Buchumschlag

Predictive Machine Learning to Increase the Throughput of Container Yards

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Cooper, Austin Ford
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computational Engineering, Finance, and Science Optimization and Control 65K05 (primary) 90C11, 90C05 (secondary)
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Auto-tuned Primal-dual Successive Convexification for Hypersonic Reentry Guidance
von: Mceowen, Skye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Warm-starting outer approximation for parametrized convex MINLP
von: Tamm, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

New finite relaxation hierarchies for concavo-convex, disjoint bilinear programs, and facial disjunctions
von: Tawarmalani, Mohit
Veröffentlicht: (2024)

Mixed-integer linearity in nonlinear optimization: a trust region approach
von: De Marchi, Alberto
Veröffentlicht: (2023)

Hybrid optimal control with mixed-integer Lagrangian methods
von: Nikitina, Viktoriya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Affordable mixed-integer Lagrangian methods: optimality conditions and convergence analysis
von: De Marchi, Alberto
Veröffentlicht: (2024)

A Problem of Calculus of Variations and Game Theory
von: Luo, Grace, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Choose Branching Rules for Nonconvex MINLPs
von: Berthold, Timo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exact Solution to Data-Driven Inverse Optimization of MILPs in Finite Time via Gradient-Based Methods
von: Kitaoka, Akira
Veröffentlicht: (2024)

Inexact Riemannian Gradient Descent Method for Nonconvex Optimization
von: Zhou, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Yau's Affine-Normal Descent for Large-Scale Unrestricted Higher-Moment Portfolio Optimization
von: Wang, Ya-Juan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Solution Uniqueness and Robust Recovery for Sparse Regularization with a Gauge: from Dual Point of View
von: He, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Strong Partitioning and a Machine Learning Approximation for Accelerating the Global Optimization of Nonconvex QCQPs
von: Kannan, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Regression-Based Prediction-Correction Method for Stochastic Time-Varying Optimization Problems
von: Kamijima, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic momentum ADMM for nonconvex and nonsmooth optimization with application to PnP algorithm
von: Deng, Kangkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A New Two-dimensional Model-based Subspace Method for Large-scale Unconstrained Derivative-free Optimization: 2D-MoSub
von: Xie, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Massively Parallel Interior-Point Method for Arrowhead Linear Programs with Local Linking Structure
von: Kempke, Nils-Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Branch and Cut for Partitioning a Graph into a Cycle of Clusters
von: Eifler, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The SCIP Optimization Suite 10.0
von: Hojny, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The SCIP Optimization Suite 9.0
von: Bolusani, Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Free Accelerated Quasi-Newton Method for Nonconvex Optimization
von: Marumo, Naoki
Veröffentlicht: (2025)

An Algorithm to Solve Cardinality Constrained Quadratic Optimization Problem with an Application to the Best Subset Selection in Regression
von: Singh, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proximal Gradient Descent Ascent Methods for Nonsmooth Nonconvex-Concave Minimax Problems on Riemannian Manifolds
von: Xie, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Dual Method for Minimax Quadratic Programming
von: Ren, Wenhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simplex Frank-Wolfe: Linear Convergence and Its Numerical Efficiency for Convex Optimization over Polytopes
von: Wang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the asymptotic behavior of a higher-order extrapolation primal-dual interior-point method for nonlinear programming
von: Heeman, Pim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence-Guaranteed Algorithms for l1/2-Regularized Quadratic Programs with Assignment Constraints
von: Xie, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLARSTA: A random subspace trust-region algorithm for convex-constrained derivative-free optimization
von: Chen, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preconditioned Proximal Gradient Methods with Conjugate Momentum: A Subspace Perspective
von: Chen, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lipschitz continuity of solution multifunctions of extended $\ell_1$ regularization problems
von: Meng, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An interior point method for nonlinear constrained derivative-free optimization
von: Brilli, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Stochastic Approach for Price Optimization Problems with Decision-dependent Uncertainty
von: Hikima, Yuya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Line-search and Adaptive Step Sizes for Nonconvex-strongly-concave Minimax Optimization
von: Ma, Bohao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On solving a rank regularized minimization problem via equivalent factorized column-sparse regularized models
von: Li, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Universal heavy-ball method for nonconvex optimization under Hölder continuous Hessians
von: Marumo, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Proximal methods for structured nonsmooth optimization over Riemannian submanifolds
von: Li, Qia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Performance Estimation for Smooth and Strongly Convex Sets
von: Luner, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An investigation of stochastic trust-region based algorithms for finite-sum minimization
von: Bellavia, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$Q$-fully Quadratic Modeling and its Application in a Random Subspace Derivative-free Method
von: Chen, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BUP-TR: Bayesian Underdetermined Projection Trust-Region Methods for Derivative-Free Optimization
von: Hu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)