<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Dear all</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Apologies for cross-posting.</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div>This Special Issue invites authors to submit articles focusing on 
optimization methods that rely on learning techniques to address 
problems in logistics and transportation. Theoretical papers are 
acceptable, provided that they have case studies/numerical examples in 
the logistics/transportation field; models and algorithms that utilize 
learning to better understand the problem structure, physics, and 
behavior fall in the scope of the special session. We are particularly 
interested in contributions that are comprehensive enough to also cover 
or address problems in logistics and supply chains, that consider 
sustainability, IoT, electric vehicles, energy efficiency, and other 
relevant areas. We welcome both original research and review articles. 
Possible contributions may include, but are not limited to, the 
following topics:<div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">
<p>§ Enhancing classical methods via ML</p>
<p>§ Markov Decision Process</p>
<p>§ Neural methods</p>
<p>§ Learning for primal-dual techniques</p>
<p>§ Reinforcement learning based methods,</p>
<p>§ Novel classes of methods.</p>
<p><strong>Manuscript submission information:</strong></p>
<p>Submission process and papers must adhere to the standard author guidelines of <em>Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review</em>, which can be found at: <a href="https://www.elsevier.com/journals/transportation-research-part-e-logistics-and-transportation-review/1366-5545/guide-for-authors">https://www.elsevier.com/journals/transportation-research-part-e-logistics-and-transportation-review/1366-5545/guide-for-authors</a></p>
<p>Submitted articles must not have been previously published or 
currently submitted for journal publication elsewhere. Please follow the
 submission guidelines, which can be found from the journal website: <a href="https://www.editorialmanager.com/tre/default1.aspx">https://www.editorialmanager.com/tre/default1.aspx</a></p>
<p>All submissions to the Special section should be submitted via the <em>Transportation Research Part E</em>
 online submission system. When you submit your paper to the Special 
section, please choose article type “MLOPT23” Otherwise, your submission
 will be handled as a regular manuscript. Papers submitted to the 
Special section will be subjected to normal thorough double-blind review
 process.</p>
<p><strong>Keywords:</strong></p>
<p>Logistics, transportation systems, machine learning, optimization, combinatorial optimization, solution methods</p>
<p>Learn more about the benefits of publishing in a special issue: <a href="https://www.elsevier.com/authors/submit-your-paper/special-issues">https://www.elsevier.com/authors/submit-your-paper/special-issues</a></p><p>
</p><p><strong>Guest editors:</strong></p>
<ul><li>Shahin Gelareh - Universite d’Artois, Bethune, France ( <a href="mailto:shahin.gelareh@univ-artois.fr">shahin.gelareh@univ-artois.fr</a> )</li></ul>
<ul><li>Nelson Maculan - Federal University of Rio de Janiero (<a href="mailto:maculan@cos.ufrj.br">maculan@cos.ufrj.br</a>)</li></ul>
<ul><li>Rahimeh Neamatian Monemi - Predictim Globe (<a href="mailto:contact@predictim-globe.com">contact@predictim-globe.com</a>)<br></li></ul>
<ul><li>Pedro Henrique González - Federal University of Rio de Janeiro ( <a href="mailto:pegonzalez@cos.ufrj.br">pegonzalez@cos.ufrj.br</a>)</li></ul>
<ul><li>Xiaopeng Li - University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, United States ( <a href="mailto:xli2485@wisc.edu">xli2485@wisc.edu</a> )</li></ul>
<ul><li>Fatmah Almazkoor - University of Kuwait ( <a href="mailto:fatmah.almazkoor@ku.edu.kw">fatmah.almazkoor@ku.edu.kw</a>)</li></ul>
<ul><li> Ran Yan - School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University ( <a href="mailto:ran.yan@ntu.edu.sg">ran.yan@ntu.edu.sg</a> )</li></ul>

<p><b>Deadline: Feb 1, 2024</b><br></p>

</div></div>