論文の概要: Comparing Deep Reinforcement Learning Algorithms in Two-Echelon Supply Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09603v3
• Date: Fri, 17 Nov 2023 16:42:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 21:13:27.324422
• Title: Comparing Deep Reinforcement Learning Algorithms in Two-Echelon Supply Chains
• Title（参考訳）: 2ケロンサプライチェーンにおける深層強化学習アルゴリズムの比較
• Authors: Francesco Stranieri and Fabio Stella
• Abstract要約: 我々は、サプライチェーン在庫管理問題を解決するための最先端の深層強化学習アルゴリズムの性能を分析し、比較する。 本研究では,サプライチェーンの在庫管理問題を解決するためのカスタマイズ可能な環境を提供するオープンソースソフトウェアライブラリの設計と開発について,詳細な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4685355149711299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we analyze and compare the performance of state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms for solving the supply chain inventory management problem. This complex sequential decision-making problem consists of determining the optimal quantity of products to be produced and shipped across different warehouses over a given time horizon. In particular, we present a mathematical formulation of a two-echelon supply chain environment with stochastic and seasonal demand, which allows managing an arbitrary number of warehouses and product types. Through a rich set of numerical experiments, we compare the performance of different deep reinforcement learning algorithms under various supply chain structures, topologies, demands, capacities, and costs. The results of the experimental plan indicate that deep reinforcement learning algorithms outperform traditional inventory management strategies, such as the static (s, Q)-policy. Furthermore, this study provides detailed insight into the design and development of an open-source software library that provides a customizable environment for solving the supply chain inventory management problem using a wide range of data-driven approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,サプライチェーン在庫管理問題を解決するための最先端深層強化学習アルゴリズムの性能を分析し,比較する。 この複雑なシーケンシャルな意思決定問題は、所定の時間軸で異なる倉庫で生産・出荷される製品の最適な量を決定することである。 特に,確率的および季節的な需要を伴う2ケロンサプライチェーン環境を数学的に定式化し,任意の数の倉庫や製品の種類を管理する。 数値実験により,様々なサプライチェーン構造,トポロジ,要求,能力,コストの異なる深層強化学習アルゴリズムの性能を比較した。 実験計画の結果は, 静的 (s, Q) 政治など従来の在庫管理戦略よりも深い強化学習アルゴリズムが優れていることを示している。 さらに,多種多様なデータ駆動アプローチを用いてサプライチェーン在庫管理問題を解決するためのカスタマイズ可能な環境を提供する,オープンソースソフトウェアライブラリの設計と開発に関する詳細な知見を提供する。

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