Программисты — удалённая работа в Москве

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужна Оптимизация выбора складов и планирования рейсов транспорта для минимизации стоимости доставки заказа. ## Краткое ТЗ для фрилансера ### Часть 1. «Человеческое» / математическое решение 1. **Постановка задачи** * Есть N складов (координаты lat-lon, остатки товаров, цены). * Есть заказ — список позиций: *SKU, шт, вес, объём*. * Для каждого типа транспорта известны паспортные лимиты (кг, м³) и тариф: * *Подача* ₽, *Цена-км* ₽/км. * Цель — подобрать: 1. **из каких складов** брать партии, 2. **сколько рейсов** каждого ТС, 3. **каким маршрутом** (склад → клиент; допускается один рейс — один склад), …так, чтобы минимизировать суммарные затраты **Подача + км·тариф** и уложиться в лимиты (масса ≤100 %, объём ≤80 %). 2. **Ожидаемое описание модели** * Формальное название: *Supplier Selection + Capacitated Multi-Depot Vehicle Routing* (упрощённый MD-CVRP). * Какие переменные (x\_{item,warehouse}, y\_{route}) и ограничения нужны. * Как учитываем двойной лимит (кг / м³) и правило «один рейс ↔ один склад». * Предлагаемый метод решения: * для MVP — жадный FFD + выбор ближайшего склада; * для полной версии — MILP / Google OR-Tools (или альтернативная эвристика: Tabu, GA, ALNS). * Оценка вычислительных пределов (10 складов, 1 000 SKU → ≤ 30 сек). ### Часть 2. Реализация / программирование 1. **Источник данных** – Google Sheets (готовая структура): * *Элементы\_Корзины* — заказ; * *Транспорт* — справочник ТС; * *Склады* / *Логистика* — координаты, тарифы. 2. **MVP (Google Apps Script)** * Расчёт расстояния Гаверсином (или Maps API). * Алгоритм: ближайший склад → жадная укладка FFD → Trips. * Перезапись листов **Trips** и **Итоги\_по\_транспорту/складам** без ручевого вмешательства. 3. **Full stack** * Node/Python-backend с OR-Tools. * REST-endpoint `POST /optimize` принимает JSON (Items, Warehouses, Fleet). * Возвращает JSON: trips, costs, агрегаты. * Apps Script или webhook записывает результат обратно в Sheets. 4. **Требования к коду** * Русская локаль (`;` разделитель). * Числа держим как Number, без `toFixed`. * Комментарии EN/RU, README с инструкцией запуска и лимитами. 5. **Ожидаемые артефакты** * Документ-описание модели (PDF/MD). * Apps-Script-файл или Git-репозиторий с backend-сервисом. * Пример входного и выходного JSON. --- ⏱ Оцените сроки: MVP — 3-5 дн, полная версия — 2-3 нед. ------ На скрине пример рейсов: Если берется склад, где самый дешевый товар. И с каждого склада заказчику отправляется отдельный транспорт, корретно заполненный по лимитам. Но возможно - эффективней будет загрузиться на самом дорогом на 90% складе и заехать во второй по дороговизне склад, т.к. с учетом цены доставки цена будет меньше, чем 1 склад = отдельный транспорт. Гугл таблиц апп скрипт вроде эту задачу уже решить не может.