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A MAPF-GPT traz uma abordagem inovadora pra resolver desafios de pathfinding com vários agentes usando aprendizado de máquina.

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Um novo método melhora a precisão da recuperação de trajetórias pra uma mobilidade urbana melhor.

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Explorando a importância e as aplicações de subgrafos em várias áreas.

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Estratégias inovadoras para otimizar a entrega em armários de encomendas e a satisfação do cliente.

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Novos métodos simplificam a otimização com restrições usando redes tensorais.

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Avaliando estratégias para escolher locais de instalações usando previsões e métodos aleatórios.

Um sistema mais esperto reduz o uso de combustível e as emissões em caminhões frigoríficos.

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Analisando problemas de Dial-a-Ride e MinTurn baseados em linhas pra melhorar a eficiência do transporte.

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Computadores quânticos fotônicos podem revolucionar a solução de desafios complexos de otimização.

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Um novo método aumenta a eficiência no manuseio de materiais usando aprendizado por reforço com múltiplos agentes.

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Lidando com os desafios de localização de instalações com preferências de usuários conhecidas e desconhecidas.

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