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J-GLOBAL ID:202202278673767101   整理番号:22A0101724

サービスレベル要求と需要不確実性を有するデュアルチャネル小売業者のための意思決定の最適化:Wasserstein計量ベース分布ロバスト最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Optimizing decisions for a dual-channel retailer with service level requirements and demand uncertainties: A Wasserstein metric-based distributionally robust optimization approach
著者 (3件):
資料名:
巻: 138  ページ: Null  発行年: 2022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)
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本研究では,従来の小売チャネルとオンラインチャネルを通して顧客に複数製品を販売する小売業者のデュアルチャネル管理問題を検討し,期待利益を最大化した。オンラインと小売チャネルの価格と注文量とオンラインチャネルの配信時間は決定変数である。各製品と各チャネルに対する需要はランダムであり,両チャネルの価格とオンライン配信時間に依存すると仮定した。さらに,適切な性能を確保するために,サービスレベル要件を考慮し,結合機会制約としてモデル化した。歴史的データからの観測された需要に関する経験的分布に中心を置く需要確率分布に対するWasserstein計量を用いたWasserstein不確実性セットを,データ駆動アプローチにおいて構築した。したがって,データ駆動分布ロバスト結合機会制約モデルを,データ駆動Wasserstein不確実性集合に基づいて開発した。保守的CVaR近似を,分布的にロバストな関節機会制約のために使用する。数学的操作により,開発したモデルを双線形プログラムに変換し,双線形項の区分的アフィン緩和を用いて混合整数二次計画モデルにより近似でき,効率的に解くことができた。数値実験を行い,需要の不確実性を扱うための提案したデータ駆動分布ロバスト最適化手法の有効性と実用性を説明した。配送時間感度,価格感度,および顧客チャネル選好のような重要パラメータの影響を分析し,そして,管理洞察を提供した。結果は,提案した方式によって得た決定が需要不確実性に対するヘッジに対してロバストであることを示した。提案モデルと解法は,オンラインチャネルと信頼できる需要分布情報のない従来の小売チャネルを通して,小売業者販売製品のための効果的決定サポートを提供することができた。さらに,L1ノルムおよびL2ノルムと比較して,L∞ノルムは,Wasserstein不確実性集合を構築するためのWasserstein計量で用いるとき,よりよく実行するために検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
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マーケティング  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  ,  在庫管理  ,  物的流通  ,  電力工学・電力事業一般 

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