基于强化学习的牛鞭效应对策模型

孙若莹; 李忱; 赵刚

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基于强化学习的牛鞭效应对策模型

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在不确定供应链环境中提高供应链节点决策能力是提高竞争优势的主要方式.需求波动沿供应链从下游到上游逐级放大的牛鞭效应是供应链管理的重要问题.在综合分析供应链牛鞭效应的成因以及现有对策基础上,针对多层、多节点供应链模型,分析并运用强化学习理论和方法,提出有助于减弱牛鞭效应的强化学习算法.该强化学习算法能够用在不确定、多层、多成员供应链环境中,可取得整体最大效益,从而提高供应链的运作效率.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第1期|32-3541|共5页
作者
孙若莹; 李忱; 赵刚;
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作者单位

北京信息科技大学,信息管理学院,北京,100192;

北京信息科技大学,信息管理学院,北京,100192;

北京信息科技大学,信息管理学院,北京,100192;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;物资企业经营与管理;
关键词
供应链管理; 牛鞭效应; 强化学习; 行为代理;

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