Details

Title Оптимизация тематического маршрута по множеству точек в городе: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_01 «Разработка компьютерных систем» = Optimization of a thematic route across multiple points in the city
Creators Горчатов Родион Антонович
Scientific adviser Болсуновская Марина Владимировна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2026
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects алгоритм оптимизации ; задача коммивояжёра ; маршрутизация ; мобильное приложение ; точки интереса ; Android ; dynamic radius growth ; firebase firestore ; Ios ; Kotlin ; Ktor ; Nginx ; mobile application ; routing ; points of interest ; optimization algorithm ; TSP
Document type Bachelor graduation qualification work
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.01
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-2790
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\42650
Record create date 8/21/2026

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if administrator prepare required files

Group Anonymous
Network Internet

В работе исследованы существующие навигационные сервисы и выявлена незанятая ниша: ни один из рассмотренных продуктов не решает задачу автоматического построения персонализированного многоточечного маршрута с учётом категорий точек и истории посещений. Сформулированы три критерия оптимизации: минимизация расстояния, соответствие тематическим категориям и уникальность маршрута. Разработан алгоритм Dynamic Radius Growth, расширяющий радиус поиска от 1500 до 5000 м с коэффициентом 1,6. В сочетании с эвристикой «ближайший сосед» алгоритм обеспечивает построение маршрута из пяти точек за 0,9 с и полноту маршрута в 100% случаев. Серверная часть реализована на Ktor с REST API и Bearer-аутентификацией; Nginx выполняет роль реверс-прокси и медиасервера. Клиентские приложения разработаны для Android (Kotlin) и iOS (Swift) по паттерну MVVM + Clean Architecture. Интегрирована событийная аналитика на базе Firebase Analytics. Тестирование на 47 точках подтвердило сокращение времени отклика вдвое, полное устранение неполных маршрутов и стопроцентную уникальность повторных запросов.

The work investigates existing navigation services and identifies an unfilled niche: none of the reviewed products automatically constructs a personalized multi-point route while accounting for category preferences and visit history. Three optimization criteria were formalized: distance minimization, category preference conformance, and route uniqueness through visit history tracking. The Dynamic Radius Growth algorithm was developed, expanding the search radius from 1,500 m to 5,000 m with a factor of 1.6. Combined with the Nearest Neighbor heuristic, it constructs a five-point route in 0.9 seconds with 100% completeness. The server side is built on Ktor with a Bearer-authenticated REST API; Nginx handles TLS termination and static media serving. Native client applications were developed for Android (Kotlin) and iOS (Swift) following MVVM + Clean Architecture. Firebase Analytics event tracking was integrated. Testing on 47 points of interest confirmed a twofold reduction in response time, complete elimination of incomplete routes, and 100% uniqueness of repeated route req.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Internet Authorized users SPbPU
Internet Anonymous
...