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基于内在动机反馈图的强化学习在缺货库存控制中的应用
提出了一种将强化学习与反馈图和内在动机探索相结合的决策框架，以提高应用强化学习在库存控制中的样本效率。
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10 days ago
关键资源的认证库存控制
库存管理中使用数据驱动的订单策略以满足服务水平要求，该策略利用在线学习方法和积分行为证明了在未知需求情况下的任何指定服务水平，在有限样本中使用的推断方法被证明具有一定的性质和理论保证。
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a month ago
QAmplifyNet: 推动供应链缺货预测边界的可解释混合量子 - 经典神经网络
供应链管理中，准确的缺货预测对于优化库存控制、降低成本和提高客户满意度至关重要。本研究提出了一种新的方法论框架，通过使用量子启发技术在量子 - 经典神经网络中对缺货进行有效预测，有效应对大规模数据集处理的挑战。实验评估表明，我们的模型 QA
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a year ago
在线库存问题：在线凸优化中超越 i.i.d. 设置
研究了多产品库存控制问题，提出了 MaxCOSD 在线算法，可实现对非 i.i.d 需求和有状态动态的问题进行有效控制。
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a year ago
供应链管理的量子计算方法
本研究目的在于将量子计算应用于工业操作管理问题，尤其是供应链管理。我们开发了一个量化的策略迭代算法来解决库存控制问题，并展示了其有效性。同时讨论了实现该量子算法所需的硬件要求和潜在挑战。
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2 years ago
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