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  3. Plaat, Aske [Verfasser:in]

    Deep reinforcement learning

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    Singapore: Springer, [2022]

  4. Marty, Tom [Verfasser:in]; François, Tristan [Verfasser:in]; Tessier, Pierre [Verfasser:in]; Gautier, Louis [Verfasser:in]; Rousseau, Louis-Martin [Verfasser:in]; Cappart, Quentin [Verfasser:in] ; Tom Marty and Tristan François and Pierre Tessier and Louis Gautier and Louis-Martin Rousseau and Quentin Cappart [Mitwirkende:r]

    Learning a Generic Value-Selection Heuristic Inside a Constraint Programming Solver

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2023

  6. Liu, Xiaotian [Verfasser:in]; Alexopoulos, Christos [Verfasser:in]; Hu, Hao [Verfasser:in]; Han, Shuyu [Verfasser:in]; Peng, Yijie [Verfasser:in]; Qi, Yongzhi [Verfasser:in]

    Deep Reinforcement Learning for Large-Scale Inventory Management

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    [S.l.]: SSRN, [2023]

  7. Iroshan, Asiri [Verfasser:in]

    Deep Reinforcement Learning : A Study of Reinforcement Learning with Neural Networks in Industrial Automation

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    [S.l.]: SSRN, 2023

  8. Vanvuchelen, Nathalie [Verfasser:in]; Boute, Robert N. [Verfasser:in]

    The Use of Continuous Action Representations to Scale Deep Reinforcement Learning : An Application to Inventory Control

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    [S.l.]: SSRN, 2022

  9. Sermpinis, Georgios [Verfasser:in]; Stasinakis, Charalampos [Verfasser:in]; Zong, Xiangyu [Verfasser:in]

    Deep Reinforcement Learning and Genetic Algorithm for a Pairs Trading Task on Commodities

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    [S.l.]: SSRN, [2021]

  10. Seurin, Mathieu [Verfasser:in] ; Université de Lille (2018-2021) [Mitwirkende:r]; Pietquin, Olivier [Mitwirkende:r]; Preux, Philippe [Mitwirkende:r]

    Learning to interact, interacting to learn action-centric reinforcement learning ; Apprendre à interagir, interagir pour apprendre, apprentissage par renforcement centré sur les actions

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    theses.fr, 2021-09-28

  11. Zhang, Weipeng [Verfasser:in]

    Pricing via Artificial Intelligence : The Impact of Neural Network Architecture on Algorithmic Collusion

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    [S.l.]: SSRN, [2023]

  13. Grinsztajn, Nathan [Verfasser:in] ; Université de Lille (2022-.) [Mitwirkende:r]; Preux, Philippe [Mitwirkende:r]

    Reinforcement learning for combinatorial optimization : leveraging uncertainty, structure and priors ; Apprentissage par renforcement pour l'optimisation combinatoire : exploiter l'incertitude, les structures et les connaissances a priori

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    theses.fr, 2023-06-15

  15. Fathan, Abderrahim [Verfasser:in]; Delage, Erick [Verfasser:in]

    Deep reinforcement learning for optimal stopping with application in financial engineering

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    Montréal (Québec), Canada: GERAD, HÉC Montréal, [2021]

    Erschienen in: Les cahiers du GERAD ; 2021,30

  16. Aymanns, Christoph [Verfasser:in]; Foerster, Jakob [Verfasser:in]; Georg, Co-Pierre [Verfasser:in]

    Fake news in social networks - [This draft: August 21, 2017]

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    St. Gallen: School of Finance, University of St. Gallen, August 2017

    Erschienen in: Universität St. Gallen: Working papers on finance ; 20180400

  17. Theumer, Philipp [Verfasser:in]; Edenhofner, Florian [Verfasser:in]; Zimmermann, Roland [Verfasser:in]; Zipfel, Alexander [Verfasser:in]; Herberger, David [Verfasser:in]; Hübner, Marco [Verfasser:in]

    Explainable Deep Reinforcement Learning for Production Control - [published Version]

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    Hannover : publish-Ing., 2022

    Erschienen in: Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics: CPSL 2022 ; https://doi.org/10.15488/12314

  18. Keuper, Margret [Mitwirkende:r] ; Universität Mannheim, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Arbeitsgruppe Computer Vision, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Maschinelles Lernen und Natürlichsprachliche Systeme, Leibniz-Rechenzentrum Bayerisches Big Data Kompetenzzentrum, Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik, Psiori

    Verbundvorhaben: "Deep Topology Learning" (DeToL) : gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Ausschreibung "Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens" im Rahmen des Förderprogramms "IKT 2020 - Forschung für Innovation" : Abschlussbericht : Berichtzeitraum des Vorhabens: von: 01.10.2018 bis: 31.12.2021

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    Mannheim: Universität Mannheim, [2022?]

  19. Wekwete, Takura [Verfasser:in]; Kufakunesu, Rodwell [Verfasser:in]; van Zyl, Gusti [Verfasser:in]

    Application of Deep Reinforcement Learning in Asset Liability Management

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    [S.l.]: SSRN, [2023]