Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control

論文の概要: Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15122v1
Date: Mon, 30 Nov 2020 18:53:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-06-06 21:52:01.388067
Title: Model-based controlled learning of MDP policies with an application to lost-sales inventory control
Title（参考訳）: mdpポリシーのモデルベース制御学習とロスサール在庫管理への応用
Authors: Willem van Jaarsveld
Abstract要約: 近年の文献では、ニューラルネットワークはサプライチェーンやロジスティクスにおいて、様々な動的モデルにわたって優れたMDPポリシーを表現できることが確認されている。分散低減手法を取り入れたモデルベースアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent literature established that neural networks can represent good MDP policies across a range of stochastic dynamic models in supply chain and logistics. To overcome limitations of the model-free algorithms typically employed to learn/find such neural network policies, a model-based algorithm is proposed that incorporates variance reduction techniques. For the classical lost sales inventory model, the algorithm learns neural network policies that are superior to those learned using model-free algorithms, while also outperforming heuristic benchmarks. The algorithm may be an interesting candidate to apply to other stochastic dynamic problems in supply chain and logistics.
Abstract（参考訳）: 近年の文献では、ニューラルネットワークはサプライチェーンとロジスティクスにおける様々な確率的力学モデルにまたがる優れたMDPポリシーを表現できることが確認されている。このようなニューラルネットワークポリシーの学習・精算に使用されるモデルフリーアルゴリズムの限界を克服するために,分散低減手法を取り入れたモデルベースアルゴリズムを提案する。従来の失われた販売在庫モデルでは、このアルゴリズムはモデルフリーのアルゴリズムで学んだものよりも優れたニューラルネットワークポリシーを学習し、ヒューリスティックなベンチマークも上回っている。このアルゴリズムは、サプライチェーンとロジスティクスの他の確率的動的問題に適用する興味深い候補となるかもしれない。

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