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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 71 - 89 (19page)
- DOI
- 10.25052/KSCM.2021.12.21.3.71
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We develop a modified version of deep deterministic policy gradient(DDPG) algorithm, which is one of the most popular deep reinforcement learning algorithms dealing with continuous action spaces, and apply it to the infinite-horizon newsvendor problems with constant lead time. Reflecting the key features of the inventory management problems, our algorithm, named as Inventory based DDPG (IDDPG), is differentiated in the state variables, action spaces, and cost functions compared to the DDPG. By conducting numerical experiments and comparing the performances, we found that when applied to the inventory management problems, IDDPG is able to find the near-optimal solutions and outperforms the DDPG in most cases. We also found that our IDDPG can be applied to a inventory management problem whose optimal solution is not known.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 모델
4. 알고리즘
5. 수치 실험
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (34)
참고문헌 신청
Arrow, K. J., Harris, T., & Marshak, J. (1951). Optimal Inventory Policy. Econometrica, 19(3), 250-272.
Arrow K. J., Karlin, S., & Scarf, H. (1958). Studies in the Mathematical Theory of Inventory and Production. Standford University Press. Standford, CA.
Atkinson, A. A. (1979). Incentives, Uncertainty, and Risk in the Newsboy Problem. Decision Sciences, 10(3), 341-357.
Ban, G. Y., & Rudin, C. (2019). The Big Data Newsvendor: Practical Insights from Machine Learning. Operations Research, 67(1), 90-108.
Bellman, R. (1954). The Theory of Dynamic Programming. Bullein of the American Mathematical Society, 60(6), 503-515.
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Atkinson, A. A. (1979). Incentives, Uncertainty, and Risk in the Newsboy Problem. Decision Sciences, 10(3), 341-357.
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