論文の概要: Deep Controlled Learning for Inventory Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15122v5
• Date: Mon, 25 Sep 2023 08:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 05:30:33.820200
• Title: Deep Controlled Learning for Inventory Control
• Title（参考訳）: インベントリ制御のための深層制御学習
• Authors: Tarkan Temiz\"oz, Christina Imdahl, Remco Dijkman, Douniel Lamghari-Idrissi, Willem van Jaarsveld
• Abstract要約: Controlled Deep Learning (DCL)は、在庫問題に対処するために特別に設計された近似ポリシーに基づく新しいDRLフレームワークである。 DCLは、失われた在庫管理、分かりやすい在庫システム、そして無作為なリードタイムで在庫システムにおいて、既存の最先端のイテレーションを上回ります。 これらの大幅な性能改善とロバスト性改善は、在庫管理問題に適合したDRLアルゴリズムを効果的に適用する道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Problem Definition: Are traditional deep reinforcement learning (DRL) algorithms, developed for a broad range of purposes including game-play and robotics, the most suitable machine learning algorithms for applications in inventory control? To what extent would DRL algorithms tailored to the unique characteristics of inventory control problems provide superior performance compared to DRL and traditional benchmarks? Methodology/results: We propose and study Deep Controlled Learning (DCL), a new DRL framework based on approximate policy iteration specifically designed to tackle inventory problems. Comparative evaluations reveal that DCL outperforms existing state-of-the-art heuristics in lost sales inventory control, perishable inventory systems, and inventory systems with random lead times, achieving lower average costs across all test instances and maintaining an optimality gap of no more than 0.1\%. Notably, the same hyperparameter set is utilized across all experiments, underscoring the robustness and generalizability of the proposed method. Managerial implications: These substantial performance and robustness improvements pave the way for the effective application of tailored DRL algorithms to inventory management problems, empowering decision-makers to optimize stock levels, minimize costs, and enhance responsiveness across various industries.
• Abstract（参考訳）: 問題定義: 従来の深層強化学習(drl)アルゴリズムは、在庫管理に最適な機械学習アルゴリズムであるゲームプレイやロボティクスなど、幅広い目的のために開発されたものなのだろうか? 在庫管理問題の特徴に合わせたDRLアルゴリズムは、DRLや従来のベンチマークよりも優れた性能を提供できるだろうか? 方法論/再帰性:我々は在庫問題に対処するために設計された近似ポリシーの反復に基づく新しいDRLフレームワークであるDeep Controlled Learning (DCL)を提案し研究する。 比較評価の結果、DCLは、失われた在庫管理、分かりやすい在庫システム、在庫システムにおいて、ランダムなリードタイムで既存の最先端のヒューリスティックを上回り、全てのテストインスタンスの平均コストを低くし、0.1\%未満の最適性ギャップを維持していることがわかった。 特に、同じハイパーパラメータ集合を全ての実験で利用し、提案手法の頑健性と一般化性を裏付ける。 経営上の意味: これらの実質的なパフォーマンスと堅牢性の改善は、在庫管理問題に適合したDRLアルゴリズムを効果的に適用する方法を舗装し、意思決定者にストックレベルを最適化し、コストを最小化し、様々な産業における応答性を高める。

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