Epistemic AI

DeepSmoke: Deep learning model for smoke detection and segmentation in outdoor environments

Autoren: Salman Khan; Salman Khan; Khan Muhammad; Tanveer Hussain; Javier Del Ser; Fabio Cuzzolin; Siddhartha Bhattacharyya; Zahid Akhtar; Victor Hugo C. de Albuquerque
Veröffentlicht in: Expert Systems with Applications, 2021, Seite(n) 115-125, ISSN 0957-4174
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115125

ROAD-R: the autonomous driving dataset with logical requirements

Autoren: Eleonora Giunchiglia, Mihaela Cătălina Stoian, Salman Khan, Fabio Cuzzolin, Thomas Lukasiewicz
Veröffentlicht in: Machine Learning, Ausgabe 112, 2023, Seite(n) 3261-3291, ISSN 0885-6125
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-023-06322-z

Fleet planning under demand and fuel price uncertainty using actor–critic reinforcement learning

Autoren: Izaak L. Geursen, Bruno F. Santos, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: Journal of Air Transport Management, Ausgabe 109, 2023, Seite(n) 102397, ISSN 0969-6997
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.jairtraman.2023.102397

Most likely heteroscedastic Gaussian process via kernel smoothing

Autoren: Ghifari Adam Faza, Nasrulloh R.B.S. Loka, Keivan Shariatmadar, Hans Hallez, David Moens
Veröffentlicht in: Knowledge-Based Systems, Ausgabe 328, 2026, Seite(n) 114202, ISSN 0950-7051
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.knosys.2025.114202

Uncertainty measures: A critical survey

Autoren: Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: Information Fusion, Ausgabe 114, 2024, Seite(n) 102609, ISSN 1566-2535
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.inffus.2024.102609

Berth planning and real-time disruption recovery: a simulation study for a tidal port

Autoren: Jaap-Jan van der Steeg, Menno Oudshoorn, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: Flexible Services and Manufacturing Journal, Ausgabe 35, 2023, Seite(n) 70-110, ISSN 1936-6582
Herausgeber: Springer Pub. Co.,
DOI: 10.1007/s10696-022-09473-8

Enhancing the dependability of autonomous surface vehicles through robustness benchmarking of real-time object detection models

Autoren: Yunjia Wang, Zihao Zhang, Kaizheng Wang, Holger Caesar, Jeroen Boydens, Davy Pissoort, Mathias Verbeke
Veröffentlicht in: Expert Systems with Applications, Ausgabe 296, 2026, Seite(n) 129151, ISSN 0957-4174
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.eswa.2025.129151

Theory of Mind and Preference Learning at the Interface of Cognitive Science, Neuroscience, and AI: A Review

Autoren: Christelle Langley, Bogdan-Ionut Cirstea, Fabio Cuzzolin and Barbara J. Sahakian
Veröffentlicht in: Frontiers in Artificial Intelligence, Ausgabe April 5 2022, 2022, ISSN 2624-8212
Herausgeber: Frontiers Media S.A.
DOI: 10.3389/frai.2022.778852

ROAD: The ROad event Awareness Dataset for autonomous Driving

Autoren: Gurkirt Singh, Stephen Akrigg, Manuele Di Maio, Valentina Fontana, Reza Javanmard Alitappeh, Suman Saha, Kossar Jeddisaravi, Farzad Yousefi, Jacob Culley, Tom Nicholson, Jordan Omokeowa, Salman Khan, Stanislao Grazioso, Andrew Bradley, Giuseppe Di Gironimo, Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, ISSN 1939-3539
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/tpami.2022.3150906

A Review of Uncertainty Representation and Quantification in Neural Networks

Autoren: Kaizheng Wang, Fabio Cuzzolin, Keivan Shariatmadar, David Moens, Hans Hallez
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Ausgabe 48, 2026, Seite(n) 2476-2495, ISSN 0162-8828
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpami.2025.3626645

CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks

Autoren: Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin, David Moens, Hans Hallez
Veröffentlicht in: Neural Networks, Ausgabe 185, 2025, Seite(n) 107198, ISSN 0893-6080
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.neunet.2025.107198

Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty

Autoren: F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2402.14759, Ausgabe 22 Feb 2024, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.14759

Set-based v.s. Distribution-based Representations of Epistemic Uncertainty: A Comparative Study

Autoren: K. Wang, Y. Wang, F. Cuzzolin, D. Moens, H. Hallez, S.L. Chau
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2602.22747, Ausgabe February 26 2026, 2026
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2602.22747

Random-Set Large Language Model

Autoren: M. Mubashar, S.K. Manchingal, F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2504.18085, Ausgabe 25 April 2025, 2025
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2504.18085

