論文の概要: Optimizing Agricultural Order Fulfillment Systems: A Hybrid Tree Search Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13968v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 01:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:13:08.092366
• Title: Optimizing Agricultural Order Fulfillment Systems: A Hybrid Tree Search Approach
• Title（参考訳）: 農業次数フルフィルメントシステムの最適化:ハイブリッド木探索手法
• Authors: Pranay Thangeda, Hoda Helmi, Melkior Ornik,
• Abstract要約: 効率的なオーダーフルフィルメントは、特に種子サプライチェーンの季節的性質のため、農業において不可欠である。 本稿では, 受注を波動で処理する集中型倉庫において, 種子の受注を最適化する課題について述べる。 モンテカルロ木探索とドメイン固有知識を組み合わせた適応型ハイブリッド木探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient order fulfillment is vital in the agricultural industry, particularly due to the seasonal nature of seed supply chains. This paper addresses the challenge of optimizing seed orders fulfillment in a centralized warehouse where orders are processed in waves, taking into account the unpredictable arrival of seed stocks and strict order deadlines. We model the wave scheduling problem as a Markov decision process and propose an adaptive hybrid tree search algorithm that combines Monte Carlo tree search with domain-specific knowledge to efficiently navigate the complex, dynamic environment of seed distribution. By leveraging historical data and stochastic modeling, our method enables forecast-informed scheduling decisions that balance immediate requirements with long-term operational efficiency. The key idea is that we can augment Monte Carlo tree search algorithm with problem-specific side information that dynamically reduces the number of candidate actions at each decision step to handle the large state and action spaces that render traditional solution methods computationally intractable. Extensive simulations with realistic parameters-including a diverse range of products, a high volume of orders, and authentic seasonal durations-demonstrate that the proposed approach significantly outperforms existing industry standard methods.
• Abstract（参考訳）: 効率的なオーダーフルフィルメントは、特に種子サプライチェーンの季節的性質のため、農業において不可欠である。 本稿では, 予測不可能な種子在庫の到着と厳密な注文期限を考慮し, 注文を波動処理する集中型倉庫における種子注文充足の最適化という課題に対処する。 本稿では,マルコフ決定過程として波動スケジューリング問題をモデル化し,モンテカルロ木探索とドメイン固有知識を組み合わせた適応型ハイブリッド木探索アルゴリズムを提案し,種子分布の複雑な動的環境を効率的にナビゲートする。 本手法は,履歴データと確率的モデリングを利用して,短期要求と長期運用効率のバランスをとる予測インフォームドスケジューリング決定を可能にする。 キーとなる考え方は、モンテカルロ木探索アルゴリズムを問題固有の側情報で拡張し、各決定ステップにおける候補アクションの数を動的に減らし、従来の解法を計算的に抽出可能な大規模状態および行動空間を処理できるということである。 提案手法は, 多様な製品, 大量注文, 真正の季節持続時間を含む, リアルなパラメータによる広範囲なシミュレーションにより, 既存の業界標準手法を著しく上回っていることを実証した。

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