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A New Adaptive Inventory Control Method For Supply Chains With Non-stationary Demand

机译：具有非平稳需求供应链的新自适应库存控制方法

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Inventory control plays an important role in production and supply chains management. As the cycle of productions becomes shorter and customer demand becomes more unstable than before, the ordinary inventory control method can not deal well with the problem. Adaptive inventory control method receives attention of both academicians and practitioners. But none analytical solutions to safety stock is given when the stochastic demand distribution is unknown. In this paper, using the reinforcement learning technique and the BP neural network, we propose a new adaptive inventory control method for supply chains consisting of one supplier and multiple retailers. In our approach, stochastic demand is non-stationary distributed and distributions function is not required. Simulation results show that the method we propose outperforms the method in related literature, thus it provides a possible for inventory control in situations with highly demand fluctuation.
机译：库存控制在生产和供应链管理中起着重要作用。由于产品循环变短，而客户需求变得比以前更不稳定，因此普通库存控制方法不能很好地处理问题。自适应库存控制方法接受院士和从业者的注意。但是，当随机需求分布未知时，没有给出安全库存的分析解决方案。本文采用了强化学习技术和BP神经网络，提出了一种新的自适应库存控制方法，供应链包括一个供应商和多个零售商。在我们的方法中，随机需求是非静止分布的，并且不需要分布功能。仿真结果表明，我们提出的方法优于相关文献中的方法，从而提供了在具有高度需求波动的情况下的库存控制。

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