Dynaplex is een reinforcement learning toolbox. Het idee achter de Dynaplex is geboren uit het  feit dat reinforcement learning krachtig is,  maar ook best wel moeilijk. De implementatie van algoritmiek  is heel erg moeilijk,  maar ook de implementatie van het  probleem an sich is best wel moeilijk. Daar is heel veel expertise voor  nodig en dat ontbreekt meestal   in de praktijk in de logistieke  sector en zelfs op universiteiten. Het kost vaak ontzettend veel tijd om een probleem  te implementeren, het in code op te schrijven. Daarom hebben we Dynaplex ontwikkeld,  we zijn er nog steeds meer bezig. Dynaplex is een tool waarbij we  beide kanten van reinforcement   learning proberen makkelijker te maken. Ten eerste heb je de probleemkant. We hebben een gestructureerde manier waarop  mensen hun probleem moeten implementeren. Doordat de gebruikers van een bepaalde tool echt  gedwongen worden om in een bepaalde structuur te   denken kunnen ze ook heel snel van een probleem  op papier naar een probleem in code gaan. Het tweede gedeelte van  Dynaplex is de algoritmiek. Daarvoor hebben we een hele bibliotheek aan  allerlei reinforcement learning algoritmes. Die kunnen gebruikers gewoon  selecteren en vervolgens gebruiken. We zijn al een heel eind met het ontwikkelen  hoewel we het nog steeds aan het uitbreiden zijn. De problemen die we er tot  nu toe al in hebben zitten,   dat is een best wel een breed  scala aan logistieke problemen. Onder andere voertuigrouteringsproblemen  dus het dynamisch selecteren van voertuigen,  we hebben voorraadmanagementproblemen, lost sales inventory management.  We hebben andere scheduling problemen bijvoorbeeld  het routeren en dispatchen van taxi's in een stad,  het dispatchen van robots op een voorraadcentrum, pickingrobots die producten uit schappen halen,  we hebben verscheidene andere  voorraadbeheerproblemen geïmplementeerd. Naast de problemen zijn we ook erg gaan focussen  op het makkelijker maken van het gebruik,   en de bredere toepasbaarheid van Dynaplex  op verschillende logistieke problemen  en ook het uitbreiden wat betreft algoritmiek. Dus we zijn heel veel  algoritmes aan het toevoegen. Op die manier hopen we uiteindelijk  een tool te hebben die bruikbaar is   in de hele logistieke sector  voor alle soorten problemen. Dat is natuurlijk een ideaalbeeld, maar daar  daar hopen we wel uiteindelijk te komen..