Feature-Based Inventory Control with Censored Demand
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
Problem definition: We study stochastic periodic-review inventory systems with lost sales, where the decision maker has no access to the true demand distribution a priori and can only observe historical sales data (referred to as censored demand) and feature information about the demand. In an inventory system, excess demand is unobservable because of inventory constraints, and sales data alone cannot fully recover the true demand. Meanwhile, feature information about the demand is abundant to assist inventory decisions. We incorporate features for inventory systems with censored demand. Methodology/results: We propose two feature-based inventory algorithms called the feature-based adaptive inventory algorithm and the dynamic shrinkage algorithm. Both algorithms are based on the stochastic gradient descent method. We measure the performance of the proposed algorithms through the average expected regret in finite periods: that is, the difference between the cost of our algorithms and that of a clairvoyant optimal policy with access to information, which is acting optimally. We show that the average expected cost incurred under both algorithms converges to the clairvoyant optimal cost at the rate of [Formula: see text] for the perishable inventory case and [Formula: see text] for the nonperishable inventory case. The feature-based adaptive inventory algorithm results in high volatility in the stochastic gradients, which hampers the initial performance of regret. The dynamic shrinkage algorithm uses a shrinkage parameter to adjust the gradients, which significantly improves the initial performance. Managerial implications: This paper considers feature information. The idea of dynamic shrinkage for the stochastic gradient descent method builds on a fundamental insight known as the bias-variance trade-off. Our research shows the importance of incorporating the bias-variance in a dynamic environment for inventory systems with feature information. Funding: W. T. Huh acknowledges support from the NSERC Discovery Grants [Grant RGPIN 2020-04213] and the Canada Research Chair Program. The work of Y. Rong was supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72025201, 72331006, and 72221001]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2021.0135 .
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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