Abstract
Задача оптимизации маршрутов с реалистичными ограничениями становится крайне актуальной в условиях глобального роста городского населения. Подходы к оптимизации маршрутов, включая точные методы, сталкиваются с проблемой экспоненциальной сложности при увеличении размера задачи оптимизации маршрутов. Вработе сравнивается точный решатель SCIP с эвристическими методами (LKH, 2-OPT, 3-OPT, ORTools) и моделью глубокого обучения JAMPR+. Для задач размером 50 глубокое обучение и классические эвристики достигают точности, сравнимой с SCIP, но требуют меньше времени. Для задач размером 100, эвристики и нейронные сети значительно опережают SCIP как по времени, так и по качеству первого найденного решения. Для проведения экспериментов разработана платформа Smart Routes для решения задачи оптимизации маршрутов, которая включает в себя точные, эвристические и нейросетевые модели и облегчает удобное интегрирование собственных алгоритмов и наборов данных.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
