Шукати за:
Інтелектуальні транспортні системи як кіберфізичні системи на транспорті
Повний текст (PDF)
УДК: 004.93:656.013
Мова публікації: Англійська
Stuc. intelekt. 2023; 28; (3):64-69
Анотація: У роботі показано, що на даний момент інтелектуальні транспортні системи є найбільш розробленою концепцією реалізації розумної логістики і за своєю суттю наближається до сутності концепції кібер-фізичних систем (КФС) як інтелектуальних автоматичних (або близьких до автоматичних) систем управління фізичними об’єктами та процесами різної природи. В рамках концепції КФС шляхом тестових досліджень з використанням різних методів штучного інтелекту (GA, ESA, AA та ACAmod) було визначено, що найбільш ефективним методом оптимізації маршруту вантажного руху є ACAmod, який дозволяє динамічно маршрутизувати логістичні потоки в режимі реальному часі з урахуванням нестаціонарної динаміки транспортних потоків. Одним із перспективних напрямків подальших досліджень автори вважають створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень щодо транспортно-логістичного управління вантажними перевезеннями в режимі реального часу з урахуванням впливу зовнішніх факторів різної природи на транспортні процеси. Створення такої системи має базуватися на сучасній інтерпретації концепції ІТС як КФС для розумної логістики.
Ключові слова: Сyber-Physical System, Smart Logistics, Intelligence Transportation System
Посилання:
- Taniguchia, E., Thompson, R. G., Qureshic, Ali G. (2020). Modelling city logistics using recent innovative technologies. Transportation Research Procedia, v. 46, p.p. 3–12. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.157
- Zhang, N. (2018). Smart Logistics Path for Cyber-Physical Systems With Internet of Things. IEEE ACCESS, v. 6, p.p.70808 – 70819. [Online]. Available:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2879966.
- Nikitas, A., Michalakopoulou, K., Tchouamou Njoya E., Karampatzakis, D. (2020). Artificial Intelligence, Transport and the Smart City: Definitions and Dimensions of a New Mobility Era. Sustainability, v.12, N 2789, p.p.1 – 19. [Online]. Available: https://doi.org/10.3390/su12072789
- Hofmann, E., Rüsch, M. (2017). Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on logistics. Comput. Ind., v. 89, p.p. 23–34. [Online]. Available:https://doi.org/10.1016/j.compind.2017.04.002
- Sussman, J. M. (2005). Perspectives on Intelligent Transportation Systems (ITS). Springer Science+Business Media, 232 p.
- Danchuk, V., Bakulich, O., Svatko, V. (2019). Building Optimal Routes for Cargo Delivery in Megacities. Transport and Telecommunicationthis, v. 20, N2, pp. 142–152. [Online]. Available: https://doi.org/10.2478/ttj-2019-0013.
- Dorigo, M., Di Caro, G. (1999). The ant colony optimization meta-heuristic. New Idea in Optimization, McGrow-Hill, London, pp. 11–32.
- Osaba, E., Yang, X.-S., Diaza, F., Lopez-Garcia, P., Carballedo. R. (2016). An improved discrete bat algorithm for symmetric and asymmetric Traveling Salesman Problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 48, Issue C, pp. 59–71. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.engappai. 2015.10.006