طراحی سازوکار تدارکات براساس یادگیری Q و با سیاست انتخاب عمل مبتنی بر الگوریتم ازدحام ذرات
نویسندگان
1 دانشگاه تربیت مدرس
2 دانشگاه تربیت مدرس
doi
چکیده
در این مقاله، مسئله مناقصه در یک شرکت خودروسازی برای تدارک قطعات مورد نیاز از تأمینکنندگان بالقوه از طریق الگوریتم یادگیری Q حل شدهاست. در این مسئله، خریدار با توجه به پیشنهادات دریافتی از تأمینکنندگان بالقوه که شامل قیمت و زمان تحویل پیشنهادی است، سفارش قطعات مورد نیاز خود را به تأمینکنندگان تخصیص میدهد. هدف خریدار کمینهسازی هزینههای تدارکات از طریق یادگیری از مناقصات پیشین است. این مسئله به صورت یک مسئله تصمیمگیری مارکوفی تعریف شده است که در آن هر عمل وابسته به عمل و وضعیت قبلی است. برای حل این مسئله یک الگوریتم یادگیری تقویتی به نام الگوریتم یادگیری Q توسعه داده شده است که در آن از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات به عنوان راهکاری برای یافتن و انتخاب سیاست بهینه برای انتخاب عمل در الگوریتم یادگیری Q استفاده شدهاست. در مقایسه این الگوریتم با حالتی که در آن سیاست انتخاب عمل مطابق با یک الگوریتم حریصانه است، این الگوریتم بسیار کارآمدتر است.