Оптимизация запасов: как обучение с подкреплением обретает практическую ценность

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к управлению запасами объединяет возможности глубокого обучения с подкреплением с проверенными концепциями классической теории, обеспечивая эффективное решение для оптимизации цепочек поставок.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Телеграм канал

Разрыв между потерями при валидации и тестировании для шести комбинаций методов обучения с подкреплением и регуляризации политики демонстрирует вариативность в обобщающей способности различных конфигураций.

В работе демонстрируется, что интеграция классических методов управления запасами в качестве регуляризаций политики в алгоритмах глубокого обучения с подкреплением значительно улучшает производительность и упрощает настройку гиперпараметров, что позволило успешно развернуть систему управления запасами в Alibaba.

Несмотря на потенциал обучения с подкреплением для оптимизации управления запасами, стандартные реализации часто демонстрируют чувствительность к гиперпараметрам и нестабильность. В данной работе, ‘DeepStock: Reinforcement Learning with Policy Regularizations for Inventory Management’, предлагается подход, основанный на введении регуляризаций в политику обучения с подкреплением, вдохновленных классическими концепциями управления запасами, такими как «Базовый запас». Показано, что это позволяет значительно ускорить настройку гиперпараметров и повысить итоговую производительность различных методов обучения с подкреплением, что подтверждено полномасштабным внедрением на платформе электронной коммерции Tmall от Alibaba. Смогут ли подобные регуляризации изменить представление о наиболее эффективных алгоритмах обучения с подкреплением для задач оптимизации цепочек поставок?

Суть эффективности: вызов современному управлению запасами

Традиционные методы управления запасами, основанные на статистическом прогнозировании, зачастую оказываются неэффективными в условиях современной динамичной экономики и сложных цепочек поставок. Эти подходы, разработанные для более стабильных рынков, испытывают трудности при обработке внезапных изменений спроса, вызванных сезонностью, маркетинговыми акциями или внешними факторами. Сложность современных цепочек, включающих множество поставщиков, производственных площадок и каналов дистрибуции, усугубляет проблему, делая прогнозы менее точными и увеличивая риск возникновения дефицита или избытка товаров. В результате предприятия сталкиваются с необходимостью балансировать между затратами на хранение избыточных запасов и потенциальными потерями от упущенных продаж из-за нехватки продукции, что требует разработки более гибких и адаптивных стратегий управления запасами.

Традиционные методы управления запасами нередко приводят к нежелательным последствиям, таким как дефицит товаров или, напротив, их избыток. Недостаток продукции на складе напрямую влияет на объём продаж и уровень удовлетворенности клиентов, приводя к потере прибыли и ухудшению репутации компании. В то же время, чрезмерные запасы замораживают значительные финансовые ресурсы, необходимые для развития бизнеса, и требуют дополнительных затрат на хранение, логистику и возможную утилизацию устаревшей продукции. Таким образом, поддержание оптимального баланса между доступностью товаров и минимизацией издержек является ключевой задачей для современного предприятия.

Рост электронной коммерции значительно усугубляет проблемы, связанные с управлением запасами, требуя принципиально новых, более оперативных стратегий. Традиционные методы, основанные на прогнозировании, оказываются неэффективными в условиях стремительно меняющегося спроса и высокой динамики онлайн-торговли. Клиенты ожидают мгновенного удовлетворения своих потребностей, что требует наличия товаров на складе в нужный момент, но при этом необходимо избегать избыточных запасов, которые приводят к дополнительным расходам на хранение и снижают рентабельность. Поэтому, предприятиям необходимо внедрять инновационные системы, использующие данные в реальном времени и алгоритмы машинного обучения для оптимизации уровня запасов и обеспечения гибкости в реагировании на колебания спроса.

В июле-августе 2024 и 2025 годов среднее время оборачиваемости международных SKU оставалось стабильным, нормализованным относительно максимального значения, достигнутого в любой из этих лет.

