Abstract: В сложившихся геополитических и экономических условиях особенно остро стоит вопрос принятия оперативных управленческих решений для эффективного функционирования предприятий страны с учетом организационных и технологических особенностей, а также возрастающих уровней риска и неопределенности, связанных в том числе с необходимостью обработки потоков специфической быстро меняющейся информации. В этом отношении все большую популярность приобретают интеллектуальные системы поддержки принятия решений, содержащие модули сбора, обработки и моделирования формализованных данных и носящие как универсальный характер, так и адаптационный под конкретный круг вопросов, актуальных для некоторой группы или даже отдельно взятого предприятия. Целью представленного исследования являлась разработка такого рода системы при управлении грузопотоками. На основе проведенного анализа предлагается разработанная интеллектуальная система поддержки принятия решений, применяемая для повышения эффективности процесса управления грузопотоками. Описаны ее основные блоки и их логическая взаимосвязь. Математическое обеспечение состоит из комплекса адаптированных под отдельные модули классических моделей, а также разработанных обобщенных моделей планирования и размещения грузов. При формировании набора альтернативных маршрутов используются «Яндекс-карты». Для автоматизации выбора маршрута грузоперевозок применяются расчетные алгоритмы правил нечеткой логики, реализованные в среде Yandex DataLens. Основное внимание уделено подсистеме управления процессом грузоперевозок. Представлена обобщенная функциональная схема цифровизации формирования путевых листов и контроля, а также блок-схема алгоритма, положенного в основу разработанного и внедренного на ряде предприятий программного продукта, автоматизирующего процесс заполнения путевых листов с учетом специфики автопарка и выбранных маршрутов. В пределах синтеза структуры и алгоритма работы интеллектуальной системы, позволяющей оптимизировать процесс организации перевозки грузов, проведена апробация отдельных предлагаемых модулей и подходов, показавшая повышение эффективности формирования и выбора маршрутов при организации грузопотоков, снижение времени на поиск оперативного решения, а также затрат на перевозку и контроль движения груза в условиях возникающих проблем, связанных со случайными факторами. Интеллектуальная система поддержки принятия решений ориентирована на малые фирмы, а также предприятия, занятые, помимо прочего, также и организацией перевозки грузов посредством своего автотранспорта, так как именно они находятся в большей зоне риска, чем крупные компании, основной экономической деятельностью которых является оказание услуг по грузоперевозкам, имеющие широкую сеть представительств, логистических центров и состав транспортных средств.

Cite: Болодурина И.П. , Спешилов Е.А.
Математические и инструментальные средства обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении грузопотоками
Прикладная математика и вопросы управления. 2023. №2. С.93-107. DOI: 10.15593/2499-9873/2023.2.09 РИНЦ OpenAlex

Dates:

Submitted:	Mar 29, 2023
Accepted:	Jun 22, 2023

Identifiers:

Elibrary:	54171028
OpenAlex:	W4385498417

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: