IT-аутсорсинг — удалённая работа в Москве

Оптимизация маршрута по точкам на карте (логистика, Python, API карт. Оптимизация маршрута по точкам на карте (логистика, Python, API карт. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Доброго времени суток! Внимание, указанная цена и сроки - Обсуждаемы. Спасибо за интерес к объявлению! Детализированное Техническое Задание (ТЗ) для фрилансера Название проекта: Построение оптимального маршрута для объезда точек продаж электронных сигарет по Москве и МО. Цель проекта: Максимально увеличить КПД полевого исследования за счет оптимизации последовательности посещения точек. Сократить время в пути и пробег. 1. Предоставленный вами список точек в формате Excel/Google Sheets с колонками: Адрес, Название точки, Номер телефона, Telegram (если есть), Примечание (наличие и т.д.). 2. (Опционально) Исполнитель может использовать открытые API или базы данных (например, 2GIS, Яндекс.Карты, Яндекс навигатор) для верификации адресов и координат. Задачи для фрилансера: 1. Обработка данных: Привести предоставленный список адресов к единому стандарту, проверить их корректность и преобразовать в географические координаты (широта/долгота). 2. Кластеризация (если точек очень много): Разделить все точки на логические кластеры по районам или округам, чтобы исследование можно было провести за несколько дней. 3. Оптимизация маршрута: Использовать алгоритмы оптимизации (решение “задачи коммивояжёра“ - TSP) для построения последовательности объезда точек внутри каждого кластера, которая минимизирует общее время в пути и километраж. 4. Формат результата: · Основной: Файлы для навигатора в формате GPX (универсальный формат, который понимают практически все навигаторы и приложения, like OsmAnd, Garmin, etc.). · Дополнительный: Визуализация на онлайн-карте (Google My Maps или Яндекс.Карты), где маршрут и точки будут видны визуально. Это полезно для общего планирования. · Отчет: Краткий текстовый отчет с примерной оценкой общего километража и времени в пути (с учетом среднего московского трафика). Критерии успеха: Маршрут должен быть не просто “по точкам на карте“, а оптимизированным по времени и расстоянию. Последовательность точек должна быть выстроена алгоритмически, а не вручную. · Оптимизация маршрутов (Route Optimization) · Задача коммивояжёра (TSP - Traveling Salesman Problem) · API карт (Google Maps API, Яндекс.Карты API, OSRM) · Формат GPX · Геокодирование (преобразование адреса в координаты) · Кластеризация точек · Логистика.