安全在庫配置モデルに対するタブー探索

昔流行ったモデルに安全在庫配置モデルというのがある。確かMITのWillemsが６億円とか調達して会社を設立したモデルだ。

今では大手に買収されて大学に戻ってEdXとかで講義をされているようだ。元は動的計画法で、木ネットワークの特殊形を解いていたが、一般の場合に拡張できる近傍探索法を設計してみた。

NumPyを使えば、すべての近傍を一度に評価できるので、実用的だ。scmoptに組み込んでみた。

在庫最適化モジュール OptInv | scmopt

Plotlyで描画したのが冒頭の図で、点の大きさが安全在庫量を表しており、点の濃度が保証リード時間を表している。この程度の規模のネットワークが数秒で解ける。

これを部品として、複数製品の容量制約付きや不確実性を入れたものなども比較的簡単に作れそうだ。興味のある人や企業があれば、試してください。