Hybrid‑LNN+XGBoost reduziert Bullwhip‑Effekt in Lieferketten
Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Lieferkettenoptimierung präsentiert ein innovatives Modell, das die Schwankungen in der Nachfrage und den damit verbundenen Bullwhip‑Effekt drastisch verringern soll. Durch die Kombination von Liquid Neural Networks (LNN) – bekannt für ihre schnelle Anpassungsfähigkeit – mit dem leistungsstarken XGBoost-Algorithmus entsteht ein hybrides System, das sowohl dynamische Merkmale aus kontinuierlichen Zeitreihen extrahiert als auch globale Optimierungen durchführt.
