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建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。
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Kenneth M. Anderson；科罗拉多大学（美国） Helen Ashman；诺丁汉大学（英国） V. Balasubramanian；E-Papyrus 公司（美国） Joergen Bang；奥胡斯大学（丹麦） John Boot；摩托罗拉（美国） Peter Brusilovsky；卡内基梅隆大学（美国） John Buford；GTE 实验室（美国） Licia Calvi；安特卫普大学（比利时） Leslie Carr；南安普顿大学（英国） Betty Collis；特温特大学（荷兰） Gordon Davies；开放大学（英国） Paul De Bra；埃因霍温理工大学（荷兰） Roger Debreceny；南洋理工大学（新加坡） Serge Demeyer；伯尔尼大学（瑞士） Andreas Dieberger；埃默里大学 / ITD（美国） Philip Doty；德克萨斯大学奥斯汀分校（美国） David Durand；波士顿大学（美国） Erik Duval；天主教鲁汶大学（比利时） John Eklund；Access Australia 合作多媒体中心（澳大利亚） Anton Eliens；阿姆斯特丹自由大学（荷兰） Allan Ellis；南十字星大学（澳大利亚） Dieter Fellner；布伦瑞克理工大学（德国） Josef Fink；德国国家信息技术研究中心（德国） Richard Furuta；德克萨斯 A&M 大学（美国） Franca Garzotto；米兰理工大学（意大利） Peter Gloor，普华永道（瑞士） Gene Golovchinsky；FX Palo Alto 实验室公司（美国） Kaj Gronbmk；奥胡斯大学（丹麦） Nuno Guimaraes；大学里斯本（葡萄牙）Joerg Haake； GMD-IPSI（德国）Lynda Hardman； CWI（荷兰）Joachim Paul Hasebrook；银行学院（德国）Colin Hensley；丰田汽车欧洲（比利时）David