典型文献
交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型
文献摘要：
针对单周期环境下考虑交叉销售的多产品库存决策问题,在市场需求不确定条件下,建立了带有预算约束的交叉销售多产品库存鲁棒优化模型.针对不确定市场需求,采用支持向量聚类(SVC)方法构建了满足一定置信水平的数据驱动不确定集.进一步,运用拉格朗日对偶方法将所建模型等价转化为易于求解的线性规划问题.最后,通过数值计算对比分析了SVC不确定集下及传统不确定集下的零售商利润绩效,并评估了SVC数据驱动鲁棒优化方法导致的绩效损失,进而分析了预算及交叉销售系数对零售商利润绩效的影响.结果 表明,SVC数据驱动鲁棒优化方法具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求不确定性对从事多产品销售的零售商利润绩效的影响.特别地,需求分布信息的缺失虽然会给零售商带来一定的绩效损失,但损失值很小,表明文中提出的基于SVC的数据驱动鲁棒优化方法可以为管理者在需求不确定性环境下制定库存策略提供有效决策借鉴.
文献关键词：
多产品库存;交叉销售;数据驱动;鲁棒优化;支持向量聚类
中图分类号：
作者姓名：
孙月;邱若臻
作者机构：
东北大学工商管理学院,辽宁沈阳 110169
文献出处：
引用格式：
[1]孙月;邱若臻-.交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型)[J].中国管理科学,2022(02):156-168
A类：
支持向量聚类,多产品库存,数据驱动鲁棒优化
B类：
交叉销售,鲁棒优化模型,周期环境,库存决策,决策问题,市场需求不确定,不确定条件,预算约束,SVC,定置,置信水平,不确定集,拉格朗日对偶,对偶方法,等价转化,线性规划,规划问题,零售商,鲁棒优化方法,绩效损失,需求不确定性,产品销售,需求分布,分布信息,损失值,明文,不确定性环境,库存策略,有效决策
AB值：
0.240492
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