4、随机库存控制中部分可观测马尔可夫决策过程的文化算法研究

于 2025-10-03 13:37:06 发布
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分类专栏： 混合元启发式算法探秘 文章标签： 库存控制 部分可观测马尔可夫决策过程 POMDP
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随机库存控制中部分可观测马尔可夫决策过程的文化算法研究

1. 库存控制策略概述

在库存管理中，为应对不同问题，可采用多种库存控制策略。策略规定了何时下单以及如何计算每次补货批量的规则。其中一种可行的策略是补货周期策略（R, S）。在非平稳需求假设下，该策略表现为（Rn, Sn）形式，其中Rn表示第n个补货周期的长度，Sn表示补货的订单达到水平。

在这种策略下，第n个补货周期的实际订单数量只有在前期需求实现后才能确定。订单数量的计算方式是将第n - 1个补货周期的期末库存水平提高到Sn所需的库存数量。要实施该策略，必须确定n = {1, …, N}时的Rn和Sn集合。（R, S）策略的成本高于最优策略，但它能减少计划的不稳定性，尤其在从同一供应商订购物品或需要共享资源时具有吸引力。

符号 含义
Rn 第n个补货周期涵盖的时间段集合
Sn 该周期的订单达到水平
Qn 预期订单数量
Di + … + Dj 预期需求
Bij 保证服务水平α所需的缓冲库存

