Выбор алгоритмов решения задачи многоагентной маршрутизации, основанный на решении близких задач

В работе рассматривается проблематика снижения сложности $NP$-трудных задач с помощью использования близких задач, для которых оптимальное или приемлемое решение уже известно. Для задач многоагентной маршрутизации применяется методика, основанная на кластеризации сети, согласованной с маршрутами коммивояжера на каждом кластере и построения маршрутов, учитывающих ограничение временных окон доставки. Приводится математическая модель, которой соответствует блок псевдобулевой условной оптимизации с ограничениями в виде дизъюнктивных нормальных форм, допускающей полиномиальную разрешимость и блок временных ограничений. Результаты по выбору метаэвристик на основе близких задач используются в программе по доставке товаров многими агентами потребителям, расположенным в вершинах инфраструктурной дорожной сети региона.