INVALS：一种前瞻性库存分配系统
最优化与控制
2025-03-12 v2
摘要
我们设计了一种库存分配系统（INVALS），针对每个“物品-门店”组合，规划从使用拖车补货多家门店的仓库中分配的物资数量，同时遵守典型的运营约束。我们构建了一个线性目标函数，其最大化时不仅考虑门店即时需求，还考虑其未来（前瞻性）预期需求，从而确定分配计划。这种前瞻性分配显著提升了仓库中人工与拖车的利用率。为减少过度库存，我们在目标中作调整，优先分配那些在门店售罄更快的过剩物品，使供应天数（DOS）保持最小。对于所提公式（其为混合整数线性规划（MILP）的一个实例），我们利用子模性与最优传输理论的概念给出可扩展算法：（i）基于最大增量增益依次将拖车添加至门店；（ii）将所得线性规划（LP）实例转化为容量约束最优传输（COT）实例，使用双重熵正则化求解，且计算复杂度与 Sinkhorn 算法相同。与仅分配即时门店需求的规划引擎相比，INVALS 平均提升人工利用率 34.70%、拖车物品占用率 37.08%。DOS 分布亦向左偏斜，表明高需求物品被超额分配，减少了其库存天数。我们经实证观察到，在约 90% 的补货周期中，INVALS 的分配结果与全局最优 MILP 解一致。
引用
@article{arxiv.2310.04305,
title = {INVALS: A Forward Looking Inventory Allocation System},
author = {Shiv Krishna Jaiswal and Karthik S. Gurumoorthy and Etika Agarwal and Shantala Manchenahally},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04305},
year = {2025}
}