We team up the modeling flexibility

We team up the modeling flexibility of simulation with
sample path optimization to address the multi-location transshipment
problem. Under a modified base stock policy, we
determine a myopically optimal transshipment policy using an
LP/Network flow framework. Then with SAA, we determine the
optimal values of base stock levels, using random search and
gradient search. We analyze the impact of finite supplier capacity
on system behavior and performance measures of the stocking
locations. With SAA, we also investigate scenarios with nonidentical
costs. Albeit our gradient search technique which
requires us to propagate the gradient information throughout a
regenerative cyclis is complex, the quality of solutions attained
by gradient search was significantly better than those obtained
through random search.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราตั้งทีมทำงานยืดหยุ่นในโมเดลการจำลองด้วยตัวอย่างเส้นทางปรับให้เหมาะสมเพื่อ transshipment หลายตำแหน่งปัญหา ภายใต้ปรับเปลี่ยนพื้นฐานหุ้นนโยบาย เรากำหนดนโยบาย transshipment myopically เหมาะสมโดยใช้การห้างหุ้นส่วนจำกัด/เครือข่ายลำดับกรอบ แล้วกับ SAA เรากำหนดค่าสูงสุดระดับสต็อกพื้นฐาน ใช้การค้นหาแบบสุ่ม และค้นหาไล่โทนสี เราวิเคราะห์ผลกระทบของซัพพลายเออร์จำกัดในการวัดลักษณะการทำงานและประสิทธิภาพของระบบของที่เก็บสต็อกสถาน ด้วยกระดาษสา เรายังตรวจสอบสถานการณ์ ด้วย nonidenticalค่าใช้จ่าย แม้ว่าการไล่ระดับสีของเราค้นหาเทคนิคที่เราต้องการเผยแพร่รายละเอียดตลอดการสำหรับ cyclis มีความซับซ้อน คุณภาพของโซลูชันได้โดยค้นหาไล่ระดับสีได้อย่างมีนัยสำคัญดีกว่าผู้ได้รับผ่านการค้นหาแบบสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทีมเรามีความยืดหยุ่นในการสร้างแบบจำลองของการจำลองด้วย
การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางตัวอย่างเพื่อที่อยู่ถ่ายเทตั้งหลาย
ปัญหา ภายใต้ฐานมีการปรับเปลี่ยนนโยบายหุ้นเรา
กำหนดนโยบายการถ่ายเทที่ดีที่สุด myopically ใช้
กรอบการไหลแผ่นเสียง / เครือข่าย แล้วกับสมาคมนักวิเคราะห์หลักทรัพย์ที่เรากำหนด
ค่าที่เหมาะสมของระดับสต็อกฐานโดยใช้การค้นหาสุ่มและ
การค้นหาการไล่ระดับสี เราวิเคราะห์ผลกระทบของความสามารถในการจัดจำหน่าย จำกัด
ที่มีต่อพฤติกรรมของระบบและมาตรการประสิทธิภาพการทำงานของถุงน่อง
สถานที่ สมาคมนักวิเคราะห์หลักทรัพย์ด้วยเรายังตรวจสอบสถานการณ์กับ nonidentical
ค่าใช้จ่าย แม้ว่าการค้นหาเทคนิคการไล่ระดับสีของเราที่
ต้องการให้เราในการเผยแพร่ข้อมูลการไล่ระดับสีตลอด
cyclis ปฏิรูปมีความซับซ้อนของการแก้ปัญหาที่มีคุณภาพบรรลุ
โดยการค้นหาการไล่ระดับสีอย่างมีนัยสำคัญได้ดีกว่าผู้ที่ได้รับ
ผ่านการค้นหาแบบสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราตั้งทีมสำหรับความยืดหยุ่นของจำลองกับ
เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางตัวอย่างที่อยู่หลายสถานที่ถ่ายเท
ปัญหา ภายใต้การแก้ไขนโยบายหุ้นพื้นฐานที่เรากำหนดนโยบายการ myopically

/ แผ่นเสียงที่เหมาะสมโดยใช้เครือข่ายการไหลของกรอบ แล้วกับกล่อง เราหาค่าเหมาะสมที่สุดของหุ้นระดับ

เบส โดยใช้การค้นหาแบบสุ่มและการไล่ระดับสี .เราวิเคราะห์ผลกระทบของจำกัดผู้ผลิตความจุ
พฤติกรรมระบบและมาตรการการปฏิบัติงานของถุงน่อง
สถานที่ กับกล่อง เรายังตรวจสอบสถานการณ์ต้นทุน nonidentical

แม้ว่าการค้นหาเทคนิคของเราซึ่ง
ของเราต้องเผยแพร่ข้อมูลลาดตลอด
cyclis ที่เกิดใหม่มีความซับซ้อน คุณภาพของโซลูชั่นบรรลุ
โดยการไล่ระดับสีอย่างมีนัยสำคัญดีกว่า

ได้ผ่านการค้นหาแบบสุ่ม