כתבה
arXiv cs.LG ·
OR-Transformer: הגדלת קבלת החלטות בזמן אמת
OR-Transformer: Scaling Real-Time Decision-Making to 1,000 Items
OR-Transformer הוא כלי גיבוב עמוק לקבלת החלטות בזמן אמת. הוא מיועד לניהול שרשראות אספקה עם אלפי פריטים. OR-Transformer משתמש בארכיטקטורת Transformer ואימון דרך נגזרות. הוא עולה על שיטות RL ו-MILP בביצועים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.01933v2 Announce Type: replace Abstract: Modern supply chain operations can require coordinating replenishment across thousands of heterogeneous items under correlated stochastic demand, heterogeneous lead times, and shared fixed ordering costs, yielding observation spaces exceeding $10^4$ dimensions. At this scale, rolling-horizon stochastic mixed-integer linear programs (MILPs) become prohibitively slow, while standard reinforcement learning (RL) methods face increasingly challenging credit assignment in high-dimensional action spaces. We introduce OR-Transformer, a deep reinforcement learning framework for joint replenishment under stochastic demand, with an item-permutation-equivariant Transformer architecture and pathwise-gradient training through the inventory dynamics. Ac
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית