Digitalization of logistics processes using genetic algorithms = Діджиталізація логістичних процесів з застосуванням генетичних алгоритмів

Abstract

В сучасних умовах трансформації світового виробництва та виникнення глобальних кризових явищ використання сучасних інтелектуальних інформаційних технологій для господарюючих суб’єктів національної економіки є основним елементом розвитку як окремих систем, так і глобальних складних систем в цілому. Стратегічним орієнтиром в діджиталізації управління потоковими процесами є інноваційний підхід, який має бути системним. Запропонована в роботі концепція діджиталізації логістичних процесів реалізована на евристичних засадах, що відповідає перманентності переходу від традиційного управління складними системами до логістичного управління і визначається ступенем проникнення логістичного управління до всіх рівнів. Застосування точних методів для оптимізації транспортних перевезень не може бути реалізовано в зв’язку зі складністю врахування зовнішніх параметрів і часових обмежень, що накладаються розмірністю задачі. Розглядається еврістичний підхід, до якого відноситься генетичний алгоритм.

In the current conditions of transformation of world production and the emergence of global crises, the use of modern intelligent information technology for economic entities of the national economy is a key element in the development of both individual systems and global complex systems as a whole. A strategic guideline in the digitalization of flow control is an innovative approach, which should be systematic. The proposed concept of digitalization of logistics processes is implemented on a heuristic basis, which corresponds to the permanence of the transition from traditional management of complex systems to logistics management and is determined by the degree of penetration of logistics management to all levels. The use of precise methods to optimize transportation cannot be implemented due to the difficulty of taking into account the external parameters and time constraints imposed by the dimension of the problem. The heuristic approach to which the genetic algorithm belongs is considered.