Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Optymalizacja struktury systemu dystrybucji przesyłek w wybranej firmie logistycznej

100%

Tarapata Z. , Antkiewicz R. , Pierzchała D. , Dudziński J.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

|

2019

|

tom z. 126

137--148

PL

W artykule przedstawiono opis, sformułowanie oraz metodę rozwiązania pewnego problemu optymalizacji struktury systemu dystrybucji przesyłek w wybranej firmie logistycznej. Założono, że przesyłki generowane są w obszarach kodów adresowych (precyzyjniej: znamy wolumen przesyłek między każdą parą kodów adresowych w przekroju czasowym (dzień/tydzień/miesiąc/rok)). Problem optymalizacji struktury systemu dekomponowany jest na dwa podproblemy: (1) lokalizacji i wymiarowania oddziałów firmy polegający na optymalizacji liczby, lokalizacji, przepustowości oddziałów oraz przydziału punktów kodowych do obsługi przez oddziały. Jako kryterium optymalizacji stosuje się sumaryczny koszt utworzenia i utrzymania oddziałów oraz koszty transportu przesyłek z punktów kodowych do oddziału i odwrotnie; (2) lokalizacji i wymiarowania sortowni oraz wyznaczania planu transportu. Problem (1) rozwiązano z wykorzystaniem zmodyfikowanej, randomizowanej metody klasteryzacji k-średnich na danych rzeczywistych dotyczących struktury i wolumenu przesyłek pochodzących z pewnej firmy kurierskiej. Przedstawiono wyniki badań na danych zbliżonych do rzeczywistych.

EN

The article presents a description, formulation and method of solving a certain problem of optimization of the structure of the distribution system in a selected logistics company in Poland. It was assumed that shipments are generated in the areas of address codes (more precisely: we know the volume of shipments between each pair of address codes in a time profile (day/week/month/year)). The problem of system structure optimization is decompressed into two subproblems: (1) location and dimensioning the company's branches by optimizing the number, location, bandwidth of branches and allocating code points to be serviced by the branches. The criterion for optimization is the total cost of establishing and maintaining branches and the costs of transporting shipments. From code points to the branch and vice versa; (2) location and dimensioning of the sorting plant and determination of the transport plan. Problem (1) solved using a modified, randomised clustering method k-means on the current data on the structure and volume of shipments from a certain courier company. Results of research on real data for the problem (1) are presented.

2

Adaptacyjna metoda badania podobieństwa profili użytkowników w Internetowych Sieciach Społecznych

100%

Zabielski M. , Tarapata Z. , Kasprzyk R.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

2019

|

tom Vol. 68, nr 2

43--57

PL

W pracy podjęto próbę opracowania adaptacyjnej metody uwzględniającej strukturalne i ilościowe związki między kontami w Internetowej Sieci Społecznej w celu wykrywania potencjalnie sklonowanych profili użytkowników. Wprowadzono również technikę kontenerów podobieństwa, pozwalającą na grupowanie atrybutów profilu użytkownika ze względu na typ danych oraz istotność. Zaprezentowano przykład liczbowy, który ilustruje działanie opracowanej metody. Zasygnalizowano przydatność opracowania symulatora pozwalającego na badanie wpływu zawiązywania znajomości między użytkownikami Internetowej Sieci Społecznej na skuteczność wykrywania sklonowanych profili użytkowników, dając tym samym podstawy do zbudowania środowiska prognozującego klonowanie profili.

EN

The paper presents a method, based on graph and network theory, which allows to detect cloned user profiles on Online Social Networks. Moreover, an idea of similarity containers, which gives an opportunity to incorporate importance and context of data into a model, was introduced. The presented solutions were adapted to the idea of simulation environment, which will allow to detect a profile cloning process before that activity will be completely performed by an attacker.

3

Machine learning algorithms for the problem of optimizing the distribution of parcels in time-dependent networks: the case study

100%

Tarapata Z. , Kulas W. , Antkiewicz R.

Archives of Transport

|

2022

|

tom Vol. 61, iss. 1

133--147

EN

In the paper we present machine learning algorithms for the problem of optimizing the distribution of parcels in stochastic time-dependent networks, which have been built as a part of some Distribution Optimization System. The problem solved was a modified VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows) with many warehouses, a heterogeneous fleet, travel times depending on the time of departure (stochastic time-dependent network) and an extensive cost function as an optimization criterion. To solve the problem a modified simulated annealing (SATM) algorithm has been proposed. The paper presents the results of the algorithm learning process: the calibration of input parameters and the study of the impact of parameters on the quality of the solution (calculation time, transport cost function value) depending on the type of input data. The idea is to divide the input data into classes according to a proposed classification rule and to propose several strategies for selecting the optimal set of calibration parameters. These strategies consist in solving some multi-criteria optimization tasks in which four criterion functions are used: the length of the designated routes, the computation time, the number of epochs used in the algorithm, the number of designated routes. The subproblem was building a network model of travel times that is used in constructed SATM algorithm to determine the travel time between recipients, depending on the time of departure from the start location. An attempt has been made to verify the research hypothesis that the time between two points can be estimated with sufficient accuracy depending on their geographical location and the time of departure (without reference to the micro-scale, i.e. the detailed structure of the road network). The research was conducted on two types of data for Warsaw: from transport companies and one of the Internet traffic data providers. Learning the network model of travel times has produced very promising results, which will be described in the paper.