库存问题的在线政策选择

我们解决了在线库存问题，其中在每个时期，经理基于部分历史信息做出补货决策，以满足需求并最小化成本。为解决此类问题，我们基于最新的在线学习和控制工作，借鉴库存理论的见解，提出了一种名为GAPSI的新型算法。该算法遵循一种具有特征增强的底库存策略，并处理库存问题中出现的非可微性问题。我们在涉及多个产品、损失销售、保质期、仓库容量限制和提货时间的复杂新型库存系统中说明了该方法。进行了大量数值仿真，以演示该算法在真实世界数据上的优异性能。