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학술저널
저자정보
박나희 (이화여자대학교) Xia Jiun Lau (이화여자대학교) 민대기 (이화여자대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第47卷 第1號
발행연도
2022.2
수록면
1 - 14 (14page)
DOI
10.7737/JKORMS.2022.47.1.001

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This paper considers a multi-period, multi-item Newsvendor problem under budget constraints in which a decision-maker orders items with aims to minimize the total inventory cost including inventory holding cost and backlog cost. In this decision process, the order quantities are constrained by two types of budget constraint: periodic budget and flexible budget. The problem is formulated as an action-constrained Markov Decision Process (MDP). To overcome the dimensionality and ambiguity, we employed a Q-learning method for solving the MDP model. In particular, we modified the conventional Q-learning procedure to handle a constrained action space by imposing penalties for constraint violations or incentives for constraint satisfactions on Q-values. The penalties and incentives are obtained by solving a quadratic optimization problem included in the learning procedure. Numerical analysis compares the performance of the proposed Q-learning method with others such as EOQ (Economic Order Quantity), Q-learning without the budget constraint, and a heuristic method. The experimental results showed that the proposed Q-learning method lowers the total inventory cost while increasing the chance of satisfying the budget constraint.
#Newsvendor problem #Markov Decision Process #Q-learning #Constrained action

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의 및 제안 방법론
3. 수치 실험
5. 결론
참고문헌

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