服务水平与到货波动联合仿真的补货策略选择法

与既有需求预测方法的决策对象不同，但须核验工具仿真能力、成本参数和真实物流链路。

Agent执行参数校验、情景仿真及策略排序，保存随机种子和假设版本；采购订单创建、供应商沟通及资金承诺由人工处理。

Stockpyl提供库存理论算法与库存系统仿真，可贡献库存策略参数化、成本评价和策略比较框架。迁移到淘宝、拼多多时，平台订单只作为需求输入，采购约束和实际物流节点需要商家补充；供应延迟情景需核验工具支持程度，必要时由外围脚本建模。未核验近期提交及当前示例。

输出格式：补货策略对比表：商品、策略参数、情景、订单满足率、缺货天数、平均库存、库存成本、采购资金峰值、约束违反情况。

执行示例：对家居清洁布比较两组再订货点与订货量，在到货延迟情景下检查缺货天数和资金峰值，提交采购建议而不自动下单。