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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지헌 (이화여자대학교) 민대기 (이화여자대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第39卷 第2號
발행연도
2022.6
수록면
17 - 28 (12page)
DOI
10.7737/KMSR.2022.39.2.017

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2022

예산제약이 존재하는 다기간, 다제품 재고관리문제에서 강화학습 기법의 효율성 개선 방안 연구
김지헌 ,  민대기 경영과학 2022.06 학술저널
행동 제약이 존재하는 재고관리문제에서 강화학습 에이전트의 조정방안 연구
김지헌 빅데이터분석학협동과정 2022.01 학위논문

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This paper considers the use of reinforcement learning for a multi-period, multi-item inventory control problem with a budget constraint. In the problem, we decide the order quantities of multiple items considering budget constraints so as to minimizes the total inventory cost including inventory holding cost and backlog cost. The previous literature proposed a modified Q-learning that include an optimization model in the Q-learning procedure to handle budget constrained actions, but it lacks the scalability. To address this issue, this paper proposed a two-stage method: the Q-learning learns actions without considering the budget constraint in the first stage, and an optimization model adjusts the learned actions so as to satisfy the budget constraint in the second stage. Numerical study compares the performance of the proposed two-stage method with others such as a conventional Q-learning without the budget constraint and the modified Q-learning in the literature. The numerical experiments reveal that the proposed method significantly reduces the computation time without increasing the total inventory cost.
#Inventory control problem #Distributed Q-learning #Constrained action #Markov Decision Process

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제정의 및 제안 모형
3. 수치 실험
4. 결론 및 논의
참고문헌

참고문헌 (0)

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