基于强化学习的生鲜产品库存成本控制模型
Computer Simulation（2020）
摘要
针对电商行业中生鲜产品零售商的成本控制问题,充分考虑零售商库存限制因素及成本控制中不可忽视的腐损率、过期成本、缺货成本等现实因素,通过设计强化学习四元组(环境状态观测、智能体行动、状态迁移、报酬),构建了一个基于强化学习的生鲜产品库存成本控制模型.仿真表明,当需求分布、产品生命周期、产品提前期已知的情况下,采用基于该模型的订货策略能够有效降低生鲜产品损腐率,从而将零售商库存成本控制到最低.与传统库存成本控制策略如经济订货批量模型相比,上述模型能够在充分贴合实际情景的前提下更有效的控制库存成本,因此上述模型具有较强的应用价值和更广泛的适用性.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要