Комбинация имитационного моделирования и генетического алгоритма для решения задач оптимизации стохастической многопродуктовой системы управления запасами

  • I. Jackson

Аннотация

Каждая компания сталкивается с необходимостью синхронизации спроса ипредложения и то, насколько компания справляется с данной задачей, оказывает огромноевлияние на ее прибыльность. В связи с тем, что рынки быстро развиваются и становятся все болеесложными, гибкими, волотильными и информационно насыщенными, устаревшие подходы,предполагающие перепроизводство, сменяемое резким снижением цены для стимулированияпродажи излишней продукции, являются неприемлимыми. В этой связи, данная статья преследуетцель – разработать реалистичную дискретно-событийную имитационную модель системыуправления запасами для нахождения оптимальных параметров контроля. Описываемая модельявляется стохастической и работает с несколькими продуктами при ограниченной совокупнойвместимости. Кроме того, рассматриваемая модель отличается неопределенными временнымилагами между поставками продукции. Статья содержит как математическое описание, так иалгоритмическую реализацию. Кроме того, для нахождения оптимальной политики управленияпредлагается подход на основе генетического алгоритма. Описанный метод является простыми гибким способ вычисления около-оптимальных параметров для систем управления запасами.Предложенный подход вносит свой вклад в область промышленного проектирования,предоставляя простой, но все же эффективный способ вычисления почти оптимальныхпараметров запасов с учетом политики риска и надежности. Кроме того, метод может бытьприменен в автоматизированных системах заказа.
Как цитировать
JACKSON, I.. Комбинация имитационного моделирования и генетического алгоритма для решения задач оптимизации стохастической многопродуктовой системы управления запасами. Вестник КазНУ. Серия Экономическая, [S.l.], v. 130, n. 4, p. 96-102, dec. 2019. ISSN 2617-7161. Доступно на: <https://be.kaznu.kz/index.php/math/article/view/2156>. Дата доступа: 05 mar. 2021 doi: https://doi.org/10.26577/be-2019-4-e9.
Раздел
Особенности социального маркетинга и методология исследования