Inventory number IRN Number of state registration
0323РК01081 AP19675614-KC-23 0123РК01047
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 0 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Patents Amount of funding Code of the program
0 27445961 AP19675614
Name of work
Создание эффективных систем доставки с помощью нейронной комбинаторной оптимизации
Type of work Source of funding Report authors
Fundamental ТУРАН ДЖЕМИЛЬ
0
0
2
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
"SDU University"
Abbreviated name of the service recipient SDU University
Abstract

Объектом исследования, разработки или проектирования в данной работе является разработка вычислительных решений в виде моделей и алгоритмов для решения задач маршрутизации транспортных средств в условиях доставки товаров в тот же день в розничной торговле Казахстана. Эти решения предназначены для оптимизации процесса доставки заказов клиентам, учитывая различные факторы неопределенности, такие как дорожное движение и погодные условия.

Бұл жұмыста зерттеу, әзірлеу немесе жобалау объектісі Қазақстандағы бөлшек саудада тауарларды бір күнде жеткізу жағдайында көлік құралын бағыттау мәселелерін шешуге арналған модельдер мен алгоритмдер түріндегі есептеу шешімдерін әзірлеу болып табылады. Бұл шешімдер трафик пен ауа райы жағдайлары сияқты әртүрлі белгісіздіктерді ескере отырып, тапсырыстарды тұтынушыларға жеткізу процесін оңтайландыруға арналған.

Целью данной работы является разработка эффективных вычислительных решений, включая методы нейронной комбинаторной оптимизации (НКО), для маршрутизации транспортных средств в рамках систем доставки товаров в тот же день в розничной торговле Казахстана. Эти решения направлены на обеспечение успешной и своевременной доставки заказов клиентам, учитывая сложности и неопределенности, связанные с логистическими задачами, такими как дорожное движение и погодные условия. Работа также стремится расширить существующую литературу в области НКО, сфокусированную на одном или нескольких транспортных средствах в полностью известных средах, до общих форм задач маршрутизации транспортных средств в условиях неопределенности.

Бұл жұмыстың мақсаты – Қазақстандағы бір күндік бөлшек жеткізу жүйелерінде көлік құралдарын маршруттау үшін нейрокомбинаторлық оңтайландыру (NCO) әдістерін қоса алғанда, тиімді есептеу шешімдерін әзірлеу. Бұл шешімдер жол қозғалысы және ауа райы жағдайлары сияқты логистикалық қиындықтармен байланысты күрделіліктер мен белгісіздіктерді ескере отырып, тапсырыстарды тұтынушыларға сәтті және уақтылы жеткізуді қамтамасыз етуге бағытталған. Жұмыс сонымен қатар толық белгілі орталардағы жалғыз немесе бірнеше көліктерге бағытталған қолданыстағы ҰКП әдебиетін белгісіздік жағдайында көлікті бағдарлау мәселелерінің жалпы түрлеріне дейін кеңейтуге тырысады.

Для достижения цели работы, авторы предлагают использовать следующие методы исследования: Литературный обзор: Анализ существующих исследований и методов в области маршрутизации транспортных средств и нейронной комбинаторной оптимизации для понимания современных подходов и лучших практик в данной области. Математическое моделирование: Разработка математических моделей, представляющих задачи маршрутизации транспортных средств для доставки в тот же день, учитывая неопределенности времени в пути и другие факторы. Обучение с подкреплением: Применение структур обучения с подкреплением для разработки алгоритмов маршрутизации одного и нескольких транспортных средств в условиях доставки в тот же день. Разработка нейронных сетей и алгоритмов: Создание новых архитектур нейронных сетей и обучающих алгоритмов, специфических для маршрутизации транспортных средств в неопределенной среде. Эмпирическое тестирование: Проверка эффективности разработанных вычислительных решений с использованием существующих эталонных исследований, возможно, на реальных данных о доставке заказов в тот же день. Публикации и презентации: Публикация результатов исследования в виде исследовательских статей и презентаций на научных конференциях для обмена знаний и опыта с научным сообществом.

