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過去的傳統庫存管理方式,可以最大程度的降低產品的庫存成本,但這種方法僅適用于那些規模比較小的管理模式,當產品的管理規模達到較大程度時,管理的難度將會大幅度增加,再使用這種方法就很難起到明顯的作用。

針對這一問題,洪流也開展了對應的管理理論與方法研究,該研究是從2020年開始的,作為國家自然科學基金的重大項目,在學習的過程中遵循神經網絡框架結構,該結構與待解決的大規模庫存優化問題非常相似,也為大規模庫存優化問題提供了一個特殊的算法,將語言模型的深度學習方法加入到運營管理領域之中,并作出全新的優化。經過優化的問題研究之中,所涉及的庫存產量為1000種以上,通過循環模擬的算法方式各個企業可同時管理50萬種產品以上的庫存數量,可極大程度的解決庫存管理問題。
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