10.3969/j.issn.2095-2163.2023.10.013
基于DDQN的生鲜农产品零售商库存成本控制模型
针对生鲜农产品零售商库存成本控制问题,将该问题转换为马尔可夫决策过程,引入三参数Weibull函数,描述生鲜农产品的损腐特征,并考虑过期、损腐、缺货、订货和持有等成本,从供应链视角建立生鲜农产品库存成本控制模型,使用深度强化学习中深度双Q网络(Double Deep Q Network,DDQN)优化订货,以控制库存总成本.实验结果表明,相比单周期随机型库存成本控制模型和固定订货量库存成本控制模型,DDQN模型的总成本分别降低约 6%和 11%,具有实际应用价值.
生鲜农产品、深度强化学习、深度双Q网络、库存成本控制、供应链、Weibull分布
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TP181;F253(自动化基础理论)
浙江省重点研发计划2022C01238
2023-11-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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60-64,72