基于深度强化学习的平行企业资源计划

• 作者: 曾帅 李娟娟 秦蕊 袁勇
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 企业资源计划 深度强化学习 ACP理论 平行管理 多Agent建模
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1588-1596
• 页数: 9页
• 字数: 10391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160664

摘要

传统的企业资源计划(Enterprise resource planning,ERP)采用静态化的业务流程设计理念,忽略了人的关键作用,且很少涉及系统性的过程模型,因此难以应对现代企业资源计划的复杂性要求.为实现现代企业资源计划的新范式,本文在ACP(人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiments)、平行执行(Parallel execution))方法框架下,以大数据为驱动,融合深度强化学习方法,构建基于平行管理的企业ERP系统.首先基于多Agent构建ERP整体建模框架,然后针对企业ERP的整个流程建立序贯博弈模型,最后运用基于深度强化学习的神经网络寻找最优策略,解决复杂企业ERP所面临的不确定性、多样性和复杂性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娟娟	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	6	38	5.0	6.0
3	曾帅	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	4	112	3.0	4.0
7	秦蕊	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	2	19	2.0	2.0