分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对由于生鲜产品的易逝性特征以及复杂多变的现实环境导致生鲜产品的最优订货和定价策略难以获得问题，提出了基于深度强化学习方法的生鲜产品联合库存控制与动态定价方法，结合生鲜产品特性对问题进行建模并定义为马尔可夫决策过程，然后基于深度强化学习设计了生鲜品联合库存控制和动态定价算法。实验结果表明，基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价策略收益表现最佳，因此，基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价研究能够提高企业收益，有效促进强化学习在收益管理领域的落地，具有实际应用价值。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题，提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法。基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM)算子，提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和IVHFWHM算子。研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质。建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型，通过MADM数值实验验证了模型的可行性与有效性。
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