Verschiedene Techniken kombinieren, um eine neue Art von Problem zu lösen. Hört sich spannend an und ist es auch! Beispielsweise bei Flow Location Problems.

Optimierung und maschinelles Lernen können sich gegenseitig verstärken und zeigen, was sie mit vereinten Kräften erreichen können. Ein perfektes Beispiel dafür ist die lineare Regression. Wie das funktioniert und was man damit machen kann, zeigen wir in dieser Folge.

Wie versprochen, geben wir uns nicht mit normalen Heuristiken zufrieden: Wir machen sie meta! Was das bedeutet und wie es funktioniert, erklären wir in unserer neuen Folge.

Sven sieht die Dinge immer durch die Linse eines Optimierers: Welche Steigerungseffekte sind für das Geschäft mit Mobilitätsdienstleistungen mit Hilfe von Optimierung möglich?

Wussten Sie, dass es tatsächlich Quantencomputer gibt, mit denen man arbeiten kann? Und sie sind unglaublich schnell! Aber gilt das für alle Algorithmen?

In unserer 25sten Episode zu One more thing about nehmen wir Sie mit hinter die Kulissen und zeigen, wie eine Folge entsteht.

Selbst Experten verwechseln diese Begriffe und verwenden sie synonym. Aber was genau ist der Unterschied? Wir finden es heraus in unserer neuen Folge von „One more thing about…“

Für das ungeübte Auge ist nicht sofort ersichtlich, ob der Einsatz eines Solvers ein einfacher Schritt ist oder unmöglich ist. Werfen wir einen Blick auf die Problemkomplexität, die Skalierbarkeit auf unsere Problemgröße.

Es gibt viele Möglichkeiten, ein Projekt schief gehen zu lassen. Wir erklären drei Grundregeln, die fast garantieren, dass Ihr Optimierungsprojekt scheitert.