• Головна
  • Історичні нотатки
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Контакти
uk Українська
  • English English

UkrainianProfessional Education

  • Подати статтю
  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Пошук
  • Контакти

Стаття

  • Читати статтю
  • Завантажити статтю

Отримано 17.02.2026

Доопрацьовано 09.03.2026

Прийнято 26.03.2026

Опубліковано 07.04.2026

Взято з Вип. 119, 2026

Сторінки 59 -73

  • 144 Перегляди

ЦИТУВАТИ

Kulbovskyi, I., & Liubarets, I. (2026). INTELLIGENT MODELS AND METHODS FOR NAVIGATION AND OPERATION OF CONTAINER SHIPS. Automobile Roads and Road Construction, 119(1), 59-73. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2026-119-059-073

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ НАВІГАЦІЇ ТА ЕКСПЛУАТАЦІЇ КОНТЕЙНЕРОВОЗІВ

Іван Кульбовський Ігор Любарець

Анотація

У статті обґрунтовано доцільність інтелектуалізації процесів навігації та управління контейнеровозами в умовах трансокеанських перевезень. Показано, що традиційні підходи до планування рейсу не враховують динаміку гідрометеорологічних умов, навігаційні обмеження, технічний стан судна та параметри завантаження. Запропоновано інтегральну модель оцінювання ефективності експлуатації, що об’єднує навігаційні, експлуатаційні, енергетичні та економічні показники. Розроблено алгоритм інтелектуального управління рейсом на основі AIS-даних, супутникового моніторингу та прогнозних моделей. Результати імітаційного моделювання показали зниження витрат палива до 11,7%, скорочення часу рейсу на 5,6% та зменшення відхилення від графіка на 71%. Об’єкт дослідження - процес експлуатації контейнеровозів у трансокеанських перевезеннях. Мета роботи – розроблення методичних підходів до інтелектуалізації навігації та управління для підвищення ефективності експлуатації контейнеровозів. Методи дослідження - аналітичний, системний аналіз, порівняльний та елементів математичного моделювання. Сучасне та якісне управління процесами навігації й експлуатації контейнеровозів є одним із пріоритетних напрямів підвищення ефективності морських перевезень у трансокеанському сполученні з точки зору зниження паливних витрат, скорочення тривалості рейсів, підвищення безпеки судноплавства та зменшення навантаження на суднові енергетичні установки. В умовах зростаючої динаміки гідрометеорологічних факторів, інтенсивності морських маршрутів і вимог до екологічності перевезень традиційні підходи до планування рейсу вже не забезпечують належного рівня ефективності експлуатації суден. З метою підвищення результативності управління рейсом у статті запропоновано інтегральну модель системної оцінки ефективності експлуатації контейнеровоза на основі сукупності навігаційних, експлуатаційних, енергетичних та економічних показників із використанням даних електронної картографії, супутникового моніторингу та інтелектуальних алгоритмів обробки інформації. Метою дослідження є визначення науково обґрунтованого підходу до організації інтелектуальної підтримки прийняття рішень під час управління рухом контейнеровоза у трансокеанських перевезеннях шляхом інтеграції результатів оцінювання у процеси планування маршруту, вибору швидкісного режиму та коригування параметрів рейсу в режимі реального часу. Результати дослідження можуть бути рекомендовані до впровадження в інформаційно-аналітичні системи управління морськими перевезеннями та експлуатацією флоту судноплавних компаній з метою підвищення їх операційної ефективності, економічної доцільності та конкурентоспроможності на світовому ринку морських перевезень

Ключові слова:

контейнеровоз, інтелектуальна навігація, управління судном, оптимізація рейсу, ефективність експлуатації., модель, оптимізація

