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Using Machine Learning to Enhance Clarke and Wright Heuristic
1 : École normale supérieure - Rennes
Univ Rennes 1
2 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Ecole Centrale de Lille, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Institut Mines-Télécom [Paris], Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9189
3 : Department of Electrical, Electronic and Information Engineering “G. Marconi"
4 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
(CRIStAL)
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Site web
Ecole Centrale de Lille, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Institut Mines-Télécom [Paris], Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9189
Bâtiment M3, Université Lille 1, 59655 Villeneuve dÁscq Cedex FRANCE -
France
5 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Ecole Centrale de Lille, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Institut Mines-Télécom [Paris], Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9189
6 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Ecole Centrale de Lille, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Institut Mines-Télécom [Paris], Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9189
| Type : | : | oral |
| Thématiques | : | GT2L : Les outils du Machine Learning et leur lien avec les problèmes de tournées |
| Mots-Clés | : | Routing Problems ; Machine Learning ; Clarke and Wright Heuristic |
| PDF version | : |  PDF version |
