Electronic scientific and practical journal

Andrii Liamzin

State University «Kyiv Aviation Institute» (Ukraine)

Serhii Hodovaniuk

Iryna Borets

State University “Kyiv Aviation Institute” (Ukraine)

Viktoriia Klymenko

State University “Kyiv Aviation Institute” (Ukraine)

Abstract

The article considers the issue of increasing the efficiency of search and rescue operations management at sea by applying the provisions of the queuing theory. A mathematical model of decision support in the system of coordination of rescue units is proposed, which takes into account the stochastic nature of the receipt of applications and the limited bandwidth of service channels. Examples of calculations of the system functioning efficiency indicators are given, which confirm the feasibility of using intelligent decision support technologies (IQ technologies) to increase the efficiency of the response of search and rescue services. The practical significance of the use of mathematical modeling for reducing the time of information processing, making management decisions and transmitting commands to executors in difficult sea conditions is substantiated.

Keywords

maritime transport, search and rescue operations, queuing theory, efficiency, decision-making, IQ technologies

Анотація

У статті розглянуто питання підвищення ефективності управління пошуково-рятувальними операціями (ПРМ) на морі шляхом застосування положень теорії масового обслуговування. Запропоновано математичну модель підтримки прийняття рішень у системі координації дій рятувальних підрозділів, яка враховує стохастичний характер надходження заявок і обмежену пропускну спроможність каналів обслуговування. Наведено приклади розрахунків показників ефективності функціонування системи, що підтверджують доцільність використання інтелектуальних технологій підтримки прийняття рішень (IQ-технологій) для підвищення оперативності реагування служб ПРМ. Обґрунтовано практичну значущість застосування математичного моделювання для скорочення часу оброблення інформації, ухвалення управлінських рішень і передачі команд виконавцям у складних морських умовах.

Ключові слова

морський транспорт, пошуково-рятувальні операції, теорія масового обслуговування, ефективність, прийняття рішень, IQ-технології


Back to Table of Contents No 33 (2025)

Information about the authors

wave

Liamzin A.O. Doctor of Technical Sciences, Professor, Air Transportation Management Department, State University “Kyiv Aviation Institute” (Ukraine)

  • ORCID –   0000-0002-6964-845X
  • Researcher ID
  • Scopus author id: –  58577347679

Hodovaniuk S.P. PhD (Technical Sciences), Associate Professor (Ukraine)

  • ORCID –  0000-0003-0382-2440
  • Researcher ID
  • Scopus author id:

Borets I.V. PhD (Pedagogical Sciences), Associate Professor, Air Transportation Management Department, State University “Kyiv Aviation Institute” (Ukraine)

  • ORCID –  0000-0002-4477-4716
  • Researcher ID –   ADT-1919-2022
  • Scopus author id: – 57216300556

Klymenko V.V. PhD in (Economic Sciences), Associate Professor, Air Transportation Management Department, State University “Kyiv Aviation Institute” (Ukraine)

  • ORCID –  0000-0002-4168-3296
  • Researcher ID –   U-4644-2018
  • Scopus author id: – 57189049107

