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Un nuevo método combina el aprendizaje profundo y la programación de restricciones para mejorar la programación de trabajos.

Una visión general de los grafos perfectos de contracción y su importancia en la teoría de grafos.

Un enfoque novedoso para abordar los costos variables en la planificación de lotes económicos.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora la eficiencia y efectividad de los solucionadores MILP.

Una mirada a los gráficos hereditarios promedio y su importancia en la teoría de grafos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la programación de tareas en las máquinas.

Este estudio evalúa conjuntos de redes neuronales eficientes para clasificar piezas industriales bajo incertidumbre.

Explora la estructura y relevancia de los grafos dirigidos en varios campos.

Examinando las complejidades de meter cuadrados en unidades dentro de polígonos simples.

Optimizando rutas para tareas de recogida y entrega usando aprendizaje por refuerzo.

Descubre las nuevas funciones de SCIP 9.0 para una optimización eficiente.

Aprende sobre el movimiento browniano reflejado y sus aplicaciones en la teoría de colas.

Nuevos métodos para mejorar la eficiencia en la programación de trabajos en máquinas idénticas.

Aprende cómo los métodos de búsqueda directa ayudan a encontrar soluciones óptimas de manera efectiva.

Aprende lo básico sobre problemas de satisfacción de restricciones y sus aplicaciones.

Una mirada a las funciones de estacionamiento y sus representaciones geométricas.

Explora la naturaleza, tipos y usos en el mundo real de los problemas de satisfacción de restricciones.

Aprende sobre la programación flexible de talleres y su impacto en la eficiencia.

Explorando un método nuevo para optimizar variables semi-continuas en situaciones complejas.

Aprende sobre el transporte óptimo y sus aplicaciones en logística y más allá.

Entrenar modelos de lenguaje de código abierto mejora el modelado de optimización para aplicaciones industriales.

Aprovechando el aprendizaje por refuerzo para optimizar la programación de trabajos usando técnicas del índice de Gittins.

Descubre cómo los ciclos ayudan a modelar la sincronización en procesos de diferentes campos.

Una mirada a las particiones estables y su papel en emparejar a las personas según sus preferencias.

Un nuevo modelo mejora la toma de decisiones en escenarios complejos con elecciones interdependientes.

La investigación presenta métodos avanzados para soluciones eficientes de cobertura de red.

Una mirada a los métodos de iteración de políticas para una toma de decisiones efectiva y su verificación.

Un método para optimizar la ruta dinámica de vehículos con restricciones de descarga en LIFO y muelle.

Una guía para gestionar recursos en la programación de proyectos mientras se minimizan costos.

Esta investigación examina cómo las tasas de llegada y servicio variables afectan las colas.

Este estudio presenta un método novedoso para optimizar la asignación de tareas logísticas usando modelos sustitutos.

Aprende métodos para minimizar polinomios binarios y sus aplicaciones en varios campos.

Aprende cómo los métodos de control estocástico ayudan en la toma de decisiones inciertas.

Una nueva política mejora las opciones en entornos de toma de decisiones inciertas.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando Procesos de Decisión de Markov robustos.

Una mirada a la programación entera y el problema de la Suma de Subconjuntos No Acotados.

Un nuevo marco usa aprendizaje profundo para soluciones de programación entera.

Optimizar la programación de trabajos puede mejorar la satisfacción del cliente y el rendimiento del negocio.

Nuevos métodos mejoran las soluciones aproximadas para el Problema del Viajante.

Una visión general de los polinomios de grafos y su relevancia en varios campos.