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Enregistrement W2776366897 · doi:10.3233/jifs-17508

Optimal decision for a fuzzy supply chain with shrinkage under VaR criterion

2017· article· en· W2776366897 sur OpenAlexaff
Qingfeng Song, Kai Shi, Sheng Lin, Guangping Xu, Oliver Yang, Jinsong Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligent & Fuzzy Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainFuzzy logicComputer scienceRadio-frequency identificationProduct (mathematics)Operations researchIdentification (biology)ShrinkageOptimal decisionSpace (punctuation)Mathematical optimizationDecision modelBusinessData miningMathematicsArtificial intelligenceMarketingMachine learningDecision treeComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the problems of making optimal decisions on pricing and shelf-space for a fuzzy supply chain with one perishable product, with the help of Radio Frequency Identification Device (RFID) technology to reduce shrinkage. Based on the criterion of Value-at-Risk (VaR) and its minimization, we introduce one centralized decision model and three decentralized decision models to obtain the respective optimal decisions of both the manufacturer and the retailer, by analyzing the fuzzy uncertainties and the relationship among the demand, retail price and shelf-space. The corresponding optimal strategies of the two participants are obtained along with one example.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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