Epistemic Wrapping for Uncertainty Quantification

Autoren: M. Sultana, N. Yorke-Smith, K. Wang, S.K. Manchingal, M. Mubashar, F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2505.02277, Ausgabe 4 May 2025, 2025
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.02277

Credal and Interval Deep Evidential Classifications

Autoren: M. Caprio, S.K. Manchingal, F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2512.05526, Ausgabe December 5 2025, 2025
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2512.05526

An introduction to optimization under uncertainty -- A short survey

Autoren: Shariatmadar, Keivan; Wang, Kaizheng; Hubbard, Calvin R.; Hallez, Hans; Moens, David
Veröffentlicht in: arXiv report arxiv.2212.00862, Ausgabe 1 Dec 2022, 2022
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2212.00862

Sufficient Decision Proxies For Decision-Focused Learning

Autoren: Schutte, N., Veviurko, G., Postek, K., and Yorke-Smith, N.
Veröffentlicht in: arXiv preprint, Ausgabe May 2025, 2025
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.03953

Credal learning theory

Autoren: M. Caprio, M. Sultana, E. Elia and F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2402.00957, Ausgabe 2 May 2024, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.00957

Reasoning with random sets: An agenda for the future

Autoren: F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2401.09435, Ausgabe 19 Dec 2023, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2401.09435

The intersection probability: betting with probability intervals

Autoren: Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arxiv.2201.01729, Ausgabe 5 January 2022, 2022
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2201.01729

Uncertainty measures: The big picture

Autoren: Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arxiv.2104.06839, Ausgabe 14 April 2021, 2021
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2104.06839

Direct Interval Propagation Methods using Neural-Network Surrogates for Uncertainty Quantification in Physical Systems Surrogate Model

Autoren: Ghifari Adam Faza, Jolan Wauters, Fabio Cuzzolin, Hans Hallez, David Moens
Veröffentlicht in: SSRN Preprint, Ausgabe November 26 2025, 2025
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.2139/ssrn.5812330

CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks

Autoren: Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin, David Moens, Hans Hallez
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2401.05043, Ausgabe 2 Feb 2024, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2401.05043

Epistemic Artificial Intelligence is Essential for Machine Learning Models to Truly 'Know When They Do Not Know'

Autoren: S.K. Manchingal, A. Bradley, J.F.P. Kooij, K. Shariatmadar, N. Yorke-Smith, F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2505.04950, Ausgabe 8 May 2025, 2025
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.04950

Path Planning Problem under non-probabilistic Uncertainty

Autoren: K. Shariatmadar
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv.2212.01388, Ausgabe 1 Dec 2022, 2022
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2212.01388

Vision in adverse weather: Augmentation using CycleGANs with various object detectors for robust perception in autonomous racing

Autoren: Izzeddin Teeti, Valentina Musat, Salman Khan, Alexander Rast, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Veröffentlicht in: arXiv preprint arxiv.2201.03246, Ausgabe 11 January 2022, 2022
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2201.03246

Generalisation of Total Uncertainty in AI: A Theoretical Study

Autoren: K. Shariatmadar
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv.2408.00946, Ausgabe 1 Aug 2024, 2024
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2408.00946

Learning Credal Ensembles via Distributionally Robust Optimization

Autoren: K. Wang, G.A. Faza, F. Cuzzolin, S.L. Chau, D. Moens, H. Hallez
Veröffentlicht in: arXiv preprint arXiv:2602.08470, Ausgabe February 9 2026, 2026
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2602.08470

A geometric approach to conditioning belief functions

Autoren: Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: arXiv preprint arxiv.2104.10651, Ausgabe 21 April 2021, 2021
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2104.10651

Credal Ensemble Distillation for Uncertainty Quantification

Autoren: K. Wang, F. Cuzzolin, D. Moens, H. Hallez
Veröffentlicht in: 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026), Ausgabe February 20 2026, 2026
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2511.13766

On the Estimation of Image-Matching Uncertainty in Visual Place Recognition

Autoren: Mubariz Zaffar, Liangliang Nan, Julian F. P. Kooij
Veröffentlicht in: 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Ausgabe 31, 2024, Seite(n) 17743-17753
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52733.2024.01680

Bayesian Deep Q-Learning via Sequential Monte Carlo

Autoren: Pascal Van der Vaart, Matthijs T. J. Spaan, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023), Ausgabe 14 Sep 2023, 2023
Herausgeber: EWRL
DOI: 10.5281/zenodo.14245136

