AI Agents for Inventory Control: Human-LLM-OR Complementarity
库存控制是一个经典但仍然现实的问题：传统 OR 方法有强理论基础，但通常依赖较硬的分布与结构假设；而大语言模型看似更灵活，却很难证明其在真实决策问题里的角色到底是什么。简单地把 LLM 当作 OR 替代品并不成立。 这篇论文真正有价值的地方，是把问题改写成 complementarity study。作者构建了...
Contextual Stochastic Optimization for Omnichannel Multicourier Order Fulfillment Under Delivery Time Uncertainty
问题与背景：全渠道零售中的订单履约长期依赖启发式规则，例如简单挑选最便宜的履约中心和承运商，但这种做法很难处理 delivery-time uncertainty、订单合单机会以及现实环境里只有 observational data 的约束。本文要解决的是：在大规模真实履约网络中，如何把预测与优化耦合成一个能直...