論文の概要: Deep Learning for Perishable Inventory Systems with Human Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15589v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 02:26:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.469785
• Title: Deep Learning for Perishable Inventory Systems with Human Knowledge
• Title（参考訳）: 人間の知識を活かした分かりやすいインベントリシステムのためのディープラーニング
• Authors: Xuan Liao, Zhenkang Peng, Ying Rong,
• Abstract要約: 本研究では,需要プロセスと鉛時間分布の双方が未知な,ランダムな鉛時間による透水性在庫システムについて検討する。 我々は、各注文に一生涯のコストを割り当て、エンドツーエンドの学習に統一的な損失関数を与える限界費用会計方式を採用する。 我々は、注文量を直接出力する純粋ブラックボックスアプローチ(E2E-BB)と、予測在庫レベル(PIL)ポリシーを組み込んだ構造誘導アプローチの2つのエンドツーエンド変種を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6920276126310231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Managing perishable products with limited lifetimes is a fundamental challenge in inventory management, as poor ordering decisions can quickly lead to stockouts or excessive waste. We study a perishable inventory system with random lead times in which both the demand process and the lead time distribution are unknown. We consider a practical setting where orders are placed using limited historical data together with observed covariates and current system states. To improve learning efficiency under limited data, we adopt a marginal cost accounting scheme that assigns each order a single lifetime cost and yields a unified loss function for end-to-end learning. This enables training a deep learning-based policy that maps observed covariates and system states directly to order quantities. We develop two end-to-end variants: a purely black-box approach that outputs order quantities directly (E2E-BB), and a structure-guided approach that embeds the projected inventory level (PIL) policy, capturing inventory effects through explicit computation rather than additional learning (E2E-PIL). We further show that the objective induced by E2E-PIL is homogeneous of degree one, enabling a boosting technique from operational data analytics (ODA) that yields an enhanced policy (E2E-BPIL). Experiments on synthetic and real data establish a robust performance ordering: E2E-BB is dominated by E2E-PIL, which is further improved by E2E-BPIL. Using an excess-risk decomposition, we show that embedding heuristic policy structure reduces effective model complexity and improves learning efficiency with only a modest loss of flexibility. More broadly, our results suggest that deep learning-based decision tools are more effective and robust when guided by human knowledge, highlighting the value of integrating advanced analytics with inventory theory.
• Abstract（参考訳）: 在庫管理において、生鮮度が低い製品を管理することは、在庫管理における根本的な課題である。 本研究では,需要プロセスと鉛時間分布の双方が未知な,ランダムな鉛時間による透水性在庫システムについて検討する。 我々は、観測された共変量や現在のシステム状態とともに、限られた履歴データを用いて注文を配置する実践的な設定について考察する。 限られたデータの下での学習効率を向上させるために,各注文に一生涯のコストを割り当て,エンド・ツー・エンドの学習に統一的な損失関数を与える限界費用会計方式を採用する。 これにより、観測された共変量とシステム状態を直接順序付けする深層学習ベースのポリシーのトレーニングが可能になる。 注文量を直接出力する純ブラックボックスアプローチ(E2E-BB)と、予測在庫レベル(PIL)ポリシーを組み込んだ構造誘導アプローチ(E2E-PIL)と、追加学習(E2E-PIL)ではなく明示的な計算によって在庫効果をキャプチャする。 さらに、E2E-PILによって誘導される目的が次数1の均質であることを示し、拡張ポリシー(E2E-BPIL)をもたらすオペレーショナルデータ分析(ODA)からの促進技術を可能にする。 E2E-BBはE2E-PILが支配しており、E2E-BPILによりさらに改善されている。 過度なリスク分解を用いて、ヒューリスティックなポリシー構造を組み込むことで、効率的なモデルの複雑さを減らし、柔軟性を損なうことなく学習効率を向上させることを示す。 より広義には、ディープラーニングに基づく意思決定ツールは、人間の知識によってガイドされる場合、より効果的で堅牢であることが示唆され、高度な分析と在庫理論を統合することの価値が強調された。

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