Некоторые алгоритмы, которые используются для оптимизации транспортных маршрутов в городе:

• Алгоритмы кратчайшего пути, например, Алгоритм Дейкстры или Алгоритм A°. 1 Алгоритм Дейкстры обрабатывает графы с неотрицательными весами рёбер и находит кратчайшее расстояние от одной вершины до всех остальных. 1 Алгоритм A* добавляет эвристическую функцию, что ускоряет процесс поиска, особенно в сложных задачах. 1
• Генетические алгоритмы. 1 Имитируют процесс естественного отбора, создавая популяцию решений и постепенно улучшая их через операции скрещивания и мутаций. 1 Этот метод работает особенно хорошо для сложных задач с большим числом переменных. 1
• Алгоритмы муравьиной колонии. 1 Моделируют поведение муравьёв в поисках пищи. 1 Эти алгоритмы используют феромоны для привлечения других «муравьёв» к более успешным маршрутам, что приводит к нахождению оптимальных путей в сложных сетях. 1
• Метод градиентного спуска. 1 Помогает минимизировать функции потерь, что особенно полезно в задачах машинного обучения. 1 Этот подход итеративно изменяет параметры модели в сторону наибольшего снижения значения функции, что позволяет находить оптимальные решения. 1
• Смешанные целочисленные линейные программы (MILP). 1 Подходят для задач, требующих как целых, так и дробных значений. 1 Такие задачи решаются с помощью специальных решений, которые позволяют находить оптимальные элементы даже в условиях ограничений. 1
• Алгоритмы глубокого обучения. 2 Методы машинного обучения, которые позволяют анализировать и обрабатывать большие объёмы данных и прогнозировать оптимальные маршруты для транспортных средств. 2
• Методы кластеризации. 2 Группируют данные в разные кластеры, чтобы найти наиболее эффективный маршрут для каждого транспортного средства в каждом кластере. 2
• Методы динамического программирования. 2 Рассматривают все возможные комбинации маршрутов и выбирают оптимальный маршрут для каждого транспортного средства. 2
• Методы мультиагентного моделирования. 2 Используют агентов, представляющих различные транспортные средства, для нахождения оптимальных маршрутов в режиме реального времени. 2

Выбор подходящего алгоритма зависит от специфики задачи и доступных данных. 1