An integrated approach for lot-sizing and storage assignment
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the interaction between the lot-sizing problem and the storage assignment problem. Traditional lot-sizing problems have been studied for decades. However, only recent studies have further considered decisions related to the assignment of items to inventory locations, aiming to better model the complex reality. In our problem, the storage space is divided into several separate locations, and the inventory is assigned to the storage locations taking into account specific compatibility conditions. Relocation of inventory is also possible if needed. In addition to the traditional cost elements from the lot-sizing problem, we consider others related to holding inventory, such as fixed storage costs, handling costs, and relocation costs. We model the problem using a general mathematical model, as well as a transportation reformulation, which provides better lower bounds. We propose several heuristics to solve the problem by splitting it into smaller subproblems, which are then solved sequentially. A series of computational experiments is carried out in order to evaluate the impact of the integration between the lot-sizing and the storage assignment decisions, as well as the behavior of the different solution approaches. The results show that the proposed heuristics are highly effective in finding feasible solutions that are very close to the best solutions, while spending 97% less computational time compared to solving the full mathematical model. When compared to the relax-and-fix heuristic (benchmark), certain versions of the heuristics can find better solutions using less computational effort, underscoring the benefit of employing more specialized heuristics. Additionally, we conduct a sensitivity analysis with the aim of understanding the impact of key input parameters on the problem. The results indicate a significant influence of compatibility levels on the problem complexity. Limited item–item compatibility notably increases complexity, whereas restricted item–location compatibility reduces computational time.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».