Sustainable Inventory with Robust Periodic-Affine Policies and\n Application to Medical Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a new class of adaptive policies called periodic-affine\npolicies, that allows a decision maker to optimally manage and control\nlarge-scale newsvendor networks in the presence of uncertain demand without\ndistributional assumptions. These policies are data-driven and model many\nfeatures of the demand such as correlation, and remain robust to parameter\nmis-specification. We present a model that can be generalized to multi-product\nsettings and extended to multi-period problems. This is accomplished by\nmodeling the uncertain demand via sets. In this way, it offers a natural\nframework to study competing policies such as base-stock, affine, and\napproximative approaches with respect to their profit, sensitivity to\nparameters and assumptions, and computational scalability. We show that the\nperiodic-affine policies are sustainable, i.e. time consistent, because they\nwarrant optimality both within subperiods and over the entire planning horizon.\nThis approach is tractable and free of distributional assumptions, and hence,\nsuited for real-world applications. We provide efficient algorithms to obtain\nthe optimal periodic-affine policies and demonstrate their advantages on the\nsales data from one of India's largest pharmacy retailers.\n
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».