第5章

在庫の数理

5.1新聞売り子モデル

羽藤
バックオーダーについてはシェアリングだと
需要が満たされず終わるので、その概念はない。

下流側ほど価値が低下するのでエシェロンだと
在庫費用は小さくなる.

上流側から在庫ポジションやバックオーダーが
計算できるの

目的関数: 在庫費用最小化問題
実在庫費用+輸送中費用+バックオーダー費用
この期待値を最小化する問題.

iでの在庫費用+i-1までのエシェロン在庫=全体でのエシェロン在庫の費用

在庫フロー保存即
IN(iの正味在庫量)=今の時間での輸送ポジション量-需要量

下流側から求めていく

・離散時間動的システム
最適性原理
ある最適方策があったときに, i期以降の最適方策は
最適方策のi期以降のものと一致

最適停止問題
資産をどのタイミングで売ればいいか.

最上流でのバックオーダーと
途中でのバックオーダーの違いみたいなものを
考えるとどうなるか.

ポテンシャル制約とは?
→ポテンシャル
ui iにいるとき出発点から届いた経路

→ビッグMと同じような意味をもつ
分布をもってる=確率的であるということ.

羽藤
バックオーダーの関数形をどうするか, 
hを上げていくかみたいに関数の形として
表現できると思う。
若林の問題はマックスの値が小さい。
一か所でやって無限にできるか
ちらす方がいいのかというは面白い。
また、発注をどうとらえるかが難しい

メトロは大規模ポートを与えるが
EVは2,3第。
玉突きで0のリスクがある。
性質の違いを整理しておくと面白い。

柳沼
確率変数があってもきれいに解けるのだなと思った。
→独立で同一の分布に従うという仮定がある.

柳沼
確率変数を使わないイメージだったが...

羽藤
ビッグデータがでてきているから
最近はこのような傾向がある.

ベルマンのとこについて
一意にきまるのか?
一般的にそうなのか、
この問題に対してそうなのか

→終端状態に達したらでてこない

羽藤
無限を有限にしているということ?
無限でも条件設定次第で有限
にしてというイメージなのか?
ベルマンのとこは全部関連しているから
大事である.