ОПТИМИЗАЦИЯ МАРШРУТОВ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Статья рассматривает стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) и его внедрение в различные сферы бизнеса, включая логистику. Объект исследования - процессы планирования и оптимизации маршрутов в транспортной логистике, а также методы и алгоритмы, используемые для повышения их эффективности. Предмет исследования - применение в транспортной логистике, в частности разработка модели оптимизации маршрутов на основе ИИ. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения эффективности процессов планирования маршрутов в условиях растущей конкуренции и требований клиентов. Традиционные методы, такие как эвристические алгоритмы и ручное планирование, часто не справляются с объемами данных и сложностью задач, что делает их недостаточно эффективными. Цель исследования - предложить вариант оптимизации маршрутов с использованием искусственного интеллекта, способный учитывать динамические изменения дорожной обстановки, повышать эффективность логистических операций, сокращать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов. В статье предложена модель, основанная на сборе и анализе данных, использовании предиктивного анализа, методов Reinforcement Learning (обучение с подкреплением), а также кластеризации и сегментации данных. Сделан вывод, что внедрение ИИ в логистику рассматривается как необходимый шаг для оптимизации процессов, снижения затрат и улучшения клиентского опыта.

The article examines the rapid development of artificial intelligence (AI) and its implementation in various business areas, including logistics. The object of the research is the processes of planning and optimizing routes in transport logistics, as well as the methods and algorithms used to improve their efficiency. The subject of the research is application in transport logistics, in particular, the development of an AI-based route optimization model. The relevance of the topic is due to the need to improve the efficiency of route planning processes in the face of growing competition and customer requirements. Traditional methods, such as heuristic algorithms and manual planning, often fail to cope with the volume of data and complexity of tasks, which makes them insufficiently effective. The purpose of the study is to propose an option for optimizing routes using artificial intelligence, capable of taking into account dynamic changes in the road situation, increasing the efficiency of logistics operations, reducing costs and improving the quality of customer service. The article proposes a model based on data collection and analysis, the use of predictive analysis, Reinforcement Learning methods, as well as clustering and segmentation of data. It is concluded that the introduction of AI in logistics is considered as a necessary step to optimize processes, reduce costs and improve customer experience.