References

wave
  1. Kondratyuk, O. M. (2020). Metodolohiya modelyuvannya protsesiv upravlinnya bezpekoyu na morskomu transporti. Dys. … d-ra tekhn. nauk. Odesa: ONMU.
  2. Hodovanyuk, S. P. (2019). Models and methods of management of search and rescue operations at sea under uncertainty. Dys. … Cand. Tech. Sci. Kyiv: National Aviation University.
  3. IMO (2022). International Aeronautical and Maritime Search and Rescue (IAMSAR) Manual. Vol. I–III. London: International Maritime Organization.
  4. ICAO & IMO (2023). Global SAR Plan: Maritime and Aeronautical Cooperation. Montreal – London.
  5. Simonov, V. I., ta in. (2021). Lohistychne upravlinnya na transporti. Kyiv: NAU.
  6. Tyurina, N. M., Hoy, I. M. (2021). Lohistyka: navchalnyy posibnyk. Kyiv: Tsentr uchbovoyi literatury.
  7. Zharska, I. O. (2019). Logistics: Educational Manual. Odesa: ONEU.
  8. Marchenko, V. M., & Shutyuk, V. V. (2022). Logistics. Kyiv: NUKhT.
  9. Lambert, D. M., & Stock, J. R. (1993). Strategic Logistics Management. Homewood, IL: Irwin.
  10. Bowersox, D. J., Closs, D. J., & Helferich, O. K. (1991). Logistical Management. 3rd ed. New York: McMillan.
  11. Christopher, M. (2016). Logistics and Supply Chain Management. Pearson UK.
  12. Mentzer, J. T., Min, S., & Bobbitt, L. M. (2004). Toward a Unified Theory of Logistics. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(8), 606–627.
  13. Ballou, R. H. (2007). The Evolution and Future of Logistics and Supply Chain Management.European Business Review, 19(4), 332–348.
  14. Dzwigol, H., Trushkina, N., & Kwilinski, A. (2021). Green Logistics as a Sustainable Development Concept of Logistics Systems in a Circular Economy.IBIMA Proceedings, 37, 2021.
  15. Hofmann, E., & Rüsch, M. (2017). Industry 4.0 and the Current Status and Future Prospects on Logistics.Computers in Industry, 89, 23–34.
  16. Junge, A. L., Verhoeven, P., & Mansfeld, M. (2019). Pathway of Digital Transformation in Logistics: Best Practice Concepts and Future Developments. TU Berlin.
  17. Trushkina, N., Dzwigol, H., & Serhieieva, O. (2020). Development of the Logistics 4.0 Concept in the Digital Economy.Economic Bulletin of Donbas, 4(62), 85–96.
  18. Hou, H., Chaudhry, S., Chen, Y., & Hu, M. (2017). Physical Distribution, Logistics, Supply Chain Management, and the Material Flow Theory. Information Technology and Management, 18, 107–117.
  19. McKinnon, A., Browne, M., Whiteing, A., & Piecyk, M. (2015). Green Logistics: Improving the Environmental Sustainability of Logistics. Kogan Page Publishers.
  20. Bakharev, V., & Khokhlov, V. (2020). Application of Queueing Theory to the Management of Search and Rescue Operations at Sea. Marine Science and Technology Bulletin, 9(3), 145–156.
  21. Pagonis, D., & Balbo, S. (2022). Decision Support Models for Maritime Emergency Management. Journal of Navigation, 75(4), 891–909.
  22. Shiryayev, A., & Bogdanov, I. (2021). Simulation Modeling of Maritime SAR System Performance. Transport Problems, 16(4), 27–39.
  23. Van Fenema, P. C., & Van Kampen, T. (2020). Foundational Concepts of Military Logistics. Handbook of Military Sciences, 1–25.
  24. Aćimović, S., & Mijušković, V. (2021). Military Logistics vs. Business Logistics. Economic Analysis, 54(1), 118–138.
  25. Klumpp, M., & Ruiner, C. (2022). Artificial Intelligence, Robotics, and Logistics Employment. Journal of Business Logistics, 43(3), 297–301.
  26. Delfmann, W., Günthner, W., & Klaus, W. (2010). Towards a Science of Logistics: Cornerstones of a Framework. Logistics Research, 2(2), 57–63.
  27. Fisher-Holloway, B., & Mokhele, M. (2022). The Deployment of Theory in Logistics Research. Journal of Transport and Supply Chain Management, 16, a716.
  28. Rodrigue, J. P., & Notteboom, T. (2020). The Geography of Transport Systems. 5th ed. New York: Routledge.
  29. UNCTAD (2023). Review of Maritime Transport 2023. Geneva: United Nations.
  30. IMO (2024). Safety of Life at Sea (SOLAS) Convention – 50 Years of Global Impact. London: IMO Publications.

Received: 2025-09-28
Published: 2025-11-08
Issue: No. 33 (2025): October
Section: Articles

How to Cite
Liamzin A.O., Hodovaniuk S.P., Borets I.V., Klymenko V.V.,  (2025). Mathematical Model of Decision Making during Search and Rescue Operations at Sea. Intellectualization of Logistics and Supply Chain Management: Electronic scientific and practical journal, vol. 33, p. 116-126. DOI: https://doi.org/10.46783/smart-scm/2025-33-9


This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Journal archives

wave

Schedule of Papers

wave
Release NumberDate of Inclusion
34(2025)10.01.2026
35(2026)10.03.2026
36(2026)08.05.2026
37(2026)10.07.2026
38(2026)05.09.2026
39(2026)08.11.2026
40(2026)10.01.2027