論文の概要: Uncertainty Modelling in Risk-averse Supply Chain Systems Using Multi-objective Pareto Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13836v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 21:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:42:20.790354
• Title: Uncertainty Modelling in Risk-averse Supply Chain Systems Using Multi-objective Pareto Optimization
• Title（参考訳）: 多目的パレート最適化を用いたリスク逆サプライチェーンシステムの不確実性モデリング
• Authors: Heerok Banerjee, V. Ganapathy and V. M. Shenbagaraman
• Abstract要約: サプライチェーンモデリングにおける困難なタスクの1つは、不規則な変動に対して堅牢なモデルを構築することである。 我々は、不確実性を扱うためのパレート最適化(Pareto Optimization)という新しい手法を導入し、これらの不確実性のエントロピーをアプリオリ仮定の下で明示的にモデル化することで拘束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the arduous tasks in supply chain modelling is to build robust models against irregular variations. During the proliferation of time-series analyses and machine learning models, several modifications were proposed such as acceleration of the classical levenberg-marquardt algorithm, weight decaying and normalization, which introduced an algorithmic optimization approach to this problem. In this paper, we have introduced a novel methodology namely, Pareto Optimization to handle uncertainties and bound the entropy of such uncertainties by explicitly modelling them under some apriori assumptions. We have implemented Pareto Optimization using a genetic approach and compared the results with classical genetic algorithms and Mixed-Integer Linear Programming (MILP) models. Our results yields empirical evidence suggesting that Pareto Optimization can elude such non-deterministic errors and is a formal approach towards producing robust and reactive supply chain models.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンモデリングにおける困難なタスクの1つは、不規則なバリエーションに対して堅牢なモデルを構築することである。 時系列解析と機械学習モデルの拡散の間、古典的なレベンバーグ・マーカルトアルゴリズムの加速、重みの減衰と正規化などいくつかの修正が提案され、この問題にアルゴリズム最適化のアプローチを導入した。 本稿では,不確実性に対処し,不確実性のエントロピーを明示的にモデル化することで,不確実性に対処する新しい手法Pareto Optimizationを紹介した。 遺伝的アプローチを用いてPareto Optimizationを実装し,従来の遺伝的アルゴリズムとMILPモデルとの比較を行った。 その結果、パレート最適化はそのような非決定論的誤りを回避し、ロバストでリアクティブなサプライチェーンモデルを生成するための形式的アプローチであることを示す実証的証拠が得られる。

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