Моделювання процесів логістичних перевезень із використанням методів машинного навчання

Abstract

Метою магістерської роботи є підвищення ефективності управління вантажними перевезеннями шляхом розробки та дослідження моделей машинного навчання для вирішення задач прогнозування термінів доставки та оптимізації маршрутів. Методами дослідження є: системний аналіз, методи машинного навчання (регресійний аналіз, кластеризація), математичне моделювання та об’єктно-орієнтоване програмування. Магістерська робота містить аналіз предметної області транспортної логістики, опис розроблених моделей на основі алгоритмів машинного навчання, програмну реалізацію модуля прогнозування, порівняльний аналіз точності різних алгоритмів, а також оцінку ефективності отриманих результатів. Враховуючи динамічність ринку перевезень та зростання обсягів даних, впровадження інтелектуальних методів для автоматизації логістичних процесів є актуальною задачею. Розроблені моделі забезпечать перехід від статичного планування до динамічного прогнозування, що дозволить оптимізувати транспортні витрати, мінімізувати затримки та підвищити надійність ланцюгів постачання.