ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลองผู้ขายข่าว (Newsvendor Model)×Stochastic Optimization×
สาขาวิชาการวิจัยดำเนินงานการหาค่าเหมาะที่สุด
ตระกูลRegression modelProcess / pipeline
ปีกำเนิด19511951 (SGD); 2014 (Adam)
ผู้ริเริ่มArrow, Harris & Marschak
ประเภทStochastic single-period inventory optimizationGradient-based iterative optimization
แหล่งต้นตำรับArrow, K. J., Harris, T., & Marschak, J. (1951). Optimal inventory policy. Econometrica, 19(3), 250–272. DOI ↗Robbins, H. & Monro, S. (1951). A Stochastic Approximation Method. Annals of Mathematical Statistics, 22(3), 400-407. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นNewsboy Model, Single-Period Inventory Model, Christmas Tree Problem, Gazete Satıcısı ModeliStokastik Optimizasyon (SGD & Varyantları), stochastic gradient descent, SGD, Adam
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปThe Newsvendor Model is a single-period stochastic inventory optimization framework that determines the profit-maximizing order quantity when demand is uncertain and unsold units cannot be carried forward. Formally introduced by Arrow, Harris, and Marschak (1951) in their foundational work on optimal inventory policy, the model balances the cost of ordering too much (overage) against the cost of ordering too little (underage) to yield a closed-form optimality condition known as the critical ratio.Stochastic optimization is a family of iterative methods that minimize an objective function by computing gradients on randomly sampled subsets of data — mini-batches — rather than on the entire dataset at once. Pioneered by Robbins and Monro in 1951 as stochastic approximation, the approach became the standard engine for training large-scale machine-learning models through variants such as SGD with momentum, AdaGrad, RMSProp, and Adam.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Newsvendor Model · Stochastic Optimization. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare