Learning enabled newsvendor problem

Gazete satıcısı problemi, oldukça geniş bir uygulama alanına sahip olmakla birlikte temelde kolay bozulabilen ürünler için bir envanter yönetimi problemidir. Belirlenecek sipariş miktarı; müşteri talebini karşılayacak derecede yüksek, aynı zamanda gereğinden fazla stok tutulmasının önüne geçecek derecede düşük olmalıdır. Bu durumda elde bulundurmama maliyeti ile envanter maliyeti eş zamanlı olarak dikkate alınmalıdır. Gazete satıcısı problemi de bu iki maliyet türünü dengeleyen bir sipariş miktarı belirlemeyi amaçlar. Problemin literatürdeki çözümü, genellikle talep dağılımının bilindiği varsayımına dayanır. Ancak pratikte karar verici, talep dağılımı bilgisi yerine geçmişe dönük talep verilerini elinde bulundurur. Bu tür bir sipariş miktarı kararının karmaşıklığı yalnızca talep belirsizliğiyle başa çıkmaktan değil, talebe ilişkin mevcut bilgilerin karar sürecine olabildiğince dahil edilmeye çalışılmasından da kaynaklanır. Bu çalışma tek bir ürün ve tek bir dönem için gazete satıcısı problemini ele almakta, talep dağılımını tahmin ederken geçmiş talep ve niteleyici faktör verilerini dikkate almaktadır. Talebin alabileceği maksimum değer dışında, talep dağılımı ile ilgili herhangi bir bilgi olmadığı varsayılmıştır. Ürünü satın alma olasılığının ikili logit modeli kullanılarak modellenmesiyle, talep binom dağılımına yaklaştırılmış ve ortaya çıkan gazete satıcısı problemi doğrusal bir programlama modeli olarak çözülmüştür. Bu çalışma çerçevesinde, denektaşı problemi olarak Örneklem Ortalaması Yakınsama (SAA) yaklaşımının yanı sıra, robust yöntemi de benimsenmiştir. Normal, gama ve lognormal dağılımları için ayrı ayrı yapılan sayısal deneyler, elde edilen sonuçların Örneklem Ortalaması Yakınsama (SAA) yaklaşımı sonuçlarıyla benzerlik taşıdığını göstermiştir.