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數據驅動的電商需求預測與庫存優(yōu)化的集成決策

發(fā)布時間:2024-06-29 14:24
  企業(yè)的庫存管理水平直接影響其自身的成本、利潤和顧客滿意度。消費者需求的不確定性使得企業(yè)在制定商品庫存決策時面臨重大挑戰(zhàn)。與此同時,隨著電子商務的發(fā)展和企業(yè)信息化進程的加快,電商企業(yè)收集到的數據日益豐富,其中商品售價、促銷力度、商品類別等多種類型的輔助信息,都可能影響商品的需求。挖掘并充分運用這些附屬信息的價值以輔助電商企業(yè)進行庫存決策,從而改善企業(yè)自身庫存狀況,具有重要意義。基于上述背景,本文研究了數據驅動的電商需求預測與庫存優(yōu)化的集成決策問題。主要研究有以下幾個方面:(1)圍繞電商企業(yè)倉庫庫存服務水平目標與庫存積壓之間的矛盾,建立以剩余庫存最小化為目標、帶有庫存服務水平約束的ML-Weighted集成決策模型。模型整合了商品售價、促銷信息、歷史滯后銷量等輔助信息,將待決策產品的訂貨數量與歷史上具有“相似”情境的產品銷量以權重函數的形式聯(lián)系起來。因此,具有“相似”情境的歷史需求以及其權重可用于近似條件期望剩余庫存。至于庫存服務水平約束,要求在選擇的置信水平下滿足缺貨率目標。最終,ML-Weighted模型可轉化為混合整數規(guī)劃模型。(2)借鑒機器學習KNN、CART算法,設計兩類求解ML...

【文章頁數】:90 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

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圖4-3剩余庫存水平隨K值變化而變化的情況

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