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本发明为基于强化学习和模仿学习的智能补货决策方法及存储介质,包括MDP设计模块,模仿学习建模模块以及智能决策模块;模仿学习建模模块包括行为克隆模块以及对抗式模仿学习模块;智能决策模块包括基础策略以及探索策略。本发明结合行为克隆和对抗式模仿学习两种方式,通过行为克隆应对简单业务场景,使智能体的补货决策能力达到专家平均水平,通过对抗式模仿学习构建对抗奖励函数应对复杂业务场景,超越专家决策水平。本发明有效解决现有补货系统对输入数据依赖度较高,模型稳定性低、泛化能力弱的问题,并避免了黑盒预测,拥有更好的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114781724 A
(43)申请公布日 2022.07.22
(21)申请号 202210428733.X
(22)申请日 2022.04.22
(71)申请人 杭州观远数据有限公司
地址 310
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