AN APPROXIMATE DYNAMIC PROGRAMMING HEURISTIC FOR THE CAPACITATED STOCHASTIC INVENTORY PROBLEM

İngilizce (OpenAlex)

Rekabetçi bir ortamda faaliyet gösteren işletmeler için belirsizlik altında stok yönetimi oldukça önemlidir. Bu çalışma kapasite kısıtlı stokastik stok problemine Benzetimsel Dinamik Programlama (Approximate Dynamic Programming‐ADP) tabanlı bir sezgisel yöntem önermektedir. Önerilen sezgisel yöntem, Geçici Farklarla Öğrenme (Temporal Difference Learning‐TD) yöntemini kullanmaktadır. Söz konusu problem için sezgisel yöntemden elde edilen çözümlerin performansı, Dinamik Programlama algoritmasından elde edilen optimal sonuçlar ilekarşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Sayısal örnekler sonucunda ADP’nin kısa süre içerisinde ümit vadeden sonuçlar verdiği gözlenmiştir.