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J-GLOBAL ID：202202273753053529   整理番号：22A1653026

データ駆動多目的最適化によるサプライチェーンの在庫管理

Data-Driven Multi-Objective Optimization for Inventory Management in Supply Chain

著者 (3件)： 大内航平 (岡山大) ,  LIU Ziang (岡山大) ,  西竜志 (岡山大)
資料名： システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers (CD-ROM))
巻： 66th  ページ： ROMBUNNO.122-2  発行年： 2022年 
JST資料番号： X0014B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大規模で複雑なサプライチェーンの多目的最適化は,多くの時間や専門知識を必要とする。本研究の目的は,これらの問題を解決するアプローチとして在庫管理のためのデータ駆動進化型多目的最適化法を開発することである。本研究では,サプライヤー,物流センターおよびカスタマーから成る3層サプライチェーンシミュレーションモデルを考察する。物流センターでの在庫管理において,全コストを最小化してサービスレベルを最大にする多目的最適化問題を研究する。データ駆動多目的進化最適化は,シミュレーション結果を用いずに目的関数を評価するために機械学習のようなデータ駆動法を用いて代理モデルを構築する方法である。目的関数の推定値を用いて多目的最適化を行う。ここで誘導したソリューションの80%が訓練データに対して非劣であることを数値実験で示す。それゆえに,本提案の方法によって得られたソリューションは準パレート最適解であることを示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *最適化 ,  多目的計画法 ,  *工程 ,  物的流通 ,  ロジスティックス ,  *在庫管理 ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： *サプライチェーン ,  *データ駆動多目的最適化 ,  多目的最適化

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  物的流通  (KA08000O) ,  在庫管理  (KB05030D)

引用文献 (4件)：

• Jin, Y. et al.: Data-driven evolutionary optimization: An overview and case studies. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 23, No. 3 pp. 442-458 (2019)
• Doolun, I. S. et al.: Data driven hybrid evolutionary analytical approach for multi objective location allocation decisions: Automotive green supply chain empirical evidence. Computers and Operations Research, Vol. 98, pp. 265-283 (2018)
• Tao, Q. et al.: Big data driven agricultural products supply chain management: A trustworthy scheduling optimization approach. IEEE Access, Vol. 6, pp. 49990-50002 (2018)
• Deb, K. et al.: A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 2, pp.182-197 (2002)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ駆動 ,  多目的最適化 ,  サプライチェーン ,  在庫管理