Background: In the context of the digital transformation of transport systems and the increasing complexity of logistics flows, the role of intelligent route forming methods capable of accounting for the spatial structure of transport networks, time constraints and resource limitations is growing. This issue is particularly relevant for the Republic of Kazakhstan, which is characterized by a vast territory, a distributed network of transport nodes and significant transit potential. Methods: This article presents an integrated model for the intelligent optimization of freight transportation based on the combined use of the Google OR-Tools library and simulation modeling in the AnyLogic environment with the application of geographic information technologies. The main variants of vehicle routing problems are implemented, including VRPTW, CVRP, and MDVRP. Results: The developed model enables both identification of optimal routes and simulation of their execution in a dynamic environment, forming the basis for a digital twin of the transport system. Experimental studies demonstrate the impact of time constraints, capacity limitations, and spatial structure on routing solutions. Conclusions: The results confirm the effectiveness of the proposed approach for logistics flow distribution in a distributed transport system and its potential for decision support in the digital transport sector.

Background: Agricultural logistics in Kazakhstan is critical for export-oriented supply chains, but its resilience is limited by infrastructure constraints, fluctuating export demand, and insufficient coordination between market and logistics processes. Methods: This study develops a conceptual multi-level model of the agricultural logistics system and a hybrid simulation model combining system dynamics and discrete-event simulation to analyze intermodal transportation under demand and capacity constraints. The model integrates demand formation, storage, transport, and export operations, as well as feedback mechanisms between fulfilled demand, repeat orders, and logistics performance. The model is implemented in AnyLogic 8.9. Results: The conceptual model structures the interaction of key participants, logistics facilities, and infrastructure levels within Kazakhstan’s agricultural logistics system. Simulation experiments reproduce cyclic logistics behavior and show that reduced logistics capacity increases the demand gap and system pressure, while stronger market signals intensify demand and infrastructure load. The results confirm that resilience depends on the balance between demand activation, logistics capacity, and replenishment policy. Conclusions: The proposed approach provides a tool for analyzing the resilience of agricultural intermodal logistics in Kazakhstan and supports scenario-based evaluation of infrastructure and market factors. The novelty lies in combining a conceptual multi-level logistics model with hybrid simulation of demand and logistics flows.

This scientific review article analyzes the essence and significance of intermodal transportation of agricultural products in Kazakhstan. The study will focus on the practice of combined use of several modes of transport (rail, road, sea) in the supply of grain and other agricultural products in Kazakhstan. The article identifies the current state of intermodal transportation in agricultural logistics in Kazakhstan, the main features and problems, and describes the place of international experience in their solution. As a result of the study, it was shown that the development of intermodal systems increases the efficiency of transportation of agricultural products and facilitates their delivery to domestic and foreign markets. The article provides specific links to at least 5 Scopus database articles on the topic, as well as two tables and two diagrams based on agricultural transportation data in Kazakhstan. The results of the study provide conclusions and recommendations for improving the logistics potential of the domestic agricultural sector and developing the infrastructure of intermodal transportation.

Бұл мақала Қазақстан жағдайында ауыл шаруашылығы өнімдерін интермодальды тасымалдаудың тұрақтылығын айқындайтын факторларды жүйелі талдайды. Жұмыста үшөлшемді тұжырымдамалық негіз ұсынылады (экономикалық, операциялық және сыртқы – геосаяси/экологиялық), ал бағалау индикаторлары уақтылық, зақымдану үлесі, жалпы құн (USD/т), бос қайту үлесі, кешігу жиілігі, көміртек ізі (CO₂, кг/т) және интегралды тәуекел деңгейі (1–5) ретінде бекітіледі. Географиялық ерекшелік (теңізге тікелей шығудың жоқтығы, ұзын маршруттар, климат), маршрут күрделілігі, модальдық комбинациялар, цифрлық шешімдер (Astana-1, CIM/SMGS, KTZ Express, IoT/AI/WMS), нормативтік-құқықтық орта (TIR, COTIF/OTIF, ЕАЭО) және операциялық «тар орындар» (вагон/контейнер тапшылығы, порт/паром өткізу қабілеті, шекаралық рәсімдер, кадр/автоматтандыру, контейнер айналымы) кешенді түрде қарастырылады. Кейстер (KTZ Express – Xi’an Dry Port; DHL Rail Connected; Astana Agro – Үндістан; «Транско» – Ауғанстан; KTZ Express – Түркия, LCL) салыстырмалы талданады; халықаралық бенчмарк (Германия, Қытай, Финляндия, Польша, Сингапур) негізінде саясат және менеджментке арналған KPI панелі мен жол картасы ұсынылады. Талдау интермодальды тұрақтылықтың инфрақұрылымнан бөлек құқықтық-институционалдық және цифрлық интероперабельдікке тәуелді екенін дәлелдейді. Дайындалған индикаторлар мен KPI панелі нақты мониторинг жүргізуге бейімделген. 2025–2027 жылдарға арналған жол картасы тұрақтылық профилін өлшенетін деңгейде жетілдіруге жағдай жасайды. Кілтті сөздер: интермодальды тасымал; агрологистика; тұрақтылық; цифрлық құжат айналымы; CIM/SMGS; TIR; Орта дәліз; контейнер банкі.

