Resumen

Este artículo presenta un enfoque de gestión de cadena de suministro basado en aprendizaje de refuerzo. El escenario de cadena de suministro planteado consiste en agentes de programación y optimización de rendimiento indirectamente acoplados que tratan de aprender una estrategia de aceptación óptima para los trabajos ofrecidos. El optimizador construye un programa obligatorio insertando los trabajos requeridos, los cuales llegan de forma estocástica desde los clientes.

Para reducir la complejidad, los agentes se dividieron en tres componentes: una interfase de cadena de suministro que clasifica las ofertas de trabajo, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo que toma la decisión de aceptación, y una programación determinista que procesa los trabajos y genera una compresión preliminar del espacio. El algoritmo de aprendizaje de refuerzo acepta ofertas de acuerdo con la fecha de vencimiento de entrega, el precio del trabajo, el costo de penalidad por caducación y la información proporcionada por la programación.

• Materias:Logística en los negocios Logística Relaciones con los clientes
• Subjects:Business logistics Logistics Customer relations
• Palabras claves:Gestión logística, Gestión de cadena de suministro, Cadena de suministro, Enfoque de aprendizaje de refuerzo, Agentes de aprendizaje, Optimización de cadena de suministro descentralizada, Infraestructura de sistemas
• Keywords:Logistics management, Supply chain management, Supply chain, Reinforcement learning approach, Learning agents, Decentralized supply chain optimization, Systems infrastructure