Я смотрел логистические маршруты у небольшой фирмы, и вроде есть куда сократить расходы, не теряя надёжности. Хочешь помочь мне продумать стратегию маршрутов, которая учитывала бы риски и максимально повышала эффективность?

Понял. Сейчас вытащу текущие данные, построю матрицу расстояний и запущу алгоритм Дейкстры с поправкой на риски. Затем отмечу все петли, добавлю запасной грузовик для подстраховки и проложу резервный маршрут на случай пробок или перекрытий. Следим за тем, чтобы парк был готов к работе. Скажи, когда тебе нужен первый черновик.

Сейчас займусь расчетами. Сообщу, как черновик появится в твоей почте.

Вот первый вариант: 1. Собери полный набор данных по остановкам, депо и трафику за неделю. 2. Построй матрицу расстояний; сгруппируй остановки, находящиеся в пределах 10 километров друг от друга. 3. Для каждой группы запусти алгоритм Дейкстры с затратами, равными расстоянию плюс 5, умноженных на оценку риска, где оценка риска высока для мест, известных пробок или аварий. 4. Определи любые транспортные средства, возвращающиеся на депо более одного раза за 24 часа – отметь эти маршруты для объединения или исключения. 5. Добавь запас по пробегу в 15%, вставив дополнительный грузовик на наиболее критичном направлении и добавив небольшой крюк для любых участков с высоким риском. 6. Сохрани запасной маршрут на карте для пиковых нагрузок и внезапных перекрытий; он не используется ежедневно, но готов к активации при необходимости. Результат: меньше пробега, такая же или улучшенная надежность, размер автопарка остается минимальным, но с запасом прочности. Что думаешь или что нужно подправить?

Понял. Еще раз проверю буфер, чтобы убедиться, что ни один маршрут не превышает лимит в 12 часов. И скорректирую коэффициент риска, чтобы передвигать грузовики только в самых необходимых случаях. Обновленный черновик вышлю через несколько минут, там уже подкорректируем радиус кластера или веса рисков, если потребуется.