Некоторые методы оптимизации маршрутов движения между городами:

• Алгоритмы глубокого обучения. 1 Методы машинного обучения, которые позволяют анализировать и обрабатывать большие объёмы данных и прогнозировать оптимальные маршруты для транспортных средств. 1
• Генетические алгоритмы. 15 Методы оптимизации, которые имитируют процесс естественного отбора, чтобы найти наилучшие решения для определённой проблемы. 1
• Методы кластеризации. 1 Методы, которые группируют данные в разные кластеры, чтобы найти наиболее эффективный маршрут для каждого транспортного средства в каждом кластере. 1
• Эволюционные алгоритмы. 1 Используют принципы естественного отбора и мутации, чтобы найти наилучшее решение для определённой проблемы. 1
• Методы динамического программирования. 1 Рассматривают все возможные комбинации маршрутов и выбирают оптимальный маршрут для каждого транспортного средства. 1
• Методы мультиагентного моделирования. 1 Методы моделирования, которые используют агентов, представляющих различные транспортные средства, для нахождения оптимальных маршрутов в режиме реального времени. 1

Выбор конкретного метода зависит от характеристик транспортной системы, целей оптимизации и доступных данных. 1