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J-GLOBAL ID：201902251138507572   整理番号：19A2698862

retailingにおける個人スケジューリングのためのデータ駆動確率計画法【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Stochastic Programming Approach for Personnel Scheduling in Retailing

著者 (2件)： Liu Ming (School of Economics & Management, Tongji University, Shanghai, China) ,  Liang Bian (School of Economics & Management, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSSSM  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,小売業における不確実性要求(すなわち顧客交通)を考慮した人件スケジューリング問題を研究した。確率的従業員スケジューリングは,2つの段階から成り,実際の需要が知られている前に,現在の意思決定(すなわち,第一段階)は,いくつかの経験的データまたは分布情報を用いてシフトするために,全時間従業員の数を割り当てることである。実際の需要実現以来,パートタイムの従業員を補充し,フルタイム従業員(i.e,オーバータイムシフト)のシフト長を拡張するような,いくつかの回復行動を取り込むことを含む待機的な意思決定(すなわち,第二段階)がある。この研究において,不確実性パラメータ需要の以前に知られた正確な確率分布とは反対に,情報は部分的に知られている。平均値,平均絶対偏差(MAD)およびサポートセットのような断面分布情報を与えて,あいまいな集合を確立した。この問題を解決するために,著者らは発見的に最悪ケース離散結合確率分布を構築し,問題を近似的に解決するためにサンプル平均近似(SAA)アルゴリズムを利用した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *スケジューリング ,  小売業 ,  意思決定 ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  曖昧さ ,  *確率的計画法 ,  CASE ,  確率分布
準シソーラス用語： 従業員 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  環境問題  (SA01020V) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 個人 ,  スケジューリング ,  データ駆動 ,  確率計画法