論文の概要: Optimizing Multi-Tier Supply Chain Ordering with LNN+XGBoost: Mitigating the Bullwhip Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21383v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 23:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.370911
• Title: Optimizing Multi-Tier Supply Chain Ordering with LNN+XGBoost: Mitigating the Bullwhip Effect
• Title（参考訳）: LNN+XGBoostによる多層配向の最適化:ブルウィップ効果の軽減
• Authors: Chunan Tong,
• Abstract要約: 本研究では,多層サプライチェーンの順序付け戦略を最適化するハイブリッドLNNとXGBoostモデルを提案する。 LNNの動的特徴抽出とXGBoostのグローバル最適化機能を活用することで、ブルウィップ効果を緩和し、累積収益性を高めることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Supply chain management faces significant challenges, including demand fluctuations, inventory imbalances, and amplified upstream order variability due to the bullwhip effect. Traditional methods, such as simple moving averages, struggle to address dynamic market conditions. Emerging machine learning techniques, including LSTM, reinforcement learning, and XGBoost, offer potential solutions but are limited by computational complexity, training inefficiencies, or constraints in time-series modeling. Liquid Neural Networks, inspired by dynamic biological systems, present a promising alternative due to their adaptability, low computational cost, and robustness to noise, making them suitable for real-time decision-making and edge computing. Despite their success in applications like autonomous vehicles and medical monitoring, their potential in supply chain optimization remains underexplored. This study introduces a hybrid LNN and XGBoost model to optimize ordering strategies in multi-tier supply chains. By leveraging LNN's dynamic feature extraction and XGBoost's global optimization capabilities, the model aims to mitigate the bullwhip effect and enhance cumulative profitability. The research investigates how local and global synergies within the hybrid framework address the dual demands of adaptability and efficiency in SCM. The proposed approach fills a critical gap in existing methodologies, offering an innovative solution for dynamic and efficient supply chain management.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理は、需要変動、在庫の不均衡、ブルウィップ効果による上流の注文変動の増幅など、大きな課題に直面している。 単純な移動平均のような伝統的な手法は、動的な市場の状況に対処するのに苦労する。 LSTM、強化学習、XGBoostといった新しい機械学習技術は潜在的なソリューションを提供するが、計算複雑性、トレーニングの非効率性、時系列モデリングの制約によって制限される。 動的生物学的システムにインスパイアされたLiquid Neural Networksは、適応性、計算コストの低さ、ノイズに対する堅牢性により、有望な代替手段を提供し、リアルタイムな意思決定とエッジコンピューティングに適している。 自動運転車や医療モニタリングなどの応用で成功しているにもかかわらず、サプライチェーン最適化のポテンシャルは未解明のままである。 本研究では,多層サプライチェーンの順序付け戦略を最適化するハイブリッドLNNとXGBoostモデルを提案する。 LNNの動的特徴抽出とXGBoostのグローバル最適化機能を活用することで、ブルウィップ効果を緩和し、累積収益性を高めることを目指している。 本研究は,SCMにおける適応性と効率の両要求に対して,ハイブリッド・フレームワーク内の局所的およびグローバル的シナジーがどのように対処するかを考察する。 提案手法は既存手法における重要なギャップを埋め,動的かつ効率的なサプライチェーン管理のための革新的なソリューションを提供する。

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