ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Застосування еволюційних алгоритмів для оптимізації маршрутів доставок в умовах війни
Скіцько В. І., Войніков М. Ю.

Скіцько В. І., Войніков М. Ю. Застосування еволюційних алгоритмів для оптимізації маршрутів доставок в умовах війни. Бізнес Інформ. 2024. №11. C. 323–332.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-11-323-332

Розділ: Менеджмент і маркетинг

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 519.85:004.89:658.5

Анотація:
Повномасштабне російське вторгнення в Україну у 2022 році спричинило серйозні перебої в ланцюгах поставок. Руйнування інфраструктури, блокування важливих торгових маршрутів, а також обмеження доступу до морських портів значно вплинули на стабільність постачання товарів, а внаслідок цього призвели до погіршення економічної та продовольчої безпеки. Оптимізація маршрутів транспортування є одним із вагомих елементів мінімізації наслідків вторгнення, оскільки маршрути значною мірою впливають на ефективність усього ланцюга поставок. Зменшення відстаней, вибір альтернативних шляхів та врахування ризиків не тільки дозволяють знизити витрати на транспортування, але й сприяють збереженню стабільності постачань товарів навіть у складних умовах. У дослідженні проаналізовано сучасні методи оптимізації маршрутів у надзвичайних ситуаціях, таких як пандемії чи стихійні лиха, та визначено можливості їх адаптації до умов війни. Запропоновано модифіковану задачу комівояжера з урахуванням ризиків. Використано методи нормалізації та агрегації ризиків, що дозволяють включити їх до цільової функції задачі. Обрано генетичний алгоритм для розв’язання задачі, оскільки він дозволяє швидко знаходити ефективні рішення й адаптуватися до змін у реальному часі, що є критично важливим у мінливому середовищі. Описано кроки розв’язання задачі комівояжера з використанням генетичного алгоритму, деталізовано окремі аспекти алгоритму, які притаманні специфіці задачі, зокрема процедура формування початкової популяції, розрахунок функції пристосованості. Унікальність статті полягає в адаптації класичної задачі комівояжера до умов війни та застосуванні генетичного алгоритму для її вирішення з урахуванням ризикових факторів. Зокрема, запропоновано підхід до формування початкової популяції хромосом і деталізовано спосіб обчислення функції пристосованості за кодування дійсними числами. У подальших дослідженнях доцільно зосередитися на вдосконаленні алгоритму шляхом налаштування методів схрещування, мутації, селекції, зміни розміру популяції, а також розробки більш ефективних процедур повернення хромосом до області допустимих рішень для підвищення ефективності алгоритму в умовах війни.

Ключові слова: оптимізація маршрутів транспортування, економічна безпека, продовольча безпека, генетичний алгоритм, задача комівояжера, війна в Україні.

Формул: 13. Бібл.: 21.

