2026年3月06日

高度随机库存管理：融合序贯半分与共随机数的深度控制学习

高随机性需求与供应使库存决策充满挑战，传统启发式或深度强化学习算法难以兼顾准确性与普适性。本文提出深度控制学习，通过外生输入马尔可夫模型、共随机数与序贯半分技术，实现高效稳定的策略迭代，显著提升库存管理性能。