ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ СОРТУВАННЯМ ПОСИЛОК У КОНВЕЄРНОМУ ПОТОЦІ
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2026.188.017Ключові слова:
логістика доправлення, модель прийняття рішень, класифікація, автоматизована сортувальна лінія, штучні нейронні мережіАнотація
Предметом дослідження є моделі прийняття рішень автоматизованих сортувальних ліній (ASL), якими оснащені перевалкові центри сортування посилок (PSC). Мета роботи – розроблення моделі прийняття рішень для ASL завантажувальних дверей терміналів PSC у вигляді штучної нейронної мережі (ANN), що виконує завдання сортування посилок з огляду на їх ваги й габарити. У статті розв’язано такі завдання: проаналізовано конструктивні особливості модифікації обладнання ASL для реалізації трьох варіантів логіки завантаження вантажівок; визначено діапазони ваги й габаритів посилок, пов’язаних з номерами завантажувальних лотків і дверей; установлено критерії для реалізації заданої логіки сортування посилок; визначено параметри наборів даних для навчання й тестування моделей штучних нейронних мереж (ANNs); з використанням інструментарію середовища MATLAB проведено навчання й тестування чотирьох видів ANNs: RBFNN, GRNN, PNN, FFNN; із застосуванням як метрики якості відносної точності правильної класифікації посилок за діапазонами їх ваги й габаритів і кількості використовуваних нейронів проведено порівняльний аналіз ANNs. Методи: системний, аналітичний, комп’ютерного моделювання, методи навчання з архітектурою ANN, математичний і статистичний аналіз ефективності навчання. Досягнуті результати. Проведено порівняльне навчання й тестування чотирьох видів ANNs: RBFNN, GRNN, PNN, FFNN. За результатами тестування для реалізації обрано модель FFNN, навчену методом Левенберга – Марквардта, який забезпечує відносну точність класифікації ОПВ на рівні 97%. Висновки. Розроблена модель прийняття рішень ASL у вигляді FFNN дає змогу здійснити класифікацію посилок у потоці конвеєра за трьома діапазонами їх вагогабаритних параметрів для реалізації заданої логіки сортування за завантажувальними дверима або лотками. Реалізована логіка сортування забезпечує компактне завантаження кузовів вантажівок і знижує ризики пошкодження посилок, коли вони укладаються одна на одну.
Посилання
McWilliams, D., Stanfield, P, Geiger, C. (2005), "The Parcel Hub Scheduling Problem: A Simulation-Based Solution Approach", Computers & Industrial Engineering, Vol. 49(3). P. 393–412. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2005.07.002
Akkerman, F., Lalla-Ruiz, E, Mes, M., Spitters, T. (2022), "Cross-Docking: Current Research Versus Industry Practice and Industry 4.0 Adoption", Smart Industry – Better Management, Vol. 28, P. 70–104. DOI: https://doi.org/10.1108/S1877-636120220000028007
Soni, B., Mathur, P., Bora, A. (2021), "In Depth Analysis, Applications and Future Issues of Artificial Neural Network", In: Enabling AI Applications in Data Science. Studies in Computational Intelligence, Vol. 911, P. 149–183. Springer, Cham. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-52067-0_7
Katal, A., Singh, N. (2022), "Artificial Neural Network: Models, Applications, and Challenges", In: Innovative Trends in Computational Intelligence. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. P. 235–257. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78284-9_11
Daniel, G. (2019), "Principles of Artificial Neural Networks. Basic Designs to Deep Learning", The World Scientific Press, 440 р. ISBN: 978-981-12-0122-6. DOI: https://doi.org/10.1142/11306
Bugow, S., Kellenbrink, C. (2023), "The Parcel Hub Scheduling Problem With Limited Conveyor Capacity and Controllable Unloading Speeds", OR Spectrum, No 45, P. 325–357. DOI: https://doi.org/10.1007/s00291-022-00702-y
McWilliams, D., Stanfield, P., Geiger, C. (2008), "Minimizing the completion time of the transfer operations in a central parcel consolidation terminal with unequal-batch-size inbound trailers", Computers & Industrial Engineering, Vol. 54 (4), P. 709–720, https://doi.org/10.1016/j.cie.2007.10.006
