一、EOQ和EPQ的適用范圍

EOQ是經濟訂貨批量，它是基于貨色一次性沿途投遞倉庫的基本假定下的，即瞬時到貨，傳統適用場景是外部采購。

EPQ是經濟出產批量，它是基于貨色跟著出產勻速入庫的基本假定下的，即緩緩到貨，傳統適用場景是里面出產。

上頭說的是傳統上的適用場景，但骨子上它們的中樞區別在于到貨情勢。

若是供應商是緩緩到貨而非一次性到貨時，此時的外部采購用EPQ是更相宜的。

二、EOQ在骨子中的利用

基于EOQ的骨子利用有兩類。

一類是淺近批量關鍵，這些關鍵不追求資本優化，而是基于業務秩序、操作便利性或物理不停，比如固定數目法、最小訂單法、倍數法、批量對批量法、固按時刻需求法、周期性訂貨法。

比如本小利微者，他們業務淺近壓根無需復雜籌畫，基于歷史教學就不錯平直使用上頭的關鍵。

另一類是啟發式批量算法，這些關鍵基于EOQ的念念想（訂貨資本與握有資本的量度）進行復雜籌畫，比如經濟訂貨批量法、部分辯藝均衡法、手藝最小資本法、單元最小資本法。

比如界限出產者，他們更選藏庫存資本，更滿足聘用?？茤|談主員進行最優化聯想。

天然啟發式批量算法均基于EOQ的念念路，但籌畫前提不十足一致，導致也有各自應用場景。

比如經濟訂貨批量法，它的籌畫是基于領略的需求，而當代供應鏈情況則正好相悖，故它只可在波動性所有較?。ㄐ∮?.25）時才調得到較好成果。

而手藝最小資本法(Silver-Meal算法)則很好的琢磨了需求的波動性，它亦然公合計可肖似完了庫存資本最優的算法之一。

三、AI對EOQ算法的優化念念路

以SM算法為例。

要籌畫它需要觸及資本數據（訂貨資本、握有資本），需求數據（各期凈需求），詭計參數（詭計期長度）等。

這些數據各自齊面對著極大的概略情趣。

比如資本數據，東談主工費、出產切換基于均派，資金資本按利率籌畫而倉儲資本吵嘴線性的。

比如需求數據，供應鏈牛鞭效應、行徑促銷東談主力加多需求不準確性。

比如詭計數據，詭計期太短可能短視，太長則依賴極不能靠的遠期瞻望。

一個詳情趣的算法，卻要初始在充滿概略情趣的數據之上，傳統關鍵是加安全庫存，但安全庫存自己籌畫也隨機準確。

淺近的優化念念路是校準數據，即通過機器學習模子，輸入包括現時庫存水平、需求波動性、產能利用率、商場價錢趨勢等，輸出對現時環境下骨子有用的模子參數的優化值，然后將這些動態參數輸入SM算法。

暴力些的優化念念路是有磋商模擬，即不預設模子，基于剛剛的淺近優化念念路，將統統算法進行一次輪循后進行相比，哪個更優就使用哪個模子。

這么使用AI優化SM就不再是淺近地調參，而是構建一個更高維的有磋商框架。

四、為什么算法齊基于EOQ

在很多骨子場景中，即使補貨不是瞬時的，若是補貨周期相對較短，概略出產速度p強勁于需求率d，那么用EOQ啟發式算法得出的放手，與用更復雜的EPQ啟發式算法得出的放手互異不大。

從實用目的角度，更傾向于使用更淺近通用的用具。

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而EPQ則更常使用于出產排程，因為EPQ琢磨的出產率變量與其平直相干。