Разработка ML-модели для решения задачи маршрутизации (VRP)

Необходимо создать и обучить нейросетевую модель, способную предсказывать оптимальный порядок посещения географических точек на основе предоставленной обучающей выборки.

Основная задача

Решение классической задачи Vehicle Routing Problem (VRP) с применением методов машинного обучения. Модель должна анализировать входные данные и выдавать последовательность, минимизирующую общие затраты на маршрут (например, время или расстояние).

Ключевые требования

• Разработка архитектуры нейронной сети, подходящей для задачи оптимизации последовательностей.
• Обучение модели на предоставленном датасете.
• Оценка качества работы модели на тестовых данных.
• Предоставление отчета о процессе обучения, метриках и эффективности решения.

Ожидаемый результат

Работоспособная ML-модель, готовый код для обучения и инференса, а также документация по использованию.