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J-GLOBAL ID：202002271352787206   整理番号：20A0128630

Gauss混合モデルを用いた多基準在庫ABC分類【JST・京大機械翻訳】

Multi-criteria inventory ABC classification using Gaussian Mixture Model

著者 (4件)： Zowid F.M. (Univ. of Bordeaux, IMS, UMR 5218, CNRS. Talence, France) ,  Babai M.Z. (Kedge Business School, Talence, France) ,  Douissa M.R. (University of Tunis, Tunis, Tunisia) ,  Ducq Yves (Univ. of Bordeaux, IMS, UMR 5218, CNRS. Talence, France)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 52  号： 13  ページ： 1925-1930  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： ABC分類は,非常に多数の異なるストック保持ユニットからなる在庫を扱うために,企業によって広く使われている技術である。単一基準ABC分類法は,実際にしばしば使用され,最近,多基準法は,学界と開業医の注意を引き付けている。いくつかのモデルが,多基準ABC在庫分類(MCIC)を扱うために開発された。著者らの知る限り,非常に少ない研究は,それらの魅力的な理論的および実用的特性にもかかわらず,MCIC問題を扱うために教師なし機械学習法を用いてきた。したがって,本論文では,Gauss混合モデル(GMM)を提案し,多基準ABC在庫分類問題を扱った。GMMは,低い計算時間で分類目的に使用できる簡単な最適化モデルである。本論文では,GMMモデルのコストサービス在庫の数値研究を提示した。モデルの性能も,いくつかの数学的プログラムベースのMCICモデルと比較した。数値研究は,文献で一般的に使われている47株の貯蔵ユニットから成る理論的データセットによって行われる。数値結果は,提案したモデルが,コストサービス在庫効率に関して,文献における既存のMCIC分類モデルと共に,有望な性能を持つことができることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *在庫量 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  開業医 ,  *在庫 ,  Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 在庫分類 ,  多基準在庫分類 ,  GMM ,  教師なしクラスタリングアルゴリズム

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss混合モデル ,  多基準 ,  在庫 ,  ABC分類