Жұмыстың мақсатына жету үшін авторлар келесі зерттеу әдістерін қолдануды ұсынады: Әдебиеттерді шолу: осы саладағы қазіргі тәсілдер мен үздік тәжірибелерді түсіну үшін көлік құралын бағыттау және нейрокомбинаторлық оңтайландыру саласындағы бар зерттеулер мен әдістерді талдау. Математикалық модельдеу: Жол жүру уақытының белгісіздіктерін және басқа факторларды ескере отырып, бір күнде жеткізу үшін көлік құралын бағыттау мәселелерін көрсететін математикалық модельдерді әзірлеу. Оқытуды күшейту: бір күндік жеткізу ортасында жалғыз және көп көлікті бағыттау алгоритмдерін әзірлеу үшін күшейтетін оқыту негіздерін қолдану. Нейрондық желілер мен алгоритмдерді дамыту: Жаңа нейрондық желінің архитектурасын және белгісіз ортада көліктің маршрутизациясына тән оқыту алгоритмдерін құру. Эмпирикалық тестілеу: Қолданыстағы эталондық зерттеулерді пайдалана отырып, әзірленген есептеу шешімдерінің тиімділігін тексеру, мүмкін нақты әлемдегі бір күндік жеткізу деректерінде. Жарияланымдар мен презентациялар: Ғылыми қауымдастықпен білім және тәжірибе алмасу мақсатында ғылыми-зерттеу мақалалары мен ғылыми конференцияларда баяндамалар түрінде зерттеу нәтижелерін жариялау.

Эффективные вычислительные решения: Разработка моделей и алгоритмов для оптимизации маршрутизации транспортных средств в условиях доставки в тот же день, что повысит скорость и точность доставки заказов розничными компаниями. Учет неопределенностей: Новаторский аспект работы заключается в учете различных видов неопределенности, таких как дорожное движение и погодные условия, при разработке алгоритмов маршрутизации, что позволит адаптировать маршруты в реальном времени. Расширение области НКО: Проект расширит область применения нейронной комбинаторной оптимизации (НКО) от маршрутизации одного или нескольких транспортных средств в полностью известных средах до задач маршрутизации транспортных средств в условиях неопределенности. Практическое применение: Разработанные решения будут полезны для провайдеров услуг доставки в тот же день как в Казахстане, так и за его пределами, что соответствует стратегии развития цифровой экономики в стране.

Тиімді есептеу шешімдері: бөлшек тапсырысты жеткізу жылдамдығы мен дәлдігін жақсартатын бір күндік жеткізу ортасында көлік бағытын оңтайландыру үшін модельдер мен алгоритмдерді әзірлеу. Белгісіздікті есепке алу: Жұмыстың инновациялық аспектісі маршруттарды нақты уақыт режимінде бейімдеуге мүмкіндік беретін маршруттау алгоритмдерін жасау кезінде қозғалыс және ауа райы жағдайлары сияқты белгісіздіктің әртүрлі түрлерін ескеру болып табылады. КЕҰ қолдану аясын кеңейту: Жоба нейрокомбинаторлық оңтайландырудың (NCO) ауқымын толық белгілі орталарда бір немесе бірнеше көлікті бағыттаудан белгісіздік жағдайында көлікті бағыттау мәселелеріне дейін кеңейтеді. Практикалық қолдану: Әзірленген шешімдер Қазақстанда да, шетелде де бір күндік жеткізу қызметтерін жеткізушілер үшін пайдалы болады, бұл елдегі цифрлық экономиканы дамыту стратегиясына сәйкес келеді.

1. Бюджет и Финансирование Для проведения фундаментального исследования "Разработка Моделей Маршрутизации Транспортных Средств в Условиях Неопределенности" был выделен бюджет, позволяющий обеспечить финансирование исследователей, приобретение необходимого оборудования и программного обеспечения. 2. Сроки Исследование было запущено в 2023 году и было запланировано на 3 года. 3. Публикации Исследование планирует привести к 2 научным публикациям в рецензируемых журналах и научных конференциях. 4. Научные исследователи и коллаборации Проект включает 4 исследователя, работающих над различными аспектами исследования. 5. Патенты и Интеллектуальная Собственность Мы ожидаем, что результаты нашего исследования могут привести к созданию патентов и прав на интеллектуальную собственность в будущем. 6. Образовательные Аспекты Исследование будет внедрено в учебные программы и используется для подготовки студентов и будущих специалистов. 7. Долгосрочные Выгоды Мы считаем, что результаты фундаментального исследования могут иметь долгосрочное воздействие на область научных исследований, инновации и развитие логистики и маршрутизации транспортных средств. 8. Степень Инноваций Исследование ориентировано на разработку новых методов и моделей маршрутизации транспортных средств, что может привести к инновационным подходам к логистике и доставке.

