論文の概要: Implementing Reinforcement Learning Algorithms in Retail Supply Chains with OpenAI Gym Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14398v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 03:35:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:11:17.281053
• Title: Implementing Reinforcement Learning Algorithms in Retail Supply Chains with OpenAI Gym Toolkit
• Title（参考訳）: OpenAI Gym Toolkitを用いた小売チェーンにおける強化学習アルゴリズムの実装
• Authors: Shaun D'Souza
• Abstract要約: 予期せぬ環境に対応するシステムのトレーニング能力を備えた強化学習(rl)が小売サプライチェーン管理(scm)に採用されている。 本稿では,プライチェーン予測におけるRLの適用について検討し,OpenAI Gymツールキットを用いて適切なRLモデルとアルゴリズムを構築する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From cutting costs to improving customer experience, forecasting is the crux of retail supply chain management (SCM) and the key to better supply chain performance. Several retailers are using AI/ML models to gather datasets and provide forecast guidance in applications such as Cognitive Demand Forecasting, Product End-of-Life, Forecasting, and Demand Integrated Product Flow. Early work in these areas looked at classical algorithms to improve on a gamut of challenges such as network flow and graphs. But the recent disruptions have made it critical for supply chains to have the resiliency to handle unexpected events. The biggest challenge lies in matching supply with demand. Reinforcement Learning (RL) with its ability to train systems to respond to unforeseen environments, is being increasingly adopted in SCM to improve forecast accuracy, solve supply chain optimization challenges, and train systems to respond to unforeseen circumstances. Companies like UPS and Amazon have developed RL algorithms to define winning AI strategies and keep up with rising consumer delivery expectations. While there are many ways to build RL algorithms for supply chain use cases, the OpenAI Gym toolkit is becoming the preferred choice because of the robust framework for event-driven simulations. This white paper explores the application of RL in supply chain forecasting and describes how to build suitable RL models and algorithms by using the OpenAI Gym toolkit.
• Abstract（参考訳）: コスト削減から顧客エクスペリエンスの向上に至るまで、予測は小売サプライチェーン管理(SCM)の欠如であり、サプライチェーンのパフォーマンス向上の鍵である。 いくつかの小売業者は、AI/MLモデルを使用してデータセットを収集し、Cognitive Demand Forecasting、Product End-of-Life、Forecasting、Demand Integrated Product Flowといったアプリケーションで予測ガイダンスを提供している。 これらの領域での初期の研究は、ネットワークフローやグラフといった課題の領域を改善するために、古典的なアルゴリズムに目を向けた。 しかし最近の混乱は、サプライチェーンが予期せぬ出来事に対処する回復力を持つことを重要視している。 最大の課題は需要と供給の一致にある。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、予測精度の向上、サプライチェーン最適化の課題の解決、予期せぬ状況に対応するための訓練システムなど、SCMに採用されている。 UPSやAmazonのような企業は、AI戦略の勝利を定義し、消費者のデリバリ期待を上昇させるためにRLアルゴリズムを開発した。 サプライチェーンのユースケースにRLアルゴリズムを構築する方法はたくさんありますが、イベント駆動シミュレーションの堅牢なフレームワークのため、OpenAI Gymツールキットが好まれています。 本稿では,プライチェーン予測におけるRLの適用について検討し,OpenAI Gymツールキットを用いて適切なRLモデルとアルゴリズムを構築する方法について述べる。

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