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基于增强学习的航材二级库存优化配置研究
基于增强学习的航材二级库存优化配置
摘要：航空公司面临着复杂而庞大的物料需求管理系统，其中航材库存管理对于保障航空安全、提供服务品质至关重要。本论文旨在通过增强学习算法来优化航材二级库存的配置，提高库存的利用率和满足航空公司的需求。本研究采用深度Q学习算法，通过对历史数据的学习与模拟仿真，得到一个基于经验的最佳库存配置决策模型。实验结果表明，该方法能够在不同情景下实现航材库存的最优配置，并提高航空公司的业务绩效。
第一章引言
航材管理是航空公司经营过程中的核心环节之一。随着航空运输业的快速发展和航空公司规模的不断扩大，航材库存规模庞大而复杂，需要高效而合理的管理。然而，如何实现航材库存的最优配置一直是一个具有挑战性的问题，需要综合考虑多个因素，如需求变动、供应不确定性、库存成本等。
第二章相关研究综述
许多研究者已经开始利用增强学习算法进行库存管理问题的研究。其中，Q学习算法是一种基于模型无关的增强学习算法，已经被广泛应用于库存管理领域。在航材库存管理中，研究者们也开始尝试使用Q学习算法来解决库存最优配置的问题。
第三章模型与方法
本研究采用深度Q学习算法来实现航材二级库存的最优配置。深度Q学习算法是一种基于神经网络的增强学习算法，在解决复杂问题上具有优势。首先，我们通过历史数据的学习，训练一个深度Q网络，用于选择最佳的库存配置决策。然后，通过模拟仿真，评估不同配置决策下的库存性能，更新Q网络的权重。
第四章实验与结果分析
在本章节，我们介绍了实验设计和结果分析。通过与其他方法的对比实验，结果表明本研究提出的基于增强学习的库存优化配置模型在航材库存管理中能够获得更好的业绩。
第五章结论与展望
本论文通过引入增强学习算法来优化航材二级库存的配置，提高库存利用率并满足航空公司的需求。实验结果表明，基于深度Q学习的库存优化配置模型在航材库存管理中具有较好的性能表现。未来，我们将进一步完善模型的训练算法和评估指标，以提供更准确的库存配置决策。
关键词：航材库存、优化配置、增强学习、深度Q学习、业务绩效