Un escenario de decisión óptima basado en el aprendizaje para un problema de inventario bajo una política de descuento de precios
Autores: Momena, Alaa Fouad; Rahaman, Mostafijur; Haque, Rakibul; Alam, Shariful; Mondal, Sankar Prasad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 13
Citaciones: Sin citaciones
Este documento tiene como objetivo diseñar un modelo de inventario para una empresa minorista con un objetivo de maximización de beneficios utilizando la oportunidad de un descuento en el precio proporcionado por un proveedor. En el objetivo de maximización de beneficios, la demanda debe incrementarse. La demanda puede aumentar al reducir el precio de venta. Sin embargo, reducir el precio de venta no siempre puede ofrecer el mejor beneficio. La imprecisión juega un papel vital durante la toma de decisiones. Las actividades de toma de decisiones y de gestión pueden ser imprecisas debido a algunas variables de decisión. Por ejemplo, el precio de venta puede no ser determinista. Un precio de venta vago hará que la decisión minorista sea imprecisa. Para lograr este objetivo, el minorista debe minimizar la imprecisión tanto como sea posible. Aprender a través de la repetición puede ser un enfoque práctico en este sentido. Este documento investiga el impacto de la imprecisión difusa y el ajuste difuso triangular denso, que diluye la imprecisión involucrada en las decisiones de gestión. Basado en los objetivos mencionados, este artículo considera un modelo de inventario con demanda dependiente del precio y del tiempo y un costo de mantenimiento dependiente del costo de compra en un fenómeno incierto. Este documento incorpora la política de descuento por unidades completas en el costo de compra unitario de acuerdo con la cantidad de pedido. En este documento, el sentido del aprendizaje se tiene en cuenta utilizando un conjunto difuso denso al considerar el precio de venta unitario como un número difuso triangular denso para disminuir la imprecisión en el modelo. Se utilizan cuatro métodos de optimización difusa para obtener el beneficio extremo habitual al buscar el costo de compra óptimo y el precio de venta. Se percibe a partir de los resultados numéricos que un entorno difuso denso contribuye con los mejores resultados en comparación con un entorno difuso nítido y general. Las ideas de gestión de este documento son que aprender de actividades de trato repetidas contribuye a mejorar la rentabilidad al diluir la imprecisión respecto al precio de venta y la tasa de demanda y aprovechar la mejor oportunidad del descuento al comprar.
Descripción
Este documento tiene como objetivo diseñar un modelo de inventario para una empresa minorista con un objetivo de maximización de beneficios utilizando la oportunidad de un descuento en el precio proporcionado por un proveedor. En el objetivo de maximización de beneficios, la demanda debe incrementarse. La demanda puede aumentar al reducir el precio de venta. Sin embargo, reducir el precio de venta no siempre puede ofrecer el mejor beneficio. La imprecisión juega un papel vital durante la toma de decisiones. Las actividades de toma de decisiones y de gestión pueden ser imprecisas debido a algunas variables de decisión. Por ejemplo, el precio de venta puede no ser determinista. Un precio de venta vago hará que la decisión minorista sea imprecisa. Para lograr este objetivo, el minorista debe minimizar la imprecisión tanto como sea posible. Aprender a través de la repetición puede ser un enfoque práctico en este sentido. Este documento investiga el impacto de la imprecisión difusa y el ajuste difuso triangular denso, que diluye la imprecisión involucrada en las decisiones de gestión. Basado en los objetivos mencionados, este artículo considera un modelo de inventario con demanda dependiente del precio y del tiempo y un costo de mantenimiento dependiente del costo de compra en un fenómeno incierto. Este documento incorpora la política de descuento por unidades completas en el costo de compra unitario de acuerdo con la cantidad de pedido. En este documento, el sentido del aprendizaje se tiene en cuenta utilizando un conjunto difuso denso al considerar el precio de venta unitario como un número difuso triangular denso para disminuir la imprecisión en el modelo. Se utilizan cuatro métodos de optimización difusa para obtener el beneficio extremo habitual al buscar el costo de compra óptimo y el precio de venta. Se percibe a partir de los resultados numéricos que un entorno difuso denso contribuye con los mejores resultados en comparación con un entorno difuso nítido y general. Las ideas de gestión de este documento son que aprender de actividades de trato repetidas contribuye a mejorar la rentabilidad al diluir la imprecisión respecto al precio de venta y la tasa de demanda y aprovechar la mejor oportunidad del descuento al comprar.