Effective Zero-Inventory-Ordering Policies for the Single-Warehouse Multiretailer Problem with Piecewise Linear Cost Structures
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 analyze the problem faced by companies that rely on TL (Truckload) and LTL (Less than Truckload) carriers for the distribution of products across their supply chain. Our goal is to design simple inventory policies and transportation strategies to satisfy time varying demands over a finite horizon, while minimizing system wide cost by taking advantage of quantity discounts in the transportation cost structures. For this purpose, we study the cost effectiveness of restricting the inventory policies to the class of zero-inventory-ordering (ZIO) policies in a single-warehouse multiretailer scenario in which the warehouse serves as a cross-dock facility. In particular, we demonstrate that there exists a ZIO inventory policy whose total inventory and transportation cost is no more than 4/3 (5.6/4.6 if transportation costs are stationary) times the optimal cost. However, finding the best ZIO policy is an NP hard problem as well. Thus, we propose two algorithms to find an effective ZIO policy: An exact algorithm whose running time is polynomial for any fixed number of retailers, and a linear-programming-based heuristic whose effectiveness is demonstrated in a series of computational experiments. Finally, we extend the worst-case results developed in this paper to systems in which the warehouse does hold inventory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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