研究人员开发了一个离散时间马尔可夫决策过程(DTMDP)模型,以解决具有随机需求时序的多品项产能约束批量定货问题。该模型考虑了产能竞争和特定需求延迟等因素。与确定性模型相比,DTMDP模型显著增加了计算需求。为了应对这些复杂性,提出了一种遗传算法(GA),该算法在基准实例上表现出色,平均最优性差距为3.44%,平均优化速度提升了6.89。 AI
影响 为复杂的供应链优化问题引入了一种新颖的DTMDP方法,有可能提高在随机环境下的效率。
排序理由 这是一篇详细介绍优化问题新建模方法的学术论文。
- Bellman-time regression
- Discrete-Time Markov Decision Processes with First Passage Models
- genetic algorithm
- Markov decision process
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