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具有服务水平要求和需求不确定性的双渠道零售商优化决策:基于Wasserstein度量的分布式稳健优化方法。 (英语) Zbl 1511.90018号

摘要:本研究探讨零售商通过传统零售渠道和在线渠道向客户销售多种产品以实现预期利润最大化的双渠道管理问题。在线渠道和零售渠道的价格和订单量以及在线渠道的交付时间是决策变量。假设每个产品和每个渠道的需求是随机的,取决于两个渠道的价格和在线交付时间。此外,为了确保足够的性能,考虑了服务级别需求,并将其建模为联合机会约束。Wasserstein不确定性集使用以历史数据观测需求的经验分布为中心的需求概率分布的Wassersstein度量,以数据驱动的方法构建。因此,基于数据驱动的Wasserstein不确定性集,开发了一个数据驱动的分布鲁棒联合机会约束模型。对于分布稳健的联合机会约束,使用了保守的CVaR近似。通过数学处理,将所建立的模型转化为双线性规划,利用双线性项的分段仿射松弛,将其近似为混合整数二次规划模型,并能有效求解。通过数值实验验证了所提出的数据驱动分布鲁棒优化方法处理需求不确定性的有效性和实用性。分析了交货期敏感性、价格敏感性和客户渠道偏好等关键参数的影响,并提供了管理见解。结果表明,通过所提出的方法获得的决策对于对冲需求的不确定性是稳健的。该模型和求解方法可以为零售商在没有可靠需求分布信息的情况下通过在线渠道和传统零售渠道销售产品提供有效的决策支持。此外,与(L_1)范数和(L_2)范数相比,在构造Wasserstein不确定性集的Wassersstein度量中,(L_infty)范数表现得更好。

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90B05型 库存、储存、水库
90立方厘米 数学规划中的稳健性

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