Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Feedback Graph for Lost-sales Inventory Control
作者: Zifan Liu, Xinran Li, Shibo Chen, Gen Li, Jiashuo Jiang, Jun Zhang
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2025-02-17)
💡 一句话要点
提出基于内在激励反馈图的强化学习方法，提升缺货库存控制的样本效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 库存控制 缺货 反馈图 内在激励 样本效率 零售 供应链管理
📋 核心要点
- 传统强化学习在库存控制中面临样本效率低和在线经验难以反映真实需求的挑战，尤其是在存在缺货的情况下。
- 论文提出结合反馈图(FG)和内在激励探索(IME)的强化学习框架，利用缺货库存控制问题的特性生成辅助经验，提升样本效率。
- 实验结果表明，该方法显著提高了强化学习在库存控制中的样本效率，验证了反馈图和内在激励探索的有效性。
📝 摘要（中文）
强化学习(RL)已在库存控制(IC)中表现出良好的性能和通用性。然而，由于在线经验的两个限制，RL算法在IC领域的进一步改进受到阻碍。首先，在线经验在实际应用中获取成本高昂。由于RL算法的样本效率较低，因此需要花费大量时间来训练RL策略才能收敛。其次，由于IC中典型的缺货现象，在线经验可能无法反映真实需求，这使得学习过程更具挑战性。为了解决上述挑战，我们提出了一种结合强化学习与反馈图(RLFG)和内在激励探索(IME)的决策框架，以提高样本效率。特别是，我们首先利用缺货IC问题的固有属性，专门为缺货IC问题设计反馈图(FG)，以生成丰富的辅助经验来辅助RL更新。然后，我们对所设计的FG如何降低RL方法的样本复杂度进行了严格的理论分析。基于理论见解，我们设计了一种内在奖励，以指导RL智能体探索具有更多辅助经验的状态-动作空间，从而进一步利用FG的能力。实验结果表明，我们的方法极大地提高了RL在IC中的样本效率。我们的代码可在https://anonymous.4open.science/r/RLIMFG4IC-811D/获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺货库存控制问题中，传统强化学习方法样本效率低下的问题。由于实际应用中获取在线经验成本高昂，且缺货现象导致在线经验无法准确反映真实需求，使得强化学习策略难以快速收敛。
核心思路：论文的核心思路是利用缺货库存控制问题的固有特性，构建反馈图(FG)来生成大量的辅助经验，并结合内在激励探索(IME)来引导智能体探索更有价值的状态-动作空间，从而提高强化学习的样本效率。通过FG提供额外的学习信号，缓解了在线经验不足的问题。
技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 基于缺货库存控制问题构建反馈图(FG)，用于生成辅助经验；2) 使用强化学习算法（如Q-learning或Policy Gradient）进行策略学习，并利用FG生成的辅助经验进行更新；3) 设计内在奖励，鼓励智能体探索具有更多辅助经验的状态-动作空间。整体流程是智能体与环境交互，生成在线经验，同时利用FG生成辅助经验，然后结合在线经验和辅助经验更新强化学习策略，并根据内在奖励调整探索策略。
关键创新：论文的关键创新在于将反馈图(FG)的概念引入到缺货库存控制的强化学习中，并设计了相应的内在激励机制。FG利用了库存控制问题的结构化信息，能够有效地生成辅助经验，从而显著提高样本效率。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更有效地利用数据，更快地学习到最优策略。
关键设计：反馈图(FG)的设计是关键。具体来说，FG的节点代表库存状态和动作，边代表状态转移关系，边的权重可以根据库存控制问题的特性进行设置。内在奖励的设计也至关重要，需要能够有效地引导智能体探索具有更多辅助经验的状态-动作空间。具体的奖励函数可以根据FG的结构和智能体的探索行为进行调整。论文中可能还涉及到一些超参数的设置，例如学习率、折扣因子、探索率等，这些参数需要根据具体的实验环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的RLFG方法在缺货库存控制问题中显著提高了样本效率。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更快地学习到最优策略，并取得更高的累积奖励。具体的性能提升幅度可能在实验结果中给出，例如，达到相同性能所需的样本数量减少了多少百分比。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种零售和供应链管理场景，尤其是在面临缺货风险的行业，如电商、超市、医药等。通过提高库存控制的效率，可以降低库存成本，提高客户满意度，并最终提升企业的盈利能力。该方法还可扩展到其他具有类似结构化信息的决策问题中。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) has proven to be well-performed and general-purpose in the inventory control (IC). However, further improvement of RL algorithms in the IC domain is impeded due to two limitations of online experience. First, online experience is expensive to acquire in real-world applications. With the low sample efficiency nature of RL algorithms, it would take extensive time to train the RL policy to convergence. Second, online experience may not reflect the true demand due to the lost sales phenomenon typical in IC, which makes the learning process more challenging. To address the above challenges, we propose a decision framework that combines reinforcement learning with feedback graph (RLFG) and intrinsically motivated exploration (IME) to boost sample efficiency. In particular, we first take advantage of the inherent properties of lost-sales IC problems and design the feedback graph (FG) specially for lost-sales IC problems to generate abundant side experiences aid RL updates. Then we conduct a rigorous theoretical analysis of how the designed FG reduces the sample complexity of RL methods. Based on the theoretical insights, we design an intrinsic reward to direct the RL agent to explore to the state-action space with more side experiences, further exploiting FG's power. Experimental results demonstrate that our method greatly improves the sample efficiency of applying RL in IC. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/RLIMFG4IC-811D/