Mathematical analytic techniques for determining the optimal ordering strategy for the retailer under the permitted trade-credit policy of two levels in a supply chain system
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
In this article, we explore a certain kind of two-level trade credit in order to reflect the real-life situations. With this objective in view, we consider the case when the supplier offers two-level trade credit for the retailer for settling the account. If the retailer pays off all accounts at the end of the first credit period, then he/she can utilize the sales revenue to earn interest until the inventory cycle time. On the other hand, if the retailer cannot pay off the unpaid balance at the end of the first credit period, then he/she can decide to pay off the unpaid balance either after the end of the first credit period or after the second credit period. Here, in this situation, the retailer reduces the financed loan from constant sales and revenue received gradually and he/she still can utilize the sales revenue to earn interest when he/she pays off all accounts. Maximizing the profit is used as the objective to develop the inventory model. Based upon the obtained properties of the optimal solution, two theorems are developed to determine the optimal replenishment policy. Finally, computational developments are presented in order to illustrate numerically the main theoretical results which are proven in this article by using some mathematical solution procedures.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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