An integrated system that allows quick, effective and trasparent exploration of researchers' expertise, by making available data on scientific production, research projects, patents and other relevant information. Through the search function, it's possible to discover research areas, people, and results of the research conducted at Politecnico di Torino.
SchedulAI - Supporto e ottimizzazione data driven della schedulazione AMIAT
Duration:
Principal investigator(s):
Project type:
Funding body:
Project identification number:
PoliTo role:
Abstract
SchedulAI – Supporto e ottimizzazione data-driven della schedulazione AMIAT Si prevede la progettazione, lo sviluppo e la sperimentazione sul campo di uno strumento automatico di supporto decisionale che assegni in modo ottimizzato operatori e veicoli agli ordini e itinerari di AMIAT, tenendo conto di svariati vincoli operativi, quali ad esempio turni e assenze, patenti e abilitazioni CER, mezzi guasti. La soluzione tecnica partirà da una baseline MILP di riferimento, integrando tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per apprendere preferenze e scelte dai dati storici e gestire imprevisti. Lo strumento sviluppato dovrà fornire soluzioni con bassa latenza per poter essere utilizzato durante la pianificazione di inizio turno, includendo anche inattesi cambi di vincoli operativi.
People involved
- Daniele Apiletti (Principal Investigator)
- Simone Monaco (Responsabile di progetto (VR, Delegato,...))
Structures
Keywords
ERC sectors
Sustainable Development Goals
Budget
| Total cost: | € 200,000.00 |
|---|---|
| Total contribution: | € 200,000.00 |
| PoliTo total cost: | € 200,000.00 |
| PoliTo contribution: | € 200,000.00 |