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数学 > 优化与控制

arXiv:2412.02714 (math)
[提交于 2024年11月28日 ]

标题: 新的订单批量尺寸设计模型,根据购买量和商品的时效性 deterioration

标题: Nuevo modelo para el dimensionamiento de lotes de pedidos en función del volumen de compra y deterioro temporal de los artículos

Authors:Margarita Miguelina Mieras, Tania Daiana Tobares, Ricardo Raúl Palma, Antonio José Ramirez-Pastor, Fabricio Orlando Sanchez Varretti
摘要: 这项研究提出了一个新的仿真模型,用于在物料需求计划中确定最优订单批量,该模型基于采购量和物品的时间性退化。 科学创新之处在于全面枚举所有供应策略,考虑何时以及采购多少原材料和/或输入,同时管理多个因素。 开发的模型能够获得并可视化所有可行的解决方案,尽管在处理较长的计划周期时会出现重大挑战。 该方法包括制定一个数学方程,以计算所有供应策略的总成本,考虑数量折扣和库存物品的最大允许保质期。 结果表明,该模型彻底探索了整个搜索空间并识别了最优解。 验证是通过禁忌搜索启发式方法进行的,这是一种广泛认可的优化技术。 虽然该启发式方法趋向于全局最小值,但它需要显著更高的计算负载。 相比之下,开发的模型以更少的计算识别全局最小值,展示了其效率和准确性。
摘要: This research presents the development of a new simulation model to determine the optimal order lot sizes in Material Requirements Planning, based on purchase volume and the temporal deterioration of items. The scientific novelty lies in the exhaustive enumeration of all supply strategies, considering when and how much raw material and/or inputs to acquire while simultaneously managing multiple factors. The developed model enables obtaining and visualizing all feasible solutions, though a significant challenge arises when dealing with larger planning horizons. The methodology includes formulating a mathematical equation to calculate the total cost of all supply strategies, taking into account quantity discounts and the maximum allowable shelf life of inventory items. The results demonstrate that the model thoroughly explores the entire search space and identifies the optimal solution. Validation is conducted using the tabu search heuristic, a widely recognized optimization technique. While the heuristic converges toward the global minimum, it requires a significantly higher computational load. In contrast, the developed model identifies the global minimum with fewer calculations, showcasing its efficiency and accuracy.
评论: 12页,西班牙语,5图,4表
主题: 优化与控制 (math.OC) ; 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2412.02714 [math.OC]
  (或者 arXiv:2412.02714v1 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.02714
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Margarita Mieras [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2024 年 11 月 28 日 13:34:10 UTC (1,398 KB)
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