DeepStock: разумное управление запасами на основе обучения с подкреплением

DeepStock представляет собой новую систему оптимизации запасов, использующую методы глубокого обучения с подкреплением (DRL) для непосредственного изучения оптимальных политик на основе данных о спросе. В отличие от традиционных подходов, требующих предварительного определения параметров и моделей спроса, DeepStock позволяет агенту самостоятельно формировать стратегию пополнения запасов, анализируя исторические данные о продажах и адаптируясь к изменениям в потребительском поведении. Алгоритм работает путем обучения агента максимизировать долгосрочную прибыль, учитывая затраты на хранение, дефицит и возможность упущенной выгоды. Использование DRL позволяет системе динамически корректировать уровень запасов, реагируя на колебания спроса и оптимизируя процессы управления цепями поставок.

Алгоритм DeepStock использует различные методы глубокого обучения с подкреплением (DRL) для обучения агента, способного принимать динамические решения о пополнении запасов. В частности, реализованы алгоритмы DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient), PPO (Proximal Policy Optimization) и DS (Distributional Shift), каждый из которых обладает своими особенностями в обучении и оптимизации стратегий управления запасами. DDPG применяется для непрерывных пространств действий, позволяя агенту выбирать оптимальное количество для пополнения. PPO обеспечивает стабильное обучение за счет ограничения изменения политики на каждом шаге. Алгоритм DS учитывает распределение спроса и адаптируется к его изменениям, что повышает надежность принимаемых решений в условиях нестабильного спроса.

В рамках DeepStock реализована регуляризация политики (Policy Regularization), представляющая собой инновационный подход к обучению агента на основе глубокого обучения с подкреплением. Данный механизм позволяет интегрировать в процесс обучения принципы классического управления запасами, такие как $s-s$ или $R-R$ политики. Это достигается путем добавления штрафных санкций к функции потерь, если действия агента существенно отклоняются от заранее определенных, проверенных временем правил управления запасами. Регуляризация политики способствует более быстрой сходимости обучения, повышает стабильность агента и обеспечивает получение политик, которые не только оптимальны с точки зрения максимизации прибыли, но и соответствуют общепринятым лучшим практикам в области управления запасами.

Анализ потерь при валидации для пяти лучших конфигураций гиперпараметров показывает, что комбинация метода обучения с подкреплением и регуляризации политики существенно влияет на стабильность обучения в условиях Setting 1.

Проверка и метрики эффективности: подтверждение практической ценности

Эффективность DeepStock оценивалась посредством масштабных симуляций с использованием “Синтетических данных”, предназначенных для моделирования реалистичных паттернов спроса. Данные генерировались с учетом исторических данных продаж, сезонности, промо-акций и других факторов, влияющих на потребительский спрос. Использование синтетических данных позволило протестировать алгоритм в широком диапазоне сценариев, включая пиковые нагрузки и неожиданные колебания спроса, без необходимости использования реальных, конфиденциальных данных о продажах. Это обеспечило возможность всесторонней оценки производительности и выявления потенциальных проблем до внедрения в реальную производственную среду.

Эффективность алгоритма DeepStock оценивалась на основе ключевых показателей, таких как уровень дефицита товаров (Stockout Rate) и скорость оборачиваемости запасов (Turnover Time). В ходе пилотного проекта, охватившего международные SKU, зафиксировано снижение уровня дефицита на 0.83% по сравнению с базовыми методами. Данный результат демонстрирует существенное улучшение в управлении запасами и подтверждает практическую применимость алгоритма в реальных условиях. Измерение этих показателей позволило количественно оценить эффективность DeepStock и сравнить его с существующими подходами.

Алгоритм DeepStock демонстрирует высокую устойчивость и практическую применимость благодаря способности адаптироваться к различным характеристикам спроса и ограничениям цепочки поставок. Проведенные тесты показали, что система эффективно функционирует в условиях колебаний спроса, сезонности, а также при наличии задержек в поставках и других факторов, влияющих на доступность товаров. Данная адаптивность обеспечивается за счет динамической корректировки параметров прогнозирования и оптимизации уровней запасов в реальном времени, что позволяет минимизировать риски дефицита и избыточных запасов в различных сценариях.

