The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования, разработки или проектирования в данной работе является разработка вычислительных решений в виде моделей и алгоритмов для решения задач маршрутизации транспортных средств в условиях доставки товаров в тот же день в розничной торговле Казахстана. Эти решения предназначены для оптимизации процесса доставки заказов клиентам, учитывая различные факторы неопределенности, такие как дорожное движение и погодные условия.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Бұл жұмыста зерттеу, әзірлеу немесе жобалау объектісі Қазақстандағы бөлшек саудада тауарларды бір күнде жеткізу жағдайында көлік құралын бағыттау мәселелерін шешуге арналған модельдер мен алгоритмдер түріндегі есептеу шешімдерін әзірлеу болып табылады. Бұл шешімдер трафик пен ауа райы жағдайлары сияқты әртүрлі белгісіздіктерді ескере отырып, тапсырыстарды тұтынушыларға жеткізу процесін оңтайландыруға арналған.

Aim of work (in Russian) : Целью данной работы является разработка эффективных вычислительных решений, включая методы нейронной комбинаторной оптимизации (НКО), для маршрутизации транспортных средств в рамках систем доставки товаров в тот же день в розничной торговле Казахстана. Эти решения направлены на обеспечение успешной и своевременной доставки заказов клиентам, учитывая сложности и неопределенности, связанные с логистическими задачами, такими как дорожное движение и погодные условия. Работа также стремится расширить существующую литературу в области НКО, сфокусированную на одном или нескольких транспортных средствах в полностью известных средах, до общих форм задач маршрутизации транспортных средств в условиях неопределенности.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жұмыстың мақсаты – Қазақстандағы бір күндік бөлшек жеткізу жүйелерінде көлік құралдарын маршруттау үшін нейрокомбинаторлық оңтайландыру (NCO) әдістерін қоса алғанда, тиімді есептеу шешімдерін әзірлеу. Бұл шешімдер жол қозғалысы және ауа райы жағдайлары сияқты логистикалық қиындықтармен байланысты күрделіліктер мен белгісіздіктерді ескере отырып, тапсырыстарды тұтынушыларға сәтті және уақтылы жеткізуді қамтамасыз етуге бағытталған. Жұмыс сонымен қатар толық белгілі орталардағы жалғыз немесе бірнеше көліктерге бағытталған қолданыстағы ҰКП әдебиетін белгісіздік жағдайында көлікті бағдарлау мәселелерінің жалпы түрлеріне дейін кеңейтуге тырысады.

Методы исследования (на русском) : Для достижения цели работы, авторы предлагают использовать следующие методы исследования: Литературный обзор: Анализ существующих исследований и методов в области маршрутизации транспортных средств и нейронной комбинаторной оптимизации для понимания современных подходов и лучших практик в данной области. Математическое моделирование: Разработка математических моделей, представляющих задачи маршрутизации транспортных средств для доставки в тот же день, учитывая неопределенности времени в пути и другие факторы. Обучение с подкреплением: Применение структур обучения с подкреплением для разработки алгоритмов маршрутизации одного и нескольких транспортных средств в условиях доставки в тот же день. Разработка нейронных сетей и алгоритмов: Создание новых архитектур нейронных сетей и обучающих алгоритмов, специфических для маршрутизации транспортных средств в неопределенной среде. Эмпирическое тестирование: Проверка эффективности разработанных вычислительных решений с использованием существующих эталонных исследований, возможно, на реальных данных о доставке заказов в тот же день. Публикации и презентации: Публикация результатов исследования в виде исследовательских статей и презентаций на научных конференциях для обмена знаний и опыта с научным сообществом.

Методы исследования (на казахском) : Жұмыстың мақсатына жету үшін авторлар келесі зерттеу әдістерін қолдануды ұсынады: Әдебиеттерді шолу: осы саладағы қазіргі тәсілдер мен үздік тәжірибелерді түсіну үшін көлік құралын бағыттау және нейрокомбинаторлық оңтайландыру саласындағы бар зерттеулер мен әдістерді талдау. Математикалық модельдеу: Жол жүру уақытының белгісіздіктерін және басқа факторларды ескере отырып, бір күнде жеткізу үшін көлік құралын бағыттау мәселелерін көрсететін математикалық модельдерді әзірлеу. Оқытуды күшейту: бір күндік жеткізу ортасында жалғыз және көп көлікті бағыттау алгоритмдерін әзірлеу үшін күшейтетін оқыту негіздерін қолдану. Нейрондық желілер мен алгоритмдерді дамыту: Жаңа нейрондық желінің архитектурасын және белгісіз ортада көліктің маршрутизациясына тән оқыту алгоритмдерін құру. Эмпирикалық тестілеу: Қолданыстағы эталондық зерттеулерді пайдалана отырып, әзірленген есептеу шешімдерінің тиімділігін тексеру, мүмкін нақты әлемдегі бір күндік жеткізу деректерінде. Жарияланымдар мен презентациялар: Ғылыми қауымдастықпен білім және тәжірибе алмасу мақсатында ғылыми-зерттеу мақалалары мен ғылыми конференцияларда баяндамалар түрінде зерттеу нәтижелерін жариялау.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе работы была создана система обучения с подкреплением (RL), способная эффективно управлять несколькими транспортными средствами в условиях неопределенности. Система обеспечила динамическую корректировку маршрутов на основе реальных изменений, таких как дорожные условия и спрос, что позволило снизить время доставки и расход топлива. Обновлённая формулировка MDP улучшила координацию между транспортными средствами, исключив конфликты и повысив общую эффективность. Новизна заключается в интеграции механизма внимания на основе сети Колмогорова-Арнольда, что впервые применено для задач маршрутизации. Это позволило системе адаптироваться к критическим элементам среды и эффективно управлять сложными логистическими операциями. Масштабируемость архитектуры делает её универсальным решением для многотранспортных задач.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жұмыс нәтижесінде белгісіздік жағдайында бірнеше көлікті тиімді басқаруға қабілетті күшейту арқылы оқыту (RL) жүйесі әзірленді. Жүйе нақты уақыттағы өзгерістерге негізделіп, маршруттарды динамикалық түрде түзету арқылы жеткізу уақытын және жанармай шығынын азайтты. Жаңартылған MDP бірнеше көліктің өзара тиімді әрекеттесуін қамтамасыз етіп, тиімділікті арттырды. Жаңашылдық назар аудару механизмін қолдануда байқалды. Алғаш рет қолданылған Колмогоров-Арнольд желісі RL жүйесіне ортадағы маңызды элементтерге бейімделуге мүмкіндік беріп, күрделі логистикалық операцияларды тиімді басқаруға жағдай жасады. Архитектураның масштабталуы оны әмбебап шешім етеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : 1. Бюджет и Финансирование Для проведения фундаментального исследования "Разработка Моделей Маршрутизации Транспортных Средств в Условиях Неопределенности" был выделен бюджет, позволяющий обеспечить финансирование исследователей, приобретение необходимого оборудования и программного обеспечения. 2. Сроки Исследование было запущено в 2023 году и было запланировано на 3 года. 3. Публикации Исследование планирует привести к 2 научным публикациям в рецензируемых журналах и научных конференциях. 4. Научные исследователи и коллаборации Проект включает 4 исследователя, работающих над различными аспектами исследования. 5. Патенты и Интеллектуальная Собственность Мы ожидаем, что результаты нашего исследования могут привести к созданию патентов и прав на интеллектуальную собственность в будущем. 6. Образовательные Аспекты Исследование будет внедрено в учебные программы и используется для подготовки студентов и будущих специалистов. 7. Долгосрочные Выгоды Мы считаем, что результаты фундаментального исследования могут иметь долгосрочное воздействие на область научных исследований, инновации и развитие логистики и маршрутизации транспортных средств. 8. Степень Инноваций Исследование ориентировано на разработку новых методов и моделей маршрутизации транспортных средств, что может привести к инновационным подходам к логистике и доставке.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : 1. Бюджет және қаржыландыру «Белгісіздік жағдайында көлік құралдарының бағдарлау үлгілерін әзірлеу» іргелі зерттеулерін жүргізу үшін зерттеушілерді қаржыландыруға және қажетті жабдықтар мен бағдарламалық қамтамасыз етуді сатып алуға бюджет бөлінді. 2. Тапсыру мерзімдері Зерттеу 2023 жылы басталды және 3 жылға жоспарланған. 3. Басылымдар Зерттеу нәтижесінде рецензияланатын журналдарда және ғылыми конференцияларда 2 ғылыми жарияланым шығару жоспарлануда. 4. Ғылыми зерттеушілер мен ынтымақтастық Жобаға зерттеудің әртүрлі аспектілері бойынша жұмыс істейтін 4 зерттеуші қатысады. 5. Патенттер және зияткерлік меншік Біздің зерттеулеріміздің нәтижелері болашақта патенттер мен зияткерлік меншік құқықтарын құруға әкелуі мүмкін деп күтеміз. 6. Тәрбиелік аспектілер Зерттеулер білім беру бағдарламаларына енгізіліп, студенттер мен болашақ мамандарды дайындау үшін пайдаланылады. 7. Ұзақ мерзімді артықшылықтар Іргелі зерттеулердің нәтижелері ғылыми-зерттеу саласына, инновациялар мен логистика мен көлік маршруттарын дамытуға ұзақ мерзімді әсер етуі мүмкін деп есептейміз. 8. Инновация дәрежесі Зерттеу логистика мен жеткізуге инновациялық тәсілдерге әкелетін көліктерді бағыттаудың жаңа әдістері мен үлгілерін әзірлеуге бағытталған.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта будет оцениваться по нескольким направлениям: Научный вклад: Оценка качества и количества публикаций, а также уровня цитирования работ в научном сообществе. Методологическая новизна: Анализ оригинальности методов и точности используемой методологии. Практическое применение: Оценка потенциала применения результатов исследования в практических сферах и их влияния на развитие отрасли. Образовательная составляющая: Участие в образовательных программах, подготовка студентов и передача знаний. Сотрудничество и сетевые связи: Оценка коллабораций, участие в научных сетях и возможность практического применения исследования в обществе.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі бірнеше бағыттар бойынша бағаланады: Ғылыми үлесі: Басылымдардың сапасы мен санын, сондай-ақ ғылыми қоғамдастықтағы еңбектерге сілтеме жасау деңгейін бағалау. Әдістемелік жаңалығы: Әдістердің өзіндік ерекшелігі мен қолданылған әдістеменің нақтылығын талдау. Практикалық қолдану: Зерттеу нәтижелерін тәжірибелік салаларда қолдану әлеуетін және олардың саланың дамуына әсерін бағалау. Тәрбиелік компонент: Білім беру бағдарламаларына қатысу, студенттерді оқыту және білім беру. Ынтымақтастық және желілік байланыс: ынтымақтастықты бағалау, зерттеу желілеріне қатысу және зерттеуді қоғамда практикалық ету.

Field of application (in Russian) : Область применения включает: Академическое сообщество: Результаты исследования будут полезны для научного сообщества и исследователей, занимающихся логистикой, искусственным интеллектом, машинным обучением и оптимизацией. Развитие методологии: Это исследование может обогатить методологическую базу в области нейронной комбинаторной оптимизации и маршрутизации в условиях неопределенности. Инновации в бизнесе: Результаты фундаментальных исследований могут послужить основой для инноваций в области логистики и доставки в будущем. Обучение и образование: Новые методы и подходы, разработанные в рамках этого исследования, могут быть интегрированы в образовательные программы и использованы для подготовки студентов и будущих специалистов. Пост-докторская исследования: Пост-докторская деятельность и дополнительные исследования могут быть связаны с результатами этого исследования для дальнейшего углубленного анализа и развития.

Field of application (in Kazakh) : Қолданбаларға мыналар кіреді: Академиялық қауымдастық: Зерттеу нәтижелері логистика, жасанды интеллект, машиналық оқыту және оңтайландырумен айналысатын ғылыми қауымдастық пен зерттеушілер үшін пайдалы болады. Әдістемені әзірлеу: Бұл зерттеу белгісіздік жағдайында нейрокомбинаторлық оңтайландыру және маршруттау саласындағы әдістемелік базаны байыта алады. Іскерлік инновация: Іргелі зерттеулердің нәтижелері болашақта логистика мен жеткізудегі инновациялар үшін негіз бола алады. Оқыту және білім беру: Бұл зерттеуде әзірленген жаңа әдістер мен тәсілдер білім беру бағдарламаларына біріктіріліп, студенттер мен болашақ мамандарды дайындау үшін пайдаланылуы мүмкін. Докторантурадан кейінгі зерттеулер: Докторантурадан кейінгі қызмет пен қосымша зерттеулерді одан әрі терең талдау және дамыту үшін осы зерттеу нәтижелерімен байланыстыруға болады.