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使用人工智能作为海上运输问题的解决方案
摘要：本文旨在提出一种使用机器学习算法解决海运运输问题的方法。海运的一个重要方面是货物的组织。特别是，海上货运网络是一个庞大而复杂的系统，其路线图的复杂性和船舶交通的多样性使其难以建模。在研究海运系统的特征时，通常建议使用粗略模型，其中仅引入显着的近似值并且不考虑许多细节。同时，在对网络中孤立区域进行详细研究时使用精确模型，其中详细探索的是区域而不是所述区域之间的连接。在这样做时，应该注意不要忽视第一种情况下模型与实际网络的偏差，以及第二种情况下区域之间的连接。建立一个准确考虑和描述所有细节的模型会导致设计过程过于复杂，因此在实践中，根据具体任务，模拟中总是使用一些假设，这些假设基本上是与船舶运动相关的实际特性的近似值。为了建立最佳货物运输系统，使用了四种模型：跨国货物模型；具有专用货物起始港的货物运输模型；具有专用起始港和最终货物分配港的货物运输模型；循环港口链上的货物运输模型。路线条件由行波方程给出，并在此计算的基础上提出货船移动的最佳路线，其中影响货运量的条件包括：港口数量、燃料数量、货物目的港，以及港口与中途停靠港之间的距离。其科学贡献在于将人的角色简化为系统观察者，从而简化了货运计算，并有助于降低燃料和人力资源成本。
领先经济指标
表格列表 页码 表 1(a)：消费者价格指数 8 表 1(b)：通货膨胀率 9 表 2：肯尼亚先令对选定主要货币的平均月度外汇汇率 10 表 3：利率（%） 11 表 4：内罗毕证券交易所 20 股票指数 12 表 5(a)：货币供应量 13 表 5(b)：外汇储备总额 14 表 6：咖啡销售和价格 15 表 7：茶叶生产和拍卖价格 16 表 8：甘蔗交付量 17 表 9(a)：2023 年干玉米平均月度零售价（每公斤） 18 表 9(b)：2024 年干玉米平均月度零售价（每公斤） 19 表 9(C)：2023 年干豆平均月度零售价（每公斤） 20 表 9(d)： 2024 年干豆零售价格（每公斤） 21 表 10：咖啡和茶出口 22 表 11：新鲜园艺产品月度出口 22 表 12：对外贸易 23 表 13(a)：国内出口主要目的地 23 表 13(b)：按经济大类划分的国内出口 24 表 14 (a) 主要进口来源地 24 表 14(b)：按经济大类划分的进口 25 表 14 (c)：移动货币交易 25 表 14(d)：ICT 国际贸易 26 表 15(a)：按来源划分的本地电力生产 27 表 15(b)：电力生产和消耗 28 表 15(c)：石油燃料消耗 29 表 15(d)：内罗毕选定燃料产品的平均零售价格 30 表 15(e)：内罗毕选定燃料产品的平均零售价格肯尼亚燃料（全国平均零售价格） 31 表 15(f): 欧佩克参考篮子和穆尔班原油价格 32 表 16: 内罗毕市县批准的建筑计划价值 32 表 17(a): 国内糖产量 33 表 17(b): 软饮料产量 33 表 17(c): 组装汽车产量 34 表 17(d): 镀锌板产量 34 表 17(e): 水泥生产和消费 35 表 17(f): 正规部门的牛奶摄入量 35 表 18: 经乔莫肯雅塔国际机场和内罗毕国际机场入境游客人数 36 表 19(a): 乔莫肯雅塔国际机场-按目的港划分的登机旅客人数 38 表 19(b): 乔莫肯雅塔国际机场-按出发港划分的登陆旅客人数 39 表 19(c): 新车登记 40 表19(d): 标准轨铁路的客运和货运量 40 表 19(e): 米轨铁路 (MGR) 客运量和收入 41 表 19(f): 蒙巴萨港每月货物吞吐量 41