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Neural Combinatorial Optimization in Transport Logistics: Solving Freight Transport Planning Problems using Deep Learning

Deineko, Elija und Jungnickel, Paul (2023) Neural Combinatorial Optimization in Transport Logistics: Solving Freight Transport Planning Problems using Deep Learning. 2nd International Symposium on Multi-Agent Freight Transport Simulation (FreighTSim), 2023-09-12 - 2023-09-13, Berlin.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/198211/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Neural Combinatorial Optimization in Transport Logistics: Solving Freight Transport Planning Problems using Deep Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Deineko, ElijaElija.Deineko (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jungnickel, Paulpaul.jungnickel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:Reinforcement Learning, Neural Combinatorial Optimization, Multi-Agent Simulation, Approximate Dynamic Programming, Vehicle Routing Problem, Freight Transport Planning, Transport Logistics
Veranstaltungstitel:2nd International Symposium on Multi-Agent Freight Transport Simulation (FreighTSim)
Veranstaltungsort:Berlin
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 September 2023
Veranstaltungsende:13 September 2023
Veranstalter :DLR Institut für Verkehrsforschung
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - DATAMOST - Daten & Modelle zur Mobilitätstransform, V - VMo4Orte - Vernetzte Mobilität für lebenswerte Orte
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrsforschung > Verkehrsmärkte und -angebote
Hinterlegt von: Deineko, Elija
Hinterlegt am:04 Dez 2023 11:11
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:58

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