utworzone przez Redakcja | cze 15, 2026
Naukowcy opracowali metodę opartą na głębokim uczeniu ze wzmocnieniem i architekturze Transformer, która rozwiązuje problem harmonogramowania open shop. Model osiąga wyniki w granicach 15-30% od najlepszych znanych wartości.
