ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМУ МАРШРУТИЗАЦІЇ ДЛЯ C2C ЛОГІСТИКИ - Коваленко, Данило; Замрій, Ірина (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У статті представлено результати емпіричного дослідження інноваційного адаптивного алгоритму маршрутизації, розробленого для підвищення ефективності системи доставки в сегменті «клієнт-до-клієнта» (C2C). Такий підхід є особливо актуальним в умовах зростаючої популярності онлайн-маркетплейсів і мобільних платформ, де основною проблемою залишається так званий «останній кілометр» доставки — фінальний етап переміщення вантажу до кінцевого отримувача. Запропонований алгоритм базується на поєднанні довготривалої пам’яті (LSTM) для прогнозування попиту та методів підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) для прийняття рішень у реальному часі. Експериментальні випробування проводились у середовищі середнього міста з типовою урбаністичною структурою. Для тестування використовувалися реальні дані про дорожню ситуацію, погодні умови та зміни в попиті на логістичні послуги. Результати продемонстрували значне зменшення логістичних витрат (до 18%) та часу доставки (на 15–20%) у порівнянні з традиційними алгоритмами (Дейкстра, A* тощо). Також підтверджено високу адаптивність алгоритму до змінних умов, що робить його придатним до інтеграції у динамічні C2C логістичні платформи. У статті також детально описано методологію дослідження, зокрема архітектуру тестового фреймворку, метрики оцінювання (витрати, час, точність) і процедури валідації результатів. Окрему увагу приділено порівнянню з існуючими підходами, а також виявленню обмежень та потенційних шляхів подальшого вдосконалення. Робота становить інтерес як для академічного середовища, так і для бізнесу, що орієнтований на створення гнучких, масштабованих систем доставки нового покоління.