Використання штучного інтелекту для розв’язання задач логістики
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Давидов Олексій Павлович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Давидов, О. П. (2023). Використання штучного інтелекту для розв’язання задач логістики [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4989
[ДСТУ] Давидов О. П. Використання штучного інтелекту для розв’язання задач логістики : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 54 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4989 (дата звернення: 25.07.2026).
Метою роботи є створення програмного засобу для симуляції розв’язування VRP за допомогою PPO, та аналітичних алгоритмів, та отримання досвіду для виконання схожих робіт.
Виконано загальний огляд проблем маршрутизації транспортного засобу, проаналізовано переваги та недоліки використання різних варіантів задач для перевірки працездатності програмного засобу, розроблено програмний продукт, аналітичні алгоритми і метаеврістичні алгоритми до нього, розроблено спосіб наочно візуалізувати роботу алгоритмів.
В процесі виконання даної роботи вдалося розробити середовище для симуляції та вирішення задач пошуку оптимального маршруту транспортного засобу, імплементувати можливість використання різних алгоритмів в ньому, включаючи деякі аналітичні алгоритми, та алгоритм навчання з підкріпленням Proximal Policy Optimization.
Ключові слова : аналітині алгоритми, відображення роботи алгоритмів, метаеврістичні алгоритми, навчання з підкріпленням, оптимізація близькості політик, проблема маршрутизації транспортного засобу.
Виконано загальний огляд проблем маршрутизації транспортного засобу, проаналізовано переваги та недоліки використання різних варіантів задач для перевірки працездатності програмного засобу, розроблено програмний продукт, аналітичні алгоритми і метаеврістичні алгоритми до нього, розроблено спосіб наочно візуалізувати роботу алгоритмів.
В процесі виконання даної роботи вдалося розробити середовище для симуляції та вирішення задач пошуку оптимального маршруту транспортного засобу, імплементувати можливість використання різних алгоритмів в ньому, включаючи деякі аналітичні алгоритми, та алгоритм навчання з підкріпленням Proximal Policy Optimization.
Ключові слова : аналітині алгоритми, відображення роботи алгоритмів, метаеврістичні алгоритми, навчання з підкріпленням, оптимізація близькості політик, проблема маршрутизації транспортного засобу.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
777.91 KB
Контрольна сума :
(MD5):2985c4571d325fa3f2f27ed61a9aaac3
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International