Новосибирские ученые создали платформу для оптимизации логистики
© Ferra.ru
Разработка сочетает классические методы оптимизации с технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта. В ее основе лежат алгоритмы жадного поиска и генетические методы, которые подбирают и комбинируют параметры, обеспечивая наиболее рациональные решения. Такой подход позволяет системе самостоятельно адаптироваться к меняющимся условиям и требованиям конкретного заказчика.
Созданный прототип помогает транспортным, торговым и производственным компаниям выстраивать оптимальные маршруты и распределять ресурсы. Искусственный интеллект анализирует данные и предлагает наиболее эффективные варианты доставки, что снижает общие затраты на топливо и техническое обслуживание транспорта.
По данным университета, программа способна обрабатывать более тысячи заявок в сутки.