| Conférence | Workshop on Trading Agent Design and Analysis (TADA'04), held inconjunction with the 3rd International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS'04), July 20, 2004, New York, New York, USA |
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| Résumé | Nous proposons une technique, destinée à être utilisée dans le cadre de la gestion d'une chaîne logistique, et à faciliter le processus décisionnel pour l'achat direct de biens. En fonction de projections concernant l'évolution des prix et de la demande, des DDP sont élaborées, et les propositions sont acceptées de façon à optimiser le niveau des stocks chaque jour, tout en minimisant le coût total. Le problème est modélisé au moyen d'un processus décisionnel de Markov (PDM), qui permet de calculer l'utilité des actions à entreprendre, en fonction de l'utilité des états ultérieurs qui en résulteront. On a ensuite recours à la programmation dynamique pour déterminer les demandes de prix optimales et les accepter à chaque étape du PDM. Nous examinons également une application de cet algorithme au jeu TAC SCM, NaRC, et montrons comment la technique générale présentée peut être appliquée au cas particulier de l'agent TAC SCM. |
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