Архив статей журнала
В статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации распределения ресурсов и нагрузки в цепях поставок. В работе проведен анализ существующих методов, сфокусированных на задачах оптимизации, основной акцент сделан на алгоритмах искусственного интеллекта. Были описаны и проанализированы генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и алгоритмы имитации отжига. Результаты анализа показали, что генетические алгоритмы обладают способностью находить глобальные оптимальные решения, однако их использование требует больших вычислительных ресурсов и времени. Муравьиные алгоритмы, в свою очередь, эффективно решают задачу нахождения локальных оптимумов, при этом обладая низкой вычислительной сложностью. Алгоритмы имитации отжига позволяют быстро находить решения, однако они сопровождаются вероятностью попадания в локальные минимумы. Данная статья показывает, насколько применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет улучшить решение задач оптимизации в цепях поставок.
Данная статья посвящена проблеме оптимизации управления складскими операциями с использованием системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта. Складские операции являются важной составляющей логистической цепи снабжения, и эффективное управление ими может привести к значительному повышению производительности и снижению издержек. В работе представлен анализ, в рамках которого рассматривается применение искусственного интеллекта для оптимизации процессов управления складскими операциями. Предложено использовать систему поддержки принятия решений, основанную на методах искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, алгоритмы оптимизации и экспертные системы.