룰렛 돌리기 Dehghani

about

룰렛 돌리기 Dehghani는 Northeastern University의 기계 및 산업 공학 부교수입니다. 그는 박사 학위를 받았습니다.

룰렛 돌리기는 그의 연구 노력 외에도 산업 공학, 엔지니어링 관리 및 데이터 분석 엔지니어링 프로그램을위한 여러 과정을 제공/개발했으며 2020 년 교육 엔지니어링 혁신 교육을 받았습니다..

선정 된 간행물

 

• 평균 필드 및 시뮬레이션 모델링, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, G Dayanikli, 2023 Winter Simulation Conference (WSC)를 사용하여 전염병 준비 향상
• MO-PASS (Multi-Abjective 환자 약속 일정 프레임 워크) : 데이터 테이블 입력 시뮬레이션 최적화 접근법, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, M Rezaeiahari, J SEIF, Simulation 99 (4), 363-383
• 개별 이벤트 시뮬레이션을 통한 강화 학습 : 전제, 현실 및 약속, S Belsare, Ed Badilla, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, 2022 Winter Simulation Conference (WSC), 2724-2735
• Flexsim과 Python을 개별 이벤트 Simheuristics, Jf Leon, P Marone, M Peyman, Y Li, L Calvet, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, AA Juan, 2022 Winter Simulation Conference (WSC)를 개발하기위한 Python과 결합하는 튜토리얼, 1386-1400
• Covid-19 공급망 계획 : 시뮬레이션-최적화 접근법, S Maghoulan, HM Ondemir, M Dehgani룰렛 돌리기abadi, 2022 Winter Simulation Conference (WSC), 533-544
• 산업 시뮬레이션 환경, Devanga, Ed Badilla, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, 2022 Winter Simulation Conference (WSC), 2819-2829의 의사 결정을위한 응용 강화 학습
• 다기관 공급 업체 선택 프로세스 : MCDM, N Kabadayi, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, 운영 연구 Annals, 1-23와 통합 된 시뮬레이션 최적화 프레임 워크.
• DSO (Data-Driven Simulation-Optimization) : 데이터베이스를 사용하여 시뮬레이션 모델을 최적화하는 효율적인 접근, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, 최적화 및 학습에 관한 국제 회의, 117-132
• Python을 다양한 시뮬레이션 소프트웨어와 연결하여 풍부한 Simheu Ristics, M Peyman, P Copa Do, J Panadero, AA Juan, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, 2021 Winter Simulation Conference (WSC), 1-12를 개발하는 방법에 대한 튜토리얼.
• 디지털 트윈의 시뮬레이션 최적화, M Dehghani룰렛 돌리기abadi, S Belsare, R Thiesing, 2021 Winter Simulation Conference (WSC), 1-10

Mohammad Dehghani의