Temporal approach for solving logistics problems

The article explores the temporal approach applicable to solving logistics problems. Temporal models, temporal relations, temporal marks are considered. The article introduces the concept of "temporal analysis". A taxonomy of temporal models is given. Temporal analysis combines temporal logic and temporal modeling. Temporal cause-and-effect analysis is described as a development of temporal analysis. The content of the concept of temporary uncertainty is revealed. The connection between temporal models and situational models is shown. The features of the use of temporal methods in transport management are described. The features of the use of temporal models in the field of transport are described. The article provides an analysis of time intervals. The concept of local time interval and interval boundaries is introduced. The features of obtaining and using timestamps are described. A formalized description of temporal models is given. The connection of temporal intervals with situations and states of the object is shown. The article gives a formal description of near and distant intervals. Three temporal models of movement are given. The article reveals the content of temporal cause-and-effect analysis. The reasons for its appearance are shown. Methods for reducing temporal uncertainty are described.

1. Haghighi I. et al. Control from signal temporal logic specifications with smooth cumulative quantitative semantics //2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). – IEEE, 2019. – С. 4361-4366.

2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.

3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.

4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.

5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.

6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.

7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.

8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.

9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.

10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.

11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.

12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.

13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.

14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.

15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.

16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.

17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.

18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.

19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.

20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.

21. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.

22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.

23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.

24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.

25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.

26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.

27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.

28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.

29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.