論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Inventory Networks: Toward Reliable Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11246v3
• Date: Wed, 10 Sep 2025 21:32:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 18:57:33.677698
• Title: Deep Reinforcement Learning for Inventory Networks: Toward Reliable Policy Optimization
• Title（参考訳）: インベントリネットワークのための深層強化学習 : 信頼性の高い政策最適化を目指して
• Authors: Matias Alvo, Daniel Russo, Yash Kanoria, Minuk Lee,
• Abstract要約: 我々は、在庫管理が深層強化学習(DRL)の信頼性向上にユニークな機会をもたらすと論じている。 1つ目はHendsight Differentiable Policy Optimization (HDPO)であり、これはオフラインのカウンターファクトシミュレーションからパスワイズ勾配を用いてポリシー性能を直接かつ効率的に最適化する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を,サプライチェーン構造を符号化する自然な帰納バイアスとして利用し,最適かつほぼ最適なポリシを2つの理論的設定で表現できること,および6つの多様な在庫問題におけるデータ要求の低減を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9016349714298157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We argue that inventory management presents unique opportunities for the reliable application of deep reinforcement learning (DRL). To enable this, we emphasize and test two complementary techniques. The first is Hindsight Differentiable Policy Optimization (HDPO), which uses pathwise gradients from offline counterfactual simulations to directly and efficiently optimize policy performance. Unlike standard policy gradient methods that rely on high-variance score-function estimators, HDPO computes gradients by differentiating through the known system dynamics. Via extensive benchmarking, we show that HDPO recovers near-optimal policies in settings with known or bounded optima, is more robust than variants of the REINFORCE algorithm, and significantly outperforms generalized newsvendor heuristics on problems using real time series data. Our second technique aligns neural policy architectures with the topology of the inventory network. We exploit Graph Neural Networks (GNNs) as a natural inductive bias for encoding supply chain structure, demonstrate that they can represent optimal and near-optimal policies in two theoretical settings, and empirically show that they reduce data requirements across six diverse inventory problems. A key obstacle to progress in this area is the lack of standardized benchmark problems. To address this gap, we open-source a suite of benchmark environments, along with our full codebase, to promote transparency and reproducibility. All resources are available at github.com/MatiasAlvo/Neural_inventory_control.
• Abstract（参考訳）: 我々は、在庫管理が深層強化学習(DRL)の信頼性向上にユニークな機会をもたらすと主張している。 これを実現するために、我々は2つの補完的なテクニックを強調し、テストする。 1つ目はHendsight Differentiable Policy Optimization (HDPO)であり、これはオフラインのカウンターファクトシミュレーションからパスワイズ勾配を用いてポリシー性能を直接かつ効率的に最適化する。 高分散スコア関数推定器に依存する標準方針勾配法とは異なり、HDPOは既知のシステムダイナミクスを微分することで勾配を計算する。 広範ベンチマークにより、HDPOは既知の最適あるいは有界な最適条件を回復し、REINFORCEアルゴリズムの変種よりも頑健であり、実時間時系列データを用いた問題に対する一般化されたニューズベンダーヒューリスティックスを著しく上回ることを示した。 第2のテクニックは、ニューラルネットワークアーキテクチャと在庫ネットワークのトポロジを整合させるものです。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を,サプライチェーン構造を符号化する自然な帰納バイアスとして利用し,最適かつほぼ最適なポリシを2つの理論的設定で表現できること,および6つの多様な在庫問題におけるデータ要求の低減を実証的に示す。 この領域で進歩する上で重要な障害は、標準化されたベンチマーク問題の欠如である。 このギャップに対処するため、私たちは、透明性と再現性を促進するために、ベンチマーク環境と完全なコードベースのスイートをオープンソース化しました。 すべてのリソースはgithub.com/MatiasAlvo/Neural_inventory_controlで利用できる。

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