ОРГАНІЗАЦІЯ МОДЕЛІ ЛОГІСТИЧНОЇ МЕРЕЖІ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОГРАМНИХ ТА НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ АЛГОРИТМІВ

А. П. Томашко
{"title":"ОРГАНІЗАЦІЯ МОДЕЛІ ЛОГІСТИЧНОЇ МЕРЕЖІ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОГРАМНИХ ТА НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ АЛГОРИТМІВ","authors":"А. П. Томашко","doi":"10.36910/775.24153966.2023.76.22","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У роботі досліджено принципи організації моделі логістичної мережі з використанням програмних та нейромережевих алгоритмів. Розкрито структуру сучасної логістичної мережі до складу якої віднесено: ланцюг постачання, ланцюг збуту та зберігання. Підкреслено, що сторона ланцюга постачання має найповнішу інформацію про аналіз продукту, а також охоплює послідовність оновлень складу. Наголошується, що ефективність управління інформацією логістичної мережі визначає оновлення продукту на кінці ланцюга постачання, і тільки за допомогою повної інформації про продукт кінцевого ланцюга постачання можна ефективно контролювати ефективність логістики у сфері функціонування. Зазначено, що впровадження технології інтелектуальної мережі дозволяє реалізувати інтелектуальне управління логістикою, а поступове створення вузлів Інтернету речей інтегрує логістичні ресурси, що дозволяє здійснювати процес оптимізації системи управління в інформаційній системі, вирішуючи проблему планування шляху, обороту матеріалів для зберігання, відповідності інформації про продукт і клієнта та недиференційованого розподілу близькості, може вийти на новий рівень. Запропоновано схему графової згорткової нейронної мережі з детальним описом механізму функціонування. У якості модифікації запропоновано використання тензора та наведено детальну структуру мережі з тензором. Наголошено на схемі розрідженої структури загорткового шару з описом функціональної складової. Доведено, що запропонована структура відрізняється від попередньої підвищеним рівнем ефективності за рахунок того, що логістичні дані в реальному часі кожного логістичного вузла збираються, і логістичні дані попередньо обробляються, щоб усунути нестандартні дані в процесі аналізу. У свою чергу, різниця логістичних даних у різних часових вузлах збільшується, і відбувається розділення логістичних даних на піковий період і гладкий період відповідно до рівня часу, але набір логістичних даних на різних двох етапах підкоряється випадковому розподілу.","PeriodicalId":518020,"journal":{"name":"<h1 style=\"font-size: 40px;margin-top: 0;\">Наукові нотатки</h1>","volume":"47 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"<h1 style=\"font-size: 40px;margin-top: 0;\">Наукові нотатки</h1>","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36910/775.24153966.2023.76.22","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

У роботі досліджено принципи організації моделі логістичної мережі з використанням програмних та нейромережевих алгоритмів. Розкрито структуру сучасної логістичної мережі до складу якої віднесено: ланцюг постачання, ланцюг збуту та зберігання. Підкреслено, що сторона ланцюга постачання має найповнішу інформацію про аналіз продукту, а також охоплює послідовність оновлень складу. Наголошується, що ефективність управління інформацією логістичної мережі визначає оновлення продукту на кінці ланцюга постачання, і тільки за допомогою повної інформації про продукт кінцевого ланцюга постачання можна ефективно контролювати ефективність логістики у сфері функціонування. Зазначено, що впровадження технології інтелектуальної мережі дозволяє реалізувати інтелектуальне управління логістикою, а поступове створення вузлів Інтернету речей інтегрує логістичні ресурси, що дозволяє здійснювати процес оптимізації системи управління в інформаційній системі, вирішуючи проблему планування шляху, обороту матеріалів для зберігання, відповідності інформації про продукт і клієнта та недиференційованого розподілу близькості, може вийти на новий рівень. Запропоновано схему графової згорткової нейронної мережі з детальним описом механізму функціонування. У якості модифікації запропоновано використання тензора та наведено детальну структуру мережі з тензором. Наголошено на схемі розрідженої структури загорткового шару з описом функціональної складової. Доведено, що запропонована структура відрізняється від попередньої підвищеним рівнем ефективності за рахунок того, що логістичні дані в реальному часі кожного логістичного вузла збираються, і логістичні дані попередньо обробляються, щоб усунути нестандартні дані в процесі аналізу. У свою чергу, різниця логістичних даних у різних часових вузлах збільшується, і відбувається розділення логістичних даних на піковий період і гладкий період відповідно до рівня часу, але набір логістичних даних на різних двох етапах підкоряється випадковому розподілу.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
利用软件和神经网络算法组织物流网络模型
本文研究了利用软件和神经网络算法组织物流网络模型的原理。现代物流网络的结构包括:供应链、销售链和仓储。论文强调,供应链方面拥有最完整的产品分析信息,还包括仓库更新顺序。强调物流网络的信息管理效率决定了供应链末端的产品更新,只有借助最终供应链的完整产品信息,才能有效控制作业现场的物流效率。据悉,智能电网技术的引入可以实现智能化物流管理,物联网节点的逐步建立整合了物流资源,使得信息系统中的管理系统优化过程,解决路径规划、物料周转存储、产品与客户信息匹配、无差别就近配送等问题,可以达到一个新的高度。本文提出了一种图卷积神经网络方案,并详细描述了其运行机制。作为修改,提出了使用张量的方案,并给出了使用张量的网络的详细结构。强调了卷积层的稀疏结构方案以及对功能部分的描述。事实证明,由于收集了每个物流节点的实时物流数据,并且在分析过程中对物流数据进行了预处理以消除非标准数据,因此所提出的结构与之前的结构不同,其效率水平得到了提高。反过来,不同时间节点的物流数据差异增大,物流数据按时间层次分为高峰期和平稳期,但不同两个阶段的物流数据集遵循随机分布。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
МЕТОДИКА ЧИСЛОВОГО МОДЕЛЮВАННЯ АЕРОДИНАМІКИ І ТЕПЛООБМІНУ ПРИ ПОПЕРЕЧНОМУ ОБТІКАННІ КРУГЛОГО ЦИЛІНДРА ОРГАНІЗАЦІЯ МОДЕЛІ ЛОГІСТИЧНОЇ МЕРЕЖІ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОГРАМНИХ ТА НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ АЛГОРИТМІВ ДОСЛІДЖЕННЯ МІЦНІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДЕТАЛЕЙ ОТРИМАНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ FDM ДРУКУ ІЗ ABS ТА COPET ПЛАСТИКУ МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ МЕРЕЖЕВИХ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ АВТОМАТИЗОВАНЕ ВИЗНАЧЕННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНИХ РЕЖИМІВ ТОКАРНОЇ ОБРОБКИ НА ВАЖКИХ ВЕРСТАТАХ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ АНАЛІЗУ ДАНИХ ДІАГНОСТИКИ ПРОЦЕСУ РІЗАННЯ
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1