English(EN) Automated Design of Inventory Policy with Large Language Models: An Exploratory Study

LLM和优化自动化库存策略设计，降低成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员开发了一个新颖的框架，该框架集成了大型语言模型（LLM）、运营数据和优化工具，以自动化库存策略的设计。该方法迭代地使用LLM生成参数化策略类别，然后由外部求解器进行优化。在对30个缺货库存实例的测试中，该方法在十代后实现了30.0%的平均成本降低，显著优于仅使用LLM的变体和优化的基准库存策略。发现的策略具有可解释性，并结合了可识别的库存控制模式，提供了文献中以前未研究过的新功能形式。 AI

影响自动化复杂的决策过程，可能提高供应链管理的效率和成本效益。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Fenghua Yang, Preet Baxi, Yi Zhang, Stefanus Jasin, Yanzhe Lei, Mo Liu, Parshan Pakiman · 2026-09-10 04:00

基于大语言模型的库存策略自动化设计：一项探索性研究

arXiv:2609.08071v1 Announce Type: new Abstract: Firms making inventory decisions have access to operational data, optimization tools, and large language models (LLMs). Typically, data characterize the operating environment, optimization selects parameters within a prespecified in…

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基于大语言模型的库存策略自动化设计：一项探索性研究

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