Chen J., Chen, T., Ou, T., Lee, Y. (2019), "Adaptive Genetic Algorithm for Parcel Hub Scheduling Problem With Shortcuts in Closed-Loop Sortation System". Computers & Industrial Engineering. Vol. 138:106114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106114
Chen, J., Chen, T., Lee, Y. (2023), "Simulation Optimization For Parcel Hub Scheduling Problem in Closed-Loop Sortation System with Shortcuts", Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 124(10):102728. DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2023.102728
Grebennik, I., Dupas, R., Lytvynenko, O., Urniaieva, I. (2017), "Scheduling Freight Trains in Rail-rail Transshipment Yards with Train Arrangements", International Journal of Intelligent Systems and Applications (IJISA), Vol. 9(10), P. 12–19. DOI: https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.10.02
Chen, T., Chen, J., Huang, C., Chang, P. (2021), "Solving the Layout Design Problem by Simulation-Optimization Approach – A Case Study on a Sortation Conveyor System", Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 106:102192. DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2020.102192
Jarrah, A., Xiangtong, Q., Bard, J. (2014), "The Destination-Loader-Door Assignment Problem for Automated Package Sorting Centers", Transportation Science, No 50(4), Р. 1314–1336. DOI: https://doi.org/10.1287/trsc. 2014.0521
Karami, F., Fathi, M., Pardalos, P. (2023), "Conveyor Operations in Distribution Centers: Modeling and Optimization", Optim Lett , Vol. 17, P. 1049–1068. DOI: https://doi.org/10.1007/s11590-022-01912-7
Werners, B., Wülfing, T. (2010), "Robust Optimization of Internal Transports at a Parcel Sorting Center Operated by Deutsche Post World Net", Eur. J. Oper. Res , Vol. 201(2), Р. 419–426. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.02.035
Fedtke, S. , Boysen, N. (2014), Layout Planning of Sortation Conveyors in Parcel Distribution Centers. Transportation Science, Vol. 51(1), Р: 3–18. DOI: https://doi.org/10.1287/trsc.2014.0540
Lee, Y., Jung, J., Lee, K. (2006), Vehicle Routing scheduling for Cross-Docking in the Supply Chain, Computers & Industrial Engineering, Vol. 51(2), P. 247–256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2006.02.006
McAree, P., Bodin, L., Ball, M. (2002), "Models for the Design and Analysis of a Large Package Sort Facility. Networks", Vol. 39, P. 107–120. DOI: https://doi.org/10.1002/net.10017
Bozer, Y., Hsieh, Y. (2004), "Expected Waiting Times at Loading Stations in Discrete-space Closed-loop Conveyors", European Journal of Operational Research, Vol. 155(2), P. 516–532. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00886-X
Oh, Y., Cha, C., Lee, S. (2006), "A Dock-door Assignment Problem for the Korean Mail Distribution Center", Computers & Industrial Engineering, Vol. 51(2), P. 288–296. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2006.02.009
Choy, K., Chow, H., Poon, T., Ho, G. (2012), "Cross-dock Job Assignment Problem in Space-constrained Industrial Logistics Distribution Hubs with a Single Docking Zone", International Journal of Production Research, Vol. 50(9), P. 2439–2450. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2011.581006
Romanova, T., Litvinchev, I., Grebennik, I., Kovalenko, A., Urniaieva, I. (2020), "Packing Convex 3D Objects with Special Geometric and Balancing Conditions", Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1072. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-33585-4_27
Grebennik, I., Kovalenko, O. (2024), "Realisation of a Given Trucks Loading Logic using a Fuzzy Decision Making Model", 14th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), IEEE, P. 27–31. DOI: https://doi.org/10.1109/ACIT62333.2024.10712615
Grebennik, I., Kovalenko, O. (2025), "Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for Control of Loading Logic in Parcel Sorting Centers", 15th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), IEEE, P. 46–50, DOI: https://doi.org/10.1109/ACIT65614.2025.11185826
Nawi, N., Atomi, W., Rehman, M. (2013), "The Effect of Data Pre-Processing on Optimized Training of Artificial Neural Networks, Procedia Technology", Vol. 11, P. 32–39. DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2013.12.159
UA 
EN 