Скіцько Володимир Іванович – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра математичного моделювання та статистики, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана (просп. Берестейський, 54/1, Київ, 03057, Україна)
Email: [email protected]
Войніков Микола Юрійович – аспірант, кафедра математичного моделювання та статистики, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана (просп. Берестейський, 54/1, Київ, 03057, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Chepeliev M., Maliszewska M., Pereira M. F. S. E. The War in Ukraine, Food Security and the Role for Europe. EuroChoices. 2023. Vol. 22. Iss. 1. P. 4–13. DOI: https://doi.org/10.1111/1746-692X.12389
Yazbeck N., Mansour R., Salame H. et al. The Ukraine-Russia War Is Deepening Food Insecurity, Unhealthy Dietary Patterns and the Lack of Dietary Diversity in Lebanon: Prevalence, Correlates and Findings from a National Cross-Sectional Study. Nutrients. 2022. Vol. 14. Iss. 17. Art. 3504. DOI: https://doi.org/10.3390/nu14173504
Halmai P. COVID-19 Crisis and Supply Side Bottlenecks in the EU. Shorter and Longer Term Prospects. Montenegrin Journal of Economics. 2022. Vol. 18. No. 4. P. 19–30. DOI: https://doi.org/10.14254/1800-5845/2022.18-4.2
Krykavskyy Y., Chornopyska N., Dovhun O. et al. Defining Supply Chain Resilience During Wartime. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2023. Vol. 1. No. 13. P. 32–46. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.272877
Sohag K., Islam M. M., Zikovic I. T., Mansour H. Food Inflation and Geopolitical Risks: Analyzing European Regions amid the Russia-Ukraine War. British Food Journal. 2022. Vol. 125. Iss. 7. P. 2368–2391. DOI: https://doi.org/10.1108/BFJ-09-2022-0793
Zhang J., Huang J., Wang T., Zhao J. Dynamic Optimization of Emergency Logistics for Major Epidemic Considering Demand Urgency. Systems. 2023. Vol. 11. Iss. 6. Art. 303. DOI: https://doi.org/10.3390/systems11060303
Ren X., Chen S., Ren L. Optimization of Regional Emergency Supplies Distribution Vehicle Route with Dynamic Real-Time Demand. Mathematical Biosciences and Engineering. 2023. Vol. 4. Iss. 4. P. 7487–7518. DOI: https://doi.org/10.3934/mbe.2023324
Fedorovich O., Lukhanin M., Prokhorov O. et al. Modeling of Logistics of War Reserve Stockpiling for Successful Combat Operations. Radioelectronic and Computer Systems. 2023. No. 1. P. 183–196. DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2023.1.15
Wei Y., Su K., Zhao B., Shang T. Nonlinear Robust Distribution Planning Model for Perishable Products Based on Sustainable Development. Optimization. 2023. P. 1–27. DOI: https://doi.org/10.1080/02331934.2023.2269954
Tan K., Liu W., Xu F., Li C. Optimization Model and Algorithm of Logistics Vehicle Routing Problem under Major Emergency. Mathematics. 2023. Vol. 11, Iss. 5. Art. 1274. DOI: https://doi.org/10.3390/math11051274
Yazdani M., Haghani M. A Dynamic Emergency Planning System for Relocating Vulnerable People to Safe Shelters in Response to Heat Waves. Expert Systems with Applications. 2023. Vol. 228. Art. 120224. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120224
Kotenko S. V., Kasianova V. A. Reliability of Cargo Transportation as the Main Objective Function of Cargo Transportation by Water Transport under the Conditions of Military Risks. Economic Innovations. 2022. Vol. 24. Iss. 4. P. 70–77. DOI: https://doi.org/10.31520/ei.2022.24.4(85).70-77
Frame M. E., Schwing M., Johnston S., Curtis E. Route Planning Decisions: Evaluating Reliance on Spatial Heuristics under Risk. Spatial Cognition and Computation. 2023. Vol. 23. Iss. 1. P. 57–82. DOI: https://doi.org/10.1080/13875868.2022.2095278
Reinelt G. The Traveling Salesman: Computational Solutions for TSP Applications. Springer-Verlag. 1994.
Lawler E. L., Lenstra J. K., Rinnooy Kan A. H. G., Shmoys D. B. The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour of Combinatorial Optimization. Wiley, 1991. 476 p.
Cai M., Bao C., Meng Q. Overview of risk aggregation approach in different risk scenarios. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 214. P. 1353–1360. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.316
Han J., Kamber M., Pei J. Data Transformation and Data Discretization. In Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd ed. 2012. P. 111–119. DOI: https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5
Luke S. Essentials of Metaheuristics. 2nd ed. Lulu, 2013. 230 p.
Potvin J. Y. Genetic algorithms for the traveling salesman problem. Annals of Operations Research. 1996. Vol. 63. P. 337–370. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02125403
Hussain A., Muhammad Y. S., Nauman Sajid M. et al. Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem with Modified Cycle Crossover Operator. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Art. 7430125. DOI: https://doi.org/10.1155/2017/7430125
Skitsko V., Voinikov M. Evolutionary Algorithms in Crisis Management of Supply Chains to Enhance Global Food Security During War in Ukraine. Electronic Governance with Emerging Technologies (EGETC 2023). Second International Conference. Poznan, Poland, September 11–12. 2023. Vol. 1888. P. 47–59. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43940-7_5

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру