Problems in Supply Chain Location and Inventory under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
We study three problems on supply chain location and inventory under uncertainty. In Chapter 2, we study the inventory purchasing and allocation problem in a movie rental chain under demand uncertainty. We formulate this problem as a newsvendor-like problem with multiple rental opportunities. We study several demand and return forecasting models based on comparable films using iterative maximum likelihood estimation and Bayesian estimation via Markov chain Monte Carlo simulation. Test results on data from a large movie rental firm reveal systematic under-buying of movies purchased through revenue sharing contracts and over-buying of movies purchased through standard ones. For the movies considered, the model estimates an increase in the average profit per title for new movies by 15.5% and 2.5% for revenue sharing and standard titles, respectively. We discuss the implications of revenue sharing on the profitability of both the rental firm and the studio.\n\nIn Chapter 3, we focus on the effect of travel time uncertainty on the location of facilities that provide service within a given coverage radius on the transportation network. Three models - expected covering, robust covering and expected p-robust covering - are studied; each appropriate for different types of facilities. Exact and approximate algorithms are developed. The models are used to analyze the location of fire stations in the city of Toronto. Using real traffic data we show that the current system design is quite far from optimality and provide recommendations for improving the performance. \n\nIn Chapter 4, we continue our analysis in Chapter 3 to study the trade-off between adding new facilities versus relocating some existing facilities. We consider a multi-objective problem that aims at minimizing the number of facility relocations while maximizing expected and worst case network coverage. Exact and approximate algorithms are developed to solve three variations of the problem and find expected--worst case trade-off curves for any given number of relocations. The models are used to analyze the addition of four new fire stations to the city of Toronto. Our results suggest that the benefit of adding four new stations is achievable, at a lower cost, by relocating 4-5 stations.
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.
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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».