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Enregistrement W1829935540 · doi:10.1287/msom.2015.0549

Multicommodity Production Planning: Qualitative Analysis and Applications

2015· article· en· W1829935540 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulti-commodity flow problemMathematical optimizationProduction (economics)Task (project management)CommodityComputer scienceProduction planningMonotonic functionRegular polygonFlow networkFlow (mathematics)MathematicsOperations researchEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a qualitative analysis theory for the convex-cost dynamic multicommodity production planning problem, which can be used, without performing any computational work, to provide invaluable insight to managers when faced with the task of deciding how to respond to changes in problem environment. We first formulate the problem as a multicommodity flow problem with parameters associated with each arc–commodity pair. We then reduce the problem to an equivalent single-commodity flow problem and develop a complete characterization of conformality among production, sales, and inventory activities in various instances of the problem. By combining the conformality characterizations with the monotonicity theory of Granot and Veinott [Granot F, Veinott AF Jr (1985) Substitutes, complements and ripples in network flow. Math. Oper. Res. 10:471–497] for single-commodity problems, we study the effects of changes in problem environment on optimal production, sales, and inventory schedules in the multicommodity problem. Numerous applications are presented and analyzed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle