Beer Game Environment
0 BewertungenDie Beer Game Environment ist eine auf Python basierende OpenAI Gym-Umgebung, die die klassische Bier-Spiel-Lieferkette mit vier Rollen simuliert. Sie ermöglicht es Agenten, Bestandsniveaus zu beobachten und Bestellungen aufzugeben, wobei Nachfrageschwankungen, Vorlaufzeiten und Kostenberechnungen modelliert werden. Nutzer können RL-Agenten über die standardmäßige Gym-API trainieren und bewerten, um Bestände und Rückstände bei Einzelhändlern, Großhändlern, Distributoren und Herstellern zu minimieren.
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Entwicklungsumgebung
Tool-Bibliotheken
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Beer Game Environment
Die Beer Game Environment ist eine auf Python basierende OpenAI Gym-Umgebung, die die klassische Bier-Spiel-Lieferkette mit vier Rollen simuliert. Sie ermöglicht es Agenten, Bestandsniveaus zu beobachten und Bestellungen aufzugeben, wobei Nachfrageschwankungen, Vorlaufzeiten und Kostenberechnungen modelliert werden. Nutzer können RL-Agenten über die standardmäßige Gym-API trainieren und bewerten, um Bestände und Rückstände bei Einzelhändlern, Großhändlern, Distributoren und Herstellern zu minimieren.
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Was ist Beer Game Environment?
Die Beer Game Environment bietet eine diskrete Zeitsimulation einer vierstufigen Bierlieferkette — Einzelhändler, Großhändler, Distributor und Hersteller — mit einer OpenAI Gym-Schnittstelle. Agenten erhalten Beobachtungen wie Bestände, Pipeline-Bestände und eingehende Bestellungen und geben Bestellmengen aus. Die Umgebung berechnet Per-Schritt-Kosten für Lagerhaltung und Rückstände und unterstützt anpassbare Nachfragesdistributoren und Vorlaufzeiten. Sie integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3, was Forschern und Lehrenden ermöglicht, Algorithmen im Bereich Supply-Chain-Optimierung zu benchmarken und zu trainieren.
Wer wird Beer Game Environment verwenden?
- Forscher im Bereich Reinforcement Learning
- Fachleute für Lieferkette und Betriebswirtschaft
- KI- und Data Science-Lehrer
- Studierende im Bereich Supply Chain Optimization
Wie verwendet man Beer Game Environment?
- Schritt 1: Installieren Sie das Paket via pip: pip install beer-game-env
- Schritt 2: Importieren Sie die Umgebung: from beer_game_env import BeerGameEnv
- Schritt 3: Instanziieren Sie die Umgebung: env = BeerGameEnv()
- Schritt 4: Verwenden Sie die Standard-Gym-Schleife: obs = env.reset(), action = agent.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
- Schritt 5: Trainieren oder bewerten Sie Agenten mit beliebigem Gym-kompatiblem RL-Framework
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Beer Game Environment
Die Hauptfunktionen
- OpenAI Gym-konforme Umgebung
- Simuliert Rollen: Einzelhändler, Großhändler, Distributor, Hersteller
- Anpassbare Nachfragedistributionen und Vorlaufzeiten
- Kostenberechnung pro Schritt für Lagerhaltung und Rückstände
- Nahtlose Integration mit RL-Bibliotheken
Die Vorteile
- Kompatibilität mit standardisierter Gym-API
- Einfache Integration mit beliebten RL-Frameworks
- Detaillierte und realistische Lieferketten-Simulation
- Erleichtert Benchmarking der Agentenleistung
- Ideal für Forschung und Lehre
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Beer Game Environment
- Training von Reinforcement-Learning-Agenten für Supply-Chain-Optimierung
- Benchmarking von Bestandsverwaltungs- und Bestellalgorithmen
- Unterricht von Supply Chain-Dynamik in akademischen Kursen
- Forschung zu dezentraler Entscheidungsfindung unter Nachfrageschwankungen
FAQs zu Beer Game Environment
Unternehmensinformationen zu Beer Game Environment
Beer Game Environment Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Beer Game Environment?
- supply-chain-gym
- gym-supplychain
- SimPy supply chain simulator
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