基于马氏决策过程的易逝品联合策略

发布时间：2018-06-11 19:18

  本文选题：易逝品 + 马氏决策过程　； 参考：《计算机集成制造系统》2017年01期

【摘要】：为了有效解决零售商在销售易逝品时的订货、旧产品处理及定价的联合决策问题,提出运用马氏决策过程建立模型及使用Q学习算法求得最优策略。最优策略包括各个状态下选择的决策动作,它能使从现在起及后续无限期的贴现总值为最大。算法中的迭代公式通过不断与环境进行互动并得到反馈,时刻更新最优策略。基于有限的状态集和动作集,在状态转移概率及当期期望收益未知的情况下,算法经过长时间学习后能够得到稳定的最优策略。研究发现,各参数(变化)对联合策略中各策略的特征有不同的影响,该结论为启发式策略的相关研究提供了一定的理论支持和解决思路。
[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.
【作者单位】： 暨南大学管理学院;
【基金】：广东省自然科学基金资助项目(2016Z00052)~~
【分类号】：F274;F724.2

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2006368