Abstract: T. Martinovič, K. Janurová, J. Martinovič, K. Slaninová (2021)

This paper is concerned with finding near optimal parameters for the inventory optimization model on large dataset. It is shown that our proposed method allows for very good model parameter estimation with great reduction in computation time. Model developed in cooperation with K2 atmitec s.r.o. company has four input parameters which must be set before the run. These parameters are estimated through computationally complex simulations by hyperparameter search. Since it is impossible to make grid search of the optimal parameters for all the input time series, it is necessary to approximate the parameters settings. This approximation is done through similarity search and computation of optimal parameters on the most central objects. Additionally, parameter estimation is improved by the clustering of time series and the results are upgraded by the new estimations.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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Inventory optimization model parameter search speed-up through similarity reduction