Використані джерела

  1. Zhao X., Guo Y., Wang Y. Green maritime navigation: a multi-objective voyage optimization approach based on data-driven heuristics and emission awareness. Journal of Marine Science and Engineering, 2025, Vol. 13(2), https://doi.org/10.3390/jmse13020345
  2. Chen X., Liu H., Zhang Q. Intelligent voyage planning for energy efficiency using A* and deep reinforcement learning. Ocean Engineering, 2025, Vol. 278, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.114789
  3. Xu T., Li J., Sun L. Multi-objective route and speed optimization for merchant ships using NRRT and NSGA-III. Journal of Marine Science and Engineering, 2026, Vol. 14(4), https://doi.org/10.3390/jmse14040363
  4. Liu S., Wang P., Zhang D. Machine learning-based trajectory prediction of maritime vessels using AIS data. IEEE Access, 2024, Vol. 12, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3156789
  5. Silva R., Costa L., Paiva A. Weather routing and voyage optimization for container ships under dynamic environmental constraints. Applied Ocean Research, 2023, Vol. 115, https://doi.org/10.1016/j.apor.2022.102134
  6. Zhang D., Yan X., Yang Z., Wall A. Incorporation of risk assessment into ship route planning using Bayesian networks. Reliability Engineering & System Safety. 2020; 199:106896. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.106896
  7. Kim K., Lee J., Park H. Artificial intelligence based real time ship route optimization in varying sea conditions. International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering, 2025, Vol. 17, https://doi.org/10.1016/j.ijnaoe.2024.102512
  8. Gkerekos C., Lazakis I., Theotokatos G. Machine learning models for predicting ship fuel consumption: A review. Ocean Engineering. 2020; 205:107268. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.107268
  9. Spyrou-Sioula K., Kontopoulos I., Kaklis D., Makris A., Tserpes K., Eirinakis P., Oikonomou F. AIS-Enabled weather routing for cargo loss prevention. Journal of Marine Science and Engineering, 2022, Vol. 10(11), https://doi.org/10.3390/jmse10111755
  10. Malekpour Golsefidi M., Sharifi M.A., Ghader S. Containerships routing problem: Incorporating uncertain weather impact on fuel consumption by speed optimization. Ocean Engineering, 2025, Vol. 267, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.113237
  11. Kalinichenko Y., Rudenko S., Holovan A., Petrenko D., Ivanenko V. Smart routing for sustainable shipping: A review of trajectory optimization approaches in waterborne transport. Sustainability, 2025, Vol. 17(18), https://doi.org/10.3390/su17188466
  12. Du W., Li Y., Zhang G., Wang C., Zhang H. Energy saving method for ship weather routing optimization. Ocean Engineering, 2022, Vol. 258, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.111771
  13. Li X., Sun B., Jin J., Ding J. Speed optimization of container ship considering route segmentation and weather data loading. Journal of Marine Science and Engineering, 2022, Vol. 10(12), https://doi.org/10.3390/jmse10121835
  14. Chen X., Wang Y., Liu Q., Zhang T. Ship ocean voyage weather routing optimization method based on weather clustering. Ocean Engineering, 2025, Vol. 331, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.120998
  15. Zhang Q., Liu H., Wang F., Chen Y. Integrating weather-informed routing and energy optimization for sustainable maritime transportation. Ocean Engineering, 2025, Vol. 333, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.121463
  16. Jin Z., Sun J., Zhao L., Wu X. Multi-objective weather routing for container ships under stochastic environmental disturbances. Ocean Engineering, 2024, Vol. 305, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.112399
Поділитися
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email
Telegram
Viber
WhatsApp

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2026-119-059-073

Адреса
01010, Україна, м. Київ,
вул. М. Омеляновича-Павленка, 1


Email
ntu@arrcjournal.org

Основна інформація
  • Цілі та проблематика
  • Індексація журналу
  • Умови публікації
  • Редакційна колегія
  • Публікаційна етика
Додаткова інформація
  • Політика скарг
  • Процес рецензування
  • Політика відкритого доступу
  • Політика антиплагіату
  • Політика використання генеративного ШІ
  • Політика архівування матеріалів