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KI - Künstliche Intelligenz
Erschienen in: KI - Künstliche Intelligenz 2/2010

01.07.2010 | Projekt

Optimierung industrieller Logistikprozesse mit Verfahren der Schwarmintelligenz und rekurrenten neuronalen Netzen

verfasst von: Thomas A. Runkler, Ralph Grothmann, Joachim Bamberger

Erschienen in: KI - Künstliche Intelligenz | Ausgabe 2/2010

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Zusammenfassung

In der Logistik spielen effiziente Optimierungsalgorithmen sowie präzise Prognoseverfahren eine zentrale Rolle. Schwarmbasierte Optimierung findet robuste Optima unter komplexen Randbedingungen und passt sich dynamischen Veränderungen an. Rekurrente neuronale Netze erlauben konsistente Mehrschrittprognosen von komplexen Dynamiken. Erfahrungen aus realen industriellen Logistikprojekten beweisen die Praxistauglichkeit dieser fortschrittlichen Methoden.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Optimierung industrieller Logistikprozesse mit Verfahren der Schwarmintelligenz und rekurrenten neuronalen Netzen
verfasst von
Thomas A. Runkler
Ralph Grothmann
Joachim Bamberger
Publikationsdatum
01.07.2010
Verlag
Springer-Verlag
Erschienen in
KI - Künstliche Intelligenz / Ausgabe 2/2010
Print ISSN: 0933-1875
Elektronische ISSN: 1610-1987
DOI
https://doi.org/10.1007/s13218-010-0029-z

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