Beer Game Environment

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O ambiente Beer Game é um ambiente OpenAI Gym baseado em Python que simula a cadeia de suprimentos clássica do Beer Game com quatro papéis. Permite que agentes observem níveis de inventário e façam pedidos, modelando flutuações de demanda, tempos de entrega e cálculos de custos. Os usuários podem treinar e avaliar agentes RL usando a API padrão do Gym para minimizar os custos de armazenamento de estoque e pedidos pendentes nos nós de varejo, atacado, distribuidor e fabricante.
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May 12 2025
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O ambiente Beer Game é um ambiente OpenAI Gym baseado em Python que simula a cadeia de suprimentos clássica do Beer Game com quatro papéis. Permite que agentes observem níveis de inventário e façam pedidos, modelando flutuações de demanda, tempos de entrega e cálculos de custos. Os usuários podem treinar e avaliar agentes RL usando a API padrão do Gym para minimizar os custos de armazenamento de estoque e pedidos pendentes nos nós de varejo, atacado, distribuidor e fabricante.
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O que é Beer Game Environment?

O ambiente Beer Game fornece uma simulação em tempo discreto de uma cadeia de suprimentos de cerveja de quatro etapas — varejista, atacadista, distribuidor e fabricante — com uma interface OpenAI Gym. Os agentes recebem observações incluindo estoque disponível, estoque em pipeline e pedidos recebidos, e produzem quantidades de pedido. O ambiente calcula custos por etapa para armazenamento e pedidos pendentes, e suporta distribuições de demanda e tempos de entrega personalizáveis. Ele se integra perfeitamente com bibliotecas RL populares como Stable Baselines3, permitindo que pesquisadores e educadores avaliem e treinem algoritmos para tarefas de otimização da cadeia de suprimentos.

Quem usará Beer Game Environment?

  • Pesquisadores de aprendizado por reforço
  • Profissionais de cadeia de suprimentos e gestão de operações
  • Educadores em IA e ciência de dados
  • Estudantes de otimização de cadeia de suprimentos

Como usar Beer Game Environment?

  • Etapa 1: Instale o pacote via pip: pip install beer-game-env
  • Etapa 2: Importe o ambiente: from beer_game_env import BeerGameEnv
  • Etapa 3: Instancie o ambiente: env = BeerGameEnv()
  • Etapa 4: Use o ciclo padrão do Gym: obs = env.reset(), action = o agente.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
  • Etapa 5: Treine ou avalie agentes usando qualquer framework RL compatível com Gym

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Beer Game Environment

Principais recursos

  • Ambiente compatível com OpenAI Gym
  • Simula papéis de varejista, atacadista, distribuidor e fabricante
  • Distribuições de demanda e tempos de entrega personalizáveis
  • Cálculo de custos por etapa para inventário e pedidos pendentes
  • Integração perfeita com bibliotecas RL

Os benefícios

  • Compatibilidade com a API padrão do Gym
  • Fácil integração com frameworks RL populares
  • Simulação detalhada e realista da cadeia de suprimentos
  • Facilita a avaliação do desempenho do agente
  • Ideal para pesquisas e propósitos educacionais

Principais Casos de Uso & Aplicações de Beer Game Environment

  • Treinamento de agentes RL para otimização da cadeia de suprimentos
  • Benchmarking de algoritmos de gestão de inventário e pedidos
  • Ensino da dinâmica da cadeia de suprimentos em cursos acadêmicos
  • Pesquisa sobre tomada de decisão descentralizada sob incerteza de demanda

FAQs sobre Beer Game Environment

Informações da Empresa Beer Game Environment

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Principais Concorrentes e Alternativas de Beer Game Environment?

  • supply-chain-gym
  • gym-supplychain
  • SimPy supply chain simulator

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