Некоторые методы оптимизации маршрутов в компьютерных задачах:

• Нейронные сети. 1 Анализируют закономерности на основе исторических данных, обеспечивая более точные прогнозы будущих маршрутов. 1
• Генетические алгоритмы. 1 Имитируют естественный отбор, вырабатывая решения за счёт итеративного повышения эффективности маршрута с течением времени. 1
• Обучение с подкреплением. 1 Позволяет системам извлекать уроки из обратной связи в режиме реального времени, точно настраивая решения методом проб и ошибок. 1
• Анализ исторических данных. 3 Использование данных о прошлых поездках для определения оптимальных маршрутов, учитывая различные переменные. 3
• Распределение ресурсов. 3 Оптимальное распределение транспортных средств и водителей, учитывая ограничения, такие как грузоподъёмность или рабочее время. 3
• Планирование маршрута заранее. 3 Организация маршрутов с учётом всех известных факторов до начала их выполнения. 3

Также для оптимизации маршрутов могут использоваться математические модели на основе теории графов, например, метод Дейкстры, метод отыскивания всех гамильтоновых циклов, алгоритм ближайшего соседа, муравьиный алгоритм, метод имитации отжига и другие. 2