Bayesian Model-Free Deep Reinforcement Learning

Autoren: Pascal van der Vaart
Veröffentlicht in: AAMAS '24: Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, Ausgabe 6 May 2024, 2024, Seite(n) 2782-2784
Herausgeber: IFAAMAS
DOI: 10.5555/3635637.3663285

Incentives for Accurate Energy Predictions: How to Reduce Epistemic Uncertainty

Autoren: Roland Saur, Han La Poutré, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: The 15th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems, Ausgabe June 4 2024, 2025, Seite(n) 192-202
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3632775.3661956

A Hybrid Graph Network for Complex Activity Detection in Video

Autoren: Salman Khan, Izzeddin Teeti, Andrew Bradley, Mohamed Elhoseiny, Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: 2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Ausgabe 32, 2024, Seite(n) 6748-6758
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/wacv57701.2024.00662

Value Improved Actor Critic Algorithms

Autoren: Y. Oren, M. A. Zanger, P. R. van der Vaart, M. M. Çelikok, W. Böhmer, and M. T. J. Spaan
Veröffentlicht in: The Thirty‑ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Ausgabe 2 December 2025, 2025
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2406.01423

Diverse Projection Ensembles for Distributional Reinforcement Learning

Autoren: Zanger, Moritz A.; Böhmer, Wendelin; Spaan, Matthijs T. J.
Veröffentlicht in: 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023), Ausgabe 14 Sep 2023, 2023
Herausgeber: EWRL
DOI: 10.48550/arxiv.2306.07124

A Unified Evaluation Framework for Epistemic Predictions

Autoren: S.K. Manchingal, M. Mubashar, K. Wang, F. Cuzzolin
Veröffentlicht in: The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 25, Ausgabe 3 May 2025, 2025
Herausgeber: The Proceedings of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arxiv.2501.16912

Bayesian Ensembles for Exploration in Deep Q-Learning

Autoren: Pascal Van der Vaart, Neil Yorke-Smith, Matthijs T. J. Spaan
Veröffentlicht in: Sixteenth Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA 2024), Ausgabe 6 May 2024, 2024, Seite(n) 2528 - 2530
Herausgeber: Adaptive Learning Agents Workshop 2024
DOI: 10.5555/3635637.3663216

Interval Reduced Order Surrogate Modelling Framework for Uncertainty Quantification

Autoren: Ghifari A. Faza, Keivan Shariatmadar, Hans Hallez, David Moens
Veröffentlicht in: AIAA SCITECH 2024 Forum, Ausgabe 4 Jan 2024, 2024
Herausgeber: American Institute of Aeronautics and Astronautics
DOI: 10.2514/6.2024-0387

A generalisation of the Bellman Equation in Epistemic Reinforcement Learning

Autoren: K. Shariatmadar, J. Golub, A. Faza, D. Moens
Veröffentlicht in: XAI workshop, Ausgabe May 23 2024, 2024
Herausgeber: Eindhoven Artificial Intelligence Systems Institute
DOI: 10.5281/zenodo.14217032

Epistemic Deep Learning

Autoren: Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: ICML 2022 Workshop on Distribution-Free Uncertainty Quantification, Ausgabe 23 Jul 2022, 2022
Herausgeber: ICML
DOI: 10.48550/arxiv.2206.07609

Diverse Projection Ensembles for Distributional Reinforcement Learning

Autoren: Moritz Akiya Zanger, Wendelin Boehmer, Matthijs T. J. Spaan
Veröffentlicht in: The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), Ausgabe 7 May 2024, 2024
Herausgeber: ICLR
DOI: 10.5281/zenodo.14236990

How Ensembles of Distilled Policies Improve Generalisation in Reinforcement Learning

Autoren: M. Weltevrede, M. A. Zanger, M. T. J. Spaan, and W. Böhmer.
Veröffentlicht in: The Thirty‑ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS),, Ausgabe 2 December 2025, 2025
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2505.16581

Credal Deep Ensembles for Uncertainty Quantification

Autoren: Fabio Cuzzolin, Hans Hallez, Shireen Manchingal, David Moens, Keivan Shariatmadar, Kaizheng Wang
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37, Ausgabe 10 December 2024, 2025, Seite(n) 79540-79572
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-2525

Uncertainty-Aware Autonomous Vehicles: Predicting the Road Ahead

Autoren: S.K. Manchingal, A. Amaritei, M. Gohad, M. Sultana, J.F.P. Kooij, F. Cuzzolin, A. Bradley
Veröffentlicht in: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026), Ausgabe June 1 2026, 2026
Herausgeber: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)
DOI: 10.48550/arxiv.2510.22680

Optimization Under Epistemic Uncertainty With a Focus on Decision-Focused Learning

