The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования, разработки или проектирования в вашем случае является система маршрутизации для доставки на последней миле, используя разнородные транспортные средства, такие как дроны и грузовики. Эта система должна уметь эффективно распределять задачи между дронами и грузовиками, оптимизируя время, расходы и обеспечивая удовлетворение клиентов. Ключевой задачей является разработка алгоритмов обучения с подкреплением, способных решать NP-трудную задачу коммивояжера с дроном (TSP-D) для разнородного транспортного флота. Данные исследования будут направлены на разработку инновационных методов обучения с подкреплением, способных учитывать различия между дронами и грузовиками, а также эффективно справляться с задачей маршрутизации в динамической и изменчивой среде доставки. Проект также внесет вклад в литературу, обогатив ее подходами к использованию разнородных транспортных средств в контексте доставки на последней миле.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Сіздің жағдайыңыздағы зерттеу, әзірлеу немесе жобалау объектісі дрондар мен жүк көліктері сияқты гетерогенді көліктерді пайдалана отырып, соңғы мильді жеткізуге арналған маршруттау жүйесі болып табылады. Бұл жүйе уақытты, шығындарды оңтайландыру және тұтынушылардың қанағаттануын қамтамасыз ету үшін дрондар мен жүк көліктері арасында тапсырмаларды тиімді бөлуге қабілетті болуы керек. Негізгі міндет - гетерогенді көлік флоттары үшін NP-hard Traveling Salesman Problem with Drone (TSP-D) мәселесін шешуге қабілетті күшейтетін оқыту алгоритмдерін жасау. Бұл зерттеу дрондар мен жүк көліктерінің арасындағы айырмашылықтарды есепке алатын және динамикалық және ауыспалы жеткізу ортасында маршруттау тапсырмасын тиімді жеңе алатын инновациялық оқыту әдістерін дамытуға бағытталған. Жоба сонымен қатар әдебиетті соңғы мильге жеткізу контекстінде гетерогенді көліктерді пайдалану тәсілдерімен байыту арқылы өз үлесін қосады.

Aim of work (in Russian) : Разработать и реализовать алгоритмы обучения с подкреплением для маршрутизации разнородных транспортных средств (дронов и грузовиков) с целью оптимизации доставки товаров на последней миле. Эти алгоритмы должны учитывать динамические условия, различия в характеристиках транспортных средств и обеспечивать высокий уровень обобщения для различных сценариев доставки.

Aim of work (in Kazakh) : Тауарларды соңғы мильде жеткізуді оңтайландыру үшін гетерогенді көліктерді (дрондар мен жүк көліктері) бағыттау үшін күшейтетін оқыту алгоритмдерін жобалаңыз және енгізіңіз. Бұл алгоритмдер динамикалық жағдайларды, көлік сипаттамаларындағы айырмашылықтарды есепке алуы және әртүрлі жеткізу сценарийлері бойынша жалпылаудың жоғары деңгейін қамтамасыз етуі керек.

Методы исследования (на русском) : Литературный обзор: Проведен обширный литературный обзор для изучения существующих методов маршрутизации и решения задач доставки на последней миле. Особое внимание уделено работам, связанным с комбинированным использованием дронов и грузовиков. Анализ данных: Сбор данных, необходимые для обучения и тестирования алгоритмов. Эти данные могут включать в себя информацию о клиентах, распределении товаров, географических особенностях и динамике спроса. Обучение с подкреплением: Разрабатывается и реализуется модель обучения с подкреплением, способная управлять дронами и грузовиками для оптимизации маршрутов. Используя имитационное обучение или обучение с подкреплением в реальной среде. Тестирование и валидация: Будет проведено тестирование алгоритмов на различных сценариях доставки, используя как сгенерированные данные, так и данные из реальных условий. Сравнительный анализ: Разработанные алгоритмы будут сравниваться с существующими методами маршрутизации, особенно в контексте использования разнородных транспортных средств.

