Решение:

Шаг 1: Аналитика:

- Разработка ТЗ

- Разработка алгоритма на основе реальных данных

- UX/UI исследование

Шаг 2: - Разработка прототипа

- Поддержка автоматического создания заданий

- Учёт числа полос для движения

- Учет ширины улиц, ширины захвата агрегатов, расхода используемого рабочего тела и т.д.

Шаг 3: - Внедрение элементов машинного обучения

- Ролевая модель, разграничение прав

- Учёт очерёдности исполнения заданий

- Дальнейшая оптимизация полученных решений с помощью метода чередующихся окрестностей и методов ML обучения с подкреплением

Результат: 

- Прозрачность работы уборочных организаций

- Оптимизация расходов на санитарные мероприятия

- Повышение устойчивости функционирования городской инфраструктуры