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J-GLOBAL ID：202202246062697645   整理番号：22A0436821

在庫管理のための深層強化学習:ロードマップ【JST・京大機械翻訳】

Deep reinforcement learning for inventory control: A roadmap

著者 (5件)： Boute Robert N. (Faculty of Economics and Business, KU Leuven, Belgium) ,  Boute Robert N. (Vlerick Business School, Belgium) ,  Gijsbrechts Joren (Universidade Catolica Portuguesa, Portugal) ,  van Jaarsveld Willem (Eindhoven University of Technology, the Netherlands) ,  Vanvuchelen Nathalie (Faculty of Economics and Business, KU Leuven, Belgium)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 298  号： 2  ページ： 401-412  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層強化学習(DRL)は,在庫管理における早期開発を含む逐次意思決定のための大きな可能性を示した。しかし,DRLアルゴリズムの設計により,各選択を調整および評価するための強力な計算努力と組み合わせた選択の豊富さは,実際にそれらの応用を妨げる可能性がある。本論文では,在庫制御における実装を容易にするためのDRLアルゴリズムの主要な設計選択について述べた。また,インベントリ制御のためのDRLアプリケーションの最新最先端を上げ,在庫研究内の構造的政策洞察をレバージし,改善することにより,それらの範囲を広げる可能性のある将来の研究手段に光を当てた。著者らの議論とロードマップは,また,操作管理内の他の領域における将来の研究を平らすかもしれない。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  *在庫管理 ,  バージ ,  在庫量 ,  応用プログラム ,  *強化学習
準シソーラス用語： *ロードマップ ,  *在庫 ,  *深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 在庫管理 ,  機械学習 ,  強化学習 ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 在庫管理 ,  深層強化学習 ,  ロードマップ