ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОДНОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

Standard

ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОДНОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА. / Трофимова, Инна Владимировна ; Вихарева, Александра Денисовна.

7 th International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE 2025). 2025.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

Harvard

Трофимова, ИВ & Вихарева, АД 2025, ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОДНОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА. in 7 th International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE 2025). THE 7TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON INFORMATION, COMPUTATION, AND CONTROL SYSTEMS FOR DISTRIBUTED ENVIRONMENTS, Иркутск, Russian Federation, 7/07/25. https://doi.org/10.47350/ICCS-DE.2025.08

BibTeX

@inproceedings{aa158207e4e341db92ab51bf21cc11c7,

title = "ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОДНОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА",

abstract = "В данной работе рассмотрена задача оптимизации функционирования цепи поставок, состоящей из поставщика, производителя, дистрибьютора и розничного продавца, на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). Разработка эффективных методов оптимизации логистических цепей является актуальной задачей, поскольку позволяет минимизировать затраты и регулирует процесс взаимодействий между участниками цепи на разных этапах. В рамках исследования был проведён анализ существующих подходов, выявлены их преимущества и ограничения. В работе разработана модель на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло, она исследована и адаптирована для решения поставленной задачи. Она показала высокую адаптивность и эффективность при решении задач управления запасами в условиях ограниченных данных и вычислительных ресурсов. Проведённые экспериментальные исследования, на основе численной реализации данной модели, подтвердили её потенциал в снижении затрат, повышении точности прогнозирования и минимизации негативных эффектов, например, эффекта кнута.",

author = "Трофимова, {Инна Владимировна} and Вихарева, {Александра Денисовна}",

year = "2025",

month = jul,

day = "25",

doi = "10.47350/ICCS-DE.2025.08",

language = "русский",

booktitle = "7 th International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE 2025)",

note = "THE 7TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON INFORMATION, COMPUTATION, AND CONTROL SYSTEMS FOR DISTRIBUTED ENVIRONMENTS, ICCS-DE 2025 ; Conference date: 07-07-2025 Through 11-07-2025",

url = "https://iccs-de.icc.ru/en/",

}

RIS

TY - GEN

T1 - ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОДНОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

AU - Трофимова, Инна Владимировна

AU - Вихарева, Александра Денисовна

PY - 2025/7/25

Y1 - 2025/7/25

N2 - В данной работе рассмотрена задача оптимизации функционирования цепи поставок, состоящей из поставщика, производителя, дистрибьютора и розничного продавца, на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). Разработка эффективных методов оптимизации логистических цепей является актуальной задачей, поскольку позволяет минимизировать затраты и регулирует процесс взаимодействий между участниками цепи на разных этапах. В рамках исследования был проведён анализ существующих подходов, выявлены их преимущества и ограничения. В работе разработана модель на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло, она исследована и адаптирована для решения поставленной задачи. Она показала высокую адаптивность и эффективность при решении задач управления запасами в условиях ограниченных данных и вычислительных ресурсов. Проведённые экспериментальные исследования, на основе численной реализации данной модели, подтвердили её потенциал в снижении затрат, повышении точности прогнозирования и минимизации негативных эффектов, например, эффекта кнута.

AB - В данной работе рассмотрена задача оптимизации функционирования цепи поставок, состоящей из поставщика, производителя, дистрибьютора и розничного продавца, на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). Разработка эффективных методов оптимизации логистических цепей является актуальной задачей, поскольку позволяет минимизировать затраты и регулирует процесс взаимодействий между участниками цепи на разных этапах. В рамках исследования был проведён анализ существующих подходов, выявлены их преимущества и ограничения. В работе разработана модель на основе алгоритма поиска по дереву Монте-Карло, она исследована и адаптирована для решения поставленной задачи. Она показала высокую адаптивность и эффективность при решении задач управления запасами в условиях ограниченных данных и вычислительных ресурсов. Проведённые экспериментальные исследования, на основе численной реализации данной модели, подтвердили её потенциал в снижении затрат, повышении точности прогнозирования и минимизации негативных эффектов, например, эффекта кнута.

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/22570254-9c81-34ec-94d8-ceaea6c94f5e/

U2 - 10.47350/ICCS-DE.2025.08

DO - 10.47350/ICCS-DE.2025.08

M3 - статья в сборнике материалов конференции

BT - 7 th International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments (ICCS-DE 2025)

T2 - THE 7TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON INFORMATION, COMPUTATION, AND CONTROL SYSTEMS FOR DISTRIBUTED ENVIRONMENTS

Y2 - 7 July 2025 through 11 July 2025

ER -

ID: 144907439