Методы исследования (на казахском) : Әдеби шолу: Соңғы мильді жеткізу мәселелерін шешу үшін бар маршруттау әдістерін зерттеу үшін кең әдебиет шолуы жүргізілді. Дрондар мен жүк көліктерін біріктіріп пайдалануға байланысты жұмыстарға ерекше назар аударылады. Деректерді талдау: Алгоритмдерді оқыту және тестілеу үшін қажетті мәліметтерді жинау. Бұл деректер тұтынушылар, өнімді тарату, географиялық ерекшеліктері және сұраныс динамикасы туралы ақпаратты қамтуы мүмкін. Оқытуды күшейту: Маршруттарды оңтайландыру үшін дрондар мен жүк көліктерін басқаруға қабілетті күшейтілген оқыту моделі әзірленді және енгізілді. Нақты ортада еліктеу немесе күшейту оқытуды пайдалану. Тестілеу және тексеру: Алгоритмдер жасалған деректерді де, нақты дүние жағдайларынан алынған деректерді де пайдалана отырып, әртүрлі жеткізу сценарийлерінде сыналады. Салыстырмалы талдау: Әзірленген алгоритмдер, әсіресе гетерогенді көліктер контекстінде қолданыстағы маршруттау әдістерімен салыстырылатын болады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Полученные результаты: Комплексный анализ литературы: Проведен обширный обзор исследований по маршрутизации в доставке на последней миле с фокусом на разнородных транспортных средствах. Рассмотрены существующие методы и проблемы их применения в разнородных флотах, а также вызовы в обучении с подкреплением для данной задачи. Выбор моделей для улучшения: Идентифицированы ключевые модели и алгоритмы маршрутизации из литературы, выявлены их слабые стороны. Выбраны кандидаты для улучшения, фокусируясь на аспектах, важных для разнородных транспортных средств. Разработка внешней среды: Сбор данных: Подготовлены данные о клиентах, грузах, географии и динамике спроса для обучения и тестирования алгоритмов. Имитационная среда: Создана внешняя среда, имитирующая реальные условия для тестирования маршрутизации. Учтены динамические изменения и характеристики дронов и грузовиков. Новизна проекта: Разнородные транспортные средства: Проект интегрирует дроны и грузовики, расширяя возможности доставки на последней миле. Обучение с подкреплением для разнородного флота: Применение методов обучения с подкреплением для оптимизации маршрутов разнородного транспортного флота, что является новаторским вкладом в литературу.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Нәтижелер: Әдебиетті жан-жақты шолу: гетерогенді көліктерге назар аудара отырып, соңғы мильде жеткізу кезінде маршруттау бойынша зерттеулерге кең шолу жасалды. Қолданыстағы әдістер мен оларды гетерогенді флоттарда қолдану мәселелері, сондай-ақ осы тапсырманы орындау үшін күшейтілген оқытудағы қиындықтар қарастырылады. Жақсарту үшін үлгілерді таңдау: әдебиеттерден негізгі маршруттау үлгілері мен алгоритмдері анықталды және олардың әлсіз жақтары анықталады. Жақсартуға үміткерлер гетерогенді көліктер үшін маңызды аспектілерге назар аудара отырып таңдалады. Сыртқы ортаның дамуы: Мәліметтерді жинау: Клиенттер, жүктер, география және сұраныс динамикасы бойынша дайындық және алгоритмдерді тестілеу бойынша деректер дайындалды. Модельдеу ортасы: маршруттауды тексеру үшін нақты өмір жағдайларын модельдейтін сыртқы орта жасалды. Дрондар мен жүк көліктерінің динамикалық өзгерістері мен сипаттамалары ескеріледі. Жобаның жаңалығы: Гетерогенді көліктер: Жоба соңғы мильде жеткізу мүмкіндіктерін кеңейте отырып, дрондар мен жүк көліктерін біріктіреді. Гетерогенді флоттар үшін оқытуды күшейту: Әдебиетке инновациялық үлес болып табылатын гетерогенді көлік парктерінің бағыттарын оңтайландыру үшін оқытудың күшейту әдістерін қолдану.