一、EOQ和EPQ的适用范围

EOQ是经济订货批量，它是基于货色一次性沿途投递仓库的基本假定下的，即瞬时到货，传统适用场景是外部采购。

EPQ是经济出产批量，它是基于货色跟着出产匀速入库的基本假定下的，即缓缓到货，传统适用场景是里面出产。

上头说的是传统上的适用场景，但骨子上它们的中枢区别在于到货情势。

若是供应商是缓缓到货而非一次性到货时，此时的外部采购用EPQ是更相宜的。

二、EOQ在骨子中的利用

基于EOQ的骨子利用有两类。

一类是浅近批量关键，这些关键不追求资本优化，而是基于业务秩序、操作便利性或物理不停，比如固定数目法、最小订单法、倍数法、批量对批量法、固按时刻需求法、周期性订货法。

比如本小利微者，他们业务浅近压根无需复杂筹画，基于历史教学就不错平直使用上头的关键。

另一类是启发式批量算法，这些关键基于EOQ的念念想（订货资本与握有资本的量度）进行复杂筹画，比如经济订货批量法、部分辩艺均衡法、手艺最小资本法、单元最小资本法。

比如界限出产者，他们更选藏库存资本，更满足聘用专科东谈主员进行最优化联想。

天然启发式批量算法均基于EOQ的念念路，但筹画前提不十足一致，导致也有各自应用场景。

比如经济订货批量法，它的筹画是基于领略的需求，而当代供应链情况则正好相悖，故它只可在波动性所有较小（小于0.25）时才调得到较好成果。

而手艺最小资本法(Silver-Meal算法)则很好的琢磨了需求的波动性，它亦然公合计可肖似完了库存资本最优的算法之一。

三、AI对EOQ算法的优化念念路

以SM算法为例。

要筹画它需要触及资本数据（订货资本、握有资本），需求数据（各期净需求），ag登录诡计参数（诡计期长度）等。

这些数据各自齐面对着极大的概略情趣。

比如资本数据，东谈主工费、出产切换基于均派，资金资本按利率筹画而仓储资本吵嘴线性的。

比如需求数据，供应链牛鞭效应、行径促销东谈主力加多需求不准确性。

比如诡计数据，诡计期太短可能短视，太长则依赖极不能靠的远期瞻望。

一个详情趣的算法，却要初始在充满概略情趣的数据之上，传统关键是加安全库存，但安全库存自己筹画也随机准确。

浅近的优化念念路是校准数据，即通过机器学习模子，输入包括现时库存水平、需求波动性、产能利用率、商场价钱趋势等，输出对现时环境下骨子有用的模子参数的优化值，然后将这些动态参数输入SM算法。

暴力些的优化念念路是有磋商模拟，即不预设模子，基于刚刚的浅近优化念念路，将统统算法进行一次轮循后进行相比，哪个更优就使用哪个模子。

这么使用AI优化SM就不再是浅近地调参，而是构建一个更高维的有磋商框架。

四、为什么算法齐基于EOQ

在很多骨子场景中，即使补货不是瞬时的，若是补货周期相对较短，概略出产速度p强劲于需求率d，那么用EOQ启发式算法得出的放手，与用更复杂的EPQ启发式算法得出的放手互异不大。

从实用目的角度，更倾向于使用更浅近通用的用具。

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而EPQ则更常使用于出产排程，因为EPQ琢磨的出产率变量与其平直相干。