. 53. № 1. P. 109-115.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью

Copyright © 2025 UzScite | E-LINE PRESS