論文の概要: Learning General Inventory Management Policy for Large Supply Chain Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13378v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 09:43:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 12:46:38.714990
• Title: Learning General Inventory Management Policy for Large Supply Chain Network
• Title（参考訳）: 大規模サプライチェーンネットワークのための学習全般的在庫管理政策
• Authors: Soh Kumabe, Shinya Shiroshita, Takanori Hayashi and Shirou Maruyama
• Abstract要約: 本研究では,強化学習に基づく倉庫在庫管理アルゴリズムを提案する。 サプライチェーンシステムでは、製品数も小売業者数も大きい。 実データと人工データの両方に関する実験により、近似シミュレーションによるアルゴリズムが大規模なサプライチェーンネットワークをうまく処理できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4660652494309936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Inventory management in warehouses directly affects profits made by manufacturers. Particularly, large manufacturers produce a very large variety of products that are handled by a significantly large number of retailers. In such a case, the computational complexity of classical inventory management algorithms is inordinately large. In recent years, learning-based approaches have become popular for addressing such problems. However, previous studies have not been managed systems where both the number of products and retailers are large. This study proposes a reinforcement learning-based warehouse inventory management algorithm that can be used for supply chain systems where both the number of products and retailers are large. To solve the computational problem of handling large systems, we provide a means of approximate simulation of the system in the training phase. Our experiments on both real and artificial data demonstrate that our algorithm with approximated simulation can successfully handle large supply chain networks.
• Abstract（参考訳）: 倉庫の在庫管理は製造業者の利益に直接影響する。 特に大手メーカーは、非常に多くの小売業者が扱う非常に多種多様な製品を生産している。 このような場合、古典的な在庫管理アルゴリズムの計算複雑性は必然的に大きい。 近年,このような問題に対処するための学習ベースのアプローチが普及している。 しかし、これまでの研究は、製品数と小売業者数の両方が大きい管理システムではなかった。 本研究では,商品数と小売業者数の両方が大きいサプライチェーンシステムに適用可能な強化学習型倉庫在庫管理アルゴリズムを提案する。 大規模システムを扱うための計算問題を解くために,訓練段階におけるシステムの近似シミュレーション手法を提案する。 実データと人工データの両方に対する実験により、近似シミュレーションによるアルゴリズムが大規模なサプライチェーンネットワークをうまく扱えることを示した。

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