«В программе используются наряду с традиционными подходами на основе эвристик и метаэвристик технологии машинного обучения и искусственного интеллекта — это наши авторские разработки и методы, которые в настоящее время только начинают применяться в данной сфере», — цитирует пресс-служба разработчика Виталия Карманова.
В пресс-службе ТАСС уточнили, что речь идет, в частности, о применении методов жадного поиска — методов решения задач оптимизации, при котором на каждом шаге выбирается наилучший вариант из доступных в данный момент. Также в платформе используются так называемые генетические алгоритмы поиска, в основе которых случайный подбор, комбинирование и вариация искомых параметров.
Несмотря на то, что у платформы есть аналоги, созданный в НГТУ софт отличается не только возможностью рассчитать логистику с учетом тысяч пунктов доставки, но и универсальностью: платформа подразумевает доработку для задач конкретного заказчика. Создавать удобные условия для планирования, координации и контроля за перемещением товаров или услуг помогает искусственный интеллект.
Создан прототип для транспортной логистики, которая позволяет справляться с большим объемом заказов — от тысячи заявок в сутки. Он работает, используя комплекс методов, алгоритмов и моделей. Она позволяет оптимально выстраивать маршруты для различных транспортных и производственных компаний, торговых сетей.
«Это дает возможность значительно сокращать время доставки и суммарный пробег транспорта, что приводит к снижению затрат на топливо и техническое обслуживание автомобильного парка, а также к повышению качества обслуживания. Одно из важных преимуществ нашей разработки — способность оптимизировать доставку товаров или услуг в большое количество точек, от тысячи и более в сутки», — приводятся в сообщении слова Карманова.
