Agent based modelling for continuously varying supply chains

📄 arXiv: 2312.15502v1 📥 PDF

作者: Wan Wang, Haiyan Wang, Adam J. Sobey

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-24

💡 一句话要点

提出基于强化学习的智能体建模方法，解决持续变化供应链的控制问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 供应链管理 智能体建模 近端策略优化 循环神经网络

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在持续变化的环境中学习面临挑战，难以适应供应链的动态特性。
  2. 提出基于智能体的建模方法，利用PPO和RPPO算法，使智能体能够控制变化的供应链问题。
  3. 实验结果表明，RPPO在应对极端任务切换时表现更稳定，能采取更现实的策略，提升整体性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何利用强化学习控制不断演变的供应链网络。强化学习在持续变化环境中的学习仍然是一个挑战。本文旨在探讨智能体是否能够控制变化的供应链问题，在需要不同策略的环境之间迁移学习，并避免灾难性遗忘。为了评估该方法，比较了两种先进的强化学习算法：近端策略优化(PPO)和循环近端策略优化(RPPO)。结果表明，在批量环境中采用的精益策略与在具有不同产品的随机环境中采用的策略不同。在各种连续供应链场景中，PPO智能体在任务相似时能够通过持续学习进行适应，但在极端任务之间切换时表现出更不稳定的性能。然而，RPPO通过记忆历史的能力，在一定程度上克服了这个问题，并采取了更现实的策略。研究结果为持续变化的供应链提供了一个新的视角，智能体的合作和协调对于在不确定和半连续非平稳供应链环境中提高整体性能至关重要，而无需随着需求的变化重新训练环境。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决供应链网络持续演变带来的控制难题。传统的强化学习方法在应对这种持续变化的环境时，存在学习效率低、难以泛化以及容易发生灾难性遗忘等问题。具体来说，当供应链的需求、产品种类或生产策略发生变化时，智能体需要重新学习，无法有效利用之前的经验。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习中的智能体建模方法，使智能体能够适应不断变化的供应链环境。通过比较PPO和RPPO两种算法，探索智能体在不同程度随机性和连续变化场景下的学习能力。RPPO通过引入LSTM层，使其具备记忆历史信息的能力，从而更好地应对环境变化。

技术框架：整体框架包括构建基于智能体的供应链模型，并使用PPO和RPPO算法训练智能体。智能体通过与环境交互，学习制定最优的生产和库存策略。环境模拟了不同程度的随机性和连续变化的供应链场景，包括批量环境、随机环境和连续变化环境。

关键创新：论文的关键创新在于将循环神经网络（LSTM）引入到PPO算法中，提出了RPPO算法。这种改进使得智能体能够记忆历史信息，从而更好地适应持续变化的环境。与传统的PPO算法相比，RPPO在应对极端任务切换时表现出更强的鲁棒性和适应性。

关键设计：论文中，PPO和RPPO算法的网络结构、损失函数和参数设置都经过了精心设计。LSTM层的引入使得RPPO能够捕捉时间序列上的依赖关系，从而更好地理解环境的变化趋势。此外，论文还针对不同的供应链场景，调整了奖励函数的设计，以引导智能体学习到最优的策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，在连续变化的供应链场景中，PPO智能体在任务相似时能够适应，但在极端任务切换时性能波动较大。而RPPO通过记忆历史信息，能够克服这一问题，采取更现实的策略。这表明RPPO在应对持续变化的供应链环境时具有更强的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于实际的供应链管理中，帮助企业优化生产和库存策略，提高供应链的效率和鲁棒性。通过使用强化学习智能体，企业可以更好地应对市场需求的变化、突发事件的冲击以及其他不确定因素的影响，从而降低成本、提高客户满意度。

📄 摘要（原文）

Problem definition: Supply chains are constantly evolving networks. Reinforcement learning is increasingly proposed as a solution to provide optimal control of these networks. Academic/practical: However, learning in continuously varying environments remains a challenge in the reinforcement learning literature.Methodology: This paper therefore seeks to address whether agents can control varying supply chain problems, transferring learning between environments that require different strategies and avoiding catastrophic forgetting of tasks that have not been seen in a while. To evaluate this approach, two state-of-the-art Reinforcement Learning (RL) algorithms are compared: an actor-critic learner, Proximal Policy Optimisation(PPO), and a Recurrent Proximal Policy Optimisation (RPPO), PPO with a Long Short-Term Memory(LSTM) layer, which is showing popularity in online learning environments. Results: First these methods are compared on six sets of environments with varying degrees of stochasticity. The results show that more lean strategies adopted in Batch environments are different from those adopted in Stochastic environments with varying products. The methods are also compared on various continuous supply chain scenarios, where the PPO agents are shown to be able to adapt through continuous learning when the tasks are similar but show more volatile performance when changing between the extreme tasks. However, the RPPO, with an ability to remember histories, is able to overcome this to some extent and takes on a more realistic strategy. Managerial implications: Our results provide a new perspective on the continuously varying supply chain, the cooperation and coordination of agents are crucial for improving the overall performance in uncertain and semi-continuous non-stationary supply chain environments without the need to retrain the environment as the demand changes.