Entwurf eines Double Deep Reinforcement Learning Selektionswerkzeugs für robuste Nachfrageprognose

arXiv:2605.04068v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Supply-Chain-Prognose hat über Jahrzehnte hinweg viele wissenschaftliche Studien angezogen. Der Prozess der Auswahl einer geeigneten Prognoselösung wird jedoch zur entmutigenden Aufgabe. Diese Komplexität entsteht durch die Vielfalt