Задача прикладного IT-содержания: "Оптимизация логистики доставки лекарств в отдалённые населённые пункты Приморья с использованием ИИ"

Задача прикладного IT-содержания:

"Оптимизация логистики доставки лекарств в отдалённые населённые пункты Приморья с использованием ИИ"

Контекст:
Вы — IT-стажёр в команде разработчиков "Дальневосточного центра цифровизации здравоохранения" (Владивосток). В Приморском крае остро стоит проблема доставки медикаментов в труднодоступные сёла (например, Тернейский район, где дороги часто размывает муссонами). Требуется создать прототип системы, которая оптимизирует маршруты с учётом погодных условий, состояния дорог и срочности грузов, используя открытые данные и технологии искусственного интеллекта.

Задача:
Разработать алгоритм, который:

1. Рассчитывает оптимальные маршруты для медицинских фургонов, минимизируя время доставки.

2. Учитывает в реальном времени:

   • Прогноз погоды (тайфуны, осадки)

   • Данные о пробках и ремонтах дорог

   • Категории срочности грузов (жизненно важные, хронические, вакцины)

3. Визуализирует маршруты на карте Приморского края.

Источники данных (открытые):

• Погода: Примгидромет

• Дороги: Яндекс.Карты API

• Геоданные: OpenStreetMap

Варианты решений:

1. Графовые алгоритмы + ИИ:

   • Построить граф дорожной сети Приморья

   • Применить модифицированный алгоритм Дейкстры с динамическими весами (погода, пробки)

   • Интеграция прогноза через LSTM-нейросеть

2. Генетические алгоритмы:

   • Кодирование маршрутов как хромосом

   • Фитнес-функция: время × срочность × риск задержки

3. Reinforcement Learning:

   • Обучение агента в симуляторе дорожных условий

   • Награда за своевременную доставку

Прототип решения (Python):

python

Copy

Download

import requests

import folium

import numpy as np

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# Параметры для Приморья (пример)

cities = {

"Владивосток": (43.12, 131.90),

"Терней": (45.05, 136.61),

"Кавалерово": (44.27, 135.06),

"Дальнегорск": (44.56, 135.62)

}

# Получение данных погоды (упрощённо)

def get_weather_risk(lat, lon):

# API Примгидромета (мокдата)

precipitation = np.random.uniform(0, 20) # мм осадков

wind = np.random.uniform(0, 30) # м/с

return 0.7 * (precipitation/20) + 0.3 * (wind/30)

# ИИ-модель для прогноза задержек

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50,))

X_train = np.array([[0.1, 0.5], [0.8, 0.2]]) # [риск_погоды, трафик]

y_train = np.array([0.3, 0.05]) # коэффициент задержки

model.fit(X_train, y_train)

# Расчёт маршрута с учётом рисков

def optimize_route(start, end, urgency):

base_time = 2.5 # базовое время в часах (Владивосток-Терней)

weather_risk = get_weather_risk(*cities[end])

traffic = 0.4 # данные из Яндекс.Пробки

delay = model.predict([[weather_risk, traffic]])[0]

total_time = base_time * (1 + delay) * (1.5 - urgency) # учёт срочности

# Визуализация

m = folium.Map(location=[43.12, 133.0], zoom_start=8)

folium.PolyLine(

locations=[cities[start], cities[end]],

tooltip=f"Время: {total_time:.1f} ч",

color='red' if urgency 0.8 else 'green'

).add_to(m)

return m

# Пример вызова: доставка вакцин (срочность=1.0)

optimize_route("Владивосток", "Терней", urgency=1.0).save('map.html')

Результат:
Интерактивная карта с маршрутом, где:

• Красная линия = критически важный груз

• Зелёная = стандартная доставка

• Поп-ап показывает расчётное время с учётом рисков

Нестандартные подходы:

1. Использование квантовых алгоритмов:

   • Квантовое отжигание (D-Wave) для решения TSP-задачи

   • Пример: расчет 100 маршрутов за 0.5 сек вместо 10 мин классическими методами.

2. Спутниковый мониторинг дорог:

   • Анализ снимков Sentinel-2 для обнаружения размытых дорог

   • Сегментация повреждений через U-Net нейросеть

3. Web3-решение:

   • Смарт-контракт (Solidity) для автоматических выплат водителям при ранней доставке

   • Данные о доставке хранятся в IPFS

Почему это профориентационно:

• Знакомство с ИИ, геоаналитикой и Web3

• Решение реальной проблемы региона

• Возможность доработать проект для всероссийских конкурсов (например, "Большие вызовы")

Примечание: Для упрощения в прототипе использованы мок-данные, но в реальном решении интегрируются API транспортных сервисов и региональные геоданные. Ученики могут расширить проект, добавив дашборд на Dash/Plotly или мобильное приложение с трекингом.