Какие существуют алгоритмы оптимизации диспетчеризации такси?

Некоторые алгоритмы оптимизации диспетчеризации такси:

• Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ). blog.comandos.ai Они анализируют различные параметры в реальном времени, просчитывают альтернативные маршруты. blog.comandos.ai Например, алгоритмы Яндекс Такси анализируют 47 параметров: от ширины проезжей части до вероятности внезапного ливня. blog.comandos.ai
• Гибридные алгоритмы маршрутизации. blog.comandos.ai Сочетают генетические методы и нейронные сети. blog.comandos.ai В системе Uber ИИ не просто строит путь из точки A в B, а предсказывает «цепочки заказов». blog.comandos.ai Водитель получает не отдельные поездки, а логически связанный маршрут-конвейер. blog.comandos.ai
• Динамическое ценообразование. blog.comandos.ai Алгоритмы анализируют не только пробки, но и социальные события. blog.comandos.ai Например, если спрос в районе повышается из-за какого-то события, система мгновенно перенаправляет машины из соседних районов. blog.comandos.ai
• Алгоритмы машинного обучения. habr.com Они оценивают вероятность того, что далее последует заказ, и решают, учитывать ли его при буферном поиске водителей. habr.com
• Алгоритмы распределения поступающих заказов. earchive.tpu.ru Позволяют осуществлять оптимальное распределение заказов в реальном масштабе времени. earchive.tpu.ru
• Алгоритм динамической синхронизации оперативных данных. earchive.tpu.ru Основан на экспресс-анализе информационных потоков, повышает эффективность процессов обработки данных компьютерной сети таксопарка. earchive.tpu.ru