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基于平均强化学习的订单生产方式企业订单接受策略 被引量:6
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作者 郝鹃 余建军 周文慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期976-979,共4页
从收益管理思想出发,采用平均强化学习算法研究不确定环境下订单生产(MTO)方式企业的订单接受问题。以最大化平均期望收益为优化目标,采用多级价格机制,把订单类型、价格和提前期的不同组合作为系统状态划分标准,结合平均强化学习原理,... 从收益管理思想出发,采用平均强化学习算法研究不确定环境下订单生产(MTO)方式企业的订单接受问题。以最大化平均期望收益为优化目标,采用多级价格机制,把订单类型、价格和提前期的不同组合作为系统状态划分标准,结合平均强化学习原理,提出了具有学习能力的订单接受算法(RLOA)。仿真结果表明,RLOA算法具有学习和选择性接受订单的能力,与其他订单接受规则相比,在平均收益、订单类型接受状况和适应性等方面都有较好表现。 展开更多
关键词 订单接受 平均强化学习 订单生产方式企业 收益管理
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