Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Trustworthy Planning and Scheduling with Learning and Explanations

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

GitHub/TUPLES lab - simulators & planning domains (öffnet in neuem Fenster)

Use case simulators and planning domains hosted on GitHub/TUPLES lab (M18, Software).

Fram. learning with robustness guarantees (öffnet in neuem Fenster)

Framework for policy learning with decision-robustness guarantees (M18, Software).

Expl. ML models and systems of constraints (öffnet in neuem Fenster)

Explanations for ML models and systems of constraints (M12, Report+Software).

Fram. for robustness verification of policies (öffnet in neuem Fenster)

Framework for robustness verification of policy-decisions (M18, Software).

Expl. policies in non-learning based P&S (öffnet in neuem Fenster)

Explanations for action policies in non-learning based scheduling and planning (M18, Report+Software).

Methods for integration of LRNNs into P&S (öffnet in neuem Fenster)

Methods for integration of LRNNs into planning and scheduling domains (M18, software, report)

Integrated online/offline (re-)scheduling (öffnet in neuem Fenster)

Integrated offline/online scheduling and rescheduling solutions (M18, Report).

Robust integration of learning and solving (öffnet in neuem Fenster)

Robust integrated learning and solving with predicted costs (M18, Report).

Veröffentlichungen

Safe Reinforcement Learning Through Regret and State Restorations in Evaluation Stages

Autoren: Timo P. Gros, Nicola J. Müller, Daniel Höller, Verena Wolf
Veröffentlicht in: Proceedings of the Workshop on Reliable Data-Driven Planning and Scheduling (RDDPS), at ICAPS'24, 2024
Herausgeber: http://fai.cs.uni-saarland.de/gros/papers/icaps24-RDDPS.pdf

Faster Robustness Verification by Exploiting Repeated Structure in Adversarial Examples

Autoren: Lorenzo Cascioli, Laurens Devos, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Proceedings of the ECAI Workshop on Verifying Learning AI Systems (VeriLearn'23), 2023

Faster Repeated Evasion Attacks in Tree Ensembles

Autoren: Lorenzo Cascioli, Laurens Devos, Ondrej Kuzelka, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024), 2024
Herausgeber: Curran Associates, Inc.; https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2024

Conversational Goal-Conflict Explanations in Planning via Multi-Agent LLMs

Autoren: Guilhem Fouilhé, Rebecca Eifler, Antonin Poché, Sylvie Thiébaux, Nicholas Asher
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI25 Workshop on Planning in the Era of LLMs (LM4Plan@AAAI-25), 2025
Herausgeber: Openreview

Detecting Evasion Attacks in Deployed Tree Ensembles (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Laurens Devos, Lorenzo Perini, Wannes Meert, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD'23), 2023, ISBN 978-3-031-43424-2
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-43424-2_8

An Efficient Structured Perceptron for NP-Hard Combinatorial Optimization Problems (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Bastián Véjar, Gaël Aglin, Ali İrfan Mahmutoğulları, Siegfried Nijssen, Pierre Schaus, Tias Guns
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 2024
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-60599-4_17

Learning Heuristics for Numeric Planning

Autoren: Dillon Z Chen and Sylvie Thiebaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS-24), 2024
Herausgeber: Curran Associates

On Picking Good Policies: Leveraging Action-Policy Testing in Policy Training

Autoren: Jan Eisenhut, Daniel Fišer, Isabel Valera, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 35th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'25), 2025
Herausgeber: AAAI Press

Action Policy Testing with Heuristic-Based Bias Functions

Autoren: Xandra Schuler, Jan Eisenhut, Daniel Höller, Daniel Fišer and Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the ICAPS Workshop on Reliable Data-Driven Planning and Scheduling (RDDPS'23), 2023
Herausgeber: none

Multi-class Robustness Verification for Tree Ensembles

Autoren: Laurens Devos, Lorenzo Cascioli, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Proceedings of the ECAI Workshop on Verifying Learning AI Systems Workshop (VeriLearn'23), 2023

Safety Verification of Tree-Ensemble Policies via Predicate Abstraction (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Chaahat Jain, Lorenzo Cascioli, Laurens Devos, Marcel Vinzent, Marcel Steinmetz, Jesse Davis, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the ICAPS Workshop on Reliable Data-Driven Planning and Scheduling (RDDPS'24), 2024, ISBN 978-1-64368-548-9
Herausgeber: None
DOI: 10.3233/FAIA240614

Neural Policy Safety Verification via Predicate Abstraction: CEGAR (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Marcel Vinzent, Siddhant Sharma, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'23), 2023, ISSN 2374-3468
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/aaai.v37i12.26772

Simplifying Step-wise Explanation Sequences

Autoren: Ignace Bleukx, Jo Devriendt, Emilio Gamba, Bart Bogaerts, Tias Guns
Veröffentlicht in: Proceedings of the 29th International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP'23), 2023, ISSN 1868-8969
Herausgeber: Leibniz-Zentrum für Informatik

Towards a Generic Representation of Combinatorial Problems for Learning-Based Approaches (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Léo Boisvert, Hélène Verhaeghe, Quentin Cappart
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, 2024
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-60597-0_7

Guided Bottom-Up Interactive Constraint Acquisition (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dimosthenis Tsouros, Senne Berden, Tias Guns
Veröffentlicht in: Proceedings of the 29th International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP'23), 2023, ISSN 1868-8969
Herausgeber: Leibniz-Zentrum für Informatik
DOI: 10.48550/arXiv.2307.06126

Optimize Planning Heuristics to Rank, not to Estimate Cost-to-Goal

Autoren: Leah Chrestien, Stefan Edelkamp, Antonin Komenda, Tomas Pevny
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS'23), 2023
Herausgeber: none

Blossom: an Anytime Algorithm for Computing Optimal Decision Trees

Autoren: Emir Demirović, Emmanuel Hebrard, Louis Jean
Veröffentlicht in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML'23), 2023
Herausgeber: PMLR

Computational Asymmetries in Robust Classification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Samuele Marro, Michele Lombardi.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML'23), 2023
Herausgeber: ICML
DOI: 10.48550/arXiv.2306.14326

Policy-Specific Abstraction Predicate Selection in Neural Policy Safety Verification

Autoren: Marcel Vinzent, Min Wu, Haoze Wu, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the ICAPS Workshop on Reliable Data-Driven Planning and Scheduling (RDDPS'23), 2023
Herausgeber: none

Is This a Good Decision? Action Optimality Checking in Classical Planning

Autoren: Jan Eisenhut, Daniel Fišer, Wheeler Ruml, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'25), 2025
Herausgeber: IOS Press

Explaining the Space of SSP Policies via Policy-Property Dependencies: Complexity, Algorithms, and Relation to Multi-Objective Planning

Autoren: Marcel Steinmetz, Sylvie Thiébaux, Daniel Höller, and Florent Teichteil-Königsbuch
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

Disjunctive Scheduling in Tempo (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Emmanuel Hebrard
Veröffentlicht in: Proceedings of the 31st International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP-25)), 2025
Herausgeber: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
DOI: 10.4230/LIPICS.CP.2025.13

Policy Safety Testing in Non-Deterministic Planning: Fuzzing, Test Oracles, Fault Analysis

Autoren: Chaahat Jain, Daniel Sherbakov, Marcel Vinzent, Marcel Steinmetz, Jesse Davis and Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'25), 2025
Herausgeber: IOS Press

Learning to Learn in Interactive Constraint Acquisition (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dimosthenis Tsouros, Senne Berden, Tias Guns
Veröffentlicht in: Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'24), 2024, ISSN 2159-5399
Herausgeber: AAAI Press, Washington, DC, USA
DOI: 10.1609/aaai.v38i8.28655

ReDeLEx: A Framework for Relational Deep Learning Exploration

Autoren: Jakub Peleska, Gustav Sir
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2025
Herausgeber: Springer

An Operator-Centric Trustable Decision-Making Tool for Planning Ground Logistic Operations of Beluga Aircraft

