ZenRoute - Adaptiv ruteoptimalisering gjennom kontinuerlig Læring

Offentlig prosjektsammendrag

ZenRoute utvikler autonome ruteoptimaliseringssystem basert på selvlærende algoritmer som tilpasser seg operasjonelle forhold. Dagens ruteplanlegging krever manuell tuning og oppnår sjelden høy sjåføradopsjon, noe som begrenser transporteffektivitet. Prosjektet adresserer tre forskningsutfordringer: kontinuerlig læring av kostfunksjoner, integrering av flerdimensjonal usikkerhet i sanntidsoptimalisering, og forklarbar AI for operatørtillit. Målet er 85% automatisk planlegging og 90% ruteadopsjon gjennom adaptive algoritmer for dataintelligens, selvkalibrerende optimalisering og prediktiv prognostisering. Forskningsmetoden følger eksperimentell design med teoretisk modellutvikling, kontrollerte simuleringer og feltstudier hos transportselskaper. Prosjektet kombinerer operasjonsanalyse med maskinlæring for praktisk anvendbare løsninger. Resultatet vil være ny kunnskap innen adaptiv optimalisering og teknologisk grunnlag for mer effektiv transport.