Research on optimization method of cross-border e-commerce supply chain resource allocation based on Hamiltonian loop algorithm in digital economy environment
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, foreign research on the optimal allocation of supply chain resources and operational coordination in the digital economy environment has also made more and more progress, and the current status of domestic research is in the development stage, and supply chain management in the context of the digital economy has become another research hotspot.In this regard, this paper studies the application of Hamiltonian circuit in supply chain resource allocation from three aspects, such as product pricing strategy, supply chain management optimization and consumer behavior, and constructs the optimal resource allocation model according to the steps of resource allocation establishment.Through the Hamiltonian loop algorithm, the revenue function of cross-border ecommerce supply chain services is obtained.Using the Hamiltonian loop algorithm, the optimal price model of supply chain logistics is simulated and simulated experiments are carried out, and the optimal logistics and distribution services will be priced at about 225 under the high competition situation with competition coefficient 0.6 k . Under the optimal allocation of supply chain resources, analyzing the user's satisfaction, retail customers' satisfaction with the supply of goods in 2021 is 81.806 points, higher than the province's 0.913 points, and the experimental results show that the resource allocation model can meet the needs of the customers, making the supply and demand of the product resources more balanced, which argues the scientific nature and reliability of this study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».