Optimierungsentscheidungsmodell für Gemüsebestand und Preisgestaltung basierend auf TCN-Attention und genetischem Algorithmus

Основные понятия

Optimierung von Preisgestaltung und Bestandsentscheidungen für Supermärkte durch TCN-Attention und genetischen Algorithmus.

Аннотация

Standalone Note here

Einleitung

• Supermärkte in China stehen vor Herausforderungen bei der Beschaffungskosten und Verteilungsmengen von Gemüse.
• Preis- und Allokationsstrategien spielen eine entscheidende Rolle für die Rentabilität von Supermärkten.
• Traditionelle Strategien werden durch Big Data und künstliche Intelligenz verbessert.

Kostenprognosemodell

• Verwendung von TCN-Attention zur Vorhersage der Kosten für Gemüseprodukte.
• Hierarchische One-Hot-Codierung für die 24 Solarbegriffe.
• Verwendung von Schiebefenstern für die Datenverarbeitung.

Modellstruktur

• Temporale Convolutional Neural Networks (TCN) für die Analyse von Solarbegriffen und Kostenzeitreihen.
• Feature-Fusion basierend auf der Aufmerksamkeitsmechanismus.
• Verwendung von genetischen Algorithmen zur Optimierung von Verteilung und Preisgestaltung.

Verkaufsprognosemodell

• Prognose des Verkaufsvolumens für die nächsten sieben Tage.
• Verwendung von TCN-Attention und Bootstrap für die Vorhersage.
• Training von 100 Modellen für 61 Gemüseprodukte.

Optimierungsmodell mit genetischem Algorithmus

• Verwendung des TOPSIS-Bewertungsmodells für die Auswahl der optimalen Produkte.
• Berechnung der Gewichte mit der Entropiemethode.
• Anwendung des genetischen Algorithmus zur Maximierung des Gewinns.

Experimente und Ergebnisse

• Überlegenheit des TCN-Attention-Modells gegenüber anderen Modellen.
• Steigerung des täglichen Gewinns durch den genetischen Algorithmus.

Статистика

Die Verwendung von TCN-Attention verbessert die MSE, MAE und RMSE im Vergleich zu anderen Modellen.

Цитаты

"Die Verwendung von TCN-Attention und genetischen Algorithmen bietet präzisere Tools für die Entscheidungsunterstützung in Supermärkten."
"Die Entropiemethode minimiert Voreingenommenheit bei der Gewichtszuweisung und verbessert die Bewertung der Indikatoren."

Ключевые выводы из

Optimization decision model of vegetable stock and pricing based on TCN-Attention and genetic algorithm

by Linhan Xia,J... в arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01367.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnten die vorgeschlagenen Modelle auf andere Branchen angewendet werden?

Die vorgeschlagenen Modelle, insbesondere das TCN-Attention-Modell für die Kostenvorhersage und das genetische Algorithmus-Optimierungsmodell, könnten auf verschiedene Branchen angewendet werden, die mit zeitabhängigen Daten und Optimierungsentscheidungen arbeiten. Zum Beispiel könnte das TCN-Attention-Modell in der Finanzbranche eingesetzt werden, um die täglichen Kostenprognosen für verschiedene Finanzprodukte zu erstellen. Der genetische Algorithmus könnte in der Logistikbranche verwendet werden, um die optimale Routenplanung für Lieferungen zu optimieren.

Gibt es potenzielle Nachteile bei der Verwendung von genetischen Algorithmen für Entscheidungsmodelle?

Obwohl genetische Algorithmen leistungsstarke Werkzeuge zur Optimierung von Entscheidungsmodellen sind, gibt es potenzielle Nachteile, die berücksichtigt werden müssen. Einer der Hauptnachteile ist die Komplexität der Implementierung und die Notwendigkeit, die Parameter sorgfältig anzupassen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus können genetische Algorithmen bei komplexen Problemen mit vielen Variablen und Einschränkungen zu langen Berechnungszeiten führen. Es besteht auch die Möglichkeit, dass genetische Algorithmen in lokalen optimalen Lösungen stecken bleiben, anstatt das globale Optimum zu finden.

Wie könnte die Integration von traditionellem Wissen mit modernen Technologien die Ergebnisse beeinflussen?

Die Integration von traditionellem Wissen, wie in diesem Fall die Verwendung der 24 traditionellen chinesischen Solarbegriffe, mit modernen Technologien wie dem TCN-Attention-Modell, kann die Ergebnisse erheblich verbessern. Durch die Berücksichtigung traditioneller saisonaler Einflüsse kann das Modell genauere Vorhersagen treffen und die Entscheidungsfindung optimieren. Die Kombination von traditionellem Wissen mit modernen Technologien kann auch dazu beitragen, kulturelle Aspekte in die Analyse einzubeziehen und eine ganzheitlichere Sichtweise auf die Daten zu ermöglichen. Dies kann zu präziseren Vorhersagen und fundierteren Entscheidungen führen.