Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61773| Title: | Використання динамічного програмування та технології паралельної обробки інформації для вирішення завдання управління запасами у сфері логістики |
| Other Titles: | Using dynamic programming and parallel information processing technology to solve the problem of inventory management in the field of logistics |
| Authors: | Федоров, Євген Євгенович Fedorov, Yevhen Нечипоренк, Ольга Володимирівна Nechyporenko, Olga Нескородєва, Тетаня Василівна Neskorodieva, Tetiana Лещенко, Марина Миколаївна Leshchenk, Marina |
| Keywords: | запаси товар буфер програмування управління технології inventory goods buffer programming management technology |
| Issue Date: | 27-Oct-2023 |
| Publisher: | Національний авіаційний університет |
| Citation: | Федоров Є.Є., Нечипоренко О.В., Нескородєва Т.В., Лещенко М.М. Використання динамічного програмування та технології паралельної обробки інформації для вирішення завдання управління запасами у сфері логістики // Проблеми підготовки професійних кадрів з логістики в умовах глобального конкурентного середовища: Збірник доповідей ХХІ Міжнародної науково практичної конференції. - Національний авіаційний університет. - Київ, 2023. С.463-467 |
| Abstract: | Дослідження розглядає інтелектуалізацію технології ощадливого виробництва та технології Теорії обмежень; задачі мінімізації витрат, пов'язаних з перевиробництвом та надлишковими запасами, шляхом створення методів оптимізації на основі динамічного програмування та технології паралельної обробки інформації The study examines the intellectualization of lean production technology and Theory of Constraints technology; problems of minimizing costs associated with overproduction and excess stocks by creating optimization methods based on dynamic programming and parallel information processing technology |
| Description: | 1. Goldberg D.A., Katz-Rogozhnikov D.A., Lu Y., Sharma M., Squillante M.S. Asymptotic optimality of constant-order policies for lost sales inventory models with large lead times. Mathematics of Operations Research. 2016. Vol. 41(3). P. 745– 1160. 2. Bertsekas D.P. Reinforcement learning and optimal control. Belmont, MA: Athena Scientific, 2019. 3. François-Lavet V., Henderson P., Islam R., Bellemare M.G., Pineau J. An introduction to deep reinforcement learning. Foundations and Trends in Machine Learning. 2018. Vol. 11(3-4). P. 219–354. 4. Hessel M., Modayil J., Van Hasselt H., Schaul T., Ostrovski G., Dabney W., et al. Rainbow: Combining improvements in deep reinforcement learning. In Proceedings of the 32nd AAAI conference on artificial intelligence. 2018. P. 3215– 3222). 5. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D., Rusu A.A., Veness J., Bellemare M.G. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature. 2015. Vol. 518 (7540). P. 529–533 |
| URI: | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61773 |
| Appears in Collections: | Матеріали конференцій кафедри логістики |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 103.Фед., Неч.,Неск. ,Лещ.pdf | Тези | 149.4 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.