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J-GLOBAL ID：201802224507451508   整理番号：18A0331763

受注残失われた販売混合物,および制御可能な主要発注コストとリードタイムを持つ確率的結合補充問題のための分布によらないアプローチ【Powered by NICT】

Distribution-free approach for stochastic Joint-Replenishment Problem with backorders-lost sales mixtures, and controllable major ordering cost and lead times

著者 (3件)： Braglia Marcello (Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale, Universita di Pisa, Largo Lucio Lazzarino, 56122 Pisa, Italy) ,  Castellano Davide (Dipartimento di Ingegneria Chimica, dei Materiali e della Produzione Industriale, Universita degli Studi di Napoli “Federico II”, Piazzale V. Tecchio 80, 80125 Napoli, Italy) ,  Song Dongping (School of Management, University of Liverpool, Chatham Street, Liverpool L69 7ZH, United Kingdom)
資料名： Computers & Operations Research  (Computers & Operations Research)
巻： 79  ページ： 161-173  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0216B  ISSN： 0305-0548  CODEN： CMORAP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率的需要と受注残損失販売混合物を用いた定期点検結合補充問題(JRP)を研究した。リードタイムは,二種類の主要な成分:共通部分全ての項目とアイテム特異的部分で作られたaareと仮定した。更なるリードタイムと主要な発注コストのアイテム特異的成分は制御可能であると仮定した。需要分布についての完全な情報の欠如により特性化される実用的な状況を反映するために,ミニマックス分布によらないアプローチを採用した。すなわち,平均と需要の分散のみを評価することができると仮定した。目的は厳密な環状補充ポリシー,(のアイテム特異的成分)リードタイムの長さ,および長期の期待総費用を最小化する主要な発注コストを決定することである。この最小化問題を扱うために,筆者らは最初に最適化アルゴリズムを提案した。しかし,数値試験は,このアルゴリズムは,実際的な応用となるかを計算機的に高価で明らかにした。,二つの代替発見的方法を提案した。広範な数値実験は,開発したアルゴリズムの性能を調べるために実施した。結果は,提案した代替発見的方法は実際には効率的で実用的な応用のために有望であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *調達期間 ,  発見的方法 ,  計算機械 ,  最小化問題 ,  キャラクタリゼーション ,  定期検査 ,  アルゴリズム ,  総原価 ,  *受注
準シソーラス用語： 数値実験 ,  最適アルゴリズム ,  環状 ,  確率的需要 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 在庫 ,  結合補充問題 ,  確率 ,  Optimization ,  発見的方法 ,  分布によらない方法

分類 (1件)： 在庫管理  (KB05030D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 受注 ,  販売 ,  混合物 ,  発注 ,  リードタイム ,  確率 ,  補充 ,  問題