Ключевое слово: «транспортная задача»
Карасева Р. Б. Транспортная задача как фундаментальная экономико-математическая модель // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – № 11 (ноябрь). – С. 59–64. – URL: http://e-koncept.ru/2016/16237.htm
ART 16237
Просмотров: 2208
Использование экономико-математических моделей дает большие преимущества перед другими способами нахождения наилучшего решения с экономической точки зрения. Транспортная задача является одной из наиболее часто используемых на предприятиях экономико-математических моделей. В статье показаны принципы построения модели транспортной задачи и выделены ее основные свойства, определяющие наличие оптимального решения. Также проведен анализ основных методов нахождения оптимального решения.
Молчанова Е. В. Инновации и информационные технологии: поиск путей практической реализации // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2017. – Т. 31. – С. 656–660. – URL: http://e-koncept.ru/2017/970146.htm
ART 970146
Просмотров: 1683
В данной работе рассмотрен комплексный подход к процессу внедрения инноваций и информационных технологий в агропромышленный комплекс. Сельское хозяйство нуждается в нововведениях и информационных технологиях, способных поднять отрасль на новый конкурентоспособный уровень. Автор иллюстрирует пример разработки программного обеспечения составления оптимальных схем загрузки маршрутов сельскохозяйственного транспорта.
Протопопов Н. Д., Вечерская С. Е. Моделирование управления логистикой в условиях кризиса // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2022. – . – URL: http://e-koncept.ru/2022/0.htm
DOI 10.52376/978-5-907623-36-1_768
Текущий санитарный кризис привел к необходимости в выработке новых подходов, поиске новых решений в сфере логистики. Существенным изменением профили логистических операций является ускоренное расширение интернет-торговли. Управление складскими и соответствующими им денежными потоками с применением традиционных методов оптимизации не дает приемлемого количественного результата. Следует использовать подходы, основанные на вероятностных оценках и учете фактора случайности с применением машинного обучения, например, алгоритм Random forest. Предложенный алгоритм можно успешно применить к решению задач регрессии и классификации для больших массивов данных номенклатуры интернет-торговли. Приведенный пример изменений вследствие глобального кризиса, демонстрирует необходимость применения тех инструментов управления и оптимизации транспортной и складской логистики, которые учитывают взрывной характер происходящих изменений и крайне высокую долю вероятностной составляющей.