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Titlebook: Operations Research and Enterprise Systems; 4th International Co Dominique de Werra,Greg H. Parlier,Bego?a Vitorian Conference proceedings

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樓主: HABIT
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發(fā)表于 2025-3-27 00:38:53 | 只看該作者
Local Search Based Metaheuristics for Two-Echelon Distribution Network with Perishable Productsch (MS-ILS) are implemented. These methods are included in an APS (Advanced Planning System) and compared with a MILP solver. The instances are derived from actual data or built using a random generator of instances to have wider diversity for computational evaluation. The VND significantly improves
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發(fā)表于 2025-3-27 02:11:13 | 只看該作者
en, schneller ?den Punkt“ zu machen, Images zu pr?gen, Markenprofile zu sch?rfen, Strategien auch erlebbar und konsistent umzusetzen??.Ein Muss für alle Markenverantwortlichen, speziell jene mit schmalem Werbeb978-3-658-28687-3
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發(fā)表于 2025-3-27 06:35:21 | 只看該作者
Matej Cebecauer,? ubo? Buznaische überlegungen ? Historische, institutionelle und soziologische Voraussetzungen der Verfassungsberichtsbarkeit in Bundesl?ndern ? Landesverfassungsgerichtsbarkeit und Politik ? Internationale und vergleiche978-3-658-28960-7978-3-658-28961-4
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發(fā)表于 2025-3-27 10:35:32 | 只看該作者
h erkl?rt.Selbstlernende Algorithmen: Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Deep Learning.Was beeinflusst die Güte eines Prognose-Modells?.Welche Daten braucht Personalisierung?.KI-Methoden und Da978-3-658-29036-8978-3-658-29037-5
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發(fā)表于 2025-3-27 16:21:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 21:39:11 | 只看該作者
Victor M. Albornoz,Marcela Gonzalez-Araya,Matias C. Gripe,Sara V. Rodriguez,E. Juventino Trevi?o
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發(fā)表于 2025-3-27 23:12:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 03:03:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 08:42:22 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 12:24:47 | 只看該作者
Distributionally Robust Optimization for Scheduling Problem in Call Centers with Uncertain Forecastsfollowing independent unknown continuous probability distributions. We assume that we only know the first and second moments of the distribution and thus propose to model this stochastic optimization problem as a distributionally robust program with joint chance constraints. Moreover, the risk level
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