Найти

Результаты поиска

• ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНВАРИАНТОВ НЕЧЕТКОГО ГРАФА ДЛЯ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ СЛОЖНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ

  И.Н. Розенберг , И.А. Дубчак

  136-145

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Рассматриваются вопросы оценки устойчивости транспортно-логистических систем (ТЛС) в условиях неопределенности, которые играют ключевую роль в обеспечении эффективного функционирования цепей поставок. Устойчивость систем анализируется в контексте их способности адаптироваться к внешним и внутренним воздействиям, таким как экономические колебания, изменение спроса, стихийные бедствия и технологические сбои. В данной статье предлагается использовать инварианты нечетких множеств, а именно нечеткое доминирующее множество, для оценки и анализа устойчивости транспортно-логистических систем в условиях неопределенности. Показано, что нечеткое доминирующее множество позволяет решать задачу размещения распределительных узлов в транспортно-логистической системе. Приведены примеры нахождения нечетких доминирующих множеств для нечетких и нечетких темпоральных графов как моделей транспортно-логистической системы. Нечеткие темпоральные графы также позволяют проводить более адекватное моделирование и анализ систем в случаях, когда параметр времени является одним из важных факторов. Практическая значимость исследования заключается в возможности проектирования более надежных и адаптивных ТЛС, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности. Результаты могут быть использованы для оптимизации логистических процессов, снижения затрат и повышения устойчивости цепочек поставок. Полученные выводы также открывают перспективы для дальнейших исследований в области интеграции методов искусственного интеллекта и анализа больших данных в управлении транспортными системами. Дальнейшие исследования предлагается направить на интеграцию методов оптимизации потоков с учетом временных факторов и разработку цифровых двойников ТЛС

• МЕТОД И АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО КОНЕЧНОГО АВТОМАТА

  М. В. Князева , А. В. Боженюк , И. Н. Розенберг

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача планирования, как важная оптимизационная задача, стоя-
  щая перед многими транспортными и роботизированными приложениями. Для решения
  задач планирования подходы основаны на методах оптимизации, методах выборки и дис-
  кретизации (sampling-based methods), и обычно такого рода задачи являются NP-
  трудными и многомерными. В данной статье разработан метод планирования и состав-
  ления расписаний на основе нечеткой модели конечного автомата. Дано нечеткое графо-
  вое представление задачи составления расписания и планирования операций. В работе при-
  ведены два подхода к формальной постановке задачи планирования с ограниченными ресур-
  сами и временными переменными: ориентированный на состояния (с переходами между
  состояниями), ориентированный на темпоральное упорядочивание (на временной шкале).
  Темпоральное моделирование для задач планирования подразумевает качественный подход
  к управлению распределением операций или топологическим упорядочением, а также коли-
  чественный подход к обработке неточных длительностей, взаимосвязей между операция-
  ми по многочисленным параметрам. Введены понятия нечетких интервалов и нечетких
  отношений для планирования операций на графе. Разработан алгоритм планирования, ос-
  нованный на основе теории автоматов и темпоральном моделировании в условиях неопре-
  деленности. Используя формализм теории автоматов, проблема планирования и нахожде-
  ния оптимальных путей решается путем последовательного изменения и анализа состоя-
  ний планируемой системы с использованием различных операций, пока не будет найдено
  решение. В работе обсуждается идея упорядоченного во времени частичного расписания,
  связанного с каждым состоянием планируемой системы. Предложена модель конечного
  автомата для системы планирования в условиях неопределенности. Разработан метод и
  алгоритм планирования операций на основе недетерминированного конечного автомата и
  схемы перечислений. Недетерминированные вычисления для задачи планирования пред-
  ставляют собой дерево решения, корень которого соответствует началу процесса плани-
  рования, а каждая точка ветвления в дереве соответствует точке вычисления, в которой
  у машины есть несколько вариантов выбора.