Optimisation of Supply Chain with Reactive Lateral Transhipment Under Imperfect Production 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
Because batik is one of the most popular products in Indonesia, improving the supply chain system for batik products, for example total supply chain costs efficiency, will have a substantial and lasting effect on all chains involved.In the batik supply chain, it is common practice for each chain to have an independent policy, resulting in total supply chain cost inefficiency.This paper discusses the development of a mathematical model to optimise batik supply chain with a single-vendor multi-buyers and multiproducts.The optimisation model was developed by taking into account the frequent lateral transhipment system in the batik supply chain system as well as the buyers' random demand fluctuations.In addition, the optimisation model takes into account imperfect production systems in the vendor that produce a random number of defective products on a periodic basis.To obtain the optimum solution from the dynamic model, an optimisation-in-the-loop simulation system based on genetic algorithms was then used to solve the developed mathematical model.The presented case study demonstrates that the proposed Genetic Algorithms (GA) able to reach a convergent point; thus, the proposed optimisation-in-the-loop model able to provide an optimum solution for the supply chain system under consideration.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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