Удосконалення управління технологічними процесами в контейнерному терміналі із застосуванням інформаційних технологій та штучного інтелекту.
| dc.contributor.author | Кічкіна, О. І. | |
| dc.contributor.author | Кічкін, О. В. | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-22T17:37:09Z | |
| dc.date.available | 2026-04-22T17:37:09Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | У статті наведено аналіз існуючих методів ідентифікації об’єктів та їх застосування в системі управління технологічними процесами в контейнерному терміналі. Досліджено методи штучного інтелекту та їх використання для вирішення задач прогнозування контейнерних потоків, раціонального розміщення контейнерів на майданчику та оптимізації руху транспортних засобів. Визначені задачі, які необхідно вирішити для удосконалення процесу перевантаження контейнерів у порту з використанням методів ідентифікації, штучного інтелекту, імітаційного моделювання та сучасних парадигм баз даних. Запропоновано узагальнену функціональну схему-алгоритм використання методів ідентифікації, штучного інтелекту, імітаційного моделювання та сучасних парадигм баз даних для удосконалення процесу перевантаження контейнерів у порту. Запропоновано систему управління контейнерним терміналом, що базується на поєднанні методів радіочастотної ідентифікації (RFID-технології та її модифікації - UHF міток), імітаційного моделювання (агентно-орієнтоване та дискретно-евентне), методів штучного інтелекту (Reinforcement Learning, RL та Deep Q-Learning, DQL), алгоритмів маршрутизації Дейкстри (Dijkstra) та А-star (A)* та інформаційних технологій. Визначена основна концепція поєднання цих методів, що полягає в застосуванні імітаційної моделі контейнерного термінала для моделювання взаємодії видів транспорту в контейнерному терміналі та руху транспортних засобів; алгоритмів пошуку шляхів (Dijkstra та A-star) – для швидкого та оптимального знаходження маршрутів річстакерів, методів штучного інтелекту (RL та DQL) – для прогнозування навантаження, визначення розташування контейнерів на майданчику, адаптації алгоритмів та управління рухом автонавантажувачів у реальному часі. Запропоновано використання реляційної СУБД (SQL бази даних) для накопичення результатів імітаційного моделювання та подальшого “машинного” навчання відповідної моделі штучного інтелекту. | |
| dc.identifier.citation | Кічкіна О. І., Кічкін О. В. Удосконалення управління технологічними процесами в контейнерному терміналі із застосуванням інформаційних технологій та штучного інтелекту. Наукові вісті Далівського університету. 2025. №28. | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.33216/2222-3428-2025-28-19 | |
| dc.identifier.udc | 656, 005, 004.77, 004.8 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/2773 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | СНУ ім. В. Даля | |
| dc.subject | контейнерний термінал | |
| dc.subject | методи ідентифікації | |
| dc.subject | імітаційне моделювання | |
| dc.subject | методи штучного інтелекту | |
| dc.subject | інформаційні технології | |
| dc.subject | реляційна СУБД | |
| dc.title | Удосконалення управління технологічними процесами в контейнерному терміналі із застосуванням інформаційних технологій та штучного інтелекту. | |
| dc.type | Article |