Fugu-MT 論文翻訳(概要): InvAgent: A Large Language Model based Multi-Agent System for Inventory Management in Supply Chains

論文の概要: InvAgent: A Large Language Model based Multi-Agent System for Inventory Management in Supply Chains

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11384v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 04:55:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 18:22:47.537527
Title: InvAgent: A Large Language Model based Multi-Agent System for Inventory Management in Supply Chains
Title（参考訳）: InvAgent:サプライチェーンにおけるインベントリマネジメントのための大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステム
Authors: Yinzhu Quan, Zefang Liu,
Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) を用いて複数エージェントの在庫管理システムを管理する手法を提案する。我々のモデルであるInvAgentはレジリエンスを高め、サプライチェーンネットワーク全体の効率を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Supply chain management (SCM) involves coordinating the flow of goods, information, and finances across various entities to deliver products efficiently. Effective inventory management is crucial in today's volatile, uncertain, complex, and ambiguous (VUCA) world. Previous research has demonstrated the superiority of heuristic methods and reinforcement learning applications in inventory management. However, the application of large language models (LLMs) as autonomous agents in multi-agent systems for inventory management remains underexplored. This study introduces a novel approach using LLMs to manage multi-agent inventory systems. Leveraging their zero-shot learning capabilities, our model, InvAgent, enhances resilience and improves efficiency across the supply chain network. Our contributions include utilizing LLMs for zero-shot learning to enable adaptive and informed decision-making without prior training, providing significant explainability and clarity through Chain-of-Thought (CoT), and demonstrating dynamic adaptability to varying demand scenarios while minimizing costs and avoiding stockouts. Extensive evaluations across different scenarios highlight the efficiency of our model in SCM.
Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理(SCM)は、商品を効率的に届けるために、商品、情報、財務のフローを調整する。現在の揮発性、不確実性、複雑、曖昧性(VUCA)の世界では、効果的な在庫管理が不可欠である。これまでの研究では,在庫管理におけるヒューリスティック手法と強化学習の優位性を実証してきた。しかし、在庫管理のための多エージェントシステムにおいて、大規模言語モデル(LLM)を自律エージェントとして適用することは、まだ未定である。本研究では,マルチエージェントインベントリシステムを管理するためにLLMを用いた新しい手法を提案する。ゼロショット学習機能を活用することで、当社のモデルであるInvAgentはレジリエンスを高め、サプライチェーンネットワーク全体の効率を向上します。我々の貢献は、ゼロショット学習にLLMを活用して、事前訓練をせずに適応的かつ情報的意思決定を可能にすること、CoT(Chain-of-Thought)を通じて大きな説明可能性と明確性を提供し、コストを最小化し、在庫を回避しながら、様々な需要シナリオに動的適応性を示すことである。さまざまなシナリオにわたる広範囲な評価は、SCMにおける私たちのモデルの効率を浮き彫りにします。

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