Buchumschlag

Deep Learning for Perishable Inventory Systems with Human Knowledge

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liao, Xuan, Peng, Zhenkang, Rong, Ying
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Classical and Deep Reinforcement Learning Inventory Control Policies for Pharmaceutical Supply Chains with Perishability and Non-Stationarity
von: Stranieri, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Closing the Loop: Coordinating Inventory and Recommendation via Deep Reinforcement Learning on Multiple Timescales
von: Jiang, Jinyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Controlled Learning for Inventory Control
von: Temizöz, Tarkan, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Attend or Perish: Benchmarking Attention in Algorithmic Reasoning
von: Spiegel, Michal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep RL Dual Sourcing Inventory Management with Supply and Capacity Risk Awareness
von: Liu, Defeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure-Informed Deep Reinforcement Learning for Inventory Management
von: Maggiar, Alvaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning an Inventory Control Policy with General Inventory Arrival Dynamics
von: Andaz, Sohrab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DeepStock: Reinforcement Learning with Policy Regularizations for Inventory Management
von: Xie, Yaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Fair Allocation of Perishable Resources
von: Banerjee, Siddhartha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI Agents for Inventory Control: Human-LLM-OR Complementarity
von: Baek, Jackie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

R&F-Inventory: A Large-Scale Dataset for Monotonic Inventory Estimation in Reach and Frequency Advertising
von: Peng, Yunshan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Reinforcement Learning for Inventory Networks: Toward Reliable Policy Optimization
von: Alvo, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transformer‐based choice model: A tool for assortment optimization evaluation
von: Zhenkang Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepEvidence: Empowering Biomedical Discovery with Deep Knowledge Graph Research
von: Wang, Zifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning of Dynamic Systems using System Identification Toolbox(TM)
von: Dai, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Graph Modulated Deep Learning for Limited-Sample Clinical Data Analysis
von: Xue, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

One-shot Active Learning Based on Lewis Weight Sampling for Multiple Deep Models
von: Huang, Sheng-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Resolving Latency and Inventory Risk in Market Making with Reinforcement Learning
von: Jiang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Random Matrix Theory for Deep Learning: Beyond Eigenvalues of Linear Models
von: Liao, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Multiple Change Point Detection in Non-stationary Time Series with Deep Gaussian Processes
von: Zhao, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Minibatch-SGD-Based Learning Meta-Policy for Inventory Systems with Myopic Optimal Policy
von: Lyu, Jiameng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Outbound Modeling for Inventory Management
von: Savorgnan, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VC Theory for Inventory Policies
von: Xie, Yaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Provable Reinforcement Learning from Human Feedback with an Unknown Link Function
von: Zhang, Qining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Context Learning for Data-Driven Censored Inventory Control
von: Mukherjee, Sohom, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Supervised Learning for the (s,S) Inventory Model with General Interarrival Demands and General Lead Times
von: Sherzer, Eliran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Private Optimal Inventory Policy Learning for Feature-based Newsvendor with Unknown Demand
von: Zhao, Tuoyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Rumination for Client Utility Evaluation in Heterogeneous Federated Learning
von: Jiang, Xiaorui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Feature Selection as Deep Sequential Generative Learning
von: Ying, Wangyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning For Time Series Analysis With Application On Human Motion
von: Ismail-Fawaz, Ali
Veröffentlicht: (2025)

Robust Testing for Deep Learning using Human Label Noise
von: Lim, Gordon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Certified Inventory Control of Critical Resources
von: Hult, Ludvig, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepKnowledge: Generalisation-Driven Deep Learning Testing
von: Missaoui, Sondess, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Control of Dual-Sourcing Inventory Systems using Recurrent Neural Networks
von: Böttcher, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ORPR: An OR-Guided Pretrain-then-Reinforce Learning Model for Inventory Management
von: Zhao, Lingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep sub-ensembles meets quantile regression: uncertainty-aware imputation for time series
von: Liu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Recurrent Deep Kernel Learning of Dynamical Systems
von: Botteghi, Nicolò, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zeroth-Order Policy Gradient for Reinforcement Learning from Human Feedback without Reward Inference
von: Zhang, Qining, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Edge Filter: Return of the Human-Crafted Layer in Deep Learning
von: Lee, Dongkwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)