Wspomaganie decyzji w logistyce poprzez rozpoznawanie sytuacji i analizy wzorców z zastosowaniem metodologii agentowych
Systemy logistyczne odgrywają wielką rolę we współczesnym świecie, mając kluczowe znaczenie dla rozwoju gospodarki jako całości, poszczególnych firm jak i poziomu życia społeczeństwa. Zamierzamy zajmować się optymalizacją działań w procesach logistycznych, wykorzystując modele środowisk budowane przy użyciu podejścia wieloagentowego. Pierwszym krokiem będzie tworzenie meta-modelu systemu agentowego do rozwiązywania procesów logistycznych oraz grupy modeli dedykowanych do poszczególnych dziedzin i specyficznych zastosowań. Umożliwi to zbudowanie metodologii tworzenia takich systemów przy wykorzystaniu doświadczeń związanych z własnościami innych znanych metodologii agentowych. Kolejnym istotnym celem pracy będzie zaproponowanie algorytmów rozpoznawania wzorców zachowania się systemów logistycznych jako całości, lub ich poszczególnych części, co ma umożliwić optymalizację działania, predykowanie przyszłych stanów systemu oraz zapobieganie niekorzystnym sytuacjom, a w konsekwencji adaptację systemów do zachodzących zmian. W tym zakresie zamierzamy stosować rozwiązania oferowane w dziedzinie eksploracji danych oraz uczenia maszynowego. Algorytmy te zostaną wbudowane do istniejących środowisk agentowych zrealizowanych przez nas poprzednio.
W sferze zastosowań, projekt dotyczyć będzie w szczególności wybranych dziedzin logistycznych: optymalizacji przewozów transportowych, ruchu drogowego oraz konstrukcji łańcuchów dostaw.
W przypadku przewozów transportowych tworzone będą modele lepiej dostosowane do rzeczywistych sytuacji niż klasyczne problemy transportowe (z rodziny Vehicle Routing Problem), co umożliwi dobór strategii alokacji zleceń do pojazdów w sposób uwzględniający aktualną sytuację drogową, opisywaną przez charakterystyki dostępnych pojazdów, własności zleceń oraz warunki na trasie.
Korkami drogowymi zamierzamy zająć się także badając drugą grupę problemów, które dotyczą optymalizacji ruchu drogowego. Wykorzystane będą modele oparte na reprezentacji dróg przy użyciu automatów komórkowych, stosujące różne topologie skrzyżowań oraz wykorzystujące różne algorytmy sterowania światłami z uwzględnieniem wiadomości o aktualnym i przewidywanym stanie ruchu. Wykorzystywane wzorce mają zapewnić wczesne rozpoznanie możliwości powstawania korków oraz zapobieganie ich formowaniu.
Trzecia grupa badanych problemów logistycznych obejmuje modelowanie i optymalizację łańcuchów dostaw. Celem jest tu dobór optymalnych strategii magazynowania dla danych grup towarów i specyfiki rynku, określanej przez klientów i konkurencję, a także wprowadzenie algorytmów adaptacji działań do zmian zachodzących w otoczeniu.
Zastosowane metodologie agentowe do tworzenia środowisk agentowych mają wspomóc tworzenie szeroko konfigurowalnych systemów, które będą dostosowywane do specyfiki problemów. Wynikiem końcowym projektu będą prototypowe wersje opisanych powyżej systemów.