Zarządzanie inteligentnym transportem wewnętrznym poprzez komputerowe algorytmy probabilistyczne
Management of intelligent internal transport through computer-based probabilistic algorithms
Abstract
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.
References
2. K. Topolska Publikacja: Model systemu ekspertowego rozmyto- probabilistycznego oceny zdatności obiektu technicznego w zarzadzaniu linia produkcyjną Czasopismo: [1509-5878]Autobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe 2016
3. K. Topolska, Publikacja: Zastosowanie inteligentnych systemów do analizy zagrożeń komunikacyjnych Czasopismo: [1231-5478] Logistyka 2014
4. Nowak A. „Klasyfikatory: k-NN oraz naiwny Bayesa. Wykład III.”, Zakład Systemów Informatycznych, Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki
5. Płaskonka J., Rębowski R. „Zbiór zadań probabilistycznych”, PWSZ w Legnicy 2008
6. Rębowski R. „Podstawy metod probabilistycznych”, PWSZ w Legnicy 2015
Copyright (c) 2018 Autobusy – Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.