Neue Veröffentlichung: „A Hybrid IVFF-AHP and Deep Reinforcement Learning Framework for an ATM Location and Routing Problem“
30.06.2025
Der Artikel wurde von Kübra Yazıcı Şahin, unserer wissenschaftlichen Mitarbeiterin am Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen, gemeinsam mit der Yıldız Technical University, Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen, Fakultätsmitglied Prof. Dr. Alev Taşkın, der Topkapı-Universität İstanbul, Fachbereich Computertechnik, Fakultätsmitglied Dr. Tolga Kudret Karaca, und der Qualitätskoordinatorin der İzmir Katip Çelebi University, Dr. Bahar Yalçın Kavuş, verfasst und in der internationalen, im WOS-SCI Q1 indexierten Zeitschrift Applied Sciences veröffentlicht. Die Studie verfolgt das Ziel, ein innovatives zweistufiges Entscheidungsunterstützungsmodell zu entwickeln, das IVFF-AHP mit Deep Reinforcement Learning kombiniert, um die Standortwahl von Geldautomaten und die Routenplanung des Bargeldtransports in Istanbul unter besonderer Berücksichtigung von Sicherheitsrisiken zu optimieren.
Den Artikel mit dem Titel "A Hybrid IVFF-AHP and Deep Reinforcement Learning Framework for an ATM Location and Routing Problem" finden Sie unter folgendem Link:
https://www.mdpi.com/2076-3417/15/12/6747
Den Artikel mit dem Titel "A Hybrid IVFF-AHP and Deep Reinforcement Learning Framework for an ATM Location and Routing Problem" finden Sie unter folgendem Link:
https://www.mdpi.com/2076-3417/15/12/6747