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные показатели: Алгоритмы обучения с подкреплением: Разработаны и оптимизированы алгоритмы для эффективной маршрутизации разнородного транспортного флота, включая дроны и грузовики. Имитационная среда: Создана внешняя среда - имитационная модель для тестирования алгоритмов в условиях, приближенных к реальным. Учтены динамические условия и характеристики различных транспортных средств. Интеграция данных: Данные о клиентах, грузах и географических особенностях успешно интегрированы в выбранные модели, обеспечивая обучение и адаптацию алгоритмов. Основные технико-экономические показатели: Эффективность маршрутизации: Разработанные алгоритмы существенно сокращают время и затраты на доставку на последней миле, повышая общую эффективность логистических процессов. Сокращение транспортных расходов: Оптимизированные маршруты доставки приводят к значительному снижению транспортных расходов, улучшая экономическую эффективность. Улучшение производительности доставки: Проект увеличивает производительность доставки через оптимизацию маршрутов и эффективное распределение задач между разнородными транспортными средствами. Обобщение на различные сценарии: Разработанные алгоритмы успешно обобщаются на различные сценарии доставки, подчеркивая их устойчивость в разнообразных условиях, что делает их практически применимыми.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі дизайн көрсеткіштері: Оқыту алгоритмдерін күшейту: Дрондар мен жүк көліктерін қоса алғанда, гетерогенді көлік флоттарын тиімді бағыттау үшін әзірленген және оңтайландырылған алгоритмдер. Модельдеу ортасы: Сыртқы орта құрылды - нақтыға жақын жағдайларда алгоритмдерді тестілеуге арналған модельдеу моделі. Әртүрлі көліктердің динамикалық жағдайлары мен сипаттамалары ескеріледі. Деректерді біріктіру: Тұтынушы, жүк және географиялық деректер таңдалған үлгілерге сәтті біріктіріліп, алгоритмдерді үйренуге және бейімдеуге мүмкіндік береді. Негізгі техникалық-экономикалық көрсеткіштер: Маршруттау тиімділігі: Әзірленген алгоритмдер логистикалық процестердің жалпы тиімділігін арттыра отырып, соңғы мильді жеткізу уақыты мен шығындарын айтарлықтай азайтады. Тасымалдау шығындарының төмендеуі: Оңтайландырылған жеткізу жолдары тасымалдау шығындарының айтарлықтай төмендеуіне әкеледі, шығындар тиімділігін арттырады. Жеткізу өнімділігін жақсарту: Жоба бағытты оңтайландыру және тапсырмаларды біркелкі емес көліктер арасында тиімді бөлу арқылы жеткізу өнімділігін арттырады. Әртүрлі сценарийлерге жалпылау: Әзірленген алгоритмдер әртүрлі жеткізу сценарийлеріне сәтті жалпыланады, олардың әртүрлі жағдайларда беріктігін көрсетеді, оларды іс жүзінде қолдануға болады.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Научные публикации и цитирование: Оценка количества и качества научных публикаций, представляющих результаты проекта, и уровень цитирования в научном сообществе логистики и транспорта. Признание в научных кругах логистики: Участие в конференциях и симпозиумах, представление проекта на ведущих мероприятиях в области логистики и транспорта, а также получение наград и признания от профессиональных сообществ. Развитие новых технологических концепций: Оценка вклада проекта в разработку новых технологий для улучшения маршрутизации в сфере доставки на последней миле. Развитие новых методов маршрутизации: Оценка создания и оптимизации новых методов маршрутизации, способных эффективно сочетать дроны и грузовики. Обучение новых специалистов в области логистики: Вовлечение студентов и молодых исследователей в проект, а также обучение новых специалистов, готовых применять разработанные методы в индустрии

