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Aswin Chandrasekaran
Aswin Chandrasekaran
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新AI策略通过认证的最优性差距优化整车货运投标接受
一篇新论文介绍了一种新颖的实时整车货运投标接受双重定价策略，旨在处理车队状态、服务小时数时钟和预约窗口等复杂约束。所提出的策略源自拉格朗日松弛法，该方法允许同时报告最优性差距。该方法被证明比现有方法快得多，并且在基准测试中取得了有竞争力的性能，即使不需要广泛的推广标签。
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新的基准FreightBidBench解决了整车货运出价接受的挑战
研究人员推出了FreightBidBench，这是一个新的公开基准，旨在评估在线整车货运出价接受策略。该基准通过纳入运营可行性、重新定位成本和机会成本等现实因素，解决了动态车队运营中可复现数据稀缺的问题。该研究还提出了新颖的滞后上限和代理滚动级联策略，该策略以显著降低的决策延迟实现了近乎最优的利润。