| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-19 09:20 シリアルサプライチェーンにおけるbullwhip効果低減のための自動交渉を用いたMARL ○遠藤 肇・藤田桂英（東京農工大）  AI2024-9 |
|
| 抄録 | （和） | サプライチェーンマネジメント(SCM)では，複数の企業が連鎖して製品の供給を行う流れを管理・最適化しつつ，需要変動の影響がサプライチェーン(SC)上流に向かうほど増幅するbullwhip効果の発生を抑えることが重要である． SCの在庫管理にマルチエージェント強化学習手法のHeterogeneous-Agent Proximal Policy Optimization(HAPPO)を用いた既存研究では，SC上の各企業に配置されたエージェントの集中学習分散実行が可能で，企業間の情報機密性に配慮した現実的な適用が期待される． この分散実行性を保ちながらbullwhip効果の抑制を目指して，本研究ではHAPPOを用いたSCMへのエージェント間の自動交渉の導入を提案する．評価実験により，自動交渉を導入した提案手法が，既存研究よりbullwhip効果の発生を低減でき，学習時と異なる状況でも対応できることを示す． |
| （英） | In supply chain management (SCM), it is crucial to optimize and manage the flow of product supply across multiple interconnected companies while mitigating the bullwhip effect, where demand fluctuations amplify as they propagate upstream in the supply chain (SC). Existing research has applied multi-agent reinforcement learning methods, specifically Heterogeneous-Agent Proximal Policy Optimization (HAPPO), to inventory management in SC. This approach enables centralized training and decentralized execution of agents deployed at each company, making it a practical solution that considers inter-company information confidentiality. To maintain this decentralized execution capability while further suppressing the bullwhip effect, this study proposes the introduction of automated negotiations between agents in SCM using HAPPO. Through evaluation experiments, we demonstrate that the proposed method incorporating automated negotiations reduces the bullwhip effect more effectively than existing methods and adapts to situations different from those encountered during training. |
|
| キーワード | （和） | サプライチェーンマネジメント / bullwhip効果 / マルチエージェント強化学習 / 自動交渉 / / / / |
| （英） | Supply Chain Management / Bullwhip Effect / Multi-Agent Reinforcement Learning / Automated Negotiation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 377, AI2024-9, pp. 1-6, 2025年2月. | |
| 資料番号 | AI2024-9 | |
| 発行日 | 2025-02-12 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2024-9 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2025-02-19 - 2025-02-19 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学2号館C棟0221教室 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH25 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH25 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2025-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | シリアルサプライチェーンにおけるbullwhip効果低減のための自動交渉を用いたMARL |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | MARL with Automated Negotiation for Reduction of Bullwhip Effect in Serial Supply Chain |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サプライチェーンマネジメント / Supply Chain Management |
| キーワード(2)（和/英） | bullwhip効果 / Bullwhip Effect |
| キーワード(3)（和/英） | マルチエージェント強化学習 / Multi-Agent Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 自動交渉 / Automated Negotiation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 肇 / Hajime Endo / エンドウ ハジメ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 桂英 / Katsuhide Fujita / フジタ カツヒデ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-02-19 09:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2024-9 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.377 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-12 (AI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]