Multi-item order quantity optimization through stochastic goal programing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing multi-item economic order quantity (MIEOQ) problems within an uncertain business environment is a critical challenge. Decision-makers, with a comprehensive understanding of organizational goals and risk tolerances, play a pivotal role in this context. However, existing solutions often inadequately consider decision-maker preferences in MIEOQ problem-solving. The literature suggests that integrating the concept of satisfaction function with stochastic goal programming (SGP) can address this issue. However, the existing SGP approaches struggle with the challenge of effective goal setting. Additionally, employing distinct satisfaction functions for each uncertain goal can complicate threshold setting, diminishing their effectiveness. To tackle these challenges, we introduce a straightforward, yet effective approach called aspiration-free goal programming (AFGP) and integrate it with a unified satisfaction function. AFGP operates by minimizing expected values of deviation variables, eliminating the challenging task of goal setting under uncertainty. A unified satisfaction function is a singular metric applied uniformly across multiple goals, offering a consistent framework for evaluating performance across diverse objectives. This integration forms a preference-sensitive framework that not only captures nuanced trade-offs between conflicting objectives but also enhances decision quality and stakeholder satisfaction. By emphasizing the importance of decision-maker’s preferences and addressing identified issues, our research introduces a practical and effective approach for achieving balanced solutions in uncertain MIEOQ environments.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».