ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ТРАНСПОРТНІЙ ЛОГІСТИЦІ: КОМПЛЕКСНИЙ ОГЛЯД МОДЕЛЕЙ, МЕТОДІВ І ПРАКТИЧНИХ РІШЕНЬ

Анотація

Предмет дослідження охоплює теоретичні та прикладні аспекти впровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) в процеси транспортної логістики, зокрема математичне моделювання, алгоритмічну оптимізацію та автоматизацію рішень в умовах переходу до Індустрії 5.0. Мета роботи полягає в комплексному аналізі сучасних моделей, алгоритмів і практичних рішень на базі ШІ для підвищення ефективності функціювання логістичних мереж. Особливо наголошено на вивченні синергії детермінованих методів, машинного навчання й генеративних моделей. Завдання: систематизувати підходи до оптимізації; порівняти ефективність статистичних методів та ML; проаналізувати вплив евристичних алгоритмів на маршрутизацію; розробити структурно-логічну схему взаємодії компонентів цифрового двійника; оцінити потенціал GenAI. Методи: системний аналіз, порівняльний аналіз (ARIMA, ETS, LSTM), концептуальне й математичне моделювання (для формалізації архітектури логістичної екосистеми). Результати. Систематизовано показники ефективності: доведено, що використання LSTM-мереж знижує похибку прогнозування попиту (MAPE) до 2,3% порівняно з 3,7–4,1% у традиційних методів. Визначено, що застосування CNN для транспортного планування підвищує вчасність доставки до 98%, забезпечуючи економію витрат на рівні 6%. Обґрунтовано доцільність біонічних методів: мурашині алгоритми скорочують витрати палива на 35,25% і час доставки на 30,12%, а генетичні знижують операційні витрати на 4,5%. Розроблено структурно-логічну схему екосистеми "Логістика 5.0", що описує наскрізний потік даних від IoT-сенсорів крізь ML-ядро до генеративного інтерфейсу. Запропоновано математичну формалізацію цієї екосистеми у вигляді упорядкованого кортежу множин і функціональних відображень, що дає змогу розмежувати зони відповідальності алгоритмів прогнозування, оптимізації та генерації рішень. Висновки. Обґрунтовано перехід до адаптивних "розумних" мереж. Підтверджено, що інтеграція генеративного ШІ сприяє гуманізації технологій, спрощуючи взаємодію "людина – машина". Доведено економічну доцільність упровадження комплексних ШІ-систем і перспективи використання цифрових двійників для мінімізації ризиків.