Wykorzystanie sieci bayesowskiej do doboru optymalnej jednostki w transporcie morskim
- Andrzej STAROSTA, Wydział Nawigacyjny, Katedra Eksploatacji Statku al. Jana Pawła II , - Gdynia e-mail: Andrzej.Starosta@wp.eu
- Kategoria: Transport i spedycja
Sieć bayesowska, niecykliczny graf skierowany, stanowi efektywną obliczeniowo i przestrzennie metodę reprezentacji łącznego rozkładu prawdopodobieństwa. Wykorzystywana jest w diagnostyce medycznej i technicznej, wyszukiwaniu informacji, wykrywaniu oszustw, sterowaniu itp. Artykuł zawiera propozycję wykorzystania tego narzędzia w dziedzinie transportu morskiego.
Przedstawione rozwiązanie pozwala na sporządzenie rankingu jednostek handlowych, które mogą pomóc w akcji ratowniczej na morzu. Jako priorytet przyjęto wykorzystanie podstawowych parametrów statków jakie można uzyskać z systemów automatycznej wymiany informacji stosowanych na morzu. Podobnie skonstruowaną sieć bayesowską można wykorzystać do utworzenia rankingu morskich jednostek transportowych, w celu podniesienia niezawodności łańcucha transportowego.
WPROWADZENIE
Metody Bayesowskie są stosowane w bardzo szerokim obszarze naukowym. Stosowane są w naukach ekonomicznych do oceny ryzyka inwestycji, w naukach technicznych diagnozujących niezawodności systemu technicznego, a także w naukach biologicznych i medycynie, gdzie coraz szerzej stasowane są w diagnostyce technicznej. [4] Szczególnie sieć Bayesowska, jako niecykliczny graf skierowany, stanowi wygodne narzędzie, którym w przejrzysty sposób można przedstawić rozwiązywany problem. Jest to metoda efektywna przestrzennie jak i obliczeniowo. Dodatkowo dostęp do narzędzi pozwalających wyliczyć prawdopodobieństwo warunkowe na podstawie wprowadzonej sieci jest bardzo prosty.
W Internecie można znaleźć darmowe programy do wstępnych badań. W tym artykule korzystano wyniki uzyskane z pomocą programu GeNIe 2.0.[3]
W literaturze można odnaleźć wiele prac wykorzystujących drzewa bayesowskie do diagnostyki w medycynie, czy do oceny ryzyka inwestycyjnego. W zakresie wykorzystania w dziedzinie technologii morskich pojawiły się propozycje wykorzystania tego narzędzia do: optymalnego planowania inspekcji na konstrukcjach offshorowych, monitorowanie pracy silnika statku, oceny zagrożenia przy lądowaniu helikoptera na statkach pasażerskich, czy też do wstępnej oceny projektu statku. [2] Istnieją również modele opisujące przyczyny wypadków statku, jednak do tej pory nie natrafiłem na wykorzystanie sieci Bayesowskiej do analizy trafności doboru jednostki morskiej do danego zadania. (...)
WPROWADZENIE
Metody Bayesowskie są stosowane w bardzo szerokim obszarze naukowym. Stosowane są w naukach ekonomicznych do oceny ryzyka inwestycji, w naukach technicznych diagnozujących niezawodności systemu technicznego, a także w naukach biologicznych i medycynie, gdzie coraz szerzej stasowane są w diagnostyce technicznej. [4] Szczególnie sieć Bayesowska, jako niecykliczny graf skierowany, stanowi wygodne narzędzie, którym w przejrzysty sposób można przedstawić rozwiązywany problem. Jest to metoda efektywna przestrzennie jak i obliczeniowo. Dodatkowo dostęp do narzędzi pozwalających wyliczyć prawdopodobieństwo warunkowe na podstawie wprowadzonej sieci jest bardzo prosty.
W Internecie można znaleźć darmowe programy do wstępnych badań. W tym artykule korzystano wyniki uzyskane z pomocą programu GeNIe 2.0.[3]
W literaturze można odnaleźć wiele prac wykorzystujących drzewa bayesowskie do diagnostyki w medycynie, czy do oceny ryzyka inwestycyjnego. W zakresie wykorzystania w dziedzinie technologii morskich pojawiły się propozycje wykorzystania tego narzędzia do: optymalnego planowania inspekcji na konstrukcjach offshorowych, monitorowanie pracy silnika statku, oceny zagrożenia przy lądowaniu helikoptera na statkach pasażerskich, czy też do wstępnej oceny projektu statku. [2] Istnieją również modele opisujące przyczyny wypadków statku, jednak do tej pory nie natrafiłem na wykorzystanie sieci Bayesowskiej do analizy trafności doboru jednostki morskiej do danego zadania. (...)
Artykuł zawiera 17200 znaków.
Źródło: Czasopismo Logistyka 4/2011