A game-theoretic framework for optimizing supply chain coordination and production
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
This research introduces a groundbreaking competition concept for supply chains, utilizing the Stackelberg game method to address internal entity interactions. In practical scenarios, chain components often partially cooperate, prioritizing individual benefits without a holistic understanding of the entire chain and market dynamics. Achieving complete chain coordination is challenging, expensive, and requires high-level agreement. Our study presents a simultaneous competition model for two supply chains and their internal entities, considering heterogeneous customers in price and time-sensitive classes. Each chain serves regular and special customers with varied delivery times and pricing. This research aims to investigate how competition among supply chains under various conditions impacts metrics like performance, market share and profits. These conditions include collaboration strategy (Centralized or Decentralized Structure) and production approach (Shared or Dedicated Capacity for specific customers). We employed scenario analysis with the Stackelberg Game framework to study strategic and policy choices' impact on supply chain conditions. We identified 10 distinct scenarios for analysis. Using the Stackelberg model, we iteratively solved the developed models until they reached equilibrium in price and delivery time. Our findings suggest that chains benefit more from a cooperative strategy with a Centralized Structure. Market behavior influences the chosen production approach, where adopting a dedicated capacity policy can lead to increased market share and profits if the market leader does so. Alternative strategies result in competitive stances and reduced returns for both chains.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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