Resumen

En este artículo se presenta el problema de la mediana verde (GMP), que utiliza la red neuronal adaptativa de tipo 2 para el tratamiento de parámetros medioambientales y sociológicos, incluidos los costes de los operadores logísticos, y se demuestra la influencia de estos parámetros en la planificación de la ubicación de la terminal logística urbana (CLT) dentro de la red discreta. La CLT tiene efectos directos en el aumento del volumen de tráfico, especialmente en las zonas urbanas, lo que a su vez provoca efectos medioambientales negativos como la contaminación atmosférica y el ruido, así como un aumento del número de poblaciones urbanas que padecen bronquitis, asma e infecciones respiratorias similares. Aplicando el modelo de la mediana verde (GMM), los efectos negativos sobre el medio ambiente y la salud en las zonas urbanas causados por los vehículos de reparto pueden reducirse al mínimo. Este modelo crea posibilidades reales para tomar las decisiones de inversión adecuadas, de modo que se puedan realizar inversiones rentables en el ámbito de las infraestructuras de transporte. El presente documento también incluye la prueba del MMG en condiciones reales en cuatro ubicaciones de CLT en la zona de la ciudad de Belgrado.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:papel aquí, área urbana, coste de la logística, terminal logística de la ciudad, zona de la ciudad de belgrado, efectos ambientales negativos, campo del transporte, infección respiratoria similar, pruebas de gmm, incremento del tráfico
• Keywords:paper herein, urban area, cost of logistics, city logistics terminal, belgrade city zone, negative environmental effects, field of transport, similar respiratory infection, testing of gmm, increment of traffic