Neuste Artikel für Betriebsforschung

Eine neue Methode kombiniert Deep Learning und Constraint-Programmierung, um die Jobplanung zu verbessern.

Eine Übersicht über kontraktive perfekte Graphen und ihre Bedeutung in der Graphentheorie.

Ein neuer Ansatz zur Bewältigung der variablen Kosten beim wirtschaftlichen Losgrössensystem.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Effizienz und Effektivität von MILP-Lösern verbessert.

Ein Blick auf durchschnittliche erblich Grafen und ihre Bedeutung in der Graphentheorie.

Neue Methode verbessert die Effizienz der Aufgabenplanung auf Maschinen.

Diese Studie bewertet effiziente neuronale Netzwerk-Ensembles zur Klassifizierung von Industriekomponenten unter Unsicherheit.

Erkunde die Struktur und Relevanz von gerichteten Graphen in verschiedenen Bereichen.

Die Komplexität des Packens von Einheitsquadraten in einfache Polygone untersuchen.

Routenoptimierung für Abhol- und Lieferaufgaben mit Verstärkungslernen.

Entdeck die neuen Funktionen von SCIP 9.0 für effiziente Optimierung.

Lern was über reflektierte brownsche Bewegung und ihre Anwendungen in der Warteschlangentheorie.

Neue Methoden zur Verbesserung der Effizienz der Jobplanung auf identischen Maschinen.

Lern, wie Direkt-Suchmethoden helfen, optimale Lösungen effektiv zu finden.

Lern die Grundlagen von Constraint-Satisfaction-Problemen und ihren Anwendungen.

Ein Blick auf Parkfunktionen und deren geometrische Darstellungen.

Erkunde die Natur, Typen und realen Anwendungen von Constraint-Satisfaction-Problemen.

Lern was über flexibles Job-Shop-Management und wie's die Effizienz beeinflusst.

Eine neuartige Methode zur Optimierung von semi-kontinuierlichen Variablen in komplexen Szenarien erkunden.

Lerne über optimalen Transport und seine Anwendungen in der Logistik und darüber hinaus.

Das Training von Open-Source-LLMs verbessert die Optimierungsmodellierung für Industrieanwendungen.

Nutzen von Reinforcement Learning, um die Jobplanung mit Gittins-Index-Techniken zu optimieren.

Entdeck, wie Zykloiden helfen, Synchronisation in Prozessen in verschiedenen Bereichen zu modellieren.

Ein Blick auf stabile Partitionen und ihre Rolle bei der Zuordnung von Personen basierend auf Vorlieben.

Ein neues Modell verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien mit abhängigen Entscheidungen.

Forschung stellt fortschrittliche Methoden für effiziente Netzabdeckungslösungen vor.

Ein Blick auf Policy-Iterationsmethoden für effektive Entscheidungsfindung und deren Überprüfung.

Eine Methode zur Optimierung der dynamischen Fahrzeugroutenplanung mit LIFO-Entladung und Andockbeschränkungen.

Ein Leitfaden zur Verwaltung von Ressourcen im Projektzeitplan bei gleichzeitiger Kostensenkung.

Diese Forschung untersucht, wie variable Ankunfts- und Servicezeiten Warteschlangen beeinflussen.

Diese Studie präsentiert eine neuartige Methode zur Optimierung der Zuweisung von Logistikaufgaben mithilfe von Surrogatmodellen.

Lern Methoden, um binäre Polynome zu minimieren und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Lerne, wie stochastische Steuerungsmethoden bei unsicheren Entscheidungen helfen.

Eine neue Richtlinie verbessert die Entscheidungen in unsicheren Entscheidungssituationen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mit robusten Markov-Entscheidungsprozessen.

Ein Blick auf die ganzzahlige Programmierung und das Problem der unbeschränkten Teilmengen-Summe.

Ein neues Framework nutzt Deep Learning für Lösungen in der ganzzahligen Optimierung.

Die Optimierung der Jobplanung kann die Kundenzufriedenheit und die Unternehmensleistung verbessern.

Neue Methoden verbessern die ungefähren Lösungen für das Reiseverkaufsproblem.

Eine Übersicht über Graphenpolynome und ihre Relevanz in verschiedenen Bereichen.