农业订单履约系统优化：基于混合树搜索的种子供应链动态调度新方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Optimizing agricultural order fulfillment systems: A hybrid tree search approach

本文针对种子供应链的季节性与不确定性挑战，提出一种融合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与领域知识的自适应混合树搜索算法。该研究将波次调度问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），通过历史数据与随机建模实现预测驱动的动态决策，显著提升订单履约效率，为农业供应链优化提供创新解决方案。

　　

章节亮点

问题阐述

我们考虑仓库处理不同产品入库库存的场景，旨在已知履约截止日期前完成由一个或多个产品组成的订单。入库库存被安排到固定尺寸的中间容器中。仓库采用自动化分拣系统，该系统可以处理一批订单（以下称为波次），使用临时分配给单个订单的累积滑槽。

解决方案方法论

本节描述了我们解决波次调度问题的方法。我们首先讨论了可用的数据以及模拟产品到达随机性所面临的挑战。然后，我们描述了将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）的方法，并讨论了大规模求解此类 MDP 的挑战。最后，我们提出了一种新颖的混合树搜索方法来克服这些挑战，并为波次调度问题提供高效的解决方案。

实验与结果

在本节中，我们针对已建立的基线方法，对我们提出的方法进行了全面评估。我们首先介绍了实验设置，然后是用于比较的基线方法。接着我们展示了性能结果，对关键参数进行了敏感性分析，按订单类别分析了详细的调度性能，并讨论了我们方法的计算考量。

结论与未来工作

在本文中，我们介绍了一种自适应混合树搜索算法，以解决随机波次调度问题，特别关注农业领域的订单履约。该方法将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与领域特定知识相结合，为具有大状态和动作空间的问题提供了计算上可行的解决方案。我们的方法在订单履约效率方面优于基线贪婪方法，证明了其在处理随机库存到达和严格订单截止日期方面的有效性。未来的工作包括探索将我们的方法扩展到多仓库场景，整合更复杂的库存预测模型，并研究其他领域（如药品分销）的适用性，这些领域同样面临不确定的供应链和时效性关键订单。