深層強化学習を用いた在庫管理のための説明可