СЕМАНТИЧНА МОДЕЛЬ ПОНЯТТЯ «ПОВЕДІНКА ЕКОНОМІЧНИХ АГЕНТІВ У СФЕРІ ТРАНСПОРТНОЇ ЛОГІСТИКИ» - Сорока, В.В.; Максишко, Н.К.; Баштанник, О.І. (Фінансові стратегії інноваційного розвитку економіки, 2024)
Стаття присвячена дослідженню важливого для сучасної економічної теорії поняття «поведінка економічних агентів у сфері транспортної логістики». Актуальність цієї проблеми зумовлена тим, що в умовах швидкого розвитку інформаційного суспільства та появою нових наукових термінів виникає необхідність глибокого осмислення знань, що характеризують предметну область дослідження та визначають її інформаційну модель. У складному динамічному економічному середовищі економічна поведінка є фактором ефективності економіки. При її дослідженні надзвичайно важливою є специфіка предметної області. Особливим чином це стосується такої сфери економічної діяльності як транспортна логістика. Зростання обсягів транспортних перевезень, швидкі технологічні зміни та постійна потреба в оптимізації логістичних процесів створюють необхідність аналізу, моделювання та прогнозування поведінки різних агентів у цій сфері. У цій статті використано семантичне моделювання як один із підходів до представлення знань у сфері транспортної логістики. Таке представлення є важливим етапом моделювання поведінки економічних агентів. Проведене дослідження підтвердило складність та багатоаспектність процесів управління транспортною логістикою. У результаті дослідження побудована семантична модель (мережа), що відображає ключові аспекти поняття «поведінка економічних агентів у сфері транспортної логістики». Семантична модель дає змогу структуровано представити знання про поведінку агентів, врахувати складні взаємозв’язки та контексти, які впливають на прийняття рішень у сфері транспортної логістики. Тому ця мережа як інформаційна модель предметної області може бути покладена в основу розробки та удосконалення систем підтримки прийняття рішень у галузі транспортної логістики. Побудова семантичної мережі також дає змогу виявити ключові напрями подальших досліджень й відповідні їм методології аналізу та моделювання для оптимізації та прогнозування поведінки різних агентів у сфері транспортної логістики.