В настоящее время индустрия контейнерных перевозок активно развивается благодаря внедрению новых технологий и современных информационных систем. Они позволяют оптимизировать процессы управления цепочками поставок и автоматизировать транспортно-логистические процессы, что в свою очередь повышает эффективность управления. При этом, одной из важных задач при планировании интермодальной перевозки является выбор оптимального маршрута, что напрямую влияет на стоимость и скорость доставки груза. Для ее решения необходимо разработать инструмент, с помощью которого будет возможно оперативно анализировать все сценарии перевозки, выбирать оптимальный маршрут и предлагать его клиенту. В статье рассматриваются существующие методы машинного обучения, применяемые для оптимизации маршрута транспортных средств. Основная цель данной статьи заключается в исследовании разработанных решений для их дальнейшего применения в транспортно-логистических процессах. Внедрение изученных инструментов поможет участникам транспортно-логистического рынка эффективно сопоставлять инфраструктурные возможности с возникающим спросом на перевозки.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.