通过分支定界与随机动态规划的混合方法计算最优 (R, s, S) 策略参数
最优化与控制
2022-03-08 v1
摘要
随机库存控制中一个著名的控制策略是 (R, s, S) 策略，其中在检查时刻 R，每当库存降至再订购水平 s 以下时，将其提升至订购至水平 S。迄今为止，很少有或没有工作致力于开发计算 (R, s, S) 策略参数的方法。在这项工作中，我们引入了一种混合方法，利用树搜索来计算最优补货周期，并利用随机动态规划来计算给定周期的 (s, S) 水平。通过使用由动态规划生成的界限的分支定界技术，可以修剪掉高达 99.8% 的搜索树。一项数值研究表明，该方法可以在合理的时间内求解现实规模的实例。
引用
@article{arxiv.2012.14167,
title = {Computing Optimal (R, s, S) Policy Parameters by a Hybrid of Branch-and-Bound and Stochastic Dynamic Programming},
author = {Andrea Visentin and Steven Prestwich and Roberto Rossi and S. Armagan Tarim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14167},
year = {2022}
}