Integrating the Number and Location of Retail Outlets on a Line with Replenishment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
We research the management approach that quantitatively combines decisions that affect different planning horizons—namely, the strategic and operational ones—and simultaneously derive the optimal values of these decisions. The system we investigate comprises retail outlets and customers in an infinite-horizon setting. Both retail outlets and customers are located on a finite homogenous line segment. The total demand posed by customers is normally distributed with known mean and variance. To optimally design and operate such a system, we need to determine the optimal values of the number of retail outlets, the location of each retail outlet, and the replenishment inventory levels maintained at each retail outlet. We analyze the system from an expected cost point of view, considering the fixed costs of operating the retail outlets, the expected holding and shortage costs, and the expected delivery costs. We show that all decisions can be represented as a function of the number of retail outlets. Moreover, we show that the system's expected cost function is quasi-convex in the number of retail outlets. We compare our model to a model that does not integrate these decisions at once. We show the advantage of our approach on both the solution and objective spaces. We propose an exact quantification of this advantage in terms of the cost and problem parameters. In addition, we point out several managerial insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».