OPERATIONS RESEARCH AND MACHINE LEARNING FOR SUPPLY CHAIN OPTIMISATION (Q4141333): Difference between revisions
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OPERATIONSFORSCHUNG UND MASCHINELLES LERNEN ZUR OPTIMIERUNG DER LIEFERKETTE | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
ZIEL DES PROJEKTES IST ES, DIE LÖSUNG FOLGENDER OFFENER PROBLEME IN ORGANISCHER UND INTEGRIERTER WEISE ANZUGEHEN:A. DIE BESTIMMUNG UND LÖSUNG STOCHASTISCHER/ROBUSTER OPTIMIERUNGSMODELLE MIT ANWENDUNG AUF KAUF-, PREIS- UND/ODER RESSOURCENPLANUNG,B. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DES BESTEN MACHINE LEARNING MODELLS FÜR VORAUSSCHAUENDE AUFGABEN,C. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DER PARAMETRIERUNG VON MASCHINENLERNMODELLEN,D. MODELLE ZUR BESTIMMUNG VON EINFLUSSVARIABLEN (SOWOHL EXOGENE ALS AUCH ENDOGENE) IN TIEFEN LERNKONTEXTEN,E. ALLE NEUEN MODELLE STATE OF THE ART ZUR VORHERSAGE VON NACHFRAGE UND/ODER DIE KURVE DER ELASTIZITÄT DER NACHFRAGE AUF DEN PREIS UND/ODER DIE LÖSUNG DER NACHFRAGE-OPTIMIERUNG. (German) | |||||||||||||||
| Property / summary: ZIEL DES PROJEKTES IST ES, DIE LÖSUNG FOLGENDER OFFENER PROBLEME IN ORGANISCHER UND INTEGRIERTER WEISE ANZUGEHEN:A. DIE BESTIMMUNG UND LÖSUNG STOCHASTISCHER/ROBUSTER OPTIMIERUNGSMODELLE MIT ANWENDUNG AUF KAUF-, PREIS- UND/ODER RESSOURCENPLANUNG,B. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DES BESTEN MACHINE LEARNING MODELLS FÜR VORAUSSCHAUENDE AUFGABEN,C. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DER PARAMETRIERUNG VON MASCHINENLERNMODELLEN,D. MODELLE ZUR BESTIMMUNG VON EINFLUSSVARIABLEN (SOWOHL EXOGENE ALS AUCH ENDOGENE) IN TIEFEN LERNKONTEXTEN,E. ALLE NEUEN MODELLE STATE OF THE ART ZUR VORHERSAGE VON NACHFRAGE UND/ODER DIE KURVE DER ELASTIZITÄT DER NACHFRAGE AUF DEN PREIS UND/ODER DIE LÖSUNG DER NACHFRAGE-OPTIMIERUNG. (German) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: ZIEL DES PROJEKTES IST ES, DIE LÖSUNG FOLGENDER OFFENER PROBLEME IN ORGANISCHER UND INTEGRIERTER WEISE ANZUGEHEN:A. DIE BESTIMMUNG UND LÖSUNG STOCHASTISCHER/ROBUSTER OPTIMIERUNGSMODELLE MIT ANWENDUNG AUF KAUF-, PREIS- UND/ODER RESSOURCENPLANUNG,B. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DES BESTEN MACHINE LEARNING MODELLS FÜR VORAUSSCHAUENDE AUFGABEN,C. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DER PARAMETRIERUNG VON MASCHINENLERNMODELLEN,D. MODELLE ZUR BESTIMMUNG VON EINFLUSSVARIABLEN (SOWOHL EXOGENE ALS AUCH ENDOGENE) IN TIEFEN LERNKONTEXTEN,E. ALLE NEUEN MODELLE STATE OF THE ART ZUR VORHERSAGE VON NACHFRAGE UND/ODER DIE KURVE DER ELASTIZITÄT DER NACHFRAGE AUF DEN PREIS UND/ODER DIE LÖSUNG DER NACHFRAGE-OPTIMIERUNG. (German) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 3 February 2022
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Revision as of 07:10, 3 February 2022
Project Q4141333 in Italy
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | OPERATIONS RESEARCH AND MACHINE LEARNING FOR SUPPLY CHAIN OPTIMISATION |
Project Q4141333 in Italy |
Statements
23,594.34 Euro
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47,188.67 Euro
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50.0 percent
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ACT OPERATIONS RESEARCH IT S.R.L.
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UNIVERSITÃ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA
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IL PROGETTO SI PONE L'OBIETTIVO DI TOCCARE IN MODO ORGANICO E INTEGRATO LA SOLUZIONE DEI SEGUENTI PROBLEMI APERTI:A. LA DETERMINAZIONE E SOLUZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE STOCASTICA/ ROBUSTA CON APPLICAZIONE ALL'ACQUISTO, PRICING E/ O PIANIFICAZIONE DELLE RISORSE,B. APPLICAZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE ALLA SCELTA OTTIMA DEL MODELLO DI MACHINE LEARNING MIGLIORE PER TASK PREDITTIVI,C. APPLICAZIONE DI MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE ALLA SCELTA OTTIMA DELLA PARAMETRIZZAZIONE DI DI MODELLI DI MACHINE LEARNING,D. MODELLI PER LA DETERMINAZIONE DI VARIABILI DI INFLUENZA (SIA ESOGENE CHE ENDOGENE) IN CONTESTI DI DEEP LEARNING,E. EVENTUALI NUOVI MODELLI STATO DELL'ARTE PER LA PREVISIONE DELLA DOMANDA E/ O DELLA CURVA DI ELASTICITÃ DELLA DOMANDA AL PREZZO,F. DEFINIZIONE DI META-MODELLI CHE PERMETTANO DI 'IMPARARE' LA SOLUZIONE DI DETERMINATE CLASSI DI PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE MATEMATICA. (Italian)
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EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ABORDAR DE MANERA ORGÁNICA E INTEGRADA LA SOLUCIÓN DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS ABIERTOS: A. LA DETERMINACIÓN Y SOLUCIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA/ROBUST CON APLICACIÓN A LA COMPRA, FIJACIÓN DE PRECIOS O PLANIFICACIÓN DE RECURSOS,B. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DEL MEJOR MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA TAREAS PREDICTIVAS,C. APLICACIÓN DE MODELOS DE OPTIMIZACIÓN A LA ELECCIÓN ÓPTIMA DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO,D. MODELOS PARA LA DETERMINACIÓN DE VARIABLES DE INFLUENCIA (TANTO EXÓGENAS COMO ENDÓGENAS) EN CONTEXTOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO,E. CUALQUIER NUEVO MODELO ESTADO DEL ARTE PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA O LA CURVA DE ELASTICIDAD DE LA DEMANDA AL PRECIO, O LA SOLUCIÓN DE LA SOLUCIÓN. (Spanish)
30 January 2022
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THE PROJECT AIMS TO ADDRESS IN AN ORGANIC AND INTEGRATED WAY THE SOLUTION OF THE FOLLOWING OPEN PROBLEMS:A. THE DETERMINATION AND SOLUTION OF STOCHASTIC/ROBUST OPTIMISATION MODELS WITH APPLICATION TO PURCHASE, PRICING AND/OR RESOURCE PLANNING,B. APPLICATION OF OPTIMISATION MODELS TO THE OPTIMAL CHOICE OF THE BEST MACHINE LEARNING MODEL FOR PREDICTIVE TASKS,C. APPLICATION OF OPTIMISATION MODELS TO THE OPTIMAL CHOICE OF PARAMETERISATION OF MACHINE LEARNING MODELS,D. MODELS FOR THE DETERMINATION OF INFLUENCE VARIABLES (BOTH EXOGENOUS AND ENDOGENOUS) IN DEEP LEARNING CONTEXTS,E. ANY NEW MODELS STATE OF THE ART FOR FORECASTING DEMAND AND/OR THE CURVE OF ELASTICITY OF DEMAND TO THE PRICE, AND/OR THE SOLUTION OF THE DEMAND-MACHINE-OPTIMISATION PROBLEM. (English)
31 January 2022
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LE PROJET VISE À TRAITER DE MANIÈRE ORGANIQUE ET INTÉGRÉE LA SOLUTION DES PROBLÈMES OUVERTS SUIVANTS:A. LA DÉTERMINATION ET LA SOLUTION DES MODÈLES D’OPTIMISATION STOCHASTIQUE/ROBUST AVEC APPLICATION À L’ACHAT, LA TARIFICATION ET/OU LA PLANIFICATION DES RESSOURCES,B. APPLICATION DES MODÈLES D’OPTIMISATION AU CHOIX OPTIMAL DU MEILLEUR MODÈLE D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR LES TÂCHES PRÉDICTIVES,C. APPLICATION DES MODÈLES D’OPTIMISATION AU CHOIX OPTIMAL DE LA PARAMÉTRISATION DES MODÈLES D’APPRENTISSAGE MACHINE,D. MODÈLES POUR LA DÉTERMINATION DES VARIABLES D’INFLUENCE (EXOGÈNES ET ENDOGÈNES) DANS LES CONTEXTES D’APPRENTISSAGE PROFOND,E. TOUT NOUVEAU MODÈLE ÉTAT DE L’ART POUR LA PRÉVISION DE LA DEMANDE ET/OU LA COURBE DE L’ÉLASTICITÉ DE LA DEMANDE PAR RAPPORT AU PRIX, ET/OU LA SOLUTION DU PROBLÈME D’OPTIMISATION DE LA MACHINE. (French)
1 February 2022
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ZIEL DES PROJEKTES IST ES, DIE LÖSUNG FOLGENDER OFFENER PROBLEME IN ORGANISCHER UND INTEGRIERTER WEISE ANZUGEHEN:A. DIE BESTIMMUNG UND LÖSUNG STOCHASTISCHER/ROBUSTER OPTIMIERUNGSMODELLE MIT ANWENDUNG AUF KAUF-, PREIS- UND/ODER RESSOURCENPLANUNG,B. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DES BESTEN MACHINE LEARNING MODELLS FÜR VORAUSSCHAUENDE AUFGABEN,C. ANWENDUNG VON OPTIMIERUNGSMODELLEN AUF DIE OPTIMALE WAHL DER PARAMETRIERUNG VON MASCHINENLERNMODELLEN,D. MODELLE ZUR BESTIMMUNG VON EINFLUSSVARIABLEN (SOWOHL EXOGENE ALS AUCH ENDOGENE) IN TIEFEN LERNKONTEXTEN,E. ALLE NEUEN MODELLE STATE OF THE ART ZUR VORHERSAGE VON NACHFRAGE UND/ODER DIE KURVE DER ELASTIZITÄT DER NACHFRAGE AUF DEN PREIS UND/ODER DIE LÖSUNG DER NACHFRAGE-OPTIMIERUNG. (German)
3 February 2022
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ROMA
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