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作品名称：基于最优化模型的电商商家商品库存优化
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：超级飞侠
队伍编号：224888
参赛学生：刘延义陈玉堂刘正炀曹志飞
指导老师：赵敏敏陈冲
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

本作品聚焦电商零售领域核心痛点，围绕需求预测与库存优化两大关键问题，构建科学高效的决策体系，助力商家降低成本、提升服务质量。

针对周期性盘点库存策略下的补货计划优化问题，作品以成本最小化为核心目标，综合考量持有成本、缺货成本、库存溢出成本及订货波动惩罚项，建立多约束条件的最优化数学模型。约束条件涵盖期初期末库存平衡、需求匹配、库存水平控制等关键维度，贴合实际业务场景。采用融合模拟退火与粒子群算法优势的自适应优化算法求解，该算法收敛速度与精度显著优于单一算法，最终输出 1919 个商品的最优补货计划，明确库存上下限、期初期末库存及补货量等关键参数。

对于需求预测与库存优化的系统性总结，作品通过独热编码、时间节点提取等特征工程优化数据输入，对比时间序列、XGBoost 等五种模型，选定 XGBoost 作为最优预测模型，经 R2、MAPE 等指标验证，预测误差处于可接受范围。同时梳理库存优化的核心逻辑，明确目标函数与约束条件的构建要点，并客观分析模型在特征处理、成本覆盖、稳定性控制等方面的优势与不足。

作品通过理论建模与算法创新的结合，为电商商家提供了数据驱动的库存管理解决方案，兼具理论价值与实践指导意义，可适应动态变化的市场环境。