ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ МАРШРУТОВ ТРАНСПОРТА

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются общие принципы и подходы к применению искусственного интеллекта в транспортной логистике, а также основные алгоритмы и методы, применяемые для оптимизации маршрутов. Описываются примеры существующих приложений искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта, включая использование машинного обучения, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Обсуждаются проблемы и ограничения, связанные с применением искусственного интеллекта, а также возможности для будущих исследований в данной области. В заключении подчеркивается значимая роль, которую сегодня играет искусственный интеллект в оптимизации маршрутов транспорта и его потенциал для улучшения эффективности транспортно-логистических систем.

ABSTRACT

The article discusses the general principles and approaches to the use of artificial intelligence in transport logistics, as well as the main algorithms and methods used to optimize routes. Examples of existing artificial intelligence applications for optimizing transport routes are described, including the use of machine learning, neural networks and genetic algorithms. The problems and limitations associated with the use of artificial intelligence, as well as opportunities for future research in this area, are discussed. In conclusion, the significant role that artificial intelligence plays today in optimizing transport routes and its potential to improve the efficiency of transport and logistics systems is emphasized.

Ключевые слова: искусственный интеллект, маршруты транспорта, транспортная логистика, оптимизация, машинное обучение, нейронные сети, генетические алгоритмы.

Keywords: artificial intelligence, transport routes, transport logistics, optimization, machine learning, neural networks, genetic algorithms.

Введение

Современные транспортно-логистические системы сталкиваются с постоянными вызовами, такими как увеличение объемов грузоперевозок, повышение требований к скорости и качеству доставки, а также необходимость минимизации издержек и оптимизации логистических процессов [1]. Одним из ключевых факторов, влияющих на эффективность логистических процессов, является оптимизация маршрутов транспорта. Оптимальный маршрут может существенно сократить время доставки грузов, перевозки пассажиров и тем самым снизить транспортные затраты.

В последние годы, с развитием искусственного интеллекта, стали возможными новые методы оптимизации маршрутов транспорта [2]. Эти методы позволяют рассчитывать наиболее оптимальные маршруты на основе большого количества данных, таких как дорожные условия, транспортные средства и расписание доставки. В этой статье мы рассмотрим примеры внедрения программ на базе искусственного интеллекта (ИИ) с целью оптимизации маршрутов транспорта и оценим их эффективность в сравнении с традиционными методами оптимизации маршрутов.

Обзор транспортных управляющих систем, использующих ИИ

Вот несколько общеизвестных примеров применения искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта:

• Крупные платформы такси, такие как Uber, Яндекс.Такси, используют сегодня искусственный интеллект для определения оптимального маршрута, управления ценообразованием и определения времени прибытия для каждой поездки. Алгоритмы анализируют данные о трафике, погоде, времени суток, пробках, дорожных работах и других условий на дороге, а также данные о заказах и водителях, чтобы предложить наиболее оптимальный маршрут для каждого заказа [3].
• Крупные логистические компании, такие как DHL и FedEx, также используют искусственный интеллект, чтобы анализировать данные о грузах, транспорте, маршрутах и условиях доставки для оптимизации маршрутов для транспортных средств [4]. Это позволяет сократить время доставки грузов и уменьшить издержки на транспортировку.
• Производитель электромобилей Tesla использует собственные алгоритмы искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов и предсказания заряда аккумуляторов электромобилей. Tesla использует данные о расстоянии до ближайшей станции зарядки, скорости движения, времени суток и других параметрах, чтобы предложить оптимальный маршрут зарядки для каждого электромобиля [5]. Это позволяет увеличить эффективность использования электромобилей и уменьшить время на их зарядку. Свои собственные разработки есть и у таких традиционных автопроизводителей как Audi.
• Многие городские транспортные компании городов используют искусственный интеллект для оптимизации маршрутов автобусов и троллейбусов, учитывая такие факторы, как: пробки, пассажиропоток, график движения [6].

Эти примеры демонстрируют, как искусственный интеллект сегодня используется для оптимизации маршрутов транспорта и повышения эффективности логистических процессов.

