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Enregistrement W2140067350 · doi:10.1287/opre.50.6.1058.350

On the Effectiveness of Zero-Inventory-Ordering Policies for the Economic Lot-Sizing Model with a Class of Piecewise Linear Cost Structures

2002· article· en· W2140067350 sur OpenAlexaff
Lap Mui Ann Chan, Ana Muriel, Zuo‐Jun Max Shen, David Simchi‐Levi

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNational Science Foundation
Mots-clésHolding costSizingPiecewise linear functionMathematical optimizationZero (linguistics)Class (philosophy)Order (exchange)Average costFunction (biology)Inventory costPiecewiseEconomic order quantityTotal costSet (abstract data type)Unit costComputer scienceUnit (ring theory)MathematicsEconomicsMicroeconomicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider an economic lot-sizing problem with a special class of piecewise linear ordering costs, which we refer to as the class of modified all-unit discount cost functions. Such an ordering cost function represents transportation costs charged by many less-than truckload carriers. We show that even special cases of the lot-sizing problem are NP-hard and therefore analyze the effectiveness of easily implementable policies. In particular, we demonstrate that there exists a zero-inventory-ordering(ZIO) policy, i.e., a policy in which an order is placed only when the inventory level drops to zero, whose total inventory and ordering cost is no more than 4/3 times the optimal cost. Furthermore, if the ordering cost function does not vary over time, then the cost of the best ZIO policy is no more than 5.6/4.6 times the optimal cost. These results hold for any transportation and holding cost functions that satisfy the following properties: (i) they are non decreasing functions, and (ii) the associated cost per unit is non increasing. Finally, we report on a numerical study that shows the effectiveness of ZIO policies on a set of test problems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,221 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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