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: https://e-koncept.ru/2016/16237.htm
Полный текст статьи Читать онлайн Статья в РИНЦ
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: https://e-koncept.ru/2017/970146.htm
Полный текст статьи Читать онлайн Статья в РИНЦ
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: https://e-koncept.ru/2022/0.htm?id=33158
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.