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Dual-Agent Deep Reinforcement Learning for Dynamic Pricing and Replenishment
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对不一致决策频率下的动态定价与补货问题，提出了一种双智能体DRL算法，显著提升了定价与库存管理效率。实验结果表明，该方法在多种产品场景中表现优异。
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关键要点
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本研究解决了不一致决策频率下的动态定价和补货问题。
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填补了传统需求假设的空白。
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结合了基于决策树的机器学习方法和深度强化学习技术。
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提出了一种快速-慢速双智能体DRL算法。
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显著提高了定价和库存的管理效率。
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实验结果表明，该方法在单个和多个产品场景中均表现出良好的效果。
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