本文提出了一种基于强化学习的库存管理系统，主要解决现实供应链环境下的计算需求和奖励框架等问题，并通过 GPU 并行化环境和状态动态规划等创新来优化大型零售商供应链需要。该系统实现了区别于基础库存策略的控制策略，并给出了未来研究方向的讨论。

Apr, 2023

提出采用深度强化学习和传统的 Q-learning 方法来解决仓库机器人导航，避障和产品摆放等问题，包括针对单机器人，多机器人的情况，成功在二维仿真环境中测试了模型的性能。

Feb, 2022

仓库操作管理中的拣货路径规划是一个关键问题。由于问题的复杂性和快速解决的需求，实践中经常使用次优算法。然而，强化学习提供了传统启发式方法的一个有吸引力的替代方案，潜在地在速度和准确性方面优于现有方法。我们介绍了一种基于注意力机制的神经网络模型来建模拣货路线，该模型使用强化学习进行训练。我们的方法在一系列问题参数上与现有启发式方法进行了评估，以展示其效力。我们提出的方法的一个关键优势是可以降低路径的感知复杂性。

Feb, 2024

本文提出了一个利用强化学习框架来优化传送带速度以最小化对系统其他部分的干扰，并使生产力、控制平滑和减少计算时间等方面有了显著提高的智能制造自动化解决方案。

Mar, 2023

本研究利用深度强化学习在 Job-Shop Scheduling 中设计了高效的 DRL 环境，使用紧密联系于 COP 方法的稀疏最小化的准则的新型简单而密集的奖励函数，相对于现有的 DRL 方法在经典基准实例上表现出更好的性能，接近先进的 COP 方法。

Apr, 2021

通过使用分层强化学习技术，该论文对工业冷却系统进行优化，实现了节能的同时，控制了 HVAC 控制环境下冷却机的安全边界。

Sep, 2022

探索使用强化学习技术来提高制造业生产效率的潜力，以一个模型工厂为例，通过预设规则运输和组装货物，并将蓝色产品送到出口，绿色产品则运往存储。

Jun, 2023

研究了基于强化学习的仓库库存管理算法，该算法可以用于产品和零售商数量都庞大的供应链系统，并提供了一种训练阶段中模拟系统的近似方法来解决处理大型系统的计算问题，实验证明了该算法可以成功地处理大型供应链网络。

Apr, 2022

通过优化补给决策，维持产品供需平衡是供应链行业面临的最重要挑战之一。本文使用一种名为 MARLIM 的新型强化学习框架，解决了具有随机需求和交货时间的单级多产品供应链的库存管理问题。数值实验结果表明，相比传统基准模型，强化学习方法具有显著优势。

Aug, 2023

本研究利用强化学习算法在给定对象的装配问题中实现了 Q-Learning 算法，通过学习与环境的交互来推荐装配序列解决方案，并通过三个场景的探索来评估强化学习代理的性能，实现了优化装配过程时间并在 98.3% 的时间内得出最佳的装配序列解决方案。

Apr, 2023