本文選題：易逝品 + 馬氏決策過(guò)程��； 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年01期

【摘要】：為了有效解決零售商在銷售易逝品時(shí)的訂貨、舊產(chǎn)品處理及定價(jià)的聯(lián)合決策問(wèn)題,提出運(yùn)用馬氏決策過(guò)程建立模型及使用Q學(xué)習(xí)算法求得最優(yōu)策略。最優(yōu)策略包括各個(gè)狀態(tài)下選擇的決策動(dòng)作,它能使從現(xiàn)在起及后續(xù)無(wú)限期的貼現(xiàn)總值為最大。算法中的迭代公式通過(guò)不斷與環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)并得到反饋,時(shí)刻更新最優(yōu)策略。基于有限的狀態(tài)集和動(dòng)作集,在狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率及當(dāng)期期望收益未知的情況下,算法經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)后能夠得到穩(wěn)定的最優(yōu)策略。研究發(fā)現(xiàn),各參數(shù)(變化)對(duì)聯(lián)合策略中各策略的特征有不同的影響,該結(jié)論為啟發(fā)式策略的相關(guān)研究提供了一定的理論支持和解決思路。
[Abstract]:In order to effectively solve the joint decision problem of ordering, dealing with old products and pricing when retailers sell perishable products, the Markov decision process is used to establish the model and the Q learning algorithm is used to obtain the optimal strategy. The optimal strategy includes the decision actions selected under each state, which can maximize the total discounted value from now on and the following indefinite period. The iterative formula in the algorithm updates the optimal strategy by constantly interacting with the environment and getting feedback. Based on the finite state set and action set, the algorithm can obtain a stable optimal strategy after long learning under the condition of unknown state transition probability and expected income in the current period. It is found that each parameter (variation) has different effects on the characteristics of each strategy in the joint strategy. This conclusion provides some theoretical support and solution for the research of heuristic strategy.
【作者單位】： 暨南大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016Z00052)~~
【分類號(hào)】：F274;F724.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2006368