ಜಟಿಲತೆ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಯೋಜನೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ರೈಲ್ವೆ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅಥವಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ಉದ್ಬೋಧನೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಂಪರೆವಾಗಿ, ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳ ಕಾಲ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೂಲಕ ಬಂದ ಹೊಸ ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಮಾನಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲಕ, ಅವು ನಿರ್ಣಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಭಾರಿ ಸಮಯದ ಉಳಿತಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯಾಗುವ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿಯೂ ಕೂಡ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಸಾರಿಗೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಚಿತ್ತವಿಲ್ಲ. ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡಿದಾಗ, ಇದು ಎಲ್ಲಾದರೂ ಬದಲಾಯಿತಾದಾಗ ಸಿದ್ಧವಾದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ವಿಸ್ತೃತ ವೇದಿಕೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲ ನಿರ್ಣಯವು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯಾಗುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಖರವಾಗಬಹುದು.
ಜಟಿಲ ಯೋಜನೆಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು
ಮಾಸಾಚುಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ (MIT)ನ ಸಂಶೋಧಕರಾದವರು ರೈಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಟಿಲ ಯೋಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವಿಧಾನ ಯLearಯನ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಮೂಲಕ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಾಗಿ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ರೈಲುಗಳ ಯೋಜನೆಯ ಸವಾಲು
ರೈಲುಗಳು ಸಮಾಪ್ತಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬರುವಾಗ, ಇವು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮುಂಡಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ನೇಮಕಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಬಹಳಷ್ಟು ಜಟಿಲವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವೇದಿಕೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಗಮನೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವಾಗ, ಇದು ಚಲನೆಯಾದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಬರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ನಡೆಯುತ್ತದ್ರು. ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪಾಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಿಂದ ಇಳಿಯುತ್ತವೆ.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನದ ಪಾತ್ರ
MITಯ ಸಂಶೋಧಕರಾದವರು ಸಂಪತ್ತು ಹಂಚಲು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಯೋಜನೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು 50%ವರೆಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದಷ್ಟು, ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, օրինակ ಸಮಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ಗಮನಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ನ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಸ್ವರೂಪವು ಸ್ಥಿತಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬರಬೇಕಾದ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ನಿರಾಕಾರಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಯLearನವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ (L-RHO)
ಯLearನ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ರೈಲುಗಳ ಯೋಜನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಅಂಶವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗದ ವೇಳೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾಥಿ ವುಅವರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಬೋಸ್ಟನ್ ನ ಲೋಡ್ಿಸ್ತಲಕ್ಕೆ ರೈಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸಮಸ್ಯೆಬದ್ಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರು. ಸವಾಲು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿ ಪಕ್ಷದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ರೈಲುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೆದಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿದ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಕ್ರಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣಿತ ಚರ್ಯ
L-RHO ಕ್ರಮವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾದ ಕೊರೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪುಟವಾದ ಮತ್ತು ಧೂರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವೃತ್ತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾದ ಕಾರಿಸ್ ಸಾಧ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವಾಗ, ಏನಾದರೂ ಪುನರಾವೃತ್ತ ನೀತಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಭೆಗಳಿಂದ ಬಂದಿದೆ ಅಭಿವೃದ್ದಿಯಾಜೆಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬುದ್ಧ ಆಗಿರುವಾಗ.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಮತ್ತೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಅರ್ಹನಾ ಪರಿಗಣಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದು, ಈ ಮೂಲಕ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಯೋಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತತ್ವವು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಸ್ಟಾಕ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವಾಹನಗಳ ಸಾಗಣೆಗೆ ಸಹಾ.
ದಕ್ಷಿಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
L-RHOಗೊಳ್ಳುವಂತೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಡೆಸಿ, ಪ್ರಧಾನ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪದ್ಧತಿಗಳ ಹೋಲಾರದಂತೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ. ಇತರ ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವಾಗ, L-RHO ಉತ್ತರವನ್ನು 54% ವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗുണವನ್ನು 21% ವರೆಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಇತರ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ, ಕಾರಾಗೃಹ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಎದುರಿಸುತ್ತದ್ರು.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು
ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾದರಿಯು ಸ್ಟಾಕ್ DURR ಹೊಂದಿರುವ ನಿಖರವಾದ ತತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಆಶಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಜಟಿಲವಾದ ಯೋಜನೆ ಸವಾಲುಗಳ ಜಾಕರ್ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ಅನುದಾರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹೊಸ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದಂತೆ ಮಾಡುವ ನದಿಮಾಡಬಹುದು, ಅದು ಈ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್‌ನ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಮೋಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಆಲ್ಗೊರಿದಮ್ ಆಧಾರಿತ ಓಕೆ ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಒತ್ತೊಮ್ಮೆ ಸಮರ್ಪಕವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನಖೀಶಾಯಿತ ಮಾಹಿತಿಒಂದೆರಡು ಆಧಾರಿತ ಕೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ಮಾಹಿತಿ.
ಸರಸ್ವತಿ PQನಲ್ಲಿ
ಜಟಿಲ ಯೋಜನೆಯ ಏನು?
ಜಟಿಲ ಯೋಜನೆ ದತ್ತಾಂಶಗಳು, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಆಲೋಚನೆಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವುದು.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ಹೇಗೆ ಯೋಜನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
ಯಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇವುಗಳ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ಮುಂಚಿನ ಯಾವುದಾದರೂ ನಿಯಮಿತ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಫಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ವಿಧಾನವು ಎಲ್ಲಾದರೂ ದೇಶಾದಾರಿಯ ಸಮಯವನ್ನು ಹಂಚುವುದರಲ್ಲಿ, ಆಸ್ಪತ್ರೆ ನೌಕರರನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಾದ ನಿಯಮ ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗಾವಳಿ ಜೀವನದ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೊಣೆಕಾಣುವ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಚಿಂತನ ಯಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಾರೈಸಿದ ಏನು?
ಹಾರೈಸಿದವು ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮೀಕರಣದಂತೆ ಬಡ್ಕೋ ಕ್ರಿಯೆಯ ಗೆಲುವಾಗುತ್ತದೆ.
ಯLearನದ ತಂತ್ರಪ್ರಸರಣೆ ಏನು?
ಯLearನದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು, ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕಾಗದ ಮಾಡುವ ಆಹಾರ ಮೋಡಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವಗೆಎರಡು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆ.
ಯLearನ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹಾಯಿಯ ತುಣುಕುಗಳು ಏನು?
ಯLearನನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು 54% ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾರಗಳ ಬಂಧನಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಕೂಡ ಉತ್ತಮ ಸೇವೆಗೆ ಸಾಧನೆಯ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಡುತ್ತಾರೆ.
ವಿಧಾನವು ಅಲ್ಲಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಏಕೆ?
ಯLearನವು ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವಾದ ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದು, ಯಿಂಚಣ ಶಾಲೆ ಯೆಂದು ಹೆಸರಿಸಿರುವಾಗ, ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ವಿಭಜಿಸಲು ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಣಿಡಗೆ ಪೂರ್ಣ ಕಾಲ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾರಿಗೆ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಇನ್ನೇನಾದರೂ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ಹೌದು, ಈ ವಿಧಾನವು ಇತರ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿ ಸಾರಿಗೆ ನೇಮಕಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಇತರ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಆಳ ನಿರ್ಣಯ ತನಕ, ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿವೆಯಾ?
ನೀವು ಪಡೆಯುವೋ अपरಕथೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮುದಾಯಾಧೀನವು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಯಾವ ಅಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತಾ?
ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ.
