Philippe Racette, Frédéric Quesnel, Andrea Lodi et François Soumis
Rapport technique (2025)
Un lien externe est disponible pour ce document| Renseignements supplémentaires: | Canada Excellence Research Chair in Data Science for Real-Time Decision-Making |
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
| Centre de recherche: | GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/63450/ |
| Numéro du rapport: | G-2025-24 |
| URL officielle: | https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2025-24 |
| Date du dépôt: | 25 mars 2025 10:36 |
| Dernière modification: | 25 mars 2025 10:36 |
| Citer en APA 7: | Racette, P., Quesnel, F., Lodi, A., & Soumis, F. (2025). Accelerated windowing for the crew rostering problem with machine learning. (Rapport technique n° G-2025-24). https://www.gerad.ca/fr/papers/G-2025-24 |
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