Optimization and Inventory Management
En este libro se analizan modelos de inventario para determinar políticas óptimas de pedido utilizando diversas técnicas de optimización, algoritmos genéticos y conceptos de minería de datos. También proporciona análisis de sensibilidad para la robustez de los modelos. Presenta una colección de modelos matemáticos que abordan escenarios reales de la industria. Todas las soluciones de los modelos matemáticos se proporcionan con la ayuda de diversas técnicas de optimización para determinar la política óptima de pedidos.
El libro ofrece una serie de perspectivas sobre la aplicación de técnicas de optimización, inflación, financiación de créditos comerciales, sistemas difusos, error humano, aprendizaje en la producción, inspección, cadenas de suministro ecológicas, cadenas de suministro cerradas, retrabajos, enfoques de teoría de juegos, algoritmos genéticos y minería de datos, así como investigación sobre aplicaciones de big data para la gestión y el control de inventarios. Partiendo de modelos de inventario deterministas, el libro avanza hacia modelos de inventario avanzados.
El contenido se divide en ocho grandes secciones: control y gestión de inventarios - modelos de inventario con financiación mediante créditos comerciales para artículos de calidad imperfecta; impacto medioambiental en las políticas de pedidos; impacto del aprendizaje en los modelos de cadena de suministro; modelos EOQ teniendo en cuenta el almacenamiento; políticas óptimas de pedidos con técnicas de minería de datos y PSO; modelos de cadena de suministro en entornos difusos; modelos óptimos de producción para múltiples artículos y múltiples minoristas; y un modelo de marketing para comprender el comportamiento de compra. Dado su alcance, el libro constituye un valioso recurso para profesionales, profesores, estudiantes e investigadores por igual. También ofrece ideas esenciales para ayudar a los minoristas/gestores a mejorar las funciones empresariales y tomar decisiones más precisas y realistas.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)