0% Complete
صفحه اصلی
/
سومین کنفرانس ملی فناوری های نوین در انرژی
Multi-Criteria Attention-Based Graph Neural Network: A Heterogeneous Representation Learning Framework for Materials Logistics System Optimization
نویسندگان :
Mohammad Shahbazi
1
Hamid Tohidi
2
Majid Nojavan
3
1- School of Industrial Engineering, South Tehran Branch Islamic Azad University
2- School of Industrial Engineering, South Tehran Branch Islamic Azad University
3- School of Industrial Engineering, South Tehran Branch Islamic Azad University
کلمات کلیدی :
Machine learning،Deep learning،Representation learning،Heterogeneous systems،Logistics optimization،Materials logistics
چکیده :
need has emerged to model the intricate relationships within complex materials logistics systems in order to optimize routing, scheduling, and distribution in modern supply chains that manage diverse categories of materials. These systems often exhibit considerable variability in their facilities, transportation modes, and capacity constraints, creating what is referred to as ”heterogeneity,” which complicates the modeling process. To simplify calculations, some approaches assume homogeneous systems, thus neglecting critical variability in nodes (such as warehouses and distribution centers) and edges (such as transportation routes and capacity). However, overlooking this heterogeneity can result in marked reductions in accuracy. A representation learning method specifically tailored for heterogeneous materials logistics systems is proposed here. This method is designed to preserve multifaceted relationships among components and to improve model performance in real-world scenarios. Two novel extensions refine the underlying graph-based deep learning architecture by incorporating elements from deep learning, graph probability models, and machine learning. The approach is evaluated on a representative logistics network dataset using precision, F1 score, and recall as performance metrics. The experimental results indicate that this method outperforms existing solutions by providing higher precision, more accurate classification of system components, and better extraction of relationships within complex logistics networks.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Designing an optimized circuit based on QCA using a three-input XOR gate
Atoosa Kameli - Roshanak Rafiei Nazari - Razieh Farazkish
همکاری هوشمند انسان و هوش مصنوعی در عصر صنعت 5.0
احسان اسماعیل زاده - سیدرضا جلالی
بهینه سازی فرمولاسیون رنگ های سنباده ای الکترو استاتیک به همراه نانو ذرات روی، جهت بهبود چسبندگی و کنترل خوردگی
محمد حسین ترکاشوند - محمدرضا کلایی - سجاد فراهانی - فاطمه سمنانی رهبر
حذف رنگ های آزو از آب با استفاده از نانوکامپوزیت Fe3O4@PbNi به عنوان فوتوکاتالیست
پریسا صادری بی بالان - سید سیامک اشرف تالش
مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در پیش بینی مقاومت فشاری بتن سبز
محمد امامی کورنده - ُسید عظیم حسینی - سعید فرخی زاده
مرور نظامند نقش سلامت از راه دور و هوش مصنوعی در تحول سیستم های مدرن مدیریت درمان و پیشگیری در نظام سلامت
علی صابری
مروری بر تجزیه و تحلیل پیش بینی هوش مصنوعی برای تهدید سایبری در فین تک با استفاده از یادگیری ماشین
زینب ویسه - سینا هرائینی - مریم حاجی ئی
بررسی رابطه بلندمدت و کوتاه مدت عوامل کلان اقتصادی بر جذب سپرده های بانکی
عبدالمهدی حیدری
Synthesis, characterization, and membrane desalination application of a novel poly (sulfone urethane)
Armaghan Moghaddam - Shahram Mehdipour-Ataei - Samal Babanzadeh
تاثیر سنگرگیری مدیریت بر مدیریت سود اقلام تعهدی
خسرو امینی زاده
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.6