Реальное влияние на платформу электронной коммерции Alibaba: масштабирование успеха

Система DeepStock успешно внедрена на платформе электронной коммерции Alibaba для управления запасами широкого спектра товаров, достигнув полномасштабного развертывания на Tmall. Это означает, что 100% ассортимента площадки теперь управляется с использованием разработанного алгоритма. Реализация охватила все категории продукции, от одежды и электроники до товаров для дома и продуктов питания, что свидетельствует о масштабируемости и универсальности подхода. Такой уровень интеграции позволяет оптимизировать логистические процессы и обеспечить своевременное наличие товаров, отвечающих запросам потребителей.

Внедрение системы управления запасами привело к существенным улучшениям в эффективности логистики платформы. Согласно данным за 2025 год, наблюдалось снижение времени оборота запасов на 20% по сравнению с 2024 годом. Это, в свою очередь, позволило сократить объемы хранимых товаров и, как следствие, сэкономить приблизительно 350 миллионов юаней в год за счет снижения стоимости капитала. Данные результаты демонстрируют, что применение алгоритмов глубокого обучения с подкреплением для управления запасами способно радикально оптимизировать работу крупных e-commerce площадок и приносить ощутимую экономическую выгоду.

Полученные результаты на платформе Alibaba демонстрируют значительный потенциал использования обучения с подкреплением (DRL) для радикального преобразования управления запасами в крупномасштабной электронной коммерции. Внедрение системы DeepStock позволило не только оптимизировать оборачиваемость товаров, снизив её на 20% в 2025 году по сравнению с 2024 годом, но и существенно сократить объемы хранимых запасов, что привело к экономии капитальных затрат в размере 350 миллионов юаней в год. Данный опыт подтверждает, что DRL-системы способны эффективно адаптироваться к динамичным условиям рынка и сложным логистическим цепочкам, предлагая новые возможности для повышения эффективности и снижения издержек в сфере электронной торговли.

Исследование демонстрирует, что внедрение классических концепций управления запасами в качестве регуляризаций политики в глубоком обучении с подкреплением значительно повышает эффективность и снижает потребность в тонкой настройке гиперпараметров. Это позволяет перейти к полномасштабному внедрению DRL для управления запасами в Alibaba. Как заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать правильное название вещам». В данном контексте, регуляризации политики выступают как точные определения, структурирующие процесс обучения и направляющие алгоритм к оптимальному решению, подобно тому, как математические определения формируют фундамент логического мышления. Оптимизация цепочек поставок требует предельной ясности, и предложенный подход к управлению запасами демонстрирует эту ясность на практике.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, приближает автоматизированное управление запасами к практической реализации. Однако, ясность — это минимальная форма любви, и признание ограничений необходимо. Использование классических эвристик в качестве регуляризаций для обучения с подкреплением — элегантное решение, но оно лишь смещает проблему. Где та точка равновесия, когда введённые априорные знания становятся скорее препятствием для поиска истинного оптимального решения, нежели помощником? Этот вопрос требует дальнейшего исследования.

Очевидным направлением является расширение области применения. Предложенный подход успешно реализован для управления запасами, но насколько универсален он? Могут ли принципы регуляризации политики быть применены к другим задачам оптимизации в цепях поставок — например, к динамическому ценообразованию или управлению транспортировками? Упрощение — это не всегда потеря; иногда это обретение структуры.

В конечном счёте, истинный прогресс заключается не в создании всё более сложных моделей, а в достижении большей ясности в понимании лежащих в их основе принципов. Сложность — это тщеславие. Следующим шагом видится разработка теоретических рамок, позволяющих предсказывать, когда и какие регуляризации будут наиболее эффективны. И тогда, возможно, автоматизированное управление запасами перестанет быть искусством и станет наукой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.19621.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-03-24 01:47