Platelet Inventory Management with Approximate Dynamic Programming
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
We study a stochastic perishable inventory control problem with endogenous (decision-dependent) uncertainty in shelf life of units. Our primary motivation is determining ordering policies for blood platelets. Hospitals typically order their required platelets from a central supplier, and as such, the shelf life of units at the time of delivery can be subject to significant variability. Determining optimal ordering quantities is a challenging task because of the short maximum shelf life of platelets (three to five days after testing) and high uncertainty in daily demand. We formulate the problem as an infinite-horizon discounted Markov decision process (MDP). The model captures salient features observed in our data from a network of Canadian hospitals and allows for fixed ordering costs. We show that with uncertainty in shelf life, the value function of the MDP is nonconvex and key structural properties valid under deterministic shelf life no longer hold. Hence, we propose an approximate dynamic programming (ADP) algorithm to find approximate policies. We approximate the value function using a linear combination of basis functions and tune the parameters using a simulation-based policy iteration algorithm. We evaluate the performance of the proposed policy using extensive numerical experiments in parameter regimes relevant to the platelet inventory management problem. We further leverage the ADP algorithm to evaluate the impact of ignoring shelf-life uncertainty. Finally, we evaluate the out-of-sample performance of the ADP algorithm in a case study using real data and compare it with the historical hospital performance and other benchmarks. After tuning the parameters, the ADP policy can be computed online in a few seconds and results in more than 50% lower expiration and shortage rates compared with the historical rates. In addition, it performs better or as well as other benchmarks, including an exact policy that ignores uncertainty in shelf life and becomes hard to compute for larger instances of the problem. History: Accepted by Paul Brooks, Area Editor for Applications in Biology, Medicine, & Healthcare. Funding: V. Sarhangian was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grant RGPIN-2018-04518]. H. Abouee-Mehrizi was supported by the Natural Sciences and Engineering Council of Canada [Grant RGPIN-2019-05625]. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2023.0245 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0245 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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