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OR-Transformer combina Transformer equivariante de permutación con entrenamiento de gradiente de ruta para intentar resolver el cuello de botella en tiempo real del MILP tradicional en problemas de reposición de articulaciones de alta dimensión. Esto significa que el aprendizaje por refuerzo está pasando del control de un solo punto a la toma de decisiones combinadas a gran escala, y las operaciones de la cadena de suministro pueden marcar el comienzo de un cambio de paradigma de la "optimización fuera de línea" a la "toma de decisiones en tiempo real".