物流 に関する最新の記事

リアルタイム車両タスク割り当ての効率性と公平性を調査中。

ハイブリッドアルゴリズムは、クラシックと量子コンピューティングを組み合わせて、鉄道 dispatching の効率を向上させる。

新しい方法が、テンプルド指数測度を使って最適輸送の効率と柔軟性を向上させる。

タスク実行を高めて、クラウドソーシングでの失敗を減らすための革新的な方法。

視覚データで訓練されたロボットは、大量のラベル付きデータなしでも安全に荷物を降ろせるよ。

テンソルネットワークを使って複雑な最適化問題に効率的に取り組む方法を探ってる。

動的サービスプラットフォームで正確な需要予測を確保する方法。

この記事では、コールドサプライチェーンにおけるIoT導入の課題を探る。

QAL-BPは量子コンピュータを使ってビンパッキングの効率を上げるんだ。

接続障害後のネットワークパスを効率的に管理する方法。

特定のエリアをカバーする効率的な曲線を見つける研究。

強化学習を使って車両ルーティングを最適化する新しいアプローチ。

ドローンがラストマイルの配達を革命的に変えて、スピードと効率をアップさせてるよ。

アンカー付き構成空間の性質と応用の紹介。

メトリックグラフの主要な問題とその重要性の概要。

円周上の固定点配置とその応用に関する研究。

不均等な資源分配を効果的に管理する方法を見てみよう。

複雑な形状での質量移動の効果的な方法を探る。

カナダの旅行者問題におけるブロックがあるグラフの戦略を探る。

eコマースの注文履行を向上させるための在庫配置の最適化戦略。

PとNPの重要性と影響について探ろう。

革新的な方法で不均一な円をコンテナに詰める効率が上がる。

強化学習とメタオペレーターを組み合わせることで、複雑なタスクの意思決定が改善されるよ。

新しいアプローチで、機械学習技術を使って車両のルーティング効率が向上するんだ。

新しい方法が、いろんな環境での協働ロボットの計画をより良くするよ。

自己監視学習技術を使って、ジョブショップスケジューリングの最適化のための新しい戦略を見つけよう。

共有スペースを移動するエージェントが衝突しないような解決策を探ろう。

新しい方法でチップウッドパレットと金属プレートの識別がもっと簡単にできるようになったよ。

新しい方法が量子コンピューティングを使って複雑な配送ルートの課題に取り組んでるよ。

新しいアプローチは、グラフ表現と従来の機械学習手法を使って計画戦略を強化する。

新しい戦略が旅行セールスマン問題を解くスピードを向上させる。

効率的な資源移動のための最適輸送とラックス・オレイニック演算子を調べる。

新しいAI手法が不確実なタスク環境でのスケジュール管理を改善します。

新しいスケジューラが複雑な製造環境での生産効率を向上させる。

量子コンピューティングが物流とサプライチェーン管理の課題にどう対処するかを探る。

研究者たちが効率を最大化するために、さまざまな形状を使って幾何学的ナップサック問題にどう取り組んでいるかを学ぼう。

スプリッターネットワークとアイテム管理の効率化について学ぼう。

新しいアルゴリズムが複数のエージェントの目標割り当てと経路探索の効率を向上させる。

新しい方法は、アルゴリズムを組み合わせて多目的最適化の課題に取り組む。

複雑な積載制約を考慮した車両ルーティング問題の新しい視点。