Метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах на основі графових нейронних мереж

Abstract

У статті запропоновано метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах з використанням графових нейронних мереж. Сучасні логістичні мережі стикаються з численними викликами, пов’язаними з непередбачуваними затримками, що виникають через динамічні умови трафіку, погодні умови, несправності транспорту та інші зовнішні чинники. Традиційні методи машинного навчання, такі як регресійні моделі чи дерева рішень, виявляються недостатньо ефективними для моделювання таких складних просторово-часових взаємозв’язків у логістичних системах. На відміну від них, графові нейронні мережі можуть ефективно працювати з даними, що мають природну графову структуру, таку як логістичні мережі, де вузли відповідають складам або пунктам доставки, а ребра – транспортним шляхам. Графові нейронні мережі здатні агрегувати інформацію від суміжних вузлів і ребер, формуючи векторні подання, що враховують як локальні, так і глобальні особливості логістичної мережі. Це дозволяє прогнозувати затримки на конкретних ділянках маршрутів та вчасно реагувати на потенційні ризики, що виникають у ланцюгах постачання. Запропонована в роботі методика поєднує можливості графових нейронних мереж для прогнозування з алгоритмом динамічної оптимізації маршрутів, що дозволяє у режимі реального часу змінювати маршрути доставки відповідно до оновлених прогнозів. Такий підхід демонструється на синтетичному прикладі, де оцінюється ефективність розробленого методу через показники середнього часу доставки та ймовірності своєчасного прибуття. Результати підтверджують переваги графових моделей у порівнянні зі стандартними підходами, що не враховують топологію транспортної мережі. Крім того, наведено огляд сучасних досліджень у сфері просторово-часових графових нейронних мереж, які показали високу точність у задачах прогнозування затримок, управління запасами та транспортного моделювання. У перспективі, використання графових нейронних мереж може забезпечити значне покращення ефективності логістичних процесів, особливо для складних мереж із високим рівнем динаміки. Таким чином, запропонований підхід є вагомим внеском у розвиток інтелектуальних логістичних систем нового покоління. This paper presents a method for predicting delivery delays and optimizing routes in logistics systems using Graph Neural Networks (GNNs). Modern logistics networks face numerous challenges due to unpredictable delays caused by dynamic traffic conditions, weather events, vehicle malfunctions, and other external factors. Traditional machine learning methods, such as regression models or decision trees, often prove inadequate in modeling such complex spatiotemporal dependencies inherent in logistical environments. Unlike conventional approaches, Graph Neural Networks are capable of efficiently processing data with an inherent graph structure, such as logistics networks where nodes represent warehouses or delivery points and edges correspond to transportation links. GNNs aggregate information from neighboring nodes and edges, forming vector representations that capture both local and global network characteristics. This enables the system to predict delays at specific segments of a delivery route and respond in advance to emerging risks within the supply chain. The methodology proposed in this paper combines GNN-based delay prediction with a dynamic route optimization algorithm that adjusts delivery routes in real-time according to updated predictions. This approach is demonstrated on a synthetic example, evaluating the method’s effectiveness using metrics such as average travel time and the probability of on-time delivery. The results highlight the advantages of using graph-based models over standard techniques that fail to consider the network topology. Additionally, the paper reviews current research in the domain of spatiotemporal Graph Neural Networks (STGNNs), which have demonstrated high accuracy in tasks such as delay forecasting, inventory management, and transportation modeling. The use of GNNs is projected to significantly enhance the efficiency of logistics processes, particularly in complex, highly dynamic networks. As such, the proposed approach represents a valuable contribution to the advancement of next-generation intelligent logistics systems.