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HOBOTAN geht effizient an komplexe Optimierungsprobleme höherer Ordnung mit fortschrittlichen Rechentechniken ran.

Ein neuer Ansatz verbessert TSP-Lösungen mit echten Daten und lokalen Entscheidungen.

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Eine neue Methode verbessert die Roboternavigation in unsicheren Umgebungen.

Effiziente Methoden zur Fahrzeugroutenplanung und -terminierung für pünktliche Lieferungen.

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Neue Methoden verbessern die Effizienz beim Lösen komplexer Rechenprobleme.

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Erkunde die Struktur und Eigenschaften von gerichteten Graphen und ihre Anwendungen.

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Vergleich der Lieferzeiten von Lastenrädern und Vans in städtischen Lieferumgebungen.

Ein neuer Ansatz für die Containerstauplanung verbessert die Effizienz beim Verschiffen.

MAPF-GPT bietet einen innovativen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen im Bereich der Multi-Agenten-Pfadfindung mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Interoperabilität ist echt wichtig für Zusammenarbeit und Effizienz in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bahnverfolgung für bessere urbane Mobilität.

Eine neuartige Methode bietet effiziente Lösungen zur Optimierung der Auswahl von Artikeln innerhalb von Budgetgrenzen.

Dieses Papier spricht über automatisierte Methoden zur Umwandlung komplexer nichtlinearer Optimierungsmodelle in lineare Formen.

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Kausale Maschinenlernen gibt Einblicke für bessere Entscheidungen bei Risiken in der Lieferkette.

Neue Methoden vereinfachen die beschränkte Optimierung mit Tensor-Netzwerken.

Quantencomputing-Methoden verbessern die Lösungen für komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme.

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Bewertung von Strategien zur Platzierung von Einrichtungen unter Verwendung von Vorhersagen und randomisierten Methoden.

Ein schlaueres System senkt den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen in Kühllastwagen.