Система підтримки рішень для оптимізації транзакцій у логістичних ланцюгах

Анотація

У статті запропоновано архітектуру інтелектуальної системи підтримки рішень для оптимізації транзакцій у логістичних ланцюгах. Актуальність роботи зумовлена необхідністю комплексного врахування багатокритеріальності, змінності середовища, обмежених обчислювальних ресурсів та потреби у прогнозуванні при прийнятті рішень у сфері цифрової логістики. Система включає модулі збору та обробки даних, прогнозування транзакційної активності з використанням фільтра Калмана, оптимізації за допомогою адаптованого генетичного алгоритму, а також інтерфейс користувача. Здійснено формалізацію задачі оптимізації у вигляді векторної цільової функції з ваговими коефіцієнтами та обмеженнями на час, вартість і ризик. Проведено експериментальне дослідження із порівнянням трьох підходів до управління транзакціями: ручного, евристичного та запропонованого. Результати показали перевагу розробленої системи за всіма критеріями оптимізації. Додатково проаналізовано вплив вагових коефіцієнтів на вибір оптимального сценарію. Представлено приклади у вигляді схем, графіків і таблиць, які відображають логіку функціонування системи та результати її роботи. Описано реалізацію програмного прототипу з використанням мови Python та спеціалізованих бібліотек для обробки даних, фільтрації та оптимізації. Запропоноване рішення вирізняється поєднанням механізмів багатокритеріальної оптимізації з динамічним прогнозуванням у межах єдиної програмної архітектури. Система забезпечує гнучке налаштування під потреби користувача, здатна адаптуватися до змін у логістичному середовищі та оперативно формувати оптимальні сценарії транзакцій у режимі, наближеному до реального часу. Подальші дослідження передбачають розширення функціоналу за рахунок впровадження гібридних алгоритмів та машинного навчання для підвищення точності, швидкодії та адаптивності в умовах масштабних логістичних операцій