Розробка ієрархічної моделі планування перевезень з локальною сегментацією замовлень та адаптивним вибором транспортних засобів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.351416

Ключові слова:

ієрархічне планування перевезень, сегментація замовлень, вибір транспортних засобів

Анотація

Об’єктом дослідження є процеси планування транспортних перевезень у логістичних системах із використанням ієрархічних моделей. Задача оптимального планування вантажних перевезень для підприємств транспортної та розподільчої логістики пов`язана з проблемами, що виникають через коливання попиту, географічно розподілені замовлення та обмежені й неоднорідні ресурси. Результати дослідження включають розробку ієрархічної моделі, яка дозволяє здійснювати багаторівневе планування перевезень, кластеризацію раніше некласифікованих замовлень та коригування вибору транспортних засобів на основі поточних умов. Такий адаптивний вибір транспортних засобів гнучко враховує логістичні обмеження. Отримані результати свідчать про зниження транспортних витрат на 11,7% (p < 0,05). Водночас встановлено, що за умов малих вибірок стабільність кластерних рішень є обмеженою, у зв’язку з чим для їх практичного впровадження необхідна додаткова перевірка та розширена валідація. Новизна запропонованої моделі полягає у застосуванні ієрархічної декомпозиції багатоіндексної задачі планування перевезень із виділенням глобального етапу формування кластерів і локального етапу планування маршрутів. Запропоновано підхід до кластеризації замовлень на основі обмеженої вибірки найближчих за часом і відстанню заявок та алгоритм адаптивного вибору транспортних засобів з урахуванням вартості, вантажомісткості та терміновості виконання. Розроблена модель дає змогу зменшити обчислювальну складність задачі порівняно з класичними моделями маршрутизації із збереженням інтерпретованості розв’язків на кожному етапі завдяки прозорим правилам кластеризації. Сфера практичного використання результатів охоплює транспортно-логістичні компанії, служби доставки, системи міської дистрибуції та логістику роздрібної торгівлі.

Біографії авторів

Ілона Володимирівна Драч, Хмельницький національний університет

Доктор технічних наук

Кафедра трибології, автомобілів та матеріалознавства

Оксана Ярославівна Кучерук, Хмельницький національний університет

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра телекомунікації, медійних та інтелектуальних технологій

Тетяна Миколаївна Кисіль, Хмельницький національний університет

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра комп’ютерної інженерії та інформаційних систем

Олександр Володимирович Диха, Хмельницький національний університет

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра трибології, автомобілів та матеріалознавства

Сергій Анатолійович Матюх, Хмельницький національний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Ректор

