全渠道库存动态配置的一种乐观-鲁棒方法
最优化与控制
2025-04-02 v2 人工智能
摘要
我们引入了一类新的数据驱动且无分布假设的乐观-鲁棒双模库存优化(BIO)策略，用于有效分配零售链库存以满足时变、不确定的全渠道需求。BIO的双模特性源于其平衡下行风险（如传统鲁棒优化(RO)中关注最坏情况对抗性需求）与上行潜力以提升平均情况性能的能力。这使BIO在保持与RO同样韧性的同时，捕获因内源性离群值而本将丢失的收益。全渠道库存规划为分析BIO双模策略在管理门店缺货损失与跨渠道电商履约成本（因渠道特定行为而固有不对称的因素）间权衡的有效性提供了合适的问题设定。我们给出了关于BIO解的结构性见解，以及如何调优以实现鲁棒性与平均情况性能间偏好权衡。使用来自美国大型全渠道零售链的真实数据集，峰值期的业务价值评估表明，BIO在已实现平均盈利能力上比纯RO高出27%，并在不完美分布信息下超越其他竞争基线逾10%。这表明BIO提供了一种新颖的、数据驱动且无分布传统的RO替代方案，在谨慎平衡鲁棒性的同时实现了强劲的平均性能。
引用
@article{arxiv.2310.12183,
title = {An Optimistic-Robust Approach for Dynamic Positioning of Omnichannel Inventories},
author = {Pavithra Harsha and Shivaram Subramanian and Ali Koc and Mahesh Ramakrishna and Brian Quanz and Dhruv Shah and Chandra Narayanaswami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12183},
year = {2025}
}