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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이상엽 (연세대학교) 정병훈 (연세대학교) 정봉주 (연세대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2017년 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2017.4
수록면
5,911 - 5,930 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 치열해져 가고 있는 시장에서는 고객 요구의 증대, 제품의 수명주기 단축 등으로 비안정적인 수요가 발생하고 장비 이상, 파업, 자연재해, 불량 발생 등의 이유로 공급의 불확실성이 분명하게 존재한다. 이전의 대부분의 연구는 장기적인 재고정책을 고려하는 과정에서 수요와 공급의 불확실성을 효과적으로 반영하는 데 어려움이 있었다. 기계학습 기법인 강화학습은 이러한 수요와 공급의 불확실성에 대응하는 단기적인 의사결정을 위한 효과적인 방법이다. 강화학습을 활용하면 변화하는 환경과 상호작용을 통해 동적인 의사결정이 가능하다. 본 연구에서는 강화학습을 통해 비안정적인 수요와 불확실한 공급이 존재하는 환경에서 동적으로 재고수준을 결정하는 단기 최적 재고정책 모델을 제안하였다. 또한 실험을 통해 모델의 유효성을 검증하였다.

목차

초록
1. 연구 배경
2. 기존 문헌 연구
3. 문제 정의
4. 강화학습 (Reinforcement Learning)
5. 지능형 재고관리 모델
6. 결론 및 향후 연구 계획

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