Применение правил нечеткой логики для анализа данных и принятия решений при управлении грузоперевозками в условиях неопределенности

На сегодняшний день рынок транспортного обслуживания и рынок перевозок играют ведущую роль в числе системообразующих базовых составляющих рынка транспортных услуг. Трансформация ряда производственных процессов, вызванная цифровизацией экономики, не оставила в стороне и управление логистикой. В статье рассматриваются вопросы автоматизации формирования альтернативных маршрутов посредством использования разработанного алгоритма (математическое обеспечение которого базируется на применении правил нечеткой логики), реализующего оптимизацию выбора исходя из запросов заказчика при организации грузоперевозок. Данный подход позволит фирмам не только управлять рабочими процессами в условиях риска и неопределенности, вызванных все нарастающей конкуренцией и внешними труднопредсказуемыми факторами, в том числе экономического и геополитического характера, но и проводить кастомизацию заказов, снижая при этом риски, используя методы их распределения. В статье обосновано применение данного алгоритма и представлено описание его реализации в рамках одного из модулей предлагаемой интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении грузопотоками. Цель исследования заключается в описании и апробации адаптированного к поиску маршрутов грузоперевозок математического аппарата теории нечетких множеств, позволяющего автоматизировать ряд слабо формализуемых процессов для лица принимающего решения в логистической сфере. Материалы и методы. На основе анализа научных идей и методологических подходов в логистике отечественных и зарубежных авторов, а также математических методов и моделей осуществлен выбор инструментария для повышения эффективности организации грузоперевозок посредством автоматизации управленческих процессов. Результаты. Адаптирован аппарат нечеткой логики для решения логистических задач: представлен выбор критериев, сформулированы альтернативные маршруты, описаны вычислительные эксперименты, реализованные посредством среды Yandex DataLens. Проведена корректировка модели с учетом весовых коэффициентов критериев на основе пожеланий заказчика. Представлены анализ и синтез полученных результатов, а также описаны преимущества предлагаемого подхода относительно традиционных. Функционал и интерфейс автоматизированного модуля системы протестирован с привлечением группы экспертов, заинтересованных в использовании разработки, что показало его работоспособность и эффективность применения. Заключение. Предлагаемый метод выбора альтернативных маршрутов может быть использован в качестве математического инструментария в основе автоматизации управления грузоперевозками в системах поддержки принятия решений, особенно при планировании деятельности малыми фирмами средствами своего автопарка.