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