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

Neue Methoden verbessern die Ressourcenverteilung durch Zufall und Flexibilität.

Eine neue Methode verbessert die Abläufe im Lager, indem sie Aufgabenverteilung und Routenfindung kombiniert.

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.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz von ganzzahligen linearen Programmierungen für Optimierungsprobleme.

Vorstellung einer dynamischen Methode zur Verbesserung der Bin-Packing-Effizienz mithilfe von Mustern.

Entdecke die Grundlagen der Graphentheorie und ihre Anwendungen in der realen Welt.

Die Bedeutung und Anwendungen von Hitting-Subgraphen in verschiedenen Bereichen erkunden.

Entdecke, wie bicyclische Graphen die Effizienz in landwirtschaftlichen Lieferketten verbessern.

Innovative Strategien zur Optimierung der Paketschliessfachlieferung und Kundenzufriedenheit.

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.

Diese Studie bewertet, wie modulare Fahrzeuge die Lieferkosten in der Logistik senken können.

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.

In diesem Artikel geht's darum, wie man maschinelles Lernen nutzen kann, um Netzwerkdesign-Lösungen zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Grafiken in der realen Welt bei Anwendungen wie Logistik helfen.

Erkunde zeitliche VCSPs und ihre Bedeutung in Optimierungsproblemen.

Neue Methoden verbessern Strategien zum Schutz von Systemen gegen Angriffe.

Analyse von Linien-basierten Dial-a-Ride und MinTurn-Problemen für bessere Transporteffizienz.

Wie 5G die Methoden zur Innenraumpositionierung in industriellen Umgebungen verändert.

Photonische Quantencomputer könnten die Lösung komplexer Optimierungsprobleme revolutionieren.

Diese Studie behandelt die Herausforderungen bei der Standortwahl über mehrere Zeiträume und bietet effektive Lösungen.

Eine neue Methode steigert die Effizienz bei der Materialhandhabung mithilfe von Multi-Agenten-Verstärkungslernen.

Diese Studie untersucht die Transportkosten von zufälligen Punkten und fortschrittlichen mathematischen Techniken.

Ein Blick auf robuste Optimierungstechniken in unsicheren Situationen.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter Aufgaben effektiv planen und ausführen.

Herausforderungen bei der Standortwahl von Einrichtungen mit bekannten und unbekannten Nutzerpräferenzen angehen.

Neue Methoden zur Verbesserung der letzten Meile Lieferservice mit Drohnen erkunden.

Die Verbesserung der Liefer-Effizienz und Sicherheit durch fortschrittliche Routenplanung für Elektrofahrzeuge.

BOMP verbessert die Fähigkeit von Robotern, schnell und genau Dinge aus Behältern zu holen.

Entdecke, wie MADQN die Effizienz bei der Planung von autonomen Fahrzeugen in Fabriken verbessert.