研究人员开发了一种新的基于仿真的计算方法，使用深度神经网络来解决高维随机联合补货问题。该方法将离散时间问题近似为连续时间脉冲控制问题，利用了与后向随机微分方程和随机目标问题的联系。所产生的可实施库存控制策略在高达50维的测试案例中，其性能已证明与现有基准相当或超越。 AI
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种针对特定优化问题的新型计算方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- backward stochastic differential equations
- deep neural networks
- impulse control problem
- inventory control policy
- stochastic joint replenishment problem
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