Research on E-commerce Supply Chain Inventory Optimization and Multi-Objective Planning with Database Technical Support
Notice bibliographique
Résumé
This paper first describes the basic theoretical knowledge of supply chain inventory control and analyzes the existing supply chain inventory control strategies.For the relationship between safety stock and customer service level and inventory cost, the safety stock factor is used as a decision variable, and a supply chain multilevel inventory control model is established under (t,s,S) inventory replenishment strategy.Secondly, the selection operator, crossover operator and mutation operator of the traditional genetic algorithm are adaptively improved, and an improved multi-objective adaptive genetic algorithm is proposed, and this algorithm is used to solve the inventory optimization with the two objectives of supply chain inventory cost and customer service level.The simulation results of the algorithm show that the improved genetic algorithm has better convergence and the obtained Pareto optimal solution set is closer to the real optimal frontier.When the IGD value is minimized and kept constant, the convergence speed of this paper's algorithm (34 times) is 38.18% lower than that of the traditional genetic algorithm (55 times), and the model converges faster while its Pareto solution set is more uniformly distributed.Example results also show that using the model in this paper can reduce the inventory of each node in the supply chain system and reduce the transportation cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».