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    [시뮬레이션] Innovative last mile delivery concepts: Evaluating last mile delivery using a traffic simulator

    해당 논문을 선택하여 읽게 된 배경은 CVRP가 고객의 수요량, 배송 차량의 용량에 대한 부분들의 설정이 필요한데, 이때 공신력 있는 정보를 기반으로 한 가정이 필요하다고 여겨서 선택하게 되었다. 간략하게 살펴보니 챕터 3 부분에 배송 물품의 용량, 차량의 용량을 가정하는 부분에 레퍼런스가 달려있다. 그리고 해당 논문에 오픈 소스가 제시되어 있어 리뷰하고자 하였다. 하지만 성능 지표 부분이 내가 기대하던 바와는 차이가 있어 중간에 리뷰를 멈췄다. 아이디어 참고 정도는 좋을 것 같다. (컨퍼런스 논문인데 초반에 논문을 꼼꼼히 읽어서 시간을 좀 낭비했다. 다음에는 논문 선택에 좀 더 신경써야지..) 키워드: Crowd Logistics, Public Transport Piggibacking, Last Mil..

    Review/Simulation 2024.01.13
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    조합최적화, Value-based, pointer, 인공지능, rnn, seq2seq, Last Mile, Ptr-net, Public Transport Piggibacking, LSTM, Urban Consolidation Centres, Crowd Logistics, 운영연구, 강화학습, Policy-based, 실습,

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