Comportamiento estratégico y nivel óptimo de inventario en un sistema de colas de fabricación para stock con clientes que vuelven a intentarlo
Autores: Wang, Yuejiao; Cai, Chenguang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Comportamiento estratégico y nivel óptimo de inventario en un sistema de colas de fabricación para stock con clientes que vuelven a intentarlo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Sistema de colas
Clientes en reintentos
Estrategias de equilibrio
Costos esperados
Niveles óptimos de inventario
Experimentos numéricos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, consideramos un sistema de colas de fabricación para stock con clientes de reintentos. A su llegada, los clientes toman la decisión de unirse o no al sistema basándose en una función de recompensa-costo. Si los clientes se unen a la cola de reintentos, se convierten en clientes recurrentes. Cada cliente recurrente repite su demanda después de un tiempo exponencial hasta que han sido atendidos con éxito. Exploramos las estrategias de equilibrio de los clientes en los casos casi observables y no observables. Además, analizamos los costos esperados de todo el sistema basándonos en el comportamiento de los clientes en estos dos casos. Además, determinamos los niveles óptimos de inventario en ambos casos a través de experimentos numéricos.
Descripción
En este artículo, consideramos un sistema de colas de fabricación para stock con clientes de reintentos. A su llegada, los clientes toman la decisión de unirse o no al sistema basándose en una función de recompensa-costo. Si los clientes se unen a la cola de reintentos, se convierten en clientes recurrentes. Cada cliente recurrente repite su demanda después de un tiempo exponencial hasta que han sido atendidos con éxito. Exploramos las estrategias de equilibrio de los clientes en los casos casi observables y no observables. Además, analizamos los costos esperados de todo el sistema basándonos en el comportamiento de los clientes en estos dos casos. Además, determinamos los niveles óptimos de inventario en ambos casos a través de experimentos numéricos.