Autoren: Rebecca Eifler, Nika Beriachvili, Arthur Bit-Monnot, Dillon Z. Chen, Jan Eisenhut, Joerg Hoffmann, Sylvie Thiébaux, and Florent Teichteil-Königsbuch
Veröffentlicht in: Proceedings of the 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-25), Demonstration Track, 2025
Herausgeber: IOS Press

Exploiting Symmetries in MUS Computation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ignace Bleukx, Hélène Verhaeghe, Bart Bogaerts, Tias Guns
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, ISSN 2374-3468
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V39I11.33209

Modeling and Explaining an Industrial Workforce Allocation and Scheduling Problem (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ignace Bleukx, Ryma Boumazouza, Tias Guns, Nadine Laage, Guillaume Poveda
Veröffentlicht in: Proceedings of the 31st International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP-25), 2025
Herausgeber: Dagstuhl Publishing
DOI: 10.4230/LIPICS.CP.2025.6

Decision-Focused Learning to Predict Action Costs for Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jayanta Mandi, Marco Foschini, Daniel Höller, Sylvie Thiebaux, Jörg Hoffmann, Tias Guns
Veröffentlicht in: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, ECAI 2024, 2024
Herausgeber: IOS Press
DOI: 10.3233/FAIA240975

Learning Domain-Independent Heuristics for Grounded and Lifted Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dillon Z. Chen, Sylvie Thiébaux, Felipe Trevizan
Veröffentlicht in: Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'24), 2024, ISSN 2159-5399
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/aaai.v38i18.29986

New Fuzzing Biases for Action Policy Testing

Autoren: Jan Eisenhut, Xandra Schuler, Daniel Fišer, Daniel Höller, Maria Christakis, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

Guiding GBFS through Learned Pairwise Rankings (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mingyu Hao, Felipe Trevizan, Sylvie Thiebaux, Patrick Ferber and Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'24), 2024
Herausgeber: IJCAI Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/743

SMLE: Safe Machine Learning via Embedded Overapproximation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Matteo Francobaldi, Michele Lombardi
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, ISSN 2374-3468
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V39I26.34938

Understanding the Impact of Value Selection Heuristics in Scheduling Problems (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Tim Luchterhand, Emmanuel Hebrard, Sylvie Thiébaux.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 1st International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP-25), 2025
Herausgeber: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
DOI: 10.4230/LIPICS.CP.2025.27

Towards Feasible Higher-Dimensional Potential Heuristics

Autoren: Daniel Fiser, Marcel Steinmetz
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

Iterative Oversubscription Planning with Goal-Conflict Explanations: Scaling Up Through Policy-Guidance Approximation

Autoren: Rebecca Eiflera, Daniel Fišer, Aleena Siji, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'24), 2024
Herausgeber: IOS Press

Effective Data Generation and Feature Selection in Learning for Planning

Autoren: Mingyu Hao, Dillon Z. Chen, Felipe Trevizan, Sylvie Thiebaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 28th European Conference on Artificial Intelligence, 2025
Herausgeber: IOS Press

Safety Verification of Tree-Ensemble Policies via Predicate Abstraction

Autoren: Chaahat Jain, Lorenzo Cascioli, Laurens Devos, Marcel Vinzent, Marcel Steinmetz, Jesse Davis, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'24), 2024
Herausgeber: IOS Press

Automatic Metamorphic Test Oracles for Action-Policy Testing (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jan Eisenhut, Álvaro Torralba, Maria Christakis, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the 33rd International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'23), 2023
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/ICAPS.V33I1.27185

Learning Efficiency Meets Symmetry Breaking

Autoren: Yingbin Bai, Sylvie Thiébaux, Felipe Trevizan
Veröffentlicht in: Proceedings of the 35th International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2025
Herausgeber: AAAI Press

Learning Precedences for Scheduling Problems with Graph Neural Networks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Hélène Verhaeghe, Quentin Cappart, Gilles Pesant, Claude-Guy Quimper
Veröffentlicht in: 30th International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP 2024), 2024
Herausgeber: Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs)
DOI: 10.4230/LIPICS.CP.2024.30

