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Situation Reactive Approach To Vendor Managed Inventory Problem

机译：供应商管理库存问题的情势反应方法

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In this research, we deal with VMI (Vendor Managed Inventory) problem where one supplier is responsible for managing a retailer's inventory under unstable customer demand situation. To cope with the nonstationary demand situation, we develop a retrospective action-reward learning model, a kind of reinforcement learning techniques, which is faster in learning than conventional action-reward learning and more suitable to apply to the control domain where rewards for actions vary over time. The learning model enables the inventory control to become situation reactive in the sense that replenishment quantity for the retailer is automatically adjusted at each period by adapting to the change in customer demand. The replenishment quantity is a function of compensation factor that has an effect of increasing or decreasing the replenishment amount. At each replenishment period, a cost-minimizing compensation factor value is chosen in the candidate set. A simulation based experiment gave us encouraging results for the new approach.
机译：在这项研究中，我们处理了VMI（供应商管理的库存）问题，其中一个供应商负责在不稳定的客户需求情况下管理零售商的库存。为了应对非平稳需求情况，我们开发了一种回顾性行动奖励学习模型，这是一种强化学习技术，它的学习速度比传统的行动奖励学习更快，并且更适合应用于行为奖励有所变化的控制领域随着时间的推移。学习模型使库存控制变得对情势具有反应性，在某种意义上说，通过适应客户需求的变化，可以在每个周期自动调整零售商的补货数量。补充量是补偿因子的函数，补偿因子具有增加或减少补充量的效果。在每个补货期，在候选集中选择成本最小的补偿因子值。基于仿真的实验为我们提供了令人鼓舞的新方法结果。

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