Deep RL for Two-Echelon Inventory Optimization

1. 解决的问题

多级库存优化（Multi-Echelon Inventory Optimization, MEIO）解决的是供应链中多个节点（工厂、仓库、门店）的联合库存决策问题。相比传统的单点库存管理，DRL方法将供应链建模为马尔可夫决策过程（MDP），智能体（Agent）学习在每个时间步决定"生产多少、发往哪里"，以最大化长期累积利润。

2. 核心算法逻辑

多级库存优化（MultiEchelon Inventory Optimization, MEIO）解决的是供应链中多个节点（工厂、仓库、门店）的联合库存决策问题。相比传统的单点库存管理，DRL方法将供应链建模为马尔可夫决策过程（MDP），智能体（Agent）学习在每个时间步决定"生产多少、发往哪里"，以最大化长期累积利润。

3. 业务应用场景

业务问题 某母婴出海公司在东南亚有1个中央仓（深圳）和3个区域仓（新加坡、雅加达、曼谷）。每个区域的需求模式不同： - 新加坡：需求稳定，对缺货敏感（用户期望次日达） - 雅加达：需求波动大，受本地促销影响 - 曼谷：季节性明显，雨季需求下降

传统(s, Q)策略无法处理： - 跨区域调拨的运输成本差异 - 汇率波动对成本的影响 - 不同品类的季节性差异（如湿巾雨季需求变化小，但户外用品变化大）

数据要求 | 字段 | 说明 | 来源 | |------|------|------| | date | 日期 | 系统 | | warehouse | 仓库ID | 主数据 | | sku | 商品编码 | 主数据 | | beginning_inventory | 期初库存 | WMS | | in_transit | 在途库存 | TMS | | demand | 当日需求（订单量） | OMS | | fulfilled | 当日满足量 | OMS | | lost_sales | 缺货损失 | OMS | | production_cost | 生产成本 | ERP | | hol

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

• 需要准确的供应链数据（库存、在途、需求）
• RL训练需要仿真环境，离线训练周期较长
• 需要与WMS/TMS/ERP系统集成
• 上线后需要监控，防止极端决策
• 高价值：直接降低库存成本，提升客户满意度
• 战略意义：供应链数字化转型的核心技术

7. 代码模板

代码块数量：3 · 路径：未检测到

"""
Deep RL for Two-Echelon Inventory Optimization
母婴出海场景：区域仓备货优化、新品库存策略

基于论文：Stranieri & Stella (2022) "Comparing Deep RL Algorithms in Two-Echelon Supply Chains"
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from typing import Tuple, Dict, List
from collections import deque
import random


class TwoEchelonInventoryEnv:
    """
    两阶段库存环境
    
    结构：Factory -> Regional Warehouses -> Customers
    """
    
    def __init__(self, 
                 n_warehouses: int = 3,
                 lead_time_factory: int = 3,
                 lead_time_warehouse: List[int] = None,
                 holding_cost: float = 0.01,
                 stockout_cost: float = 1.0,
                 shipping_cost: float = 0.5,
                 price: float = 10.0,
                 max_inventory: int = 100):
        """
        初始化环境
        
        Args:
            n_warehouses: 区域仓数量
            lead_time_factory: 工厂到区域仓的交货期（天数）
            lead_time_warehouse: 各区域仓到客户的交货期
            holding_cost: 单位库存持有成本（每天）
            stockout_cost: 单位缺货成本
            shipping_cost: 单位调拨成本
            price: 产品售价
            max_inventory: 最大库存容量
        """
        self.n_warehouses = n_warehouses
        self.lead_time_factory = lead_time_factory
        self.lead_time_warehouse = lead_time_warehouse or [1] * n_warehouses
        self.holding_cost = holding_cost
        self.stockout_cost = stockout_cost
        self.shipping_cost = shipping_cost
        self.price = price
        self.max_inventory = max_inventory
        
        # 需求参数（模拟季节性）
        self.base_demand = [20, 15, 25]  # 各仓基础需求
        self.seasonality = [0.1, 0.2, 0.15]  # 季节性强度
        
        self.reset()
    

8. 论文来源

• 2204.09603