An End-to-End Smart Predict-then-Optimize Framework for Vehicle Scheduling Problems in Large-Scale Vehicle Crowd Sensing

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内容提要

本研究提出了一种端到端智能预测优化框架,旨在解决车辆众包感知中的车辆分布与目标感知分布偏差问题。该框架通过将优化过程集成到预测中,改进传统方法,减少错误传播的影响。实验证明其在智能交通系统中的潜力。

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