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CP23/12扩展VRP利益相关者提交
American Express 3 Apple 11 Barclays Bank 14 British Retail Consortium 33 BT Group 36 Electronic Money Association 41 FastPay Limited 54 Financial Data and Technology Association 56 Financial Services Consumer Panel 63 GoCardless 70 Government Banking 83 HSBC Bank 92 Independent Open Finance subject matter expert 114 Innovate Finance 117 Interbacs 124 Lloyds Banking Group 126 Mastercard 151 Modulr 159 Moneybox 166 Monzo Bank 170 Nationwide Building Society 181 NatWest Bank 198 New City Agenda 222 Open Banking Limited 229 Open Banking payments subject matter expert 250 Open Finance Association 258 Optima Consulting 269 Ordo 272 Pay.UK 289 Santander Bank 303 Tesco Bank 319 Teya 322 Tink 346 Truelayer 365 TSB Bank 372 UK Finance 381 Visa 397 Xplor Technologies 406 Yapily 408
饮食模式和糖尿病与艾滋病毒的患者中的人：坦桑尼亚的横断面研究
结果：在572名招募中，有63％的人是艾滋病毒感染者。平均年龄（±SD）年龄为42.6（±11.7）年，女性为60％。PCA确定了两种主要的饮食模式，即植物富含蔬菜的模式（VRP）和蔬菜贫困模式（VPP），而RRR鉴定了一种饮食模式，即碳水化合物致密的模式（CDP）。与女性相比，男性对VPP和CDP的依从性更高，但对VRP的依从性较小。更高的社会经济地位与对VRP和VPP的依从性更高，但对CDP的依从性较低。与HIV-PANIGANTS相比，患有艾滋病毒的人对VRP的依从性更高，但对CDP的依从性较小。与年轻人相比，老年人对VPP的依从性较低。对CDP或VRP的高依从性与糖尿病前期呈正相关。对VRP的依从性较高与糖尿病的边界减少有关。在VPP与糖尿病前期或糖尿病之间未观察到任何关联。
引用：Oloko O.（2024）使用预测分析的最后一英里交付的动态路线优化：美国电子商务的案例研究，欧洲
摘要：最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一，尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大，公司承受着巨大的压力，要求更快，高效，成本更低的交付商品，同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案，该解决方案可以应对与动态流量模式，客户偏好波动以及操作限制（例如车辆能力和交付窗口）相关的挑战。应对这些挑战，本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战，尤其是在美国电子商务环境中，尤其是在美国电子商务的成本中，上一英里的成本可以代表总运输成本的53％。随着交通拥堵，不可预测的客户可用性和交付时间限制，带来了巨大的障碍，常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中，提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案，利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用，但面对电子商务领域的实时操作复杂性时，它们的局限性会暴露出来。因此，本研究引入了一个高级动态路由模型，该模型将机器学习算法（例如决策树和神经网络）与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP （CVRP）。这些机器学习模型，经过历史数据培训，能够预测未来的流量模式，客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究，以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。
早期研究强化学习对异质车辆路由问题的应用与软时Windows nadine desyani 1，Sonna kr
有效的配电系统对公司很重要，因为它可以最大程度地减少运输过程中的费用。一种方法是确定运输路线或称为车辆路由问题（VRP），这是一种最广泛研究的优化科学。vrp通常可以通过Lingo应用程序的帮助来完成线性编程。本研究将使用软窗（HVRPSTW）应用增强学习（RL）到异质车辆路由问题。RL的使用可以从与其环境相互作用的代理商中获得实现目标，然后能够处理大型多样的数据，并在复杂情况下得出结论，以继续进行持续改进。RL的定义是人工智能和机器学习的一部分，它的重点是统计，优化和其他数学学科之间的整合。这项研究的结果是RL模型可以完成HVRPSTW。
遗传算法方法的不对称电容车辆路由：伊斯坦布尔面包分布的案例研究，türkiye
在优化的情况下将产品传达给客户对于公司本身至关重要。要考虑的一种优化策略是运输，最小数量的车辆和各个位置之间最小距离的课程选择。换句话说，这是对车辆路由问题（VRP）的解决方案的检查，尤其是电容的VRP（CVRP），这是一种更现实的模型化方法。对于经常向客户进行分销的企业，例如管理日常分销协调的管理工作，按时完成分销非常重要。在具有复杂道路和许多下降点的大城市中，这可以通过从CVRP的系统建模中受益而实现。在这项研究中，伊斯坦布尔人的面包的一个生产设施的交付网络调查位于伊斯坦布尔的Türkiye，每天分配三次的伊斯坦布尔一侧，这将是感兴趣的重点。将使用遗传算法（GA）来解决设施网络的相应不对称CVRP（ACVRP）和带有正宗驾驶距离的215个带有正宗驾驶距离的面包自助餐，并将提出优化的运输网络。
SCM关键概念中的MITX MicroMasters程序
1供应链分析3 1.1供应链管理概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2数学函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3数据管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.3离散分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.4.4连续分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.1统计测试和中心极限定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.2抽样和置信间隔。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.3假设检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.5.4多个随机变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.2普通最小二乘线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.7.3受约束优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.4线性程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.5整数和混合整数程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.8网络和非线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.1网络模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.2非线性优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 1.9算法和近似值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.1摘要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.2算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。41 1.9.3最短路径问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 1.9.4 Dijkstra的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.5旅行推销员问题（TSP）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.6车辆路由问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 45 1.9.8节省启发式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 1.9.8节省启发式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。46 1.9.9用MILP解决VRP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
埃文和萨默塞特减少暴力伙伴关系战略 2024-2025
23-24 战略需求评估反映了 A&S 严重暴力的全貌。与全国相比，A&S 整体严重暴力水平相对较低，严重暴力水平总体上保持在稳定水平。然而，我们并不自满，我们将继续审查数据，关注严重暴力的规模和趋势。由此可见，持刀犯罪是我们地区的首要任务。近年来，A&S 发生了涉及武器的死亡和严重事件。这些毁灭性的事件通常涉及儿童和青少年或年轻人。VRP 致力于继续努力消除这种暴力，寻求了解 A&S 的严重暴力及其原因。
电容车辆路由问题的可行性保留的量子近似求解器
电容的车辆路由问题（CVRP）是NP优化概率（NPO），在包括运输和物流在内的各种领域都会出现。CVRP从车辆路由问题（VRP）延伸，旨在确定一辆车辆最有效的计划，以将货物运送到一组客户，但要遵守每辆车的有限承载能力。作为可使用的解决方案的数量，当客户数量增加时，找到最佳解决方案仍然是一个重要的挑战。最近，与经典启发式方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一种量子古典杂种算法，在某些组合优化概率上表现出增强的性能。但是，它的能力在解决包括CVRP在内的受约束优化问题方面显着降低。此限制主要来自将给定问题编码为