Моделирование оптимальных маршрутов на основе машинного обучения для снижения пробок
Введение в проблему пробок и необходимость оптимизации маршрутов Современные города сталкиваются с остро стоящей проблемой транспортных заторов, которые приводят к потере времени, увеличению расхода топлива и негативному воздействию на экологию. С каждым годом интенсивность дорожного движения растет, что требует новых подходов к управлению транспортными потоками. Одним из перспективных методов решения проблемы являются системы моделирования оптимальных маршрутов, основанные на технологиях машинного обучения. Они способны учитывать огромное количество данных и динамично подстраиваться под текущие дорожные условия, тем самым существенно снижая вероятность возникновения пробок. Основы машинного обучения в транспортной сфере Машинное обучение (ML) — это направление искусственного интеллекта, позволяющее системам самостоятельно выявлять закономерности в больших наборах данных и принимать решения на их основе. В транспортной сфере ML применяется для анализа потоков, прогнозирования дорожной ситуации и оптимизации маршрутов. Ключевым преимуществом использования ML является возможность…