論文の概要: Structure-Informed Deep Reinforcement Learning for Inventory Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22040v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:41:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.778063
• Title: Structure-Informed Deep Reinforcement Learning for Inventory Management
• Title（参考訳）: インベントリマネジメントのための構造インフォームド深部強化学習
• Authors: Alvaro Maggiar, Sohrab Andaz, Akhil Bagaria, Carson Eisenach, Dean Foster, Omer Gottesman, Dominique Perrault-Joncas,
• Abstract要約: 本稿では,古典的在庫管理問題に対するDeep Reinforcement Learningの適用について検討する。 我々はDirectBackpropに基づくDRLアルゴリズムをいくつかの基本的な在庫管理シナリオに適用する。 本稿では,我々の汎用DRL実装が,確立したベンチマークや分布に対して競争的に,あるいは性能的に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.697068617006964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the application of Deep Reinforcement Learning (DRL) to classical inventory management problems, with a focus on practical implementation considerations. We apply a DRL algorithm based on DirectBackprop to several fundamental inventory management scenarios including multi-period systems with lost sales (with and without lead times), perishable inventory management, dual sourcing, and joint inventory procurement and removal. The DRL approach learns policies across products using only historical information that would be available in practice, avoiding unrealistic assumptions about demand distributions or access to distribution parameters. We demonstrate that our generic DRL implementation performs competitively against or outperforms established benchmarks and heuristics across these diverse settings, while requiring minimal parameter tuning. Through examination of the learned policies, we show that the DRL approach naturally captures many known structural properties of optimal policies derived from traditional operations research methods. To further improve policy performance and interpretability, we propose a Structure-Informed Policy Network technique that explicitly incorporates analytically-derived characteristics of optimal policies into the learning process. This approach can help interpretability and add robustness to the policy in out-of-sample performance, as we demonstrate in an example with realistic demand data. Finally, we provide an illustrative application of DRL in a non-stationary setting. Our work bridges the gap between data-driven learning and analytical insights in inventory management while maintaining practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的在庫管理問題に対するDeep Reinforcement Learning (DRL) の適用について検討し,実践的実装に焦点をあてる。 DirectBackprop に基づく DRL アルゴリズムを,販売期間の短縮,在庫管理,二重ソーシング,共同在庫調達・削除など,いくつかの基本的な在庫管理シナリオに適用する。 DRLアプローチは、需要分布や分布パラメータへのアクセスに関する非現実的な仮定を回避し、実際に利用可能な歴史的な情報のみを使用して、製品全体にわたるポリシーを学習する。 我々は,我々の汎用DRL実装が,パラメータチューニングを最小限に抑えつつ,確立したベンチマークやヒューリスティックに対して競争力を発揮することを示した。 学習方針の検証を通じて、DRLアプローチは従来の運用研究手法から導かれた最適方針の多くの既知の構造的特性を自然に捉えていることを示す。 政策性能と解釈可能性をさらに向上するために,最適な政策の分析的特徴を学習プロセスに明示的に組み込む構造インフォームド・ポリシー・ネットワーク手法を提案する。 このアプローチは、現実的な需要データを使った例で示すように、解釈可能性を高め、サンプル外のパフォーマンスにおけるポリシーに堅牢性を加えるのに役立つ。 最後に,非定常環境におけるDRLの図解的応用について述べる。 我々の研究は、実践的な適用性を維持しながら、データ駆動学習と在庫管理における分析的洞察のギャップを埋めるものです。

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