論文の概要: No-Regret Learning in Two-Echelon Supply Chain with Unknown Demand Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12663v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 08:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 21:36:20.520865
• Title: No-Regret Learning in Two-Echelon Supply Chain with Unknown Demand Distribution
• Title（参考訳）: 需要分布が不明な2ケロンサプライチェーンにおける非回帰学習
• Authors: Mengxiao Zhang, Shi Chen, Haipeng Luo, Yingfei Wang
• Abstract要約: 我々は[Cachon and Zipkin, 1999]で導入された2つのエケロンサプライチェーンモデルについて, 2つの異なる設定で検討する。 両設定の最適在庫決定に対する後悔と収束の両面において良好な保証を達成するアルゴリズムを設計する。 私たちのアルゴリズムは、オンライングラディエントDescentとOnline Newton Stepをベースとしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.53971141361587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supply chain management (SCM) has been recognized as an important discipline with applications to many industries, where the two-echelon stochastic inventory model, involving one downstream retailer and one upstream supplier, plays a fundamental role for developing firms' SCM strategies. In this work, we aim at designing online learning algorithms for this problem with an unknown demand distribution, which brings distinct features as compared to classic online optimization problems. Specifically, we consider the two-echelon supply chain model introduced in [Cachon and Zipkin, 1999] under two different settings: the centralized setting, where a planner decides both agents' strategy simultaneously, and the decentralized setting, where two agents decide their strategy independently and selfishly. We design algorithms that achieve favorable guarantees for both regret and convergence to the optimal inventory decision in both settings, and additionally for individual regret in the decentralized setting. Our algorithms are based on Online Gradient Descent and Online Newton Step, together with several new ingredients specifically designed for our problem. We also implement our algorithms and show their empirical effectiveness.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理(SCM)は、下流の小売業者1社と上流のサプライヤ1社を含む2エキロン確率的在庫モデルが、開発企業のSCM戦略に不可欠な役割を担っている多くの産業に適用するための重要な分野として認識されている。 本研究では,従来のオンライン最適化問題と比較して,要求分布が不明なオンライン学習アルゴリズムを設計することを目的としている。 具体的には、[Cachon and Zipkin, 1999]で導入された2つのエケロン・サプライチェーンモデルについて、プランナーが両方のエージェントの戦略を同時に決定する集中型設定と、2人のエージェントが独立して自己中心的に戦略を決定する分散型設定の2つの異なる設定で考察する。 我々は,後悔と収束を両設定の最適在庫決定に有利に保証し,さらに個別の後悔を分散的に設定するアルゴリズムを設計した。 私たちのアルゴリズムは、オンライングラディエントDescentとOnline Newton Stepをベースとしています。 また,アルゴリズムを実装し,経験的効果を示す。

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