Efficiency (in Kazakh) : Ғылыми жарияланымдар мен дәйексөздер: Жобаның нәтижелерін көрсететін ғылыми жарияланымдардың саны мен сапасын, логистика мен көліктің ғылыми қоғамдастығындағы сілтемелер деңгейін бағалау. Логистикалық ғылыми топтарда танылу: Конференциялар мен симпозиумдарға қатысу, логистика және көлік саласындағы жетекші іс-шараларда жобаның тұсаукесері, сондай-ақ кәсіби қоғамдардан марапаттар мен мойындаулар алу. Жаңа технология тұжырымдамаларын әзірлеу: Соңғы мильді жеткізу индустриясында маршруттауды жақсарту үшін жаңа технологияларды дамытуға жобаның үлесін бағалау. Маршрутизацияның жаңа әдістерін әзірлеу: Дрондар мен жүк көліктерін тиімді біріктіре алатын жаңа маршруттау әдістерін құру және оңтайландыруды бағалау. Логистика саласындағы жаңа мамандарды дайындау: Жобаға студенттер мен жас зерттеушілерді тарту, сонымен қатар әзірленген әдістерді өндірісте қолдануға дайын жаңа мамандарды дайындау.

Field of application (in Russian) : Логистика электронной коммерции: Оптимизированные маршруты обеспечивают быструю и эффективную доставку заказов покупателям, что особенно важно для компаний в сфере электронной коммерции. Медицинская логистика: Доставка медицинских препаратов, оборудования и других медицинских товаров по кратчайшим и оптимальным маршрутам, ускоряя поставки в медицинские учреждения. Промышленная логистика: Эффективная доставка запасных частей, комплектующих и материалов на производственные предприятия, оптимизируя логистические процессы. Сельское хозяйство: Доставка сельскохозяйственной продукции и оборудования, с учетом географических особенностей и требований фермеров. Городская инфраструктура: Оптимизация транспортных потоков в городских условиях, снижение транспортных пробок и повышение эффективности городской логистики. Экологические исследования: Использование дронов для мониторинга экосистем и выполнения экологических исследований в труднодоступных районах. Чрезвычайные ситуации: Применение системы маршрутизации для оперативной доставки гуманитарной помощи и обеспечения связи в чрезвычайных ситуациях. Образование и исследования: Использование проекта в учебных целях для обучения студентов логистическим и транспортным аспектам, а также для проведения исследований в области транспортной логистики.

Field of application (in Kazakh) : Электрондық коммерция логистикасы: Оңтайландырылған маршруттар тапсырыстарды тұтынушыларға жылдам және тиімді жеткізуді қамтамасыз етеді, бұл әсіресе электрондық коммерция компаниялары үшін маңызды. Медициналық логистика: Дәрі-дәрмектерді, жабдықтарды және басқа да медициналық тауарларды ең қысқа және оңтайлы жолдар бойынша жеткізу, медициналық мекемелерге жеткізуді жеделдету. Өнеркәсіптік логистика: қосалқы бөлшектерді, жинақтауыштарды және материалдарды өндірістік зауыттарға тиімді жеткізу, логистикалық процестерді оңтайландыру. Ауыл шаруашылығы: Географиялық ерекшеліктер мен фермерлердің талаптарын ескере отырып, ауыл шаруашылығы өнімдері мен жабдықтарын жеткізу. Қалалық инфрақұрылым: қалалық ортадағы көлік ағындарын оңтайландыру, кептелістерді азайту және қалалық логистиканың тиімділігін арттыру. Қоршаған ортаны зерттеу: экожүйелерді бақылау және шалғай аудандарда экологиялық зерттеулер жүргізу үшін дрондарды пайдалану. Төтенше жағдайлар: Төтенше жағдайларда гуманитарлық көмек пен байланысты жылдам жеткізу үшін маршруттау жүйесін пайдалану. Білім беру және зерттеу: Жобаны студенттерге логистика және көлік аспектілерін үйрету, сондай-ақ көліктік логистика саласында зерттеулер жүргізу үшін білім беру мақсатында пайдалану.