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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。
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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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题名
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
1
作者
郝鹃
余建军
周文慧
机构
华南理工大学工商管理学院
广东外语外贸大学思科信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第4期976-979,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(71071059)
教育部人文社会科学项目(08JC630028)
教育部博士点基金资助项目(20100172120040)
文摘
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。
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
Keywords
order acceptance
average-reward reinforcement learning
Make-to-Order(MTO) manufacturing
revenue management
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平均强化学习的订单生产方式企业订单接受策略
郝鹃
余建军
周文慧
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
6
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