КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ТА БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНА ОПТИМІЗАЦІЯ ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНОЇ ДОСТАВКИ «ОСТАННЬОЇ МИЛІ» - ЛЕЩЕНКО Yuliia; ЮХИМЧУК Maria (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2025)
Децентралізована доставка «останньої милі» є перспективним напрямом міської логістики, що ґрунтується на використанні локальних хабів, розташованих поблизу кінцевих отримувачів. Така модель скорочує відстані та час транспортування, знижує експлуатаційні витрати та підвищує задоволеність клієнтів. Актуальність дослідження зумовлена зростанням електронної комерції, потребою у швидкій та надійній доставці, а також глобальними викликами, пов’язаними зі зменшенням викидів CO₂. Метою статті є розробка та формалізація математичної моделі оптимізації процесу децентралізованої доставки «останньої милі», яка враховує часові вікна обслуговування, обмеження транспортних ресурсів та екологічні критерії. У дослідженні сформульовано багатокритеріальну задачу, що поєднує мінімізацію довжини маршрутів, часу доставки та шкідливих викидів. Для зменшення обчислювальної складності запропоновано використання методів кластеризації (k-means, DBSCAN, ієрархічна кластеризація), а для пошуку наближених рішень — метаевристичних алгоритмів (генетичні алгоритми, рій частинок, мурашині колонії). У статті проаналізовано релевантні публікації 2023–2025 років, які підтверджують важливість інтеграції геопросторового аналізу, цифрових двійників та штучного інтелекту в моделювання логістичних систем. Результати дослідження демонструють, що використання децентралізованих мереж хабів у поєднанні з методами оптимізації та кластеризації може суттєво скоротити час доставки, транспортні витрати та вуглецевий слід. Це підтверджує перспективність упровадження інтелектуальних алгоритмів у міську логістику та відкриває нові можливості для підвищення стійкості транспортних систем.