An LSTM network-based genetic algorithm for integrated procurement and scheduling optimisation

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DOI:	https://doi.org/10.1080/00207543.2024.2434948
URL:	https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/00207543.2...
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/386408573...
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-685151
Dokumenttyp:	Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr Online:	2024
Datum:	3 Dezember 2024
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	International Journal of Production Research
Band/Volume:	tba
Heft/Issue:	tba
Seitenbereich:	1-30
Ort der Veröffentlichung:	London
Verlag:	Taylor & Francis
ISSN:	0020-7543 , 1366-588X
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Bereits vorhandene Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	004 Informatik 330 Wirtschaft 600 Technik 620 Ingenieurwissenschaften

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BASE: Bubak, Alexander ; Rolf, Benjamin ; Reggelin, Tobias ; Lang, Sebastian ; Stuckenschmidt, Heiner

Google Scholar: Bubak, Alexander ; Rolf, Benjamin ; Reggelin, Tobias ; Lang, Sebastian ; Stuckenschmidt, Heiner

ORCID: Bubak, Alexander ; Rolf, Benjamin ; Reggelin, Tobias ; Lang, Sebastian ; Stuckenschmidt, Heiner

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