ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА
Оригинальная статья
УДК 004.896 © Н.И. Лиманова, М.И. Иваев, Н.В. Осанов, 2024
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь № 09-2024 /1184/
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2024-9-67-69
Название
Использование методов машинного обучения в угольной логистике
Авторы
Лиманова Н.И. Доктор техн. наук, заведующий кафедрой «Информационные системы и технологии» ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», 443111, г. Самара, Россия, e-mail: nataliya.i.limanova@gmail.com
Иваев М.И. Старший преподаватель кафедры «Цифровая экономика» ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», 443111, г. Самара, Россия, e-mail: ivaevmarat@yandex.ru
Осанов Н.В. Студент кафедры «Информационные системы и технологии», ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», 443111, г. Самара, Россия, e-mail: n_osanov@mail.ru
Аннотация
В статье рассматриваются возможности применения методов машинного об учения в угольной логистике. Описываются основные проблемы, с которыми сталкиваются компании, работающие в этой области, и показывается, каким образом методы машинного обучения могут помочь решить эти проблемы. Особое внимание уделено алгоритмам маршрутизации, которые позволяют оптимизировать доставку угля и уменьшить затраты на логистику. Описаны основные проблемы, решаемые с помощью машинного обучения. Также рассмотрены основные алгоритмы машинного обучения, используемые для решения этих задач, такие как алгоритм генетической оптимизации и метод машинного обучения с подкреплением. Освещены преимущества и ограничения использования этих методов.
Ключевые слова
Логистика, машинное обучение, модель, искусственный интеллект, прогноз событий, оптимизация, оптимальность, алгоритм.
Список литературы
1. Кузьмина А.О., Чернегов Н.Ю., Карпенко Н.В. Экономическая оценка развития логистической инфраструктуры экспортно ориентированных угольных компаний. // Уголь. 2021. № 4. С. 48-51. dOI: 10.18796/0041-5790-2021-4-48-51. Kuzmina a.O., Chernegov N.yu., Karpenko N.V. Economic assessment of logistics infrastructure development of export-oriented coal companies. Ugol’. 2021;(4):48-51. (Inruss.). dOI: 10.18796/0041-57902021-4-48-51.
2. Оптимизация производственно-логистической системы угледобывающих предприятий с помощью имитационного моделирования / В.В. Агафонов, А.В. Скрипка, В.В. Яхеев и др. // Уголь. 2022. № 5. С. 68-71. dOI: 10.18796/0041-5790-2022-5-68-71. agafonov V.V., Skripka a.V., yakheev V.V., Kabirov M.P., gurkov a.a., Snigirev V.V. Optimization of the production and logistics system of underground mines using simulation modeling. Ugol’. 2022;(5): 68-71. (In russ.). dOI: 10.18796/0041-5790-2022-5-68-71.
3. Капаца Е. Машинное обучение доступным языком. 2023. С. 60.
4. Искусственный интеллект в горнодобывающей промышленности: новые возможности и преимущества. [Электронный ресурс]. url: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy intellekt v gornodobyvayuschey promyshlennosti novye vozmozhnostiipreimuschestva (дата обращения: 15.08.2024).
5. andrew Wolf. the Machine learning Simplified: a gentle Introduction to Supervised learning, 2022. pp. 199.
6. Исследование аномальных показателей процесса коксования углей на основе машинного обучения. [Электронный ресурс]. url: режим доступа https://vestnik.sibsiu.ru/index.php/vestnik/article/ view/320 (дата обращения: 15.08.2024).
7. Валиаппа Л., Сара Р., Мунн М. Машинное обучение. Паттерны проектирования. Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство. СПб.: БХВ-Петербург, 2022. 436 с.
8. Главные плюсы от цифровизации в угольной промышленности лежат в логистике. [Электронный ресурс]. url: https://www.jetinfo.ru/interviews/suekvadimpestunmainadvantagesforcoalindustrydigitizationinlogisticstechnologies/ (дата обращения: 15.08.2024).
9. Цифровой горняк: угольщики Кузбасса дадут нейросети доступ к производству. [Электронный ресурс]. url: режим доступа https://rg.ru/2023/08/22/reg-sibfo/cifrovoj-gorniak-ugolshchikikuzbassa-dadut-nejroseti-dostup-k-proizvodstvu.html (дата обращения: 15.08.2024).
Для цитирования
Лиманова Н.И., Иваев М.И., Осанов Н.В. Использование методов машинного обучения в угольной логистике // Уголь. 2024;(9):67-69. dOI: 10.18796/0041-5790-2024-9-67-69.
Информация о статье
Поступила в редакцию: 25.06.2024
Поступила после рецензирования: 15.08.2024
Принята к публикации: 26.08.2024
