Experimental Designs for Multi-Item Multi-Period Inventory Control
多商品多期库存控制的实验设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究随机实验的干预评估及跨期、跨商品干扰偏差，直接对应因果推断与干扰研究，虽未要求显式网络结构。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多商品多期库存控制的实验设计
- 研究问题
- 在缺货损失与容量约束并存的多商品多期库存系统中，时间延续和商品间替代如何使常见随机实验的效果估计产生偏差？
- 方法与思路
- 作者分析时间切换实验与商品层面随机化的干扰机制，提出同时覆盖商品和时间的配对设计，并用模拟及真实数据轨迹实验检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在相应条件下刻画两类常见设计的偏差方向，分析配对设计的偏差性质，并展示这些干扰机制在生鲜零售环境中持续存在。
- 阅读关注点
- 应核对目标效应、库存状态的跨期传递、容量约束下的商品干扰，以及配对设计是否降低偏差和需要哪些运行条件。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未获核实。摘要未说明完整条件与偏差数值，也未声称配对设计在所有场景下均无偏。
原文摘要
Randomized experiments, or A/B testing, are the gold standard for evaluating interventions, yet they remain underutilized in inventory management. This study addresses this gap by analyzing A/B testing strategies in multi-item, multi-period inventory systems with lost sales and capacity constraints. We examine two canonical experimental designs--switchback experiments and item-level randomization--and show that both suffer from systematic bias due to interference: temporal carryover in switchbacks and cannibalization across items under capacity constraints. Under mild conditions, we characterize the direction of this bias in different scenarios. Motivated by two-sided randomization, we propose a pairwise design over items and time and analyze its bias properties. Controlled stochastic simulations verify the theoretical predictions, and trace-driven experiments on real-world fresh-retail data show that the same mechanisms persist in realistic environments with stockout substitution.