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。
建议引用:Spreitzenbarth, Jan;Stuckenschmidt, Heiner;Bode, Christoph (2021):人工智能的现状:采购与销售和营销,收录于:Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.):适应未来:数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集,第 31 卷,ISBN 978-3-7549-2770-0,epubli GmbH,柏林,第 223-243 页,https://doi.org/10.15480/882.3990
(16) 11:05-11:25 “了解北海道未来积雪变化的影响”- 铃木宏明(北海道综合研究机构能源环境地质研究所) (17) 11:25-11:45 “北海道过去和未来的高温变化”- 大屋裕太(北海道综合研究机构能源环境地质研究所) (18) 11:45-12:05 “与地方政府合作提高‘高温指数’意识的举措”- 米山翔太(神奈川县环境科学中心) (19) 12:05-12:25 “关于气候变化对高温健康的影响及其适应的合作研究”- 冈一隆(国立环境研究所) 12:25-12:30 结束语
1)H.C.Lee,KMI运输研究部总干事2)Sooyoung Yang,高级顾问FNS美国3)美国CJ Logistiss,美国美国公共机构(MARAD或运输部)(TBD)(TBD) - 美国物流网络安全专家(TBD) - Eunsoo Lee,NJCU教授 - HMM总经理Shin Kim -Chungwook Choi(韩国大使馆) - E.K.Lee,物流研究部,KMI
2024 年 11 月 20 日 — 高级计算机体系结构。3. BCS032。机器人和脑计算简介。3. MCS003。计算机通信和网络。3. BCS033。高级...