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logistics optimization
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一种可扩展和可迁移的时序预测框架用于需求预测
提出了一种名为 Forecasting orchestra(Forchestra)的时间序列预测框架,具有可扩展的模型规模和预测精度,能够在需求预测和物流优化等业务问题中准确预测未来需求。
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4 months ago
基于图的鲁棒强化学习在物流优化中的应用
我们结合了图神经网络和强化学习,在纽约市的广义交通网络中,运用强化学习方法,分别比较了 GAT,Pro-CNN 和 PTDNet 三种算法。最终我们利用 PTDNet 和 GNN 进行强化训练,在 AMOD 系统优化问题上取得了 SOTA
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2 years ago
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