基于深度强化学习的易腐产品动态定价与库存控制协同优化研究

本研究针对易腐产品在供应商管理库存(VMI)环境下的动态定价(DP)与库存控制难题，提出了一种融合连续动作空间的深度强化学习(DRL)框架。通过构建包含销售收益、腐损惩罚、退货成本的多组分奖励函数，并引入基于库存启发式的势函数Φ(s)加速训练，研究实现了季节性需求和随机退货场景下的联合优化。实验表明，近端策略优化(PPO)算法在累积收益和服务水平上显著优于传统方法，为 perishable supply chain 提供了可扩展的智能决策方案。

　　

在电商爆发式增长的时代，生鲜食品和药品等易腐产品的供应链管理面临巨大挑战。波兰市场预计到2028年电商规模将达446亿欧元（年增长约8%），而在线杂货等细分领域增长更为迅猛。零售商需要在需求不确定的情况下实时调整价格以平衡利润和库存周转，同时通过供应商管理库存(VMI)系统与供应商协同补货。然而，传统模型难以处理易腐品的货龄约束、季节性波动和跨产品需求关联，导致大量浪费和利润损失。现有深度强化学习(DRL)研究多聚焦单一产品静态需求场景，忽略了运输成本、随机退货等现实因素，亟需能同时优化多产品定价与补货的智能决策框架。

针对这一难题，国内某研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，开发了基于近端策略优化(PPO)的DRL算法。研究构建了包含年龄结构化库存状态、季节性因子和退货变量的连续状态马尔可夫决策过程(MDP)，设计融合腐损惩罚和运输成本的多组分奖励函数，并引入势函数Φ(s)引导探索。关键技术包括：1) 采用年龄索引向量I_k,t
^a
跟踪货龄的FIFO消耗规则；2) 连续动作空间同步控制价格p_k,t
和订单量q_k,t
；3) 基于库存启发式的势函数奖励塑形；4) 处理O(K·A)维度状态空间的深度Actor-Critic网络。

环境设计
研究构建的VMI模拟环境包含供应商-零售商交互模块，通过年龄结构化库存模型显式追踪每件商品的货龄。状态空间涵盖K个产品最大货龄A的库存向量，配合季节性需求乘数和随机退货流，形成高维MDP问题。

深度强化学习算法
比较PPO、DQN、REINFORCE和A2C算法性能，PPO凭借连续动作处理能力和策略约束机制胜出。关键创新在于：1) 将基库存策略知识编码至势函数Φ(s)；2) 设计包含腐损成本h_k
和运输成本c_trans
的奖励函数r_t
=∑(p_k,t
d_k,t
-h_k
I_k,t
^expired
-c_trans
q_k,t
)；3) 采用LSTM网络捕捉需求时间依赖性。

计算结果
在Intel i7-1260P处理器上进行的100次实验显示，PPO算法平均训练时间240秒，较基准方法提升23.7%累积收益，同时降低17.3%的过期损失。季节性波动场景中，PPO通过动态调整价格-补货策略保持92.1%的服务水平。

理论意义
研究证实DRL能突破传统优化方法对需求分布的假设限制，年龄结构化状态表示和势函数塑形为高维供应链问题提供新思路。实际应用中，该框架可嵌入现有ERP系统，通过实时调整p_k,t
-q_k,t
组合实现autonomous VMI。

局限与展望
当前模型未考虑突发性需求中断，未来可结合图神经网络(GNN)处理跨产品替代效应。作者建议通过digital twin技术缩小仿真与现实差距，并探索联邦学习实现多企业协同优化。

这项研究为 perishable supply chain 的智能化管理树立了新范式，其融合运筹学启发式与DRL的方法论，对医药冷链、生鲜电商等领域具有重要参考价值。