FSDA-DRL 快慢双智能体动态定价与补货联合优化

1. 解决的问题

FSDA-DRL（Fast-Slow Dual-Agent Deep Reinforcement Learning）用两个独立的 RL 智能体，在不同时间频率上分别解决"定价"（快决策）和"补货"（慢决策）问题，并通过共享环境状态让它们协作而非博弈。

2. 核心算法逻辑

FSDADRL（FastSlow DualAgent Deep Reinforcement Learning）用两个独立的 RL 智能体，在不同时间频率上分别解决"定价"（快决策）和"补货"（慢决策）问题，并通过共享环境状态让它们协作而非博弈。

3. 业务应用场景

业务问题 大促活动前，供应链团队按"历史月销 × N 倍"备货了 8000 件吸奶器。运营团队为冲排名，首日打 7 折卖出 5000 件，第 3 天库存告急后被迫涨价，剩余 7 天流量白白浪费——整个大促周期总利润反而低于平销期。

数据要求 | 数据类型 | 字段 | 更新频率 | |---------|------|---------| | 库存数据 | SKU 在仓件数、在途件数、安全水位 | 实时 | | 销售数据 | 日销量、小时销量、历史大促曲线 | 日/小时 | | 竞品数据 | 竞品实时售价、竞品库存状态（有货/无货） | 每 4 小时 | | 商品数据 | 建议零售价、采购成本、仓储成本 | 静态 |

预期产出 - 定价 Agent：每天输出最优折扣率（可接入 Amazon Repricer API 自动执行） - 补货 Agent：每周输出补货建议量（与 ERP 采购模块对接） - 仿真报告：大促全周期的利润预测曲线与库存消耗预测

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

• 大促全周期利润提升 15~20%，年化价值约 225~300 万元/年
• 已有 Python 仿真框架，核心逻辑可直接复用
• 需要对接实际 ERP/仓储数据（数据接入工作量较大）
• RL 模型从规则策略升级为真正训练的神经网络需要 1~2 个月历史数据

7. 代码模板

代码块数量：6 · 路径：未检测到

from model import PromoSimulator

# 初始化仿真环境（对应真实大促配置）
sim = PromoSimulator(
    initial_inventory=8000.0,    # 期初库存（件）
    base_price=299.0,            # 建议零售价
    cost_price=120.0,            # 采购成本
    competitor_price=289.0,      # 竞品基准价
    lead_time_days=3,            # 补货到货天数
    random_seed=42,
)

# 运行 30 天大促仿真
result = sim.run_episode()

# 结果示例:
# total_reward:         2,565,222.77 元
# service_level:        100.0%
# avg_discount:         79.8%
# replenishment_count:  4 次

8. 论文来源

• 2410.21109