不確実な状況でのロバスト最適化手法の考察。
Jannis Kurtz
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最先端の科学をわかりやすく解説
不確実な状況でのロバスト最適化手法の考察。
Jannis Kurtz
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新しい方法がロボットのタスクの計画と実行を効果的に向上させる。
Xuan Lin, Jiming Ren, Samuel Coogan
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既知および未知のユーザーの好みを考慮した施設の立地課題への対処。
Gennaro Auricchio, Jie Zhang
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ドローンを使ってラストマイル配送の物流を強化する新しい方法を探ってるんだ。
Carlos Pambo, Jacomine Grobler
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電気自動車のための先進ルート計画で配送効率と安全性を向上させる。
Prateek Agarwal, Debojjal Bagchi, Tarun Rambha
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BOMPはロボットがビンから素早く正確にアイテムを取る能力を向上させる。
Zachary Tam, Karthik Dharmarajan, Tianshuang Qiu
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MADQNが工場で自律走行車のスケジューリング効率をどう向上させるかを探ってみて。
Mohammad Feizabadi, Arman Hosseini, Zakaria Yahouni
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巡回セールスマン問題の課題と戦略を探る。
Tobias Mömke, Hang Zhou
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凹型テントが非線形最適化の課題をどう簡単にするかを学ぼう。
Markus Gabl
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ペイロードを運ぶクアドロターの安定した構成を効果的に探る。
Mohssen E. Elshaar, Pansie A. khodary, Meral L. Badr
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重要な制限を考慮しながらデータを効果的にグループ化する方法を学ぼう。
Roger Macedo
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時間がネットワークの形成やさまざまな存在間のつながりにどう影響するかを調べる。
Davide Bilò, Sarel Cohen, Tobias Friedrich
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RKOがどのようにさまざまな複雑な問題で解決策を最適化しているかを学ぼう。
Antonio A. Chaves, Mauricio G. C. Resende, Martin J. A. Schuetz
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郵便配達員がサービスを妨げずに線路を点検する様子。
Somnath Buriuly, Leena Vachhani, Sivapragasam Ravitharan
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ロボット群がいろんな作業でどう効率よく連携するかを学ぼう。
Simon Jones, Sabine Hauert
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強化学習は、配送ルートの最適化により賢い解決策を提供する。
Utsav Dutta, Yifan Lin, Zhaoyang Larry Jin
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制約付き多目的最適化と新しいDRMCMOアルゴリズムについての考察。
Weixiong Huang, Rui Wang, Tao Zhang
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テクノロジーがデバイスの位置をうまく見つける方法を学ぼう。
Lorenzo Pucci, Tommaso Bacchielli, Andrea Giorgetti
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車両追跡と生存者バイアスの影響に関する研究。
Diyi Liu, Yangsong Gu, Lee D. Han
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マルチエージェント学習を使って車両ルーティング問題を解決するための新しいライブラリ。
Ricardo Gama, Daniel Fuertes, Carlos R. del-Blanco
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DeepMDVが配達ルートを最適化して、サービスをもっと早くする方法を発見しよう。
Saeed Nasehi, Farhana Choudhury, Egemen Tanin
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テクノロジーが荷物の配達プロセスをどんどん良くするかを学ぼう。
Thomas Bruys, Reza Zandehshahvar, Amira Hijazi
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重み付きk-マトロイドの交差を使ってグループ選択を最適化する新しいアプローチ。
Neta Singer, Theophile Thiery
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新しい技術が積み重なった状況で物のカウントを改善する。
Corentin Dumery, Noa Etté, Jingyi Xu
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グラフの接続を素早く効果的に公正に分ける新しいアプローチ。
Jason Li, Owen Li
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新しいフレームワークで効率的な物流のETA予測が改善される。
Mengran Li, Junzhou Chen, Guanying Jiang
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ハミルトンサイクルのカラフルな道とその実世界での応用を発見しよう。
Danni Peng, Zhifei Yan
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グラフのパスの概要、その重要性、そして新しい探索方法について。
Satoru Iwata, Hirota Kinoshita
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アレンジメントのマッチングとその応用についての簡単なガイド。
A. I. Bolotnikov, A. A. Irmatov
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最適輸送が時間と空間を通じて資源の移動をどのように再構築するかを学ぼう。
Alec Metsch
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最適輸送が物流やエンジニアリングデザインをどう変えるかを発見しよう。
Karol Bołbotowski, Guy Bouchitté
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マルチチャネルキューイングシステムがリクエストを効率的に管理する方法を学ぼう。
M. V. Yashina, A. G. Tatashev
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AIがエリアセグメンテーションを改善して、より良い配達サービスを実現する方法を学ぼう。
Youfang Lin, Jinji Fu, Haomin Wen
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分割できないマルチフローがネットワークで需要を効率的にルーティングする方法を学ぼう。
Mohammed Majthoub Almoghrabi, Martin Skutella, Philipp Warode
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StructRideはライドシェアを強化して、ライドリクエストを最適化し、ドライバーと乗客のマッチングを改善するんだ。
Jiexi Zhan, Yu Chen, Peng Cheng
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サプライチェーンがどんな挑戦に適応して効率を維持するかを学ぼう。
Daniel Ovalle, Joshua L. Pulsipher, Yixin Ye
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量子手法を使ってTSPに取り組む新しいアプローチ。
Simon Garhofer, Oliver Bringmann
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燃料の配達の複雑なプロセスと、それを支える技術を探ろう。
Vitalii Naumov
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新しいアルゴリズムがトラックの荷物の積み下ろしのための倉庫ドック管理を改善するよ。
Yueyi Li, Mehrdad Mohammadi, Xiaodong Zhang
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グラフと対称関数の深いつながりを数学で探ってみて。
John Irving, Mohamed Omar
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