Optimisation basée sur l'intelligence artificielle dans les systèmes de gestion des stocks: Étude approfondie approches fondées l'IA

Cet ouvrage s'articule en trois chapitres, chacun s'appuyant systématiquement sur les précédents. Le chapitre 1 pose les fondements classiques de la théorie des stocks, en passant en revue les modèles déterministes et stochastiques qui définissent ce domaine depuis des décennies. Le chapitre 2 présente les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le contexte de la recherche opérationnelle, en fournissant le vocabulaire technique nécessaire à la compréhension des chapitres suivants. Le chapitre 3 examine les approches fondées sur la logique floue et le soft computing pour l'optimisation des stocks en situation d'incertitude, en démontrant comment des informations imprécises et linguistiques peuvent être formellement intégrées dans des modèles décisionnels. Nous sommes convaincus que cet ouvrage apportera une contribution utile à la littérature de plus en plus abondante située à la croisée de l'intelligence artificielle et de la gestion des opérations, et qu'il inspirera de nouvelles recherches sur les nombreux problèmes encore en suspens dans ce domaine.