Algorytmy sztucznej inteligencji w logistyce

• Autorzy: Jóźwiak A. , Świderski A.

Warianty tytułu

EN

Artificial intelligence algorithms in logistics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce. Jako przykład, omówiono neuronowe modelowanie oceny usług transportowych i wieloaspektowość tego zagadnienia. Zaproponowano metodę oceny wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe w oparciu o perceptron wielowarstwowy jednokierunkowy wykorzystujący algorytm wstecznej propagacji błędu. Podstawę weryfikacji metody stanowiły badania eksperymentalne przeprowadzone w firmie produkcyjnej branży spożywczej. Uzyskane wyniki na poziomie 95-99% prawdopodobieństwa potwierdziły przydatność sieci neuronowych do oceny usług transportowych. Odniesiono się również do innych obszarów zastosowań sztucznej inteligencji w logistyce.

EN

The article presents artificial intelligence algorithms in logistics. As an example, the neuronal modeling of the rating of transport services have been described. Evaluation method neural networks using multilayer perceptron extract backpropagation algorithm has been proffered. The basis for the verification of the method was experimental research carried out in the production company in food industry. Results of 95-99% probability confirmed the usefulness of neural networks to rating transport services. Other areas of application of artificial intelligence in logistics were also referred to.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; sieci neuronowe; ocena usług transportowych

EN

artificial intelligence; neutral networks; rating transport services

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport
• Rocznik: 2017
• Tom: z. 117
• Strony: 97--108
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Jóźwiak A.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Logistyki, Instytut Logistyki

autor

Świderski A.

• Instytut Transportu Samochodowego

Bibliografia

• 1. Grzelak M.: Planowanie zdolności produkcyjnych w przedsiębiorstwach wytwórczych, Systemy Logistyczne Wojsk nr 45, Warszawa, 2016
• 2. Jacyna M. (red.).: Kształtowanie systemów w wybranych obszarach transportu i logistyki, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2014
• 3. Kijek M., Brzeziński M, Zelkowski J.: Ocena systemów logistycznych z wykorzystaniem logiki rozmytej, Gospodarka Materiałowa i Logistyka, nr 10, Warszawa, 2016
• 4. Nałęcz M. (red.).: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2000
• 5. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
• 6. Świderski A.: Modelowanie oceny jakości usług transportowych, Politechnika Warszawska, Warszawa, 2011
• 7. Świderski A.: Neural modelling of process risk estimation in quality management, Polish Journal of Commodity Science nr 4 (17), Radom 2008
• 8. Świderski A.: Studies and quality assurance neural modelling of the technical transport means, Archive of Transport, Polish Academy of Sciences Committee of Transport, Volume 21, issue 3-4, Warsaw 2009
• 9. Pyza D., Jachimowski R.: Modelling of parcels' transport system, w: 19th International Conference Transport Means 2015. Proceedings / Kersys Robertas (red.), TRANSPORT MEANS, 2015, Kaunas University of Technology
• 10. Werner K., Mierzwiak R., Pochmara J.: Zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce miejskiej, Logistyka, nr 2/2008

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).