Посилання

  1. Grazia Speranza, M. (2018). Trends in transportation and logistics. European Journal of Operational Research, 264 (3), 830–836. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.08.032
  2. Voccia, S. A., Campbell, A. M., Thomas, B. W. (2019). The Same-Day Delivery Problem for Online Purchases. Transportation Science, 53 (1), 167–184. https://doi.org/10.1287/trsc.2016.0732
  3. Moslem, S., Saraji, M. K., Mardani, A., Alkharabsheh, A., Duleba, S., Esztergar-Kiss, D. (2023). A Systematic Review of Analytic Hierarchy Process Applications to Solve Transportation Problems: From 2003 to 2022. IEEE Access, 11, 11973–11990. https://doi.org/10.1109/access.2023.3234298
  4. Wang, J. (2024). Real-time Optimization Algorithm for Intelligent Logistics Transportation Routes Based on Big Data Analysis. 2024 International Conference on Machine Intelligence and Digital Applications, 193–199. https://doi.org/10.1145/3662739.3672306
  5. Kacher, Y., Singh, P. (2021). A Comprehensive Literature Review on Transportation Problems. International Journal of Applied and Computational Mathematics, 7 (5). https://doi.org/10.1007/s40819-021-01134-y
  6. Ekanayake, E. M. U. S. B., Daundasekara, W. B., Perera, S. P. C. (2022). An examination of different types of transportation problems and mathematical models. American Journal of Mathematical and Computer Modelling, 7 (3), 37–48. Available at: https://www.sciencepublishinggroup.com/article/10.11648/10071965
  7. Ezugwu, A. E., Ikotun, A. M., Oyelade, O. O., Abualigah, L., Agushaka, J. O., Eke, C. I., Akinyelu, A. A. (2022). A comprehensive survey of clustering algorithms: State-of-the-art machine learning applications, taxonomy, challenges, and future research prospects. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 110, 104743. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.104743
  8. Khayya, E., Medarhri, I., Zine, R. (2024). A survey of the vehicle routing problem and its variants: formulations and solutions. Mathematical Modeling and Computing, 11 (1), 333–343. https://doi.org/10.23939/mmc2024.01.333
  9. Gutiérrez Rubiano, D. F., Hincapié Montes, J. A., León Villalba, A. F. (2019). Collaborative distribution: strategies to generate efficiencies in urban distribution - Results of two pilot tests in the city of Bogotá. DYNA, 86 (210), 42–51. https://doi.org/10.15446/dyna.v86n210.78931
  10. Rahman, M. M., Datta, P. (2025). Data-driven business strategies with the power of the K-means algorithm. International Journal of Higher Education Management, 11 (02). https://doi.org/10.24052/ijhem/v11n02/art-1
  11. Villalba, A. F. L., Rotta, E. C. G. L. (2022). Clustering and heuristics algorithm for the vehicle routing problem with time windows. International Journal of Industrial Engineering Computations, 13 (2), 165–184. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2021.12.002
  12. Chorna, O., Didyk, P., Titov, S., Titova, O. (2024). Usage of clustering algorithms for automating route planning in transportation routing tasks. Information Processing Systems, 1 (176), 115–123. https://doi.org/10.30748/soi.2024.176.14
  13. Wu, X., Cheng, C., Zurita-Milla, R., Song, C. (2020). An overview of clustering methods for geo-referenced time series: from one-way clustering to co- and tri-clustering. International Journal of Geographical Information Science, 34 (9), 1822–1848. https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1726922
  14. Pidchenko, S., Kucheruk, O., Drach, І., Pyvovar, O. (2024). Multi-criteria model for selection of optical linear terminals based on FUZZY TOPSIS method. Radioelectronic and Computer Systems, 2024 (1), 65–75. https://doi.org/10.32620/reks.2024.1.06
  15. Pidchenko, S., Kucheruk, O., Pyvovar, O., Stetsiuk, V., Mishan, V. (2023). A multi-criteria approach to decision-making in telecommunication network components selection. Radioelectronic and Computer Systems, 1, 155–165. https://doi.org/10.32620/reks.2023.1.13
  16. Drach, I., Dykha, O., Matiukh, S., Dykha, M. (2025). Determination of the range of angular velocities of the auto-balancing mode for a vertical rotor system with a Leblanc-type balancer. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (7 (134)), 66–75. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.324793
  17. Holenko, K., Dykha, A., Voichyshyn, Y., Horbay, O., Dykha, M., Dytyniuk, V. (2024). Determining the characteristics of contact interaction between the two-row windshield wiper and a curvilinear glass surface. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (7 (127)), 48–59. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298204
  18. Ambrosio, L., Brué, E., Semola, D. (2024). Lectures on Optimal Transport. In UNITEXT. Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76834-7
  19. Mehlawat, M. K., Kannan, D., Gupta, P., Aggarwal, U. (2019). Sustainable transportation planning for a three-stage fixed charge multi-objective transportation problem. Annals of Operations Research, 349 (2), 649–685. https://doi.org/10.1007/s10479-019-03451-4
  20. Aardal, K. I., Iwata, S., Kaibel, V., Svensson, O. N. A. (2022). Combinatorial Optimization. Oberwolfach Reports, 18 (4), 2893–2954. https://doi.org/10.4171/owr/2021/53
  21. Abd Elazeem, A. E. M., Mousa, A. A. A., El-Shorbagy, M. A., Elagan, S. K., Abo-Elnaga, Y. (2021). Detecting All Non-Dominated Points for Multi-Objective Multi-Index Transportation Problems. Sustainability, 13 (3), 1372. https://doi.org/10.3390/su13031372
  22. Zitouni, R., Achache, M. (2017). A numerical comparison between two exact simplicial methods for solving a capacitated 4-index transportation problem. Journal of Numerical Analysis and Approximation Theory, 46 (2), 181–192. https://doi.org/10.33993/jnaat462-1116
  23. Dar, A., Selvakumar, K., Ramki, S., Karuppasamy, K. M., Ansari Rather, J. A., A. (2023). Optimizing Multi-Objective Multi-Index Transportation Problems: A Smart Algorithmic Solution with Lindo Software. RT&A, 18 (4 (76)), 154–167. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2023-476-154-167
  24. Solving the Multi‐Objective Four‐Dimensional Transportation Problem using the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (2024). Optimization in the Agri‐Food Supply Chain, 89–120. https://doi.org/10.1002/9781394316977.ch6
  25. Hakim, M., Zitouni, R. (2024). An approach to solve a fuzzy bi-objective multi-index fixed charge transportation problem. Kybernetika, 271–292. https://doi.org/10.14736/kyb-2024-3-0271
  26. Cao, J. (2022). Mathematical Model and Algorithm of Multi-Index Transportation Problem in the Background of Artificial Intelligence. Journal of Advanced Transportation, 2022, 1–11. https://doi.org/10.1155/2022/3664105
  27. Singh, B., Singh, A. (2023). Multi-Index Transportation Problem: an Overview of Its Variants, Solution Techniques and Applications. Journal Punjab Academy of Sciences, 23, 164–174. Available at: http://jpas.in/index.php/home/article/view/64
  28. Akimov, D. (2022). Application of the Decomposition Method for Solving the Five-Index Transportation Problem in Logistic Systems. Modern engineering and innovative technologies, 2 (37-02), 68-73. https://doi.org/10.30890/2567-5273.2025-37-02-059
  29. Ikotun, A. M., Habyarimana, F., Ezugwu, A. E. (2025). Cluster validity indices for automatic clustering: A comprehensive review. Heliyon, 11 (2), e41953. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e41953
Розробка ієрархічної моделі планування перевезень з локальною сегментацією замовлень та адаптивним вибором транспортних засобів

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-02-27

Як цитувати

Драч, І. В., Кучерук, О. Я., Кисіль, Т. М., Диха, О. В., & Матюх, С. А. (2026). Розробка ієрархічної моделі планування перевезень з локальною сегментацією замовлень та адаптивним вибором транспортних засобів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (139), 35–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.351416

Номер

Розділ

Процеси управління