Моделювання поведінки економічних агентів у сфері транспортної логістики

Abstract

UA : У роботі досліджено роль та значення транспортної логістики в економіці України, визначено ключові виклики, які постають перед галуззю, а також значення транспортних перевезень для економічного розвитку країни. Проаналізовано поведінкові аспекти економічних агентів, що впливають на прийняття рішень у сфері транспортної логістики, зокрема їх впливу на вибір маршрутів, оцінку ризиків та оптимізацію витрат. Проведено огляд основних підходів теорії поведінкової економіки, методів Data Science та штучного інтелекту, які застосовуються для підтримки прийняття рішень у транспортній логістиці. Розроблено семантичну модель поняття «поведінка економічних агентів у сфері транспортної логістики», побудовано нечітку модель для обґрунтування вибору маршруту перевезень вантажів з урахуванням даних щодо поведінки економічних агентів (невизначеність та суб’єктивність), яка дає змогу вдосконалити процес прийняття рішень, підвищити ефективність логістичних процесів. Запропоновані моделі мають практичну цінність та можуть бути інтегровані в існуючі інформаційні системи для вдосконалення організації перевезень.

EN : The work examines the role and significance of transport logistics in the economy of Ukraine, identifies key challenges facing the industry, as well as the significance of transport for the country's economic development. The behavioral aspects of economic agents that influence decision-making in the field of transport logistics are analyzed, in particular their influence on the choice of routes, risk assessment and cost optimization. A review of the main approaches of the theory of behavioral economics, Data Science methods and artificial intelligence, which are used to support decision-making in transport logistics, was conducted. A semantic model of the concept of "behavior of economic agents in the field of transport logistics" was developed, a fuzzy model was built to justify the choice of a cargo transportation route taking into account data on the behavior of economic agents (uncertainty and subjectivity), which allows improving the decision-making process and increasing the efficiency of logistics processes. The proposed models have practical value and can be integrated into existing information systems to improve the organization of transportation.