АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ДО РОЗВ’ЯЗАННЯ ДИСКРЕТНИХ ТА НЕПЕРЕРВНИХ БАГАТОЕТАПНИХ ЗАДАЧ РОЗМІЩЕННЯ

Стрімкий розвиток логістичних процесів між регіонами і державами є основною з причин ускладнення і подовження ланцюгів матеріальних потоків. Робота спрямована на дослідження моделей розміщення підприємств та їх застосування на практиці. Метою роботи є огляд актуальних проблем і підходів до розв’язання задач розміщення підприємств з подальшим аналізом методів їх розв’язання та визначення перспективних напрямків подальшого розвитку. Окреслено різні аспекти моделювання багатоетапних задач розміщення, включаючи вплив географічного положення, інфраструктури, доступності робочої сили, попиту та інших факторів на ефективність виробництва. Досліджено методи моделювання, включаючи лінійне та нелінійне програмування, генетичні алгоритми, аналіз ієрархій та нечітку логіку. Розглянуто вплив невизначеності та ризиків на процес прийняття рішень про розміщення підприємств. Особливу увагу приділено аналізу впливу розміщення підприємств на довкілля та сталий розвиток. В роботі розглянуто загальні математичні постановки практичних задач, що можуть бути зведені до багатоетапних задач розміщення, запропоновано класифікацію методів та підходів до розв’язання задач цього типу. Проведено огляд актуальних наукових робіт для точних, евристичних, метаевристичних, багатокритеріальних, стохастичних, інтегрованих та континуальних методів до розв’язання багатоетапної задачі розміщення та окреслено сильні та слабкі сторони кожного з підходів. Окремо зазначено проблему розмірності, що виникає при розв’язанні задач дискретної постановки, коли кількість об’єктів, що розміщуються, є великою. Проаналізовано обмеження, що виникають у різних задачах з предметної області. Авторами зазначено, що наявні методи до розвʼязання є ефективними, однак, з метою урахування можливого масштабування проблеми, перспективним є дослідження поєднання неперервних методів з іншими підходами до розв’язання, такими як метаевристика або стохастика, для подальшого покращення їхньої продуктивності при застосуванні в практичних сценаріях.