Novelty Heuristics, Multi-Queue Search, and Portfolios for Numeric Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dillon Z. Chen, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 17th International Symposium on Combinatorial Search (SOCS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arXiv.2404.05235

Complexity of Weighted First-Order Model Counting in the Two-Variable Fragment with Counting Quantifiers: A Bound to Beat (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jan Tóth, Ondřej Kuželka
Veröffentlicht in: Proceedings of the TwentyFirst International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2024, ISSN 2334-1033
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/KR.2024/64

Return to Tradition: Learning Reliable Heuristics with Classical Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dillon Z. Chen, Felipe Trevizan, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/icaps.v34i1.31462

Assessing the Transparency and Explainability of AI Algorithms in Planning and Scheduling Tools: A Review of the Literature (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sofia Morandini, Federico Fraboni, Enzo Balatti, Aranka Hackmann, Hannah Brendel, Gabriele Puzzo, Lucia Volpi, Davide Giusino, Marco De Angelis, Luca Pietrantoni.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 14th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE'23), 2023
Herausgeber: AHFE International
DOI: 10.54941/ahfe1004068

Decision-Focused Learning to Predict Action Costs for Planning

Autoren: Jayanta Mandi, Marco Foschini, Daniel Höller, Sylvie Thiébaux, Jörg Hoffmann, Tias Guns
Veröffentlicht in: Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'24), 2024
Herausgeber: IOS Press

Explainability Insights to Cellular Simultaneous Recurrent Neural Networks for Classical Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Michaela Urbanovská, Antonín Komenda
Veröffentlicht in: Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART'24), Ausgabe Volume 3, 2024, ISSN 2184-433X
Herausgeber: SciTePress
DOI: 10.5220/0012375800003636

State Encodings for GNN-Based Lifted Planners (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rostislav Horčik, Gustav Šír, Vítězslav Šimek, Tomáš Pevný
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, ISSN 2374-3468
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V39I25.34853

Score Function Gradient Estimation to Widen the Applicability of Decision-Focused Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mattia Silvestri, Senne Berden, Jayanta Mandi, Ali Mahmutogullari, Maxime Mulamba, Allegra De Filippo, Tias Guns, Michele Lombardi
Veröffentlicht in: Proceedings of the ICML Workshop Differentiable Almost Everything workshop, 2023
DOI: 10.48550/arXiv.2307.05213

Robustness Verification of Multi-Class Tree Ensembles (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Laurens Devos, Lorenzo Cascioli, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'24), 2024, ISSN 2159-5399
Herausgeber: AAAI Press, Washington, DC, USA
DOI: 10.1609/aaai.v38i19.30093

Learning Generalised Policies for Numeric Planning

Autoren: Ryan Xiao Wang, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (CAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

Expressiveness of Graph Neural Networks in Planning Domains

Autoren: Rostislav Horcik, Gustav Sir
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

On the Computational Complexity of Stackelberg Planning and Meta-Operator Verification

Autoren: Gregor Behnke; Marcel Steinmetz
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'24), 2024
Herausgeber: AAAI Press

Action Policy Explanations in Oversubscription Planning

Autoren: Aleena Siji, Rebecca Eifler, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann
Veröffentlicht in: Proceedings of the ICAPS Workshop on Human-Aware and Explainable Planning (HAXP'23), 2023
Herausgeber: none

Fast and Robust Resource-Constrained Scheduling with Graph Neural Networks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Florent Teichteil-Koenigsbuch, Guillaume Poveda, Guillermo Gonzales de Garibay Barba, Tim Luchterhand, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 33rd International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS'23), 2023
Herausgeber: AAAI
DOI: 10.1609/icaps.v33i1.27244

Formal Explanations of Neural Network Policies for Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Renee Selvey, Alban Grastien, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Proceedings of the 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'23), 2023
Herausgeber: IJCAI.org
DOI: 10.24963/ijcai.2023/605

A Deep Learning Blueprint for Relational Databases

Autoren: Lukáš Zahradník, Jan Neumann, Gustav Šír
Veröffentlicht in: Proceedings of the NeurIPS Workshop on Table Representation Learning (TRL'23), 2023
Herausgeber: none

