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多周期最优分类库存模型在快速流行服装供应链中的应用(2009年)

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简介:
本文针对快速流行服装供应链特性,构建了多周期最优分类库存模型,并探讨其在降低库存成本和提高响应速度方面的效果。 服装零售商如Zara正在采用一种新型的供应链体系来快速提供多样化的产品以适应顾客不断变化的需求并引领时尚潮流。研究者通过构建一个多周期的服装分类库存模型来优化销售季节内的利润,并利用多项式Logit(MNL)模型对消费者的偏好进行建模,从而预测不同款式服装的需求量。 为了更有效地解决这一问题,研究人员提出了一种改进的遗传算法:采用新的染色体表达方式、启发式的初始化过程以及经过改良的交叉和变异算子。通过数值仿真实验验证了该方法在多周期分类库存优化模型中的优越性能。

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客服
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  • 2009
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    本文针对快速流行服装供应链特性,构建了多周期最优分类库存模型,并探讨其在降低库存成本和提高响应速度方面的效果。 服装零售商如Zara正在采用一种新型的供应链体系来快速提供多样化的产品以适应顾客不断变化的需求并引领时尚潮流。研究者通过构建一个多周期的服装分类库存模型来优化销售季节内的利润,并利用多项式Logit(MNL)模型对消费者的偏好进行建模,从而预测不同款式服装的需求量。 为了更有效地解决这一问题,研究人员提出了一种改进的遗传算法:采用新的染色体表达方式、启发式的初始化过程以及经过改良的交叉和变异算子。通过数值仿真实验验证了该方法在多周期分类库存优化模型中的优越性能。
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