部分延期交货库存系统：渐近最优性与需求学习
最优化与控制
2024-04-02 v1 概率论
摘要
我们开发了一个随机库存系统，该模型考虑了延期交货顾客的有限耐心。虽然有限耐心更贴近未满足需求的性质，但我们的模型也统一了经典的延期交货和销售损失库存系统，它们是所提出模型的特殊情况。当需求和耐心分布已知时，我们建立了基库存策略的一致（渐近）最优性。当延期需求变得不可观测时，我们引入了一个新颖的策略族，该策略族无需延期需求信息即可运行，并证明当需求和耐心分布已知时，它可以接近系统中最优策略的成本效率。最后，我们考虑了一个在线库存控制问题，其中延期需求不可观测，且需求和耐心分布也未知，并开发了一种UCB型算法，该算法产生一个近乎最优的策略。该算法给出的遗憾界在规划范围内可证明是紧的，并且与文献中最先进的结果相当，即使面对部分和有偏的观测以及较弱的系统遍历性也是如此。
引用
@article{arxiv.2404.00046,
title = {Partial Backorder Inventory System: Asymptotic Optimality and Demand Learning},
author = {Andrew E. B. Lim and Zhao-Xuan Wei and Hanqin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00046},
year = {2024}
}