Autoren: Noah Schutte
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 3-9 Aug 2024, 2024, Seite(n) 8504-8505
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/967

Science of AI - Total Uncertainty in AI

Autoren: Keivan Shariatmadar
Veröffentlicht in: Leuven.AI Workshop, Ausgabe Jun 3 2024, 2024
Herausgeber: KU Leuven
DOI: 10.5281/zenodo.14223938

Credal Wrapper of Model Averaging for Uncertainty Estimation on Out-Of-Distribution Detection

Autoren: K. Wang, F. Cuzzolin, K. Shariatmadar, D. Moens, H. Hallez
Veröffentlicht in: 3th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Ausgabe 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Herausgeber: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2405.15047

Universal Value-Function Uncertainties

Autoren: M.A. Zanger, M. Weltevrede, Y. Oren, P.R. Van der Vaart, C. Horsch, W. Bohmer, M.T.J. Spaan
Veröffentlicht in: The 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Ausgabe April 23 2026, 2026
Herausgeber: International Conference on Learning Representations (ICLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2505.21119

Robust Losses for Decision-Focused Learning

Autoren: Noah Schutte, Krzysztof Postek, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 3-9 Aug 2024, 2024, Seite(n) 4868-4875
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/538

Random-Set Convolutional Neural Network (RS-CNN) for Epistemic Deep Learning

Autoren: Shireen Kudukkil Manchingal, Muhammad Mubashar, Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Fabio Cuzzolin
Veröffentlicht in: 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Ausgabe 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Herausgeber: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2307.05772

YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles

Autoren: Aduen Benjumea, Izzeddin Teeti, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Veröffentlicht in: 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Ausgabe 23 December 2021, 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2112.11798

E-MCTS: Deep Exploration in Model-Based Reinforcement Learning by Planning with Epistemic Uncertainty

Autoren: Oren, Yaniv; Spaan, Matthijs T. J.; Böhmer, Wendelin
Veröffentlicht in: 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Ausgabe 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Herausgeber: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2210.13455

Autoren: M.A. Zanger, P.R. Van der Vaart, W. Boehmer, M.T.J. Spaan
Veröffentlicht in: The 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Ausgabe April 23 2026, 2026
Herausgeber: International Conference on Learning Representations (ICLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2503.11339

Credal Learning Theory

Autoren: Michele Caprio, Fabio Cuzzolin, Eleni Elia, Maryam Sultana
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 37, Ausgabe 10 December 2024, 2025, Seite(n) 38665-38694
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-1221

Epistemic Bellman Operators

Autoren: Pascal R. Van der Vaart, Matthijs T. J. Spaan, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, Seite(n) 20973-20981, ISSN 2374-3468
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v39i20.35393

Multi-weather city: Adverse weather stacking for autonomous driving

Autoren: Valentina Mușat, Ivan Fursa, Paul Newman, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Veröffentlicht in: 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Ausgabe 11-17 Oct 2021, 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iccvw54120.2021.00325

Navigating the Waters of Object Detection: Evaluating the Robustness of Real-time Object Detection Models for Autonomous Surface Vehicles

Autoren: Yunjia Wang, Kaizheng Wang, Zihao Zhang, Jeroen Boydens, Davy Pissoort, Mathias Verbeke
Veröffentlicht in: 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), Ausgabe June 25 2024, 2024, Seite(n) 985-992
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cai59869.2024.00180

ROAD-R: The Autonomous Driving Dataset with Logical Requirements

Autoren: E. Giunchiglia, M. Stoian, S. Khan, F. Cuzzolin and T. Lukasiewicz
Veröffentlicht in: IJCAI 2022 - Workshop on Artificial Intelligence for Autonomous Driving (AI4AD 2022), Ausgabe 23 Jul 2022, 2022
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.48550/arxiv.2210.01597

Epistemic Uncertainty in Artificial Intelligence

Autoren: Fabio Cuzzolin, Maryam Sultana
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe 23 Apr 2024, 2024, ISBN 978-3-031-57963-9
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1007/978-3-031-57963-9

Uncertainty in Reinforcement Learning and its Application to Scheduling Problems in Manufacturing

Autoren: J. Golub, A. Faza, K. Shariatmadar, D. Moens
Veröffentlicht in: MSc dissertation, 2024
Herausgeber: KU Leuven
DOI: 10.5281/zenodo.14223900

Improving Metaheuristic Efficiency for Stochastic Optimization by Sequential Predictive Sampling

Autoren: Noah Schutte, Krzysztof Postek, Neil Yorke-Smith
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, Ausgabe 25 May 2024, 2024, Seite(n) 158-175
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-60599-4_10

Leistungen

Veröffentlichungen

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