Дисертаційна робота присвячена розробленню методів та засобів планування логістики автономних кіберфізичних систем. Сучасний світ швидко розвивається, особливо у сфері інформаційних технологій. Застосування штучного інтелекту в кіберфізичних системах є ключовим фактором в цьому розвитку. Динамічні зміни вимагають нових підходів до управління, і саме це робить тему дослідження вкрай актуальною. Автономні логістичні кіберфізичні системи стають все більш складними та розгалуженими. Ефективне управління ними стає викликом через розмаїття параметрів, що впливають на їх функціонування. Застосування методів штучного інтелекту може значно полегшити цей процес та підвищити його результативність. Ефективне управління логістичними кіберфізичними системами важливе для економії ресурсів, часу та коштів. Застосування технологій штучного інтелекту може сприяти оптимізації процесів, підвищенню продуктивності та зниженню витрат. Автономні системи широко використовуються в різних галузях, включаючи транспорт, виробництво, медицину тощо. Збільшення автономії таких систем породжує нові виклики, такі як безпека, надійність та ефективність. Дослідження, присвячене вирішенню зазначених проблем вкрай важливе, оскільки воно дозволяє вдосконалити функціонування та впровадження автономних логістичних кіберфізичних систем на міжнародному рівні. Застосування штучного інтелекту в управлінні кіберфізичними системами вимагає глибокого розуміння інтеграції різноманітних технологій. Розв’язання цієї проблеми не тільки сприяє розвитку конкретного напряму, але й робить внесок у загальний розвиток наукової думки та суспільства в цілому.
Отже, актуальність представленої дисертаційної роботи визначається потребою сучасного світу в ефективних методах управління складними автономними логістичними кіберфізичними системами, що використовують технології штучного інтелекту. Результати дослідження мають значущий вплив на розвиток інформаційних технологій та покращення функціонування важливих галузей господарства та науки.
Метою наукового дослідження є підвищення ефективності планування в реальному часі логістики автономних транспортних засобів, як складової кіберфізичної системи з використанням моделей навчання з підкріпленням.
Результати, отримані у дисертаційному дослідженні, містять наукову новизну:
1. розроблено новий метод планування шляху для автономних логістичних кіберфізичних систем, що включає в себе модифікації алгоритму A*, які забезпечують управління рухом автономних транспортних засобів у логістичних кіберфізичних системах, з використанням моделей навчання з підкріпленням, для поліпшення прийняття рішень у реальному часі;
2. удосконалено модельно-орієнтований метод до моделювання кіберфізичних систем, який, на відміну від існуючих, передбачає симбіоз метамоделювання та моделей бізнес-процесів, що дозволяє визначати ієрархічні структури, залежності між різними елементами кіберфізичних систем, включаючи аспекти їхньої динаміки, ресурсного управління та взаємодії з оточуючим середовищем; та забезпечує ефективність таких систем і їх відповідність стратегічним цілям;
3. дістав подальшого розвитку метод до побудови адаптивної логістичної системи на основі інтеграції засобів штучного інтелекту задля оптимізації планування шляху та уникнення перешкод, що, на відміну від існуючих, дозволяє логістичній системі гнучко адаптуватися до змін у внутрішніх та зовнішніх умовах та вчасно уникати перешкоди, що визначається високою продуктивністю та задоволенням вимог сучасного логістичного середовища, де швидкість реагування та ефективне управління ресурсами визначають успіх системи.
Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає у розроблені моделі кіберфізичної логістичної системи, що здатна керувати автономним об’єктами. Розроблені моделі навчання з підкріпленням та методи планування шляху дозволяють підвищити ефективність та точність планування маршрутів для автономних транспортних засобів, зменшуючи час доставки та оптимізуючи використання ресурсів. Розроблені методи планування шляху з урахуванням безпекових обмежень дозволяють уникнути небезпек та аварій на дорогах, забезпечуючи безпеку як для автономних транспортних засобів, так і для інших учасників дорожнього руху. Врахування обмежень при плануванні логістичного шляху дозволяє підвищити ефективність та оптимізувати процеси доставки, зменшуючи затрати часу та ресурсів на перевезення вантажів.
Результати впроваджені в навчальний процес кафедри інформаційних систем та технологій при підготовці методичних матеріалів до проведення занять за освітнім компонентом «Оптимальні системи».
