Fugu-MT 論文翻訳(概要): Timeseries Suppliers Allocation Risk Optimization via Deep Black Litterman Model

論文の概要: Timeseries Suppliers Allocation Risk Optimization via Deep Black Litterman Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17350v1
Date: Tue, 30 Jan 2024 17:57:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-01 16:38:52.017686
Title: Timeseries Suppliers Allocation Risk Optimization via Deep Black Litterman Model
Title（参考訳）: ディープブラックリッターマンモデルによる時系列サプライヤ割り当てリスク最適化
Authors: Jiayuan Luo, Wentao Zhang, Yuchen Fang, Xiaowei Gao, Dingyi Zhuang, Hao Chen, Xinke Jiang
Abstract要約: BLモデルとパースペクティブマトリックスを導入し、サプライヤの選択と注文の割り当てを最適化する。時空間グラフニューラルネットワークを用いたサプライヤ関係ネットワークの開発により,複雑なサプライヤ相互依存性の理解が促進される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.15276181081474
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce the BL model and the Perspective Matrix to optimize supplier selection and order allocation, focusing on both temporal and spatial dynamics. Our development of a Supplier Relationship Network, using a Spatio-Temporal Graph Neural Network, enhances the understanding of complex supplier interdependencies. Additionally, we address credibility issues in zero-order scenarios with a Masked Ranking Mechanism, improving supplier ranking efficiency. Our model demonstrates superior results on two datasets compared to the traditional models. Our evaluations using real-world datasets highlight DBLM's superiority in providing accurate predictions and precise confidence intervals, particularly in high-resolution scenarios.
Abstract（参考訳）: 我々は,時間と空間のダイナミクスに着目し,サプライヤの選択と順序割り当てを最適化するblモデルとパースペクティブマトリックスを提案する。我々は,時空間グラフニューラルネットワークを用いたサプライヤ関係ネットワークの開発により,複雑なサプライヤ相互依存性の理解を深める。さらに,マスケッドランキング機構を用いたゼロオーダーシナリオにおける信頼性問題に対処し,サプライヤーのランキング効率を向上させる。従来のモデルと比較して,2つのデータセットに対して優れた結果を示す。実世界のデータセットを用いた評価では、特に高分解能シナリオにおいて、正確な予測と正確な信頼区間を提供するdblmの優位性が強調される。

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