Оптимизация транспортных расходов: повышение эффективности логистики и использования ресурсов в динамической среде

Автор: Као Нгок Ань, Тран Бич Тао, Тран Ба Хунг, Тринь Ту Хуонг, Нгуен Вьет Хунг

Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras

Рубрика: Робототехника, автоматизация и системы управления

Статья в выпуске: Том 24 № 3, 2025 года.

Бесплатный доступ

Растущий спрос на транспортировку товаров, обусловленный расширением глобальных цепочек поставок и растущими ожиданиями клиентов, подчеркивает острую необходимость оптимизации транспортных расходов для повышения эффективности логистики. В условиях быстро развивающегося и конкурентного рынка предприятия сталкиваются с растущими проблемами в управлении сложными транспортными сетями, минимизации эксплуатационных расходов и удовлетворении разнообразных требований клиентов. Для решения этих проблем в данной статье представлено решение, разработанное для снижения транспортных расходов за счет оптимизации потока товаров и повышения эффективности использования ресурсов. Используя передовые методы оптимизации и стратегии на основе данных, предлагаемое решение позволяет выявить неэффективности, упростить процесс принятия решений и улучшить распределение ресурсов. Первые результаты показывают, что этот подход не только значительно снижает эксплуатационные расходы, но и повышает способность предприятий быстро и эффективно реагировать на меняющиеся требования клиентов, обеспечивая как экономическую эффективность, так и удовлетворенность клиентов. Однако по мере дальнейшего развития логистической отрасли и увеличения объемов транзакций ожидается, что сценарии транспортировки станут более сложными, а требования клиентов – более разнообразными. Эти изменения требуют дальнейшего совершенствования и масштабируемости предложенного решения для работы с расширенными сетями, более сложными логистическими задачами и широким спектром потребительских требований. В будущих исследованиях приоритетное внимание будет уделено разработке крупномасштабных моделей, способных включать больше переменных, повышать вычислительную эффективность и обеспечивать более быстрое и точное принятие решений в условиях растущей сложности логистического сектора. Таким образом, предлагаемое решение представляет собой значительный шаг вперед в оптимизации транспортных расходов и повышении эффективности логистики. Первые результаты показывают, что данное решение позволяет сократить транспортные расходы на 19,02–29,65% и повысить вычислительную эффективность в задачах маршрутизации малого и среднего масштаба (10-20 клиентов). Несмотря на его потенциал, необходимы дополнительные исследования для обоснования масштабируемости для более крупных наборов данных. Таким образом, наш подход обеспечивает прочную основу для оптимизации логистики с четкими перспективами расширения и адаптации в реальных условиях.

Еще

Задача маршрутизации транспортных средств (VRP), линейное программирование (LP), оптимизация методом муравьиных колоний (ACO), целочисленное линейное программирование (ILP), DBSCAN, генетические алгоритмы (GA)

Короткий адрес: https://sciup.org/14132962

IDR: 14132962   |   DOI: 10.15622/ia.24.3.5

Статья