解决挑战

提供远程收入。最小化运输任务。需要一位在最小化和优化方面的讲师或在该领域有经验的数学家。

付款。
根据安排。基于这里的平均价格。紧急补贴（截至08.05）。

需要正式化并解决问题（最好使用伪代码或自然语言）。如果困难，可以简单地解决数学问题。
任务描述。
然后点 = 城市。
数据。
汽车。
它们在常规单位中有不同的体积。
承运人。它们在y.e.中有不同的体积。
城市。
它们有坐标。
路线。
它们由城市组成。类型：天（从路线开始的第1天），出发时间，抵达的日期和时间。每个城市可能有停靠。
航班。
卡车从航班的起点到终点。根据日期和时间编制路线。可能在路线交叉点之间进行汽车的重载。在这种情况下，汽车在指定的卡车旁等待。根据订单统计提前规划。
订单。
出发城市和到达城市。希望的发货日期（实际发货日期可能会更晚）。
航班站点
城市A-> 城市B（可以在航班之间转机，选择和交付不仅限于一个航班的起点和终点）
统计。订单点的到达和出发日期。所有其他描述的实体。

需要根据收集的统计数据制定最佳路线和航班。
最小化旅行时间、汽车的重载和在交叉点的等待时间。
我认为最好使用遗传算法来完成。可以在一半的订单上进行训练，在另一半上进行检查。

我会自己写程序。你需要一个算法或数学解决方案（我认为这就足够了）。