Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Robust Optimisation Metaheuristics for the Inventory-Allocation Problem

Tytuł:
Robust Optimisation Metaheuristics for the Inventory-Allocation Problem
Autorzy:
Vizinger, Tea
Žerovnik, Janez
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/578562.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dystrybucja
Optymalizacja
Programowanie stochastyczne
Distribution
Optimalization
Stochastic programming
Źródło:
Multiple Criteria Decision Making; 2019, 14; 128-143
2084-1531
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
As an example of a successful application of a relatively simple metaheuristics for a stochastic version of a multiple criteria optimisation problem, the inventory-allocation problem is discussed. Stochastic programming is introduced to deal with the demand of end consumers. It has been shown before that simple metaheuristics, i.e., local search may be a very competitive choice for solving computationally hard optimisation problems. In this paper, robust optimisation approach is applied to select more promising initial solutions which results in a significant improvement of time complexity of the optimisation algorithms. Furthermore, it allows more flexibility in choosing the final solution that need not always be minimising the sum of costs.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies