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過去的傳統(tǒng)庫存管理方式,可以最大程度的降低產(chǎn)品的庫存成本,但這種方法僅適用于那些規(guī)模比較小的管理模式,當(dāng)產(chǎn)品的管理規(guī)模達(dá)到較大程度時,管理的難度將會大幅度增加,再使用這種方法就很難起到明顯的作用。
針對這一問題,洪流也開展了對應(yīng)的管理理論與方法研究,該研究是從2020年開始的,作為國家自然科學(xué)基金的重大項目,在學(xué)習(xí)的過程中遵循神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)與待解決的大規(guī)模庫存優(yōu)化問題非常相似,也為大規(guī)模庫存優(yōu)化問題提供了一個特殊的算法,將語言模型的深度學(xué)習(xí)方法加入到運營管理領(lǐng)域之中,并作出全新的優(yōu)化。經(jīng)過優(yōu)化的問題研究之中,所涉及的庫存產(chǎn)量為1000種以上,通過循環(huán)模擬的算法方式各個企業(yè)可同時管理50萬種產(chǎn)品以上的庫存數(shù)量,可極大程度的解決庫存管理問題。
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