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Optimizing Travel Itineraries Using AI Algorithms in Microservices Architecture: Balancing Cost, Time, Preferences, and Sustainability
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究利用微服务架构中的机器学习模型和遗传算法，优化旅行行程，平衡成本、时间、用户偏好与可持续性，降低碳排放，具有显著的社会和环境影响。
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关键要点
- 本研究利用微服务架构中的机器学习模型和遗传算法优化旅行行程。
- 研究解决了成本、时间、用户偏好与可持续性之间的矛盾。
- 该系统在保证用户偏好和成本效益的同时，实现了更低的碳排放。
- 研究结果显示具有显著的社会和环境影响。
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