ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ КӨЛІК ЖҮЙЕСІН САНДЫҚ ТРАНСФОРМАЦИЯЛАУ ЖАҒДАЙЫНДА БАҒЫТТАРДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ МІНДЕТТЕРІНІҢ ТҰЖЫРЫМДАМАЛЫҚ НЕГІЗДЕРІ ЖӘНЕ РӘСІМДЕЛУІ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-144-3-110-120
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Көлік жүйелерінің сандық трансформациясы және логистикалық ағындардың күрделенуі жағдайында көлік желісінің кеңістіктік құрылымын, уақыт шектеулері мен ресурстық шектеулерді ескеруге қабілетті бағыттарды оңтайландырудың интеллектуалды әдістерінің рөлі артады. Бұл міндет тораптар желісімен және айтарлықтай транзиттік әлеуетпен бөлінген кең ауқымдылығымен сипатталатын Қазақстан Республикасы үшін өзекті болып табылады. Мақалада геоақпараттық технологияларды қолдана отырып, Google OR-Tools кітапханасын пайдалануға негізделген жүк тасымалын интеллектуалды оңтайландырудың интеграцияланған моделі ұсынылған. Көп қоймалы бағыттау міндетін қоса алғанда, көлік құралдарын бағыттау міндеттерінің негізгі түрлері қарастырылады және жүзеге асырылады. Бағыттарды қалыптастыру үшін шешімдердің кеңістіктік сенімділігін қамтамасыз ететін OpenStreetMap деректеріне негізделген жол желісінің нақты топологиясы қолданылады. Әзірленген модель оңтайлы тасымалдау схемаларын табуға ғана емес, сонымен қатар көлік жүйесінің сандық егізін құруға негіз болатын динамикалық ортада бағыттарды орындау процесін жаңғыртуға мүмкіндік береді. Алынған нәтижелер таратылған көлік жүйесінде логистикалық ағындарды интеллектуалды бөлу үшін ұсынылған тәсілдің тиімділігін және көлік саласын сандық жүйеге өткізу жағдайында шешім қабылдауды қолдау үшін оның келешегін дамытуға өз үлесін қосады. Зерттеу Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі Ғылым комитетінің қаржылық қолдауымен ИРН AP26103485 «Сандық трансформация жағдайында көлік инфрақұрылымын дамытудың зияткерлік модельдерін әзірлеу» жобасы аясында орындалды.