Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61773
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorФедоров, Євген Євгенович-
dc.contributor.authorFedorov, Yevhen-
dc.contributor.authorНечипоренк, Ольга Володимирівна-
dc.contributor.authorNechyporenko, Olga-
dc.contributor.authorНескородєва, Тетаня Василівна-
dc.contributor.authorNeskorodieva, Tetiana-
dc.contributor.authorЛещенко, Марина Миколаївна-
dc.contributor.authorLeshchenk, Marina-
dc.date.accessioned2023-12-27T12:53:45Z-
dc.date.available2023-12-27T12:53:45Z-
dc.date.issued2023-10-27-
dc.identifier.citationФедоров Є.Є., Нечипоренко О.В., Нескородєва Т.В., Лещенко М.М. Використання динамічного програмування та технології паралельної обробки інформації для вирішення завдання управління запасами у сфері логістики // Проблеми підготовки професійних кадрів з логістики в умовах глобального конкурентного середовища: Збірник доповідей ХХІ Міжнародної науково практичної конференції. - Національний авіаційний університет. - Київ, 2023. С.463-467uk_UA
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61773-
dc.description1. Goldberg D.A., Katz-Rogozhnikov D.A., Lu Y., Sharma M., Squillante M.S. Asymptotic optimality of constant-order policies for lost sales inventory models with large lead times. Mathematics of Operations Research. 2016. Vol. 41(3). P. 745– 1160. 2. Bertsekas D.P. Reinforcement learning and optimal control. Belmont, MA: Athena Scientific, 2019. 3. François-Lavet V., Henderson P., Islam R., Bellemare M.G., Pineau J. An introduction to deep reinforcement learning. Foundations and Trends in Machine Learning. 2018. Vol. 11(3-4). P. 219–354. 4. Hessel M., Modayil J., Van Hasselt H., Schaul T., Ostrovski G., Dabney W., et al. Rainbow: Combining improvements in deep reinforcement learning. In Proceedings of the 32nd AAAI conference on artificial intelligence. 2018. P. 3215– 3222). 5. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D., Rusu A.A., Veness J., Bellemare M.G. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature. 2015. Vol. 518 (7540). P. 529–533uk_UA
dc.description.abstractДослідження розглядає інтелектуалізацію технології ощадливого виробництва та технології Теорії обмежень; задачі мінімізації витрат, пов'язаних з перевиробництвом та надлишковими запасами, шляхом створення методів оптимізації на основі динамічного програмування та технології паралельної обробки інформаціїuk_UA
dc.description.abstractThe study examines the intellectualization of lean production technology and Theory of Constraints technology; problems of minimizing costs associated with overproduction and excess stocks by creating optimization methods based on dynamic programming and parallel information processing technologyuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНаціональний авіаційний університетuk_UA
dc.subjectзапасиuk_UA
dc.subjectтоварuk_UA
dc.subjectбуферuk_UA
dc.subjectпрограмуванняuk_UA
dc.subjectуправлінняuk_UA
dc.subjectтехнологіїuk_UA
dc.subjectinventoryuk_UA
dc.subjectgoodsuk_UA
dc.subjectbufferuk_UA
dc.subjectprogramminguk_UA
dc.subjectmanagementuk_UA
dc.subjecttechnologyuk_UA
dc.titleВикористання динамічного програмування та технології паралельної обробки інформації для вирішення завдання управління запасами у сфері логістикиuk_UA
dc.title.alternativeUsing dynamic programming and parallel information processing technology to solve the problem of inventory management in the field of logisticsuk_UA
dc.typeThesisuk_UA
dc.subject.udc519.857uk_UA
Appears in Collections:Матеріали конференцій кафедри логістики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
103.Фед., Неч.,Неск. ,Лещ.pdfТези149.4 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.