Zarządzanie inteligentnym transportem wewnętrznym poprzez komputerowe algorytmy probabilistyczne

Artykuł przedstawia model probabilistyczny w zadaniu zarządzania inteligentnym transportem wewnętrznym bazującym na ryzyku związanym z podejmowaniem decyzji. Poprzez termin niezawodności systemu transportu wewnętrznego rozumie się czas bezawaryjnego działania transportu wewnętrznego w stosunku do całości czasu, w którym dany transport powinien działać poprawnie. Artykuł przedstawia model oceny ryzyka działania transportu wewnętrznego na bazie prawdopodobieństwa z jakim system będzie bezawaryjnie funkcjonował w zadanym okresie czasu, przy pracy w określonym środowisku i dla określonego celu. Budowanie modeli probabilistycznych służących do wyznaczania ryzyka planowania produkcji opiera się na rzetelnej analizie wszystkich możliwych aspektów produkcji danego dobra gospodarczego. W modelowaniu poddaje się ocenie mocne i słabe strony przedsiębiorstwa, które chce podjąć się zadania transportowego, dokonuje się planowania samego procesu transportowego w oparciu o najważniejsze cele wynikające z procesu transportowego.

This article presents a proposal proprietary approach to the task of optimizing transport processes. In modern logistics, there is a very high complexity of the transport processes. The development of technology has made the systems are becoming more complex. This generates high costs and quite often only approximate the best solutions. The model shows the connection classifier Ford-Fulkerson network flow algorithm Demstera-Shafer theory based on mathematical records. This method is used to obtain the limit problems (tasks) transport. This method is based inter alia on the cost matrix, which means that usually obtained cost solution to the problem is significantly lower than using other methods. The solution acceptable - it is a temporary solution. There are many feasible solutions to a transportation problem, wherein each further has a better (lower) or at least a minimal cost from the previous.