如何以最低材料消耗建造最短路径，始终是交通网络设计、机器人技术等领域亟待解决的关键问题。目前虽有多种解决方案，但多数仍停留在探索性阶段。
圣彼得堡国立大学控制系统建模数学理论教研室的工程师研究员阿尔乔姆·沙尔莱（Артём Шарлай）提出了一种基于数学建模的创新方法。
在设计道路、水道、管道等运输网络时，如何确定建设成本最优的最短路线是最重要的实际问题之一。这一课题在机器人、太空探索等领域同样具有广泛的应用价值。
针对这一需求，沙尔莱在其副博士论文研究中开发了一套数学建模方法。与传统的Dijkstra算法、RRT（快速扩展随机树）等路径规划方法不同，该研究将道路建设成本建模为连接起点与终点的变分问题。模型综合考虑了建筑材料运输成本和施工铺设成本这两大核心要素。
这项题为"地形道路最优轨迹成本计算研究"的成果，已作为物理数学科学副博士学位论文通过答辩。研究不仅具有重要理论价值，更通过MATLAB软件实现了算法工具化，可拓展应用于更广泛的工程领域。
导师阿巴索夫教授在评语中指出："沙尔莱创新性地建立了积分成本函数的最小化模型，通过求解该函数的极值曲线方程，实现了成本最优路径的数学求解。研究证明他是一位具有独立科研能力的优秀学者。"
该研究还可进一步深化，例如引入沼泽、河流等自然障碍物的约束条件。考虑到俄罗斯正在大力推进交通基础设施建设，这项成果有望显著降低道路工程成本。
当被问及在圣彼得堡国立大学答辩的感受时，沙尔莱表示："相较于传统答辩流程，本校的新规更具优势——取消摘要要求、精简答辩委员会规模但提高成员资质，在保证学术严谨的同时为答辩者创造了更友好的环境。我很庆幸顺利完成所有流程。"
基于该研究开发的软件工具，未来将有望应用于铁路、公路、管道等基础设施的优化设计，实现建设成本的最小化。
