Applying machine learning for the anticipation of complex nesting solutions in hierarchical production planning

Metadaten
Author:	Christian Gahm ORCiD GND, Aykut Uzunoglu ORCiD GND, Stefan Wahl GND, Chantal Ganschinietz ORCiD GND, Axel Tuma ORCiD GND
URN:	urn:nbn:de:bvb:384-opus4-862090
Frontdoor URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/86209
ISSN:	0377-2217OPAC
Parent Title (English):	European Journal of Operational Research
Publisher:	Elsevier BV
Type:	Article
Language:	English
Year of first Publication:	2022
Embargo Date:	2023/04/16
Publishing Institution:	Universität Augsburg
Release Date:	2021/04/29
Tag:	Management Science and Operations Research; Modelling and Simulation; Information Systems and Management
Volume:	296
Issue:	3
First Page:	819
Last Page:	836
DOI:	https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.04.006
Institutes:	Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
	Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre
	Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre / Lehrstuhl für Production & Supply Chain Management
Dewey Decimal Classification:	0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):	CC-BY-NC-ND 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitung (mit Print on Demand)

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