Finite-Time Horizon Logistics Decision Making Problems: Consideration of a Wider Set of Factors
Notice bibliographique
Résumé
The newsvendor's problem (NVP) formulation is applied to many logistics problems in which the principal decision is the level of inventory which should be ordered to meet stochastic demand during a finite time-horizon. This type of decision makes demand the central variable to be examined and since the time horizon is finite, there is variable risk throughout the period. While the NVP formulation is applicable to many areas (e.g. retail business, service booking, investment in health-insurance, humanitarian aid, defence inventory for operations), modelling and research into the factors affecting demand and its uncertainty has been conducted mainly where the goal is to increase demand (e.g. price, rebate, substitutability). This paper describes ongoing work on modelling demand within the NVP framework where little prior specific demand information exists and uncertainty plays a crucial role. The suggested approach is to model demand and its uncertainty using other causally related, casespecific factors by applying Bayesian inference. Initial work in progress on a case study is outlined. In future the approach will be tested in several case studies and will adopt the innovative approach of Sherbrooke (2004) and Cohen et al (1990) for its validation, through which the model's outputs along with the real life demand data are provided as inputs to a simulation and the results compared. Thus the simulation's final output is the evaluation measure. The future expected benefit from this work is to offer decision makers an intuitive demand modelling tool within an NVP framework where modelling uncertainty is of great importance and past demand data are scarce.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».