Информационное каскадирование при управлении перевозками
Аннотация
Цель работы исследование применение информационного каскадирования в управлении перевозочными процессами. Исследуется модель «сложные перевозки». Она включает мультимодальные перевозки, интермодальные перевозки, перевозки внутри мегаполиса и в пригородах мегаполиса. Для сложных перевозок характерно большое количество разнородной информации. такой информационный комплекс часто исключает применение алгоритмических методов для управления. информационное каскадирование относится к методам поддержки принятия решений. Это множественный эвристический метод, уменьшающий индивидуальные ошибки и не рациональные альтернативы. Показано различие проектной каскадной моделью и информационным каскадом. Описаны два направления применения информационного каскада. Информационное каскадирование позволяет вырабатывать более надежный план перевозок и накапливать опыт реализации перевозок в сложных условиях.
Об авторе
В. Я. Цветков
Российский университет транспорта
Россия
Россия
д.т.н., профессор, заместитель директора по науке Юридического института
г. Москва, ул Образцова, д. 9, стр. 9
Список литературы
1. Новиков А. Н., Катунин А. А., Семкин А. Н. Управление перевозками грузов автомобильным транспортом в современных условиях //Информационные технологии и инновации на транспорте. – 2015. – С. 247-252.
2. Бодюл В. И., Феофилов А. Н. Система управления перевозками грузов для операторов железнодорожного подвижного состава //Наука и техника транспорта. – 2012. – №. 1. – С. 57-62.
3. Мишарин А. С. Информационные технологии-главное условие совершенствования управления перевозками //Железнодорожный транспорт. – 2001. – №. 6. – С. 12-19.
4. Козлов А. В. Многоцелевое управление транспортом мегаполиса //Наука и технологии железных дорог. – 2018. – Т. 2. – №. 4 (8). – С. 40
5. Кужелев П. Д. Комплексное управление мегаполисом //Economic Consultant. – 2015. – №. 3 (11). – С. 14-18.
6. Никифоров В. С. Мультимодальные перевозки и транспортная логистика. - М.: ТрансЛит. – 2007.
7. Мезенцева Е. Д., Прохорова Л. В. Мультимодальные перевозки: особенности и риски //Общество, экономика, управление. – 2021. – Т. 6. – №. 1. – С. 29-34.
8. Доминов Д. Р. Интермодальные и мультимодальные перевозки: определение и преимущества //Академические исследования в современной науке. – 2022. – Т. 1. – №. 17. – С. 300-304.
9. Малышев М. И. Обзор исследований в области повышения эффективности мультимодальных перевозок на основе технологических решений //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2020. – Т. 23. – №. 4. – С. 58-71.
10. Rondinelli D., Berry M. Multimodal transportation, logistics, and the environment: managing interactions in a global economy //European Management Journal. – 2000. – Т. 18. – №. 4. – С. 398-410.
11. https://en.wikipedia.org/wiki/Intermodal_freight_transport data view 20.10.2023.
12. Fu L., Sun D., Rilett L. R. Heuristic shortest path algorithms for transportation applications: State of the art //Computers & Operations Research. – 2006. – Т. 33. – №. 11. – С. 3324-3343
13. Amaliah B., Fatichah C., Suryani E. A new heuristic method of finding the initial basic feasible solution to solve the transportation problem //Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. – 2022. – Т. 34. – №. 5. – С. 2298-2307.
14. Kengpol A., Tuammee S., Tuominen M. The development of a framework for route selection in multimodal transportation //The International Journal of Logistics Management. – 2014. – Т. 25. – №. 3. – С. 581-610.
15. Семенов В. В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса. - М.: ИПМ им. МВ Келдыша РАН. – 2004. – 44 С.
16. Maity G., Roy S. K., Verdegay J. L. Analyzing multimodal transportation problem and its application to artificial intelligence //Neural Computing and Applications. – 2020. – Т. 32. – С. 2243-2256
17. Королёв Е. А. «Каскадная» модель информационных процессов в системе управления //Journal of new economy. – 2010. – №. 4 (30). – С. 5-22.
18. https://obzorposudy.ru/polezno/cto-znacit-kaskadirovat-informaciyu/ data view 12.09/23.
19. Zhou F. et al. A survey of information cascade analysis: Models, predictions, and recent advances //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2021. – Т. 54. – №. 2. – С. 1-36.
20. Jalili M., Perc M. Information cascades in complex networks //Journal of Complex Networks. – 2017. – Т. 5. – №. 5. – С. 665-693.
21. https://dic.academic.ru/dic.nsf/socio/Трансмиссия. дата просмотра 14.09.23.
22. Mohamed Ahmed, Stella Spagna, Felipe Huici, and Saverio Niccolini. 2013. A peek into the future: Predicting the evolution of popularity in user generated content. In WSDM. 607-616.
23. Peng Cui, Shifei Jin, Linyun Yu, Fei Wang, Wenwu Zhu, and Shiqiang Yang. 2013. Cascading outbreak prediction in networks: A data-driven approach. In KDD. 901-909.
Рецензия
Для цитирования:
Цветков В.Я. Информационное каскадирование при управлении перевозками. Логистика и управление цепями поставок. 2023;20(3):12-20.
For citation:
Tsvetkov V.Ya. Information cascading in transportation management. Logistics and Supply Chain Management. 2023;20(3):12-20. (In Russ.)
Просмотров:
60
Послать статью по эл. почте 