Modified Echelon (<i>r, Q</i>) Policies with Guaranteed Performance Bounds for Stochastic Serial Inventory Systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
We consider the classic continuous-review Nstage serial inventory system with a homogeneous Poisson demand arrival process at the most downstream stage (Stage 1). Any shipment to each stage, regardless of its size, incurs a positive fixed setup cost and takes a positive constant lead time. The optimal policy for this system under the long-run average cost criterion is unknown. Finding a good worst-case performance guarantee remains an open problem. We tackle this problem by introducing a class of modified echelon (r, Q) policies that do not require Q i + 1 /Q i to be a positive integer: Stage i + 1 ships to Stage i based on its observation of the echelon inventory position at Stage i; if it is at or below r i and Stage i + 1 has positive on-hand inventory, then a shipment is sent to Stage i to raise its echelon inventory position to r i + Q i as close as possible. We construct a heuristic policy within this class of policies, which has the following features: First, it has provably primitive-dependent performance bounds. In a two-stage system, the performance of the heuristic policy is guaranteed to be within (1 + K 1 /K 2 ) times the optimal cost, where K 1 is the downstream fixed cost and K 2 is the upstream fixed cost. We also provide an alternative performance bound, which depends on efficiently computable optimal (r, Q) solutions to N single-stage systems but tends to be tighter. Second, the heuristic is simple, it is efficiently computable and it performs well numerically; it is even likely to outperform the optimal integer-ratio echelon (r,Q) policies when K 1 is dominated by K 2 . Third, the heuristic is asymptotically optimal when we take some dominant relationships between the setup or holding cost primitives at an upstream stage and its immediate downstream stage to the extreme, for example, when h 2 /h 1 → 0, where h 1 is the downstream holding cost parameter and h 2 is the upstream holding cost parameter.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle