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Stochastic programming solutions to supply chain management.

机译:供应链管理的随机编程解决方案。

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摘要

We formulate a finite-horizon multistage stochastic linear program model for tactical supply chain planning problems and study the effect of random demands on expected profit, through appropriate material flow and inventory allocation.;The associated deterministic model is a capacitated Leontief substitution system, which itself is an instance of a capacitated Hypergraph. We find a fast algorithm to compute approximate solutions, based on Positive Linear Programming.;We explore different decomposition approaches and suggest enhancements to the Benders decomposition method. Supply chain test cases from the literature are used to generate models with large numbers of scenarios and stages, for which we compute near-optimal solutions.
机译:我们针对战术供应链计划问题建立了一个有限水平的多阶段随机线性规划模型,并通过适当的物料流和库存分配研究了随机需求对预期利润的影响。关联的确定性模型是具有能力的Leontief替代系统,该系统本身是功能丰富的Hypergraph的实例。我们找到了一种基于正线性规划的快速算法来计算近似解。;我们探索了不同的分解方法,并提出了对Benders分解方法的增强建议。来自文献的供应链测试案例可用于生成具有大量场景和阶段的模型,为此我们计算出接近最优的解决方案。

著录项

  • 作者

    Schaub, Rene C.;

  • 作者单位

    Stanford University.;

  • 授予单位 Stanford University.;
  • 学科 Operations Research.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 56 p.
  • 总页数 56
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 运筹学;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:38:25

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