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Machine-Learning Verfahren für eine nachhaltige Letzte-Meile-Logistik

  • Dieser Beitrag entwickelt ein Konzept zur praktischen Umsetzung eines Machine- Learning Verfahrens zum Lösen von Vehicle Routing Problemen im Kontext einer nachhaltigen “Letzte-Meile”-Logistik, welches durch einen Prototyp umgesetzt und getestet wurde. Der Prototyp basiert auf dem “Reinforcement Learning”-System und verwendet als Algorithmus “REINFORCE mit Baseline”. In einer Vergleichsanalyse wurde der Prototyp mit dem bekannten Vertreter Google-OR, anhand von zwei Anwendungsszenarien,Dieser Beitrag entwickelt ein Konzept zur praktischen Umsetzung eines Machine- Learning Verfahrens zum Lösen von Vehicle Routing Problemen im Kontext einer nachhaltigen “Letzte-Meile”-Logistik, welches durch einen Prototyp umgesetzt und getestet wurde. Der Prototyp basiert auf dem “Reinforcement Learning”-System und verwendet als Algorithmus “REINFORCE mit Baseline”. In einer Vergleichsanalyse wurde der Prototyp mit dem bekannten Vertreter Google-OR, anhand von zwei Anwendungsszenarien, verglichen. Der Prototyp überzeugt dabei in der Laufzeit und dem Automatismus. Es konnte festgestellt werden, dass eine Verwendung von Lernenden-Systemen für das Vehicle Routing Problem sich bei nur bei einem größeren Stoppvolumen und einer erweiterten IT-Infrastruktur empfiehlt.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Verfasserangaben:Pablo Stockhausen, Andreas Johannsen, Robert Maurer
Dokumentart:Vortrag
Sprache:Deutsch
Jahr der Veröffentlichung:2023
Datum der Veröffentlichung (online):14.12.2023
Veröffentlichende Institution:Technische Hochschule Brandenburg
Datum der Freischaltung:14.12.2023
Institute:Fachbereich Informatik und Medien
Hochschulbibliografie:Hochschulbibliografie
Lizenz (Deutsch):Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0
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