Simulation-based optimization is wi

Simulation-based optimization is widely used to improve the performance of an inventory system under
uncertainty. However, the black-box function between the input and output, along with the expensive
simulation to reproduce a real inventory system, introduces a huge challenge in optimizing these performances.
We propose an efficient framework for reducing the total operation cost while satisfying the
service level constraints. The performances of each inventory in the system are estimated by kriging
models in a region-wise manner which greatly reduces the computational time during both sampling
and optimization. The aggregated surrogate models are optimized by a trust-region framework where a
model recalibration process is used to ensure the solution’s validity. The proposed framework is able to
solve general supply chain problems with the multi-sourcing capability, asynchronous ordering, uncertain
demand and stochastic lead time. This framework is demonstrated by two case studies with up to
18 nodes with inventory holding capability in the network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเพิ่มประสิทธิภาพจำลองถูกใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบสินค้าคงคลังภายใต้ความไม่แน่นอน อย่างไรก็ตาม ทำกล่องดำระหว่างอินพุตและเอาต์พุต พร้อมกับราคาที่แพงการจำลองเกิดระบบสินค้าคงคลังจริง แนะนำเป้าหมายท้าทายมากในการเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงเหล่านี้เราเสนอกรอบมีประสิทธิภาพการลดต้นทุนการดำเนินการรวมความพึงพอใจในข้อจำกัดของระดับบริการ การแสดงของแต่ละสินค้าคงคลังในระบบถูกประเมิน โดย krigingรูปแบบในลักษณะ region-wise ซึ่งช่วยลดเวลาคำนวณระหว่างการสุ่มตัวอย่างทั้งสองและการเพิ่มประสิทธิภาพ รุ่นตัวแทนรวมเหมาะ โดยกรอบภูมิภาคไว้วางใจที่มีรุ่น recalibration กระบวนถูกใช้เพื่อให้การแก้ไขมีผลบังคับใช้ กรอบการนำเสนอจะสามารถแก้ปัญหาห่วงโซ่อุปทานทั่วไป มีความสามารถในการจัดหาหลาย แบบอะซิงโครนัสการสั่งซื้อ ความไม่แน่นอนความต้องการและ stochastic ระยะเวลา กรอบนี้แสดง โดยสองกรณีศึกษากับการ18 โหนกับสินค้าคงคลังที่ถือความสามารถในเครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำลองตามการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้กันอย่างแพร่หลายในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของระบบสินค้าคงคลังภายใต้
ความไม่แน่นอน แต่ฟังก์ชั่นกล่องดำระหว่าง input และ output พร้อมกับที่มีราคาแพง
จำลองการทำซ้ำระบบสินค้าคงคลังจริงแนะนำความท้าทายอย่างมากในการเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงเหล่านี้.
เราเสนอกรอบการที่มีประสิทธิภาพในการลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานทั้งหมดในขณะที่ความพึงพอใจของ
ระดับการให้บริการ ข้อ จำกัด การแสดงของแต่ละสินค้าคงคลังในระบบจะมีการประเมินโดย kriging
รุ่นในลักษณะภูมิภาคที่ชาญฉลาดซึ่งช่วยลดเวลาในการคำนวณทั้งในการสุ่มตัวอย่าง
และการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวแทนรุ่นที่รวบรวมได้ในการเพิ่มประสิทธิภาพโดยกรอบความไว้วางใจภูมิภาคที่
กระบวนการ recalibration รูปแบบถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการแก้ปัญหาความถูกต้องของ กรอบที่นำเสนอความสามารถในการ
แก้ปัญหาทั่วไปห่วงโซ่อุปทานที่มีความสามารถหลายจัดหา, การสั่งซื้อไม่ตรงกันมีความไม่แน่นอน
ความต้องการและระยะเวลาสุ่ม กรอบนี้จะแสดงให้เห็นสองกรณีศึกษาที่มีถึง
18 โหนดมีความสามารถในการถือครองสินค้าคงคลังในเครือข่าย