論文の概要: Control of Dual-Sourcing Inventory Systems using Recurrent Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06126v4
- Date: Tue, 18 Apr 2023 20:05:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-20 18:27:19.027877
- Title: Control of Dual-Sourcing Inventory Systems using Recurrent Neural
Networks
- Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いたデュアルソーシング在庫システムの制御
- Authors: Lucas B\"ottcher and Thomas Asikis and Ioannis Fragkos
- Abstract要約: 提案したニューラルネットワークコントローラ(NNC)は、CPU時間の数分以内に、一般的に使用されるインスタンスのほぼ最適ポリシーを学習できることを示す。
我々の研究は、複雑で高次元の在庫動態を効率的に管理する新しい方法を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A key challenge in inventory management is to identify policies that
optimally replenish inventory from multiple suppliers. To solve such
optimization problems, inventory managers need to decide what quantities to
order from each supplier, given the net inventory and outstanding orders, so
that the expected backlogging, holding, and sourcing costs are jointly
minimized. Inventory management problems have been studied extensively for over
60 years, and yet even basic dual-sourcing problems, in which orders from an
expensive supplier arrive faster than orders from a regular supplier, remain
intractable in their general form. In addition, there is an emerging need to
develop proactive, scalable optimization algorithms that can adjust their
recommendations to dynamic demand shifts in a timely fashion. In this work, we
approach dual sourcing from a neural network--based optimization lens and
incorporate information on inventory dynamics and its replenishment (i.e.,
control) policies into the design of recurrent neural networks. We show that
the proposed neural network controllers (NNCs) are able to learn near-optimal
policies of commonly used instances within a few minutes of CPU time on a
regular personal computer. To demonstrate the versatility of NNCs, we also show
that they can control inventory dynamics with empirical, non-stationary demand
distributions that are challenging to tackle effectively using alternative,
state-of-the-art approaches. Our work shows that high-quality solutions of
complex inventory management problems with non-stationary demand can be
obtained with deep neural-network optimization approaches that directly account
for inventory dynamics in their optimization process. As such, our research
opens up new ways of efficiently managing complex, high-dimensional inventory
dynamics.
- Abstract（参考訳）: 在庫管理における重要な課題は、複数のサプライヤーから在庫を最適に補充する政策を特定することである。
このような最適化問題を解決するために、在庫管理者は、在庫の純在庫と未完の受注を考慮し、各サプライヤーから発注すべき量を決定する必要がある。
在庫管理問題は60年以上にわたって広く研究されてきたが、高価なサプライヤーからの注文が通常のサプライヤーからの注文よりも早く届くという基本的な二重ソーシング問題でさえも、一般的な形では難解なままである。
さらに、動的需要シフトをタイムリーに調整可能な、積極的なスケーラブルな最適化アルゴリズムの開発も求められている。
本研究では,ニューラルネットワークに基づく最適化レンズからのデュアルソーシングにアプローチし,インベントリダイナミクスとその補充(つまり制御)ポリシーに関する情報を,リカレントニューラルネットワークの設計に組み込む。
提案するニューラルネットワークコントローラ(nncs)は、通常のパーソナルコンピュータ上で数分以内に、一般的に使用されるインスタンスのほぼ最適なポリシーを学習できることを実証する。
また、NNCの汎用性を示すために、実証的な非定常需要分布を用いて在庫動態を制御できることも示している。
本研究では,非定常需要を伴う複雑な在庫管理問題に対する高品質なソリューションが,その最適化過程における在庫動態を直接考慮したディープニューラルネットワーク最適化アプローチによって得られることを示す。
このように、我々の研究は複雑な高次元インベントリダイナミクスを効率的に管理する新しい方法を開く。
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