Направления применения искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта

Рассмотрим различные направления, в которых развивается ИИ, нацеленный на решение вопроса оптимизации транспортных маршрутов:

1. Алгоритмы глубокого обучения – методы машинного обучения, которые позволяют анализировать и обрабатывать большие объемы данных и прогнозировать оптимальные маршруты для транспортных средств.
2. Генетические алгоритмы – методы оптимизации, которые имитируют процесс естественного отбора, чтобы найти наилучшие решения для определенной проблемы.
3. Методы кластеризации – методы, которые группируют данные в разные кластеры, чтобы найти наиболее эффективный маршрут для каждого транспортного средства в каждом кластере.
4. Эволюционные алгоритмы – используют принципы естественного отбора и мутации, чтобы найти наилучшее решение для определенной проблемы.
5. Методы динамического программирования – рассматривают все возможные комбинации маршрутов и выбирают оптимальный маршрут для каждого транспортного средства.
6. Методы мультиагентного моделирования – методы моделирования, которые используют агентов, представляющих различные транспортные средства, для нахождения оптимальных маршрутов в режиме реального времени.

Эти методы могут быть применены для оптимизации маршрутов различных видов транспорта, включая автомобили, грузовики, автобусы, поезда и самолеты, а также их комбинаций в условиях мультимодальных логистических схем. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор конкретного метода зависит от характеристик транспортной системы, целей оптимизации и доступных данных.

Преимущества и недостатки применения искусственного интеллекта

Преимущества:

• Эффективность – использование искусственного интеллекта позволяет достичь максимальной эффективности маршрутизации и сократить время в пути.
• Экономия – оптимизация маршрутов позволяет снизить затраты на топливо и обслуживание транспорта, а также уменьшить время нахождения транспорта в пути.
• Масштабируемость – применение искусственного интеллекта позволяет автоматизировать процессы оптимизации маршрутов для большого количества транспортных средств.

Недостатки:

• Высокая стоимость – внедрение систем искусственного интеллекта требует значительных финансовых затрат, что может быть неприемлемо для небольших компаний.
• Требование высококвалифицированных специалистов – для успешной реализации проектов по оптимизации маршрутов на основе ИИ требуются специалисты с глубокими знаниями в области машинного обучения и анализа данных.
• Ограничения в использовании – использование искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов может столкнуться с ограничениями, связанными с правовыми, этическими аспектами и вопросами безопасности.

Заключение

Таким образом, в настоящее время для транспортных компаний применение систем, базирующихся на технологиях искусственного интеллекта несет большой потенциал для улучшения эффективности транспортно-логистических системы. Однако, в процессе внедрения новых технологий необходимо учитывать проблемы и ограничения, связанные с применением искусственного интеллекта.

В целом, применение искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта представляет собой перспективную область исследований, которая может привести к значительным улучшениям в транспортной логистике, сокращению времени в пути и снижению эксплуатационных затрат.

Список литературы:

1. Арифджанова Н. З. Инновационные концепции развития логистических услуг по перевозке и складированию грузов //Научный журнал «A Posteriori». – 2015. – С. 23.
2. Nazarova V. Influence of integrated communications on increasing the attractiveness of transport services in Uzbekistan //International Finance and Accounting. – 2018. – Т. 2018. – №. 5. – С. 25.
3. Карпова Ю. А., Соколов Н. Н. Цифровые технологии по оценке персонала в управлении и образовании: настоящее состояние и перспективы // Редакционная коллегия. – 2019. – С. 104.
4. Дерябина Л. В., Скитецкая В. В. Складская логистика: способы управления и оптимизации //Вопросы устойчивого развития общества Учредители: ООО" Институт развития образования и консалтинга". – №. 4. – С. 365-371.
5. Исхакова А. Ф. Применение искусственного интеллекта //Вестник современных исследований. – 2018. – №. 9.3. – С. 261-262.
6. Глинин Д. Ю., Черницкая А. Ю., Перпери А. М. Искусственный интеллект в формировании умных городов. – 2020.