Бұл мақалада Қазақстанның агроөнеркәсіптік секторындағы көлік-логистикалық жүйенің өзекті мәселелері жан-жақты талданып, ауыл шаруашылығы өнімдерін тасымалдау тиімділігін арттыруға бағытталған шешімдер ұсынылады. Зерттеудің мақсаты – инфрақұрылымды жаңғырту, интермодальды маршруттарды дамыту және суық тізбек жүйесін жетілдіру арқылы агроөнімдерді жеткізуге кететін шығындарды, тасымалдау кезіндегі жоғалтуларды және уақытты қысқарту жолдарын айқындау. Зерттеудің ғылыми жаңалығы мен маңыздылығы – Қазақстан жағдайында бұрын жеткілікті зерттелмеген негізгі логистикалық кедергілерді (алыс қашықтықтар, теңізге тікелей шығудың болмауы, маусымдық ауытқулар, "алғашқы миля" тиімсіздігі, өндірушілердің бытыраңқылығы) жүйелеу және оларды еңсерудің кешенді стратегиясын ұсынуда көрініс табады. Зерттеудің практикалық құндылығы – көлік инфрақұрылымын жаңғырту (ауыл жолдарын жақсарту, көтерме-тарату орталықтарын құру), кооперацияға арналған цифрлық платформаларды енгізу және логистиканы климаттық тәуекелдерге бейімдеу бойынша нақты ұсыныстар әзірлеуде. Зерттеу әдістемесі ресми статистикалық деректерге, сараптамалық шолуларға және халықаралық тәжірибені салыстырмалы талдауға негізделеді. Нәтижелер көрсеткендей, ұсынылған шараларды жүзеге асыру көлік шығындарын 10÷15%-ға төмендетіп, тасымалдау кезіндегі өнім жоғалтуларын айтарлықтай қысқартуға, сондай-ақ қазақстандық агросектордың экспорттық әлеуетін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл зерттеу азық-түлік тізбектерінің тұрақты логистикасы стратегияларын әзірлеуге және Қазақстанның азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз етуге өз үлесін қосады.

Background: The development of international transport corridors and growing freight flows require decision-support tools that jointly consider transport infrastructure, economic performance, and risks. This study develops a simulation-based decision-support system for strategic development of multimodal transport logistics in Kazakhstan. Methods: The system is based on an agent-based model representing producers, consumers, logistics centers, border checkpoints, container terminals, transport hubs, road and rail vehicles, and freight orders. AnyLogic simulation, geospatial transport-network data, optimization mechanisms, economic assessment, and risk-oriented indicators are integrated within a unified environment. Results: The model enables assessment of freight flows, transportation costs, infrastructure performance, profitability, integrated risk, and system resilience. Scenario experiments representing border modernization, rail corridor development, multimodal hub expansion, digital logistics, and integrated modernization demonstrate how infrastructure and operational changes affect transport, economic, and risk-related indicators. The integrated framework supports identification of bottlenecks and comparison of alternative development strategies under common model assumptions. Conclusions: The proposed system provides a unified simulation environment for scenario-based evaluation of Kazakhstan’s multimodal transport logistics development. It supports comparative assessment of infrastructure and operational interventions and provides quantitative information for strategic transport planning.