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周期性需求下新闻供应商问题的动态和数据驱动方法。 (英语) Zbl 1172.90313号

Chaovalitwingse,Wanpracha(编辑)等人,《企业中的优化和物流挑战》。纽约州纽约市:施普林格出版社(ISBN 978-0-387-88616-9/hbk;978-0-3807-88617-6/电子书)。Springer Optimization及其应用30,277-304(2009)。
摘要:当需求具有周期性且分布未知时,我们考虑易逝品库存管理问题。虽然不确定性下的传统库存管理假设对潜在概率有精确的了解,但在许多实际应用中,对于时变过程,很难获得此类信息,因为确定性季节趋势随时间的演变会干扰需求随机部分的分析。为了解决这个问题,我们提出了一种动态和数据驱动的方法,该方法直接建立在历史观察的基础上,并通过创建和重组过去的需求点集群来解决季节性问题。这使得决策者可以仅根据最相关的数据在每个时间段下订单。我们提出的算法只需要估计一个参数,即需求周期;此外,通过集群聚合子例程保护系统性能不受估计误差的影响,该子例程根据需要重新组合集群。我们提供了大量的数值实验来说明这种方法。本章的主要贡献是通过专门为周期性过程设计的算法将历史数据直接集成到决策模块中,从而解决许多从业者面临的物流挑战,即缺乏非平稳需求的分布信息。
关于整个系列,请参见[Zbl 1173.90002号].

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90B05型 库存、储存、水库
90立方厘米 动态编程
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