Decision-Focused Learning: Foundations, State of the Art, Benchmark and Future Opportunities (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jayanta Mandi, James Kotary, Senne Berden, Maxime Mulamba, Victor Bucarey, Tias Guns, Ferdinando Fioretto
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 80, 2024, ISSN 1076-9757
Herausgeber: AI Access Foundation
DOI: 10.1613/jair.1.15320

Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Davis, Jesse; Bransen, Lotte; Devos, Laurens; Jaspers, Arne; Meert, Wannes; Robberechts, Pieter; Van Haaren, Jan; Van Roy, Maaike
Veröffentlicht in: Machine Learning, 2024, ISSN 0885-6125
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10994-024-06585-0

User perspectives on AI explainability in aerospace manufacturing: a Card-Sorting study (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Morandini, Sofia; Fraboni, Federico; Hall, Mark; Quintana-Amate, Santiago; Pietrantoni, Luca
Veröffentlicht in: Frontiers in Organizational Psychology, 2025, ISSN 2813-771X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/FORGP.2025.1538438

Knowledge-Based Systems (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mattia Silvestri; Allegra De Filippo; Michele Lombardi; Michela Milano
Veröffentlicht in: Knowledge-Based Systems, 2024, ISSN 0950-7051
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/J.KNOSYS.2024.112383

The TOAD System for Totally Ordered HTN Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Daniel Höller
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 80, 2024, ISSN 1076-9757
Herausgeber: AI Access Foundation
DOI: 10.1613/JAIR.1.14945

Cognition, Technology and Work (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Morandini, Sofia; Fraboni, Federico; Hall, Mark; Quintana-Amate, Santiago; Pietrantoni, Luca
Veröffentlicht in: Cognition, Technology & Work, 2024, ISSN 1435-5558
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1007/S10111-024-00785-3

A Markov Framework for Learning and Reasoning About Strategies in Professional Soccer (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Maaike Van Roy, Peter Robberechts, Wen Chi Yang, Luc De Raedt, Jesse Davis
Veröffentlicht in: Journal Of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 77, 2023, ISSN 1076-9757
Herausgeber: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
DOI: 10.1613/jair.1.13934

Complexity of minimum-size arc-inconsistency explanations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Bessiere, Christian; Carbonnel, Clément; Cooper, Martin C.; Hebrard, Emmanuel
Veröffentlicht in: Constraints, 2023, ISSN 1572-9354
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/S10601-023-09360-5

Methodology and evaluation in sports analytics: challenges, approaches, and lessons learned (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Davis, Jesse; Bransen, Lotte; Devos, Laurens; Jaspers, Arne; Meert, Wannes; Robberechts, Pieter; Van Haaren, Jan; Van Roy, Maaike
Veröffentlicht in: Machine Learning, 2024, ISSN 1573-0565
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/S10994-024-06585-0

A rolling horizon heuristic approach for a multi-stage stochastic waste collection problem (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andrea Spinelli, Francesca Maggioni, Tânia Rodrigues Pereira Ramos, Ana Paula Barbosa-Póvoa, Daniele Vigo
Veröffentlicht in: European Journal of Operational Research, Ausgabe 323, 2025, ISSN 0377-2217
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.EJOR.2024.11.041

An efficient heuristic for very large-scale vehicle routing problems with simultaneous pickup and delivery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Francesco Cavaliere, Luca Accorsi, Demetrio Laganà, Roberto Musmanno, Daniele Vigo
Veröffentlicht in: Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Ausgabe Volume 186, June 2024, 2024, ISSN 1878-5794
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.tre.2024.103550

Trustworthiness of AI in Planning and Scheduling: The Experience of the TUPLES Project (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Angelo Gordini, Matteo Pozzi, Michele Lombardi, Thomas Sergeys, Tias Guns, Andrea De Cesarei, Sofia Morandini, Sylvie Thiébaux
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Decision Sciences, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-78241-1_30

Suche nach OpenAIRE-Daten ...

Bei der Suche nach OpenAIRE-Daten ist ein Fehler aufgetreten

Es liegen keine Ergebnisse vor

Mein Booklet 0 0