Development of the Methodology for Choosing a Rational Carrier of Cargo in International Connection
Notice bibliographique
Résumé
One of the effective methods of modeling for decision-making that allows you to take into account most of the properties of the object research is fuzzy logic. The article considers the problem of making decisions in uncertain conditions based on applying the rules of fuzzy logic. Fuzzy set methods are especially useful in the absence of an accurate mathematical model of system operation. Fuzzy set theory makes it possible to apply inaccurate and subjective expertise to a subject area in decision-making without formalizing it in the form of traditional mathematical models. The most influential parameters for the choice of a carrier in an international connection have been determined with the help of expert assessments. The structure and functions of the fuzzy decision-making system regarding the choice of a rational carrier are described. The stages of fuzzy data transformation in the process of logical derivation of solutions are specified. The example of fuzzy inference of the dependence of the parameters of the choice of rational carrier of cargo is given. As a practical implementation of the proposed methodology, a model was created in the MATLAB software environment. According to the results, a rational carrier was determined to transport various goods in international traffic. With the help of MATLAB, graphs of the surface dependence of the carrier’s choice on various influencing factors such as reputation, CMR-insurance, cost of transportation, number of cases of damage and shortage of goods, delivery time were obtained. Implementation in practice shows that the use of research results can reduce the working time of staff and significantly improve the quality of their work in the development and selection of options for delivery of goods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».