ІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БАГАТОІНДЕКСНОЇ ТРАНСПОРТНОЇ ЗАДАЧІ З НЕЧІТКИМИ ІНТЕРВАЛАМИІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БАГАТОІНДЕКСНОЇ ТРАНСПОРТНОЇ ЗАДАЧІ З НЕЧІТКИМИ ІНТЕРВАЛАМИ

Анотація

Сучасні транспортні системи стикаються з проблемами невизначеності параметрів перевезень, що виникають через динамічні зміни вартості транспортування, змінність часу доставки, обмеженість ресурсів та складність координації маршрутів. Багатоіндексні транспортні задачі дозволяють моделювати такі системи, враховуючи множинні критерії, обмеження та взаємозв’язки між різними параметрами. Одним із найефективніших підходів до розв’язання подібних задач є використання нечітких інтервалів для представлення невизначених параметрів витрат і часу, що дозволяє підвищити гнучкість і точність оптимізаційних рішень.У роботі розглянуто інформаційне забезпечення багатоіндексної транспортної задачі, яке включає модуль введення та нормалізації даних, механізм обробки нечітких параметрів, оптимізаційний модуль і систему візуалізації. Запропонована система реалізує як класичні методи (модифікований метод потенціалів, симплекс-метод), так і сучасні метаевристичні підходи (генетичні алгоритми, метод імітації відпалу). Крім того, використано гібридні алгоритми, що поєднують адаптивні евристики, методи машинного навчання та нечітку логіку, що дозволяє покращити якість рішень та їхню стійкість до змін параметрів.У межах дослідження проведено серію експериментів із використанням синтетичних і реальних даних, що дозволило оцінити ефективність різних підходів до розв’язання багатоіндексної транспортної задачі. Аналіз отриманих результатів показав, що класичні методи забезпечують швидке знаходження рішень у випадках низького рівня невизначеності, проте їхня точність значно знижується при збільшенні нечітких параметрів. Натомість метаевристичні та гібридні алгоритми демонструють високу адаптивність до змінних факторів і значно менші відхилення від оптимальних рішень, хоч і потребують більших обчислювальних ресурсів. Запропонований підхід забезпечує інтеграцію математичних моделей та сучасних алгоритмічних методів в єдину інформаційну систему, що дозволяє автоматизувати процес оптимізації транспортних потоків, покращити управління ресурсами та скоротити витрати. Візуалізація розрахунків дає змогу швидко оцінювати альтернативні сценарії, що полегшує прийняття рішень у транспортній логістиці та управлінні перевезеннями.Отримані результати можуть бути використані для розробки програмних рішень із автоматизованим розподілом ресурсів, адаптивною оптимізацією маршрутів та прогнозуванням змін параметрів транспортних мереж. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на розширення запропонованої моделі для динамічних транспортних систем, інтеграцію методів глибокого навчання та розподілених обчислень для підвищення ефективності великих логістичних систем.