MARLIM：面向库存管理的多智能体强化学习框架
机器学习
2023-08-04 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
通过优化补货决策来维持产品供需平衡是供应链行业最重要的挑战之一。本文提出一种称为MARLIM的新型强化学习框架，用于解决具有随机需求和提前期的单层级多产品供应链的库存管理问题。在此背景下，控制器通过协作设定中的单个或多个智能体来开发。基于真实数据的数值实验证明了强化学习方法相对于传统基线的优势。
引用
@article{arxiv.2308.01649,
title = {MARLIM: Multi-Agent Reinforcement Learning for Inventory Management},
author = {Rémi Leluc and Elie Kadoche and Antoine Bertoncello and Sébastien Gourvénec},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01649},
year = {2023}
}
备注
Accepted at NeurIPS 2022 Workshop: Reinforcement Learning for Real Life (https://nips.cc/virtual/2022/workshop/50014)