新研究应对需求受限的库存控制问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-01 04:00

一篇新研究论文提出了一个框架，用于在需求数据受限的情况下优化库存控制，这意味着缺货仅表明需求超过了库存水平。该方法利用有偏样本平均近似（SAA）方法从这些有限数据中学习有效的策略。该论文提出了两种算法，一种用于具有近乎最优样本复杂度的离线学习，另一种用于在线学习，该算法主动寻求覆盖以最小化遗憾，为处理受限反馈提供了一个通用原则。 AI

影响这项研究通过在数据不完整的情况下实现更准确的需求预测和优化，有可能改进库存管理系统。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yuxuan Han, Xiaoyu Fan, Jiawei Zhang, Zhengyuan Zhou · 2026-10-01 04:00

面向审查需求下的最优库存控制：一种有偏样本平均近似方法

arXiv:2609.39397v1 Announce Type: new Abstract: We study data-driven multi-period lost-sales inventory control under censored demand, where a stockout reveals only that demand exceeded the stocking level. We develop a unified, model-based framework for policy learning from censor…

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