虽然强化学习（R

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打破视野狭窄:深度强化学习中的部分观测马尔可夫决策过程
AI天才研究院
05-05 803
1. 背景介绍 1.1 深度强化学习的兴起 近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）取得了令人瞩目的成就，在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域展现出强大的能力。DRL 智能体通过与环境交互，学习最优策略，实现目标最大化。
蒙特卡洛树搜索的数学基础:马尔可夫决策过程
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-07 921
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一种基于模拟的决策算法,广泛应用于各种复杂的决策问题中,如国际象棋、围棋、游戏AI等。它的核心思想是通过大量的随机模拟来评估不同决策的价值,并逐步构建一棵决策树,最终选择最优的决策。MCTS的数学基础是马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。MDP是一种描述序列决策问题的数学框架,可用于模拟各种动态系统的行为。本文将深入探讨MCTS背后的MDP理论基础,并给出具体的算法实现。
深入解析部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）及其应用
zuiyuelong的博客
07-15 3413
部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）作为处理不确定环境下序贯决策问题的数学框架，已在多个前沿领域展现出变革性潜力。在机器人领域，MIT团队开发的POMDP导航系统使机器人在仅依靠噪声传感器数据的情况下，成功在动态环境中实现98.3%的路径规划准确率（2023 IEEE ICRA数据）。医疗诊断中，斯坦福大学开发的POMDP-Based诊断辅助系统通过整合不完整的患者检查数据，将早期癌症误诊率降低27%。
深度强化学习心得：马尔可夫决策过程、动态规划
Unity_C_137的博客
11-15 657
具体来说，对于某个状态s和动作a，动作价值函数Q(s, a)可以表示为在状态s下采取动作a后，获得的即时回报加上从下一个状态s'开始根据当前策略得到的长期回报的期望值，即Q(s, a) = R(s, a) + Σp(s'|s, a)V(s')，其中R(s, a)表示在状态s下采取动作a后获得的即时回报，p(s'|s, a)表示在状态s下采取动作a后转移到状态s'的概率，V(s')表示从状态s'开始根据当前策略得到的长期回报的期望值。演员-评论员智能体结合了基于价值的智能体和基于策略的智能体的优势。
基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架
huanghm88的专栏
06-23 1162
低空经济作为新兴战略产业，其核心场景（如无人机物流、城市空中交通、低空监测）普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战。本文创新性地提出一种深度融合**分布式部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）** 与**联邦强化学习（Federated Reinforcement Learning, FRL）** 的智能决策框架。该框架利用 Dec-POMDP 精确建模低空多智能体在部分可观测环境下的序贯协同决策问题。
人工智能专栏第十讲——马尔可夫决策过程
记录 IT 领域经验与见解的博客
05-22 3325
马尔可夫决策过程的状态转移差异性是指状态转移概率在系统中具有某些特殊的性质，例如系统的状态只依赖于当前状态和执行的动作，而不与历史状态相关。它包括状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数以及折扣因子等重要部分，通过这些基本概念的使用和推导，我们可以得到最优的决策策略。与状态空间不同的是，动作空间是由系统自身的一些限制和决策者的意愿共同决定的。奖励函数的设置不仅影响系统的学习效率，也影响系统最终的决策。因此，状态空间可以看作是系统的“现在”和“未来”，经历不同状态会导致不同的动作和收益，影响最终决策结果。
Revelations:A Decidable Class of POMDPs with Omega-Regular Objectives——具有Omega-正则目标的可判定部分可观测马尔可夫决策过程
Together_CZ的博客
03-16 1832
Revelations: A Decidable Class of POMDPs with Omega-Regular Objectives——具有Omega-正则目标的可判定部分可观测马尔可夫决策过程
[强化学习]马尔可夫决策过程
accumulation_的博客
07-12 1083
本文仅用于作者的学习记录！
【任务分配】基于马尔可夫决策过程的风险自适应任务分配Matlab论文复现
Matlab_dashi的博客
03-26 726
传统的任务分配算法往往基于预先设定的性能指标，例如完成时间、资源消耗等，而忽略了任务执行过程中潜在的风险。然而，在复杂且动态的环境中，机器人团队需要应对诸如设备故障、通信中断、目标突变等不可预测的事件。这些事件可能导致任务失败、资源浪费甚至人员伤亡。因此，在极端情况下，仅追求效率最大化是不够的，更重要的是降低风险，确保任务能够在可接受的风险水平下完成。本文深刻洞察了这一需求，提出了风险适应性任务分配的理念。
强化学习介绍和马尔可夫决策过程详细推导
Thinkgamer博客
01-18 3493
强化学习系列学习笔记，结合《UCL强化学习公开课》、《白话强化学习与PyTorch》、网络内容，如有错误请指正，一起学习！ 强化学习基本介绍 强化学习的中心思想是让智能体在环境中自我学习和迭代优化。 强化学习流程 强化学习的过程是一个反馈控制系统，其大概的一个流程图如下所示： 结合这张图，我们进行相关的概念解释和流程说明。首先图中涉及了几个概念，我们依次来看下是什么意思。 Agent：或者称为“Brain”、大脑、智能体，是机器人的智能主体部分，也即我们要操控的对象 Environment：指机器人所处
3、随机库存控制中部分可观测马尔可夫决策过程的文化算法
sql99的博客
10-02 13
本文提出了一种解决部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）的新混合方法——文化强化学习（CURL），结合了强化学习的局部优化与进化计算的全局搜索优势。CURL通过共享状态-动作值Q(s,a)作为‘信念空间’，在进化过程中动态更新策略并利用时序差分学习进行引导，提升了策略收敛速度与质量。该方法被应用于复杂的随机库存控制问题，实验结果表明其性能优于单独的SARSA(λ)和基于GENITOR的噪声遗传算法（NGA）。文章还证明了CURL在pl<1条件下的收敛性，并展示了其在非马尔可夫环境中的潜力，为高维、不确定
21、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）详解
k8l9m0n的博客
08-16 109
本文详细介绍了部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），包括其基本概念、状态估计、值迭代算法以及强化学习中的应用。通过一个具体的示例，展示了在部分可观测环境下智能体如何进行状态估计和决策。文章还讨论了POMDP中规划与强化学习的区别与挑战，介绍了基于模型和无模型的强化学习算法类型。最后，针对POMDP的实际应用和面临的计算复杂度问题，提出了应对策略，并展望了未来的研究方向，如高效算法、模型学习与自适应策略以及跨领域应用的拓展。
62、复杂决策中的部分可观测马尔可夫决策过程
rust6ferris的博客
08-14 60
本文深入探讨了部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）在复杂决策中的应用与挑战。文章首先介绍了POMDP的基本概念及其与MDP的区别，强调了在部分可观测环境下智能体通过信念状态进行决策的重要性。随后详细阐述了解决POMDP问题的值迭代算法和在线算法，并分析了其计算复杂度与优化方向。结合实际应用场景如机器人导航、医疗诊断、金融投资等，文章进一步指出了当前面临的挑战，并提出了算法优化、模型简化和数据利用等改进思路。最后展望了POMDPs在未来智能系统中的广阔应用前景。
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
11-26
苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
11-26
1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
基于51单片机的RFID门禁系统（刷卡+密码）资源下载
11-26
提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件，包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制，灯亮表示开门成功，蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图：包含系统的PCB设计图，方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图：详细展示了系统的电路连接和模块布局，帮助用户理解系统的工作原理。 论文：提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果，适合学习和研究使用。 源程序：包含系统的全部源代码，用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门：用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制，系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门：用户可以通过输入预设密码进行门禁控制，系统会验证密码的正确性。 状态显示：系统通过LCD显示屏显示当前状态，如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示：灯亮表示开门成功，灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警：当刷卡或密码输入错误时，蜂鸣器会发出报警声，提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
51单片机+HC05蓝牙模块+手机app+智能小车控制套件
11-26
此资源文件为您提供了一个基于51单片机的智能小车控制套件的详细方案，通过MIT App Inventor搭建的手机app实现对智能小车的远程控制。 资源简介 资源中包含了一个通过HC05蓝牙模块与51单片机连接的智能小车控制系统，用户可以通过手机app发送指令，实现小车的前进、后退、左转和右转。此外，我们还为小车增加了蜂鸣器报警和LED电灯功能，使其具备更多的互动性和实用性。 功能特点 使用MIT App Inventor搭建的手机app，操作简单方便。 51单片机接收蓝牙模块的指令，控制小车运动。 具备蜂鸣器报警功能，可应用于多种场景。 LED电灯功能，为小车提供夜间照明。 文件内容 本资源文件包含以下内容： 51单片机程序代码 HC05蓝牙模块配置说明 手机app设计教程 智能小车硬件连接示意图 请根据您的需求，仔细阅读相关文档，逐步搭建属于您的智能小车控制系统。祝您在使用过程中收获满满，尽情享受科技带来的乐趣！
51单片机c源码-99倒计时
11-26
51单片机c源码-99倒计时
MATLAB实现马尔可夫决策过程与方程求解
最后，“源码”表明该项目提供了完整的MATLAB代码实现，用户可通过阅读脚本理解算法细节，修改参数测试不同场景，甚至扩展至部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）或其他变体。文件夹名称“Markov-Decision-...
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