Вітлінський, Вальдемар ВолодимировичVitlinskiy, ValdemarВитлинский, Вальдемар ВладимировичСкіцько, Володимир ІвановичSkitsko, VolodymyrСкицко, Владимир Иванович2021-10-192021-10-192016Вітлінський В. В. Концептуальні аспекти моделювання логістичного ризику інформаційно-мережної економіки з використанням інструментарію природних обчислень / Вітлінський В. В., Скіцько В. І. // Проблеми економіки. – 2016. – № 4. – С. 231–237.2222-0712https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/36652Інформаційно-комунікаційні засоби та технології дедалі більше змінюють повсякденне життя людей і бізнес-процеси в господарській діяльності, насамперед у сфері логістики. Зокрема, інноваційний характер таких змін зумовлює виникнення нових логістичних ризиків, зміну сутності існуючих і т. п., що потрібно враховувати при управлінні логістичними системами різного рівня. Окрім того, для сьогодення дедалі актуальною стає проблема Великих Даних, які, з одного боку, здатні підвищити обґрунтованість прийняття управлінських рішень, з іншого – вони (Великі Дані) вимагають сучасного інструментарію їх здобуття, обробки й аналізу. Таким інструментарієм можуть бути методи та моделі природних обчислень. У роботі коротко розглянуті основи мурашиних і бджолиних алгоритмів, методу рою часток, штучної імунної системи, окреслені можливості їх використання у моделюванні різних видів логістичного ризику, для умовного прикладу наведено формалізацію задачі моделювання логістичного ризику з використанням штучної імунної системи. Information and communication tools and technologies are rapidly changing daily lives of people and business processes in economic activity primarily in the field of logistics. In particular, the innovative nature of these transformations leads to the emergence of new logistical risks, changing the essence of the existing ones, which needs to be taken into account in the management of logistics systems at various levels. Besides, the problem of Big Data has become increasingly urgent, which, on the one hand, can improve the validity of making managerial decisions, on the other hand — they (Big Data) require modern tools for their production, processing and analysis. As such tools there can be used methods and models of natural computing. In the paper the basics of ant and bee algorithms, the particle swarm method, artificial immune systems are summarized; the possibilities of their application in the modeling of various types of logistical risk are demonstrated, the formalization of the problem of risk modeling with the use of an artificial immune system being given as a conditional example. Информационно-коммуникационные средства и технологии все больше изменяют повседневную жизнь людей и бизнес-процессы в хозяйственной деятельности, прежде всего в сфере логистики. В частности, инновационный характер таких изменений обуславливает возникновение новых логистических рисков, изменение сущности существующих и т.п., что нужно учитывать при управлении логистическими системами различного уровня. Кроме того, все более актуальной становится проблема Больших Данных, которые, с одной стороны, способны повысить обоснованность принятия управленческих решений, с другой – они (Большие Данные) требуют современного инструментария их получения, обработки и анализа. Таким инструментарием могут быть методы и модели естественных вычислений. В работе кратко рассмотрены основы муравьиных и пчелиных алгоритмов, метода роя частиц, искусственной иммунной системы, показаны возможности их использования в моделировании различных видов логистического риска, для условного примера приведена формализация задачи моделирования логистического риска с использованием искусственной иммунной системы.ukлогістичний ризикінформаційно-мережна економікаприродні обчисленняколективний штучний інтелектІндустрія 4.0Великі Даніlogistical risknetworked information economynatural computingcollective artificial intelligenceIndustry 4.0Big Dataлогистический рискинформационно-сетевая экономикаестественные вычисленияколлективный искусственный интеллектИндустрия 4.0Большие ДанныеArticle004.94:519.8:658.8