El entorno Beer Game es un entorno de OpenAI Gym basado en Python que simula la cadena de suministro clásica del Juego de la Cerveza con cuatro roles. Permite a los agentes observar los niveles de inventario y realizar pedidos, modelando fluctuaciones de demanda, tiempos de entrega y cálculos de costos. Los usuarios pueden entrenar y evaluar agentes RL mediante la API estándar de Gym para minimizar los costos de inventario y pedidos pendientes en los nodos minorista, mayorista, distribuidor y fabricante.
El entorno Beer Game es un entorno de OpenAI Gym basado en Python que simula la cadena de suministro clásica del Juego de la Cerveza con cuatro roles. Permite a los agentes observar los niveles de inventario y realizar pedidos, modelando fluctuaciones de demanda, tiempos de entrega y cálculos de costos. Los usuarios pueden entrenar y evaluar agentes RL mediante la API estándar de Gym para minimizar los costos de inventario y pedidos pendientes en los nodos minorista, mayorista, distribuidor y fabricante.
El entorno Beer Game proporciona una simulación en tiempo discreto de una cadena de suministro de cerveza de cuatro etapas — minorista, mayorista, distribuidor y fabricante — con una interfaz de OpenAI Gym. Los agentes reciben observaciones que incluyen inventario en mano, stock en línea y pedidos entrantes, y luego producen cantidades de pedidos. El entorno calcula los costos por paso de mantenimiento de inventario y pedidos pendientes, y admite distribuciones de demanda y tiempos de entrega personalizables. Se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3, permitiendo a investigadores y educadores evaluar y entrenar algoritmos en tareas de optimización de la cadena de suministro.
¿Quién usará Beer Game Environment?
Investigadores en aprendizaje por refuerzo
Profesionales en cadena de suministro y gestión de operaciones
Educadores en IA y ciencia de datos
Estudiantes que estudian optimización de cadena de suministro
¿Cómo usar Beer Game Environment?
Paso 1: Instale el paquete con pip: pip install beer-game-env
Paso 2: Importe el entorno: from beer_game_env import BeerGameEnv
Paso 3: Instancie el entorno: env = BeerGameEnv()
Paso 4: Use el ciclo estándar de Gym: obs = env.reset(), action = el agente.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
Paso 5: Entrene o evalúe agentes usando cualquier marco RL compatible con Gym
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Beer Game Environment
Las características principales
Entorno compatible con OpenAI Gym
Simula roles de minorista, mayorista, distribuidor y fabricante
Distribuciones de demanda y tiempos de entrega personalizables
Cálculo de costos por paso para inventario y pedidos pendientes
Integración sin problemas con bibliotecas RL
Los beneficios
Compatibilidad con la API Gym estándar
Fácil integración con marcos RL populares
Simulación detallada y realista de la cadena de suministro
Facilita la evaluación comparativa del rendimiento del agente
Ideal para investigación y propósitos educativos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Beer Game Environment
Entrenamiento de agentes RL para optimización de la cadena de suministro
Benchmarking de algoritmos de gestión de inventarios y pedidos
Enseñanza de la dinámica de la cadena de suministro en cursos académicos
Investigación sobre toma de decisiones descentralizadas bajo incertidumbre de demanda
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