Стаття

Отримано 03.10.2022

Доопрацьовано 20.02.2023

Прийнято 30.03.2023

Взято з Том 27, № 1, 2023

Сторінки 89 -97

Danchuk, V., Svatko, V., Marchenko, V., & Popchenko, Y. (2023). Intelligent Transport Systems as One of the Main Factors in Implementation of the Smart Logistics Concept. The National Transport University Bulletin, 27(1), 89-97. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2023-1-55-089-097

Інтелектуальні транспортні системи як один з головних факторів реалізації концепції Smart Logistics

Віктор Данчук Віталій Сватко Владислав Марченко Є. Попченко

В роботі показано, що в даний час ІТС є найбільш розвинутою концепцією реалізації Smart Logistic, і за своєю сутністю наближається до сутності концепції кіберфізичних систем (CPS), як інтелектуальних автоматичних або максимально автоматизованих систем управління фізичними об’єктами і процесами різної природи. Шляхом тестових досліджень за допомогою різних методів штучного інтелекту визначено, що найбільш ефективним методом оптимізації маршруту вантажних перевезень є модифікований мурашиний алгоритм, який дозволяє здійснювати динамічну маршрутизацію логістичних потоків в реальному режимі часу з урахуванням нестаціонарної динаміки транспортних потоків. Його використання дозволяє скоротити час пошуку оптимального рішення в середньому на 15% та отримувати у більшості випадків кращі результати оптимізації шляху. Одним із перспективних напрямків подальших досліджень автори вважають створення в рамках концепції ІТС, як CPS для Smart Logistic, інтелектуальної системи підтримки рішень транспортно-логістичного управління вантажними перевезеннями в режимі реального часу з урахуванням впливу зовнішніх чинників різної природи на процес перевезень.

інтелектуальна транспортна система; розумна логістика; кіберфізична система; оптимізація; інтелектуальні методи оптимізації
  1. Taniguchia, E., Thompson, R. G., Qureshic, A. G. (2020). Modelling city logistics using recent innovative technologies. Transportation Research Procedia, 46, 3–12. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.157
  2. Zhang, N. (2018). Smart Logistics Path for Cyber-Physical Systems With Internet of Things. IEEE ACCESS, 6, 70808–70819. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2879966
  3. Nikitas, A., Michalakopoulou, K., Tchouamou, N. E., Karampatzakis, D. (2020). Artificial Intelligence, Transport and the Smart City: Definitions and Dimensions of a New Mobility Era. Sustainability, 12(2789), 1–19. https://doi.org/10.3390/su12072789
  4. Hofmann, E., Rüsch, M. (2017). Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on logistics. Computers in Industry, 89, 23–34. https://doi.org/10.1016/j.compind.2017.04.002
  5. Sussman, J. M. (2005). Perspectives on Intelligent Transportation Systems (ITS). Springer Science+Business Media, 232 p.
  6. Danchuk, V., Bakulich, O., Svatko, V. (2019). Building Optimal Routes for Cargo Delivery in Megacities. Transport and Telecommunications, 20(2), 142–152. https://doi.org/10.2478/ttj-2019-0013
  7. Dorigo, M., Di Caro, G. (1999). The ant colony optimization meta-heuristic. New Idea in Optimization. McGrow-Hill, 1, 11–32.
  8. Osaba, E., Yang, X.-S., Diaza, F., Lopez-Garcia, P., Carballedo, R. (2016). An improved discrete bat algorithm for symmetric and asymmetric Traveling Salesman Problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 48(C), 59–71. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.10.006

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2023-1-55-089-097