Крилов, Артем ВадимовичЯмненко, Юлія СергіївнаKrylov, Artem V.Yamnenko, Yuliia S.2021-01-152021-01-1520192409-3858 (Print)2519-1845 (Online)https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3414Крилов, А. В. Рішення транспортної задачі за допомогою штучного інтелекту для морського транспорту = Solution of the transport problem by artificial intelligence for maritime transport / А. В. Крилов, Ю. С. Ямненко // Shipbuilding & Marine Infrastructure. – 2019. – № 1 (11). – C. 116–122.Анотація. Метою цієї роботи є вирішення транспортної задачі для вантажного морського транспорту з використанням алгоритмів Mashine Learning. Важливим завданням, пов’язаним з роботою транспорту, є організація вантажоперевезень. Зокрема, мережа морських вантажоперевезень являє собою велику складну систему, моделювання якої пов’язане з додатковими труднощами через складність маршрутних карт і різноманіття руху кораблів. Методика. Під час дослідження характеристик системи морських вантажоперевезень загалом доцільно використовувати грубі моделі, в які вводяться істотні апроксимації, а низка деталей не враховується. Водночас у разі детального дослідження ізольованих ділянок мережі використовується точна модель, в якій зв’язки такої ділянки з іншими фактично не розглядаються, але детально досліджується ця ділянка. При цьому не слід випускати з уваги відхилення моделі від реальної мережі в першому випадку і наслідки неврахування зв’язків ділянок у другому.ukтранспортна задачапортрівняння біжучої хвиліоптимізаціямашинне навчанняtransport taskporttraveling wave equationoptimizationmachine learningArticle