論文の概要: Optimizing Inventory Routing: A Decision-Focused Learning Approach using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00983v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 04:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:51:24.451241
• Title: Optimizing Inventory Routing: A Decision-Focused Learning Approach using Neural Networks
• Title（参考訳）: 在庫ルーティングの最適化:ニューラルネットワークを用いた意思決定型学習手法
• Authors: MD Shafikul Islam and Azmine Toushik Wasi
• Abstract要約: 我々は、現実世界のIRPを解決するための意思決定に基づくアプローチを定式化し、提案する。 このアプローチは、在庫予測とルーティング最適化を直接エンドツーエンドシステムに統合することで、堅牢なサプライチェーン戦略を保証する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inventory Routing Problem (IRP) is a crucial challenge in supply chain management as it involves optimizing efficient route selection while considering the uncertainty of inventory demand planning. To solve IRPs, usually a two-stage approach is employed, where demand is predicted using machine learning techniques first, and then an optimization algorithm is used to minimize routing costs. Our experiment shows machine learning models fall short of achieving perfect accuracy because inventory levels are influenced by the dynamic business environment, which, in turn, affects the optimization problem in the next stage, resulting in sub-optimal decisions. In this paper, we formulate and propose a decision-focused learning-based approach to solving real-world IRPs. This approach directly integrates inventory prediction and routing optimization within an end-to-end system potentially ensuring a robust supply chain strategy.
• Abstract（参考訳）: 在庫ルーティング問題(irp)は,在庫需要計画の不確実性を考慮して効率的な経路選択を最適化することを伴うため,サプライチェーン管理において重要な課題である。 IRPの解決には、通常2段階のアプローチを採用し、まず機械学習技術を用いて需要を予測し、次にルーティングコストを最小化するために最適化アルゴリズムを使用する。 我々の実験では、在庫レベルが動的ビジネス環境の影響を受けており、次の段階の最適化問題に影響を及ぼすため、機械学習モデルは完全な精度を達成できないことが示されている。 本稿では,実世界のIRPを解くための意思決定型学習ベースアプローチを定式化し,提案する。 このアプローチは、エンドツーエンドシステム内で在庫予測とルーティング最適化を直接統合し、堅牢なサプライチェーン戦略を保証します。

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