ДОСЛІДЖЕННЯ АЛГОРИТМІВ ОПТИМАЛЬНОГО ФОРМУВАННЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ГЕТЕРОГЕННИМИ ОПЕРАТОРАМИ

Анотація

В статті представлено результати досліджень моделей і алгоритмів формування широкого кола транспортно-логістичних процесів реального часу, при виконанні яких утворюються упорядковані структури масових замовлень. При цьому використовуються оператори, які мають різну складність, «вагу». Вирішуються питання щодо створення формальних моделей наборів вхідних даних, на основі яких ведеться ефективна реалізація технологічних і логістичних процесів. Призначення моделей – удосконалення процедур процесів оптимального упорядкування та класифікації послідовностей елементів аналізу, замовлень. Нами запропоновані нові спеціалізовані моделі (графові моделей, бінарні дерева) для вхідних (первинних) множин елементів, а також алгоритми їх оброблення, які забезпечують підвищення ефективності складових процесу упорядкування. Крім того графові моделі і алгоритми дозволяють вирішувати завдання класифікації для даних різних типів, а також являються придатними для упорядкування мульти-послідовностей замовлень. Шляхом порівняльного аналізу встановлена висока обчислювальна ефективність запропонованих нових алгоритмів упорядкування та класифікації даних. В статті приведено змістовні приклади та відзначено особливості завдань упорядкування та класифікації мульти-послідовностей замовлень к масштабі реального часу. А саме, це завдання розформування-формування залізничних составів і завдання «масової доставки замовлень товарів за адресою». Для демонстрації моделей та алгоритмів надані приклади реалізації завдань формування та перетворення бінарних графових моделей потоків даних реального часу. Утворені моделі також були застосовані для завдань ефективного сортування, класифікації при інтервальній невизначеності даних. В роботі нами досліджено можливості утворення структур нечіткого упорядкування та класифікації числових даних що надходять у режимі реального часу.