基于强化学习的ATM现金管理方法

• 作者: 于亮 周蓉 张森 王佳欣 罗明勇
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: ATM 现金需求 强化学习 时序决策
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 实用技术
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 字数: 2505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2019.05.009

摘要

ATM的现金管理直接影响到银行业务的正常运营和利润,ATM存放过多的现钞对银行来说是增加运营成本,但若存放过少的现钞又容易出现空钞现象.为了兼顾服务质量、控制运营成本,提出一种基于深度强化学习的现金管理方法,综合考虑加钞成本及缺钞成本,实现了端到端的加钞控制决策.与定时定量的粗放式加钞相比,该方法的加钞次数较少、空钞次数接近定时定量加钞的最好水平,可为优化加钞方案、降低银行运营成本提供重要依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗明勇	北京师范大学第二附属中学国际部	13	5	1.0	1.0
2	张森	中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心	19	294	7.0	17.0
3	周蓉	中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心	10	208	6.0	10.0
5	王佳欣	北京师范大学第二附属中学国际部	3	1	1.0	1.0
8	于亮		1	0	0.0	0.0