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基于代理模型的连续变动供应链建模
该研究探讨了在不同策略要求的环境中，代理人能否控制变化的供应链问题，避免长时间未见任务导致的灾难性遗忘，通过对比不同算法的性能发现，在不同程度的随机性环境中，将学习策略适用于连续变化的供应链情境中是不同的，并且具有记忆历史的算法在应对极端任
PDF6 months ago
隐私保护的供应链多智能体强化学习
本文针对供应链中的多智能体强化学习（MARL）涉及的隐私问题进行了研究，在供应链组织建模为各个智能体的情况下，提出了一个安全的多方计算（MPC）框架的隐私保护机制来解决隐私保护的问题。通过在 MADDPG 算法上使用 SecFloat 实现
PDF7 months ago
学习具有常规库存到货动态的库存控制策略
该研究通过深度生成模型，解决了在供应链中处理任意到货动态及订单数量后处理的周期复审库存控制问题，提高了生产效益。
PDF8 months ago
AI4OPT：优化领域进展的人工智能研究院
AI4OPT 是美国国家科学基金会（NSF）的人工智能与优化先进研究所，融合了供应链、能源系统、芯片设计制造和可持续食品系统等领域的人工智能和优化技术，并通过 “教师培训” 理念提供工程领域的长期人工智能教育途径。
PDFa year ago
算法预测时代中的工人代表和劳动标准: “美好的新供应链世界
论文讨论了算法预测在应对复杂供应链，压力下增强的劳工标准责任等方面的新应用，提出了技术与文化上的条件，发展了相关场景，最终得出了提高劳动标准和工人发声的建议。
PDFa year ago
基于知识图谱的半导体供应链定价模型
该论文提出了一种基于知识图谱的动态定价模型 KnowGraph-PM，利用客户档案和订单行为来确定相应的价格溢价，实现了客户量身定制的收益管理。
PDF2 years ago
使用深度强化学习处理不确定的季节性需求和交货时间的多级供应链
探讨了多级供应链中的生产计划和分配问题，利用深度增强学习技术 Proximal Policy Optimization（PPO2）来解决非线性不确定需求的问题，结果表明在有不确定性情况下，该方法更具优势。
PDF2 years ago
KDD教授深度神经网络设计快速时尚
本文提出了一种完全自动化的系统，利用社交媒体数据生成时间序列信号来探测和合成时尚趋势，以便在快时尚的设计过程中生成可迅速响应当前趋势的设计原型并降低制造中的浪费。
PDF5 years ago