1. Бюджет және қаржыландыру «Белгісіздік жағдайында көлік құралдарының бағдарлау үлгілерін әзірлеу» іргелі зерттеулерін жүргізу үшін зерттеушілерді қаржыландыруға және қажетті жабдықтар мен бағдарламалық қамтамасыз етуді сатып алуға бюджет бөлінді. 2. Тапсыру мерзімдері Зерттеу 2023 жылы басталды және 3 жылға жоспарланған. 3. Басылымдар Зерттеу нәтижесінде рецензияланатын журналдарда және ғылыми конференцияларда 2 ғылыми жарияланым шығару жоспарлануда. 4. Ғылыми зерттеушілер мен ынтымақтастық Жобаға зерттеудің әртүрлі аспектілері бойынша жұмыс істейтін 4 зерттеуші қатысады. 5. Патенттер және зияткерлік меншік Біздің зерттеулеріміздің нәтижелері болашақта патенттер мен зияткерлік меншік құқықтарын құруға әкелуі мүмкін деп күтеміз. 6. Тәрбиелік аспектілер Зерттеулер білім беру бағдарламаларына енгізіліп, студенттер мен болашақ мамандарды дайындау үшін пайдаланылады. 7. Ұзақ мерзімді артықшылықтар Іргелі зерттеулердің нәтижелері ғылыми-зерттеу саласына, инновациялар мен логистика мен көлік маршруттарын дамытуға ұзақ мерзімді әсер етуі мүмкін деп есептейміз. 8. Инновация дәрежесі Зерттеу логистика мен жеткізуге инновациялық тәсілдерге әкелетін көліктерді бағыттаудың жаңа әдістері мен үлгілерін әзірлеуге бағытталған.

Эффективность проекта будет оцениваться по нескольким направлениям: Научный вклад: Оценка качества и количества публикаций, а также уровня цитирования работ в научном сообществе. Методологическая новизна: Анализ оригинальности методов и точности используемой методологии. Практическое применение: Оценка потенциала применения результатов исследования в практических сферах и их влияния на развитие отрасли. Образовательная составляющая: Участие в образовательных программах, подготовка студентов и передача знаний. Сотрудничество и сетевые связи: Оценка коллабораций, участие в научных сетях и возможность практического применения исследования в обществе.

Жобаның тиімділігі бірнеше бағыттар бойынша бағаланады: Ғылыми үлесі: Басылымдардың сапасы мен санын, сондай-ақ ғылыми қоғамдастықтағы еңбектерге сілтеме жасау деңгейін бағалау. Әдістемелік жаңалығы: Әдістердің өзіндік ерекшелігі мен қолданылған әдістеменің нақтылығын талдау. Практикалық қолдану: Зерттеу нәтижелерін тәжірибелік салаларда қолдану әлеуетін және олардың саланың дамуына әсерін бағалау. Тәрбиелік компонент: Білім беру бағдарламаларына қатысу, студенттерді оқыту және білім беру. Ынтымақтастық және желілік байланыс: ынтымақтастықты бағалау, зерттеу желілеріне қатысу және зерттеуді қоғамда практикалық ету.

Область применения включает: Академическое сообщество: Результаты исследования будут полезны для научного сообщества и исследователей, занимающихся логистикой, искусственным интеллектом, машинным обучением и оптимизацией. Развитие методологии: Это исследование может обогатить методологическую базу в области нейронной комбинаторной оптимизации и маршрутизации в условиях неопределенности. Инновации в бизнесе: Результаты фундаментальных исследований могут послужить основой для инноваций в области логистики и доставки в будущем. Обучение и образование: Новые методы и подходы, разработанные в рамках этого исследования, могут быть интегрированы в образовательные программы и использованы для подготовки студентов и будущих специалистов. Пост-докторская исследования: Пост-докторская деятельность и дополнительные исследования могут быть связаны с результатами этого исследования для дальнейшего углубленного анализа и развития.

Қолданбаларға мыналар кіреді: Академиялық қауымдастық: Зерттеу нәтижелері логистика, жасанды интеллект, машиналық оқыту және оңтайландырумен айналысатын ғылыми қауымдастық пен зерттеушілер үшін пайдалы болады. Әдістемені әзірлеу: Бұл зерттеу белгісіздік жағдайында нейрокомбинаторлық оңтайландыру және маршруттау саласындағы әдістемелік базаны байыта алады. Іскерлік инновация: Іргелі зерттеулердің нәтижелері болашақта логистика мен жеткізудегі инновациялар үшін негіз бола алады. Оқыту және білім беру: Бұл зерттеуде әзірленген жаңа әдістер мен тәсілдер білім беру бағдарламаларына біріктіріліп, студенттер мен болашақ мамандарды дайындау үшін пайдаланылуы мүмкін. Докторантурадан кейінгі зерттеулер: Докторантурадан кейінгі қызмет пен қосымша зерттеулерді одан әрі терең талдау және дамыту үшін осы зерттеу нәтижелерімен байланыстыруға болады.

UDC indices
004.81
International classifier codes
20.00.00;
Key words in Russian
искусственный интеллект; обучение с подкреплением; глубокие нейронные сети; алгоритм; глубокое обучение;
Key words in Kazakh
жасанды интеллект; негіздеп оқыту; терең нейрондық желілер; алгоритмдер; терең оқыту;
Head of the organization Игенбаев Алимжан Бекежанович / нет
Head of work ТУРАН ДЖЕМИЛЬ PhD in Radio Engineering, Electronics and Telecommunication / Associated Profesor