ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ЛОГІСТИЧНИХ ПОТОКІВ У КРИЗОВИХ УМОВАХ

Анотація

Логістика відіграє критичну роль у забезпеченні ефективного функціонування еко-
номічних і гуманітарних процесів, особливо в умовах кризи. Під час воєнних конфліктів,
природних катастроф або глобальних пандемій, як це стало очевидним у випадку COVID-19,
логістичні ланцюги стикаються з низкою викликів, зокрема порушенням транспортної ін-
фраструктури, дефіцитом ресурсів та різким зростанням потреб у гуманітарних поставках.
Традиційні методи управління логістичними потоками в таких умовах часто виявляються
недостатньо гнучкими або ефективними для реагування на швидко мінливі обставини. У
цьому контексті машинне навчання (ML) та інші інноваційні підходи до моделювання
логістичних операцій стають все більш актуальними.