3、库存分配的领域建模与实现

库存分配的领域建模与实现

1. 库存分配基础概念

在库存管理系统中,有几个核心概念:
- SKU :即库存保有单位(Stock - Keeping Unit),用于唯一标识一个产品,发音为“skew”。
- 订单 :由客户下达,通过订单编号(order reference)唯一标识,包含多个订单行(order line),每个订单行有对应的 SKU 和数量。例如:

10 units of RED - CHAIR
1 unit of TASTELESS - LAMP
  • 批次 :采购部门以小批量形式订购库存。每个批次有唯一的编号(reference)、对应的 SKU 和数量。

库存分配的主要规则如下:
- 当将一个订单行分配到一个批次时,会从该批次向客户发货,批次的可用数量会相应减少。例如,有一个包含 20 个“SMALL - TABLE”的批次,分配一个 2 个“SMALL - TABLE”的订单行后,该批次应剩余 18 个“SMALL - TABLE”。
- 若批次的可用数量小于订单行的数量,则不能进行分配。
- 同一订单行不能重复分配。
- 优先分配仓库库存的批次,对于在运输中的批次,按预计到达时间(ETA)最早的优先分配。

2. 单元测试与领域模型构建

2.1 第一个单元测试

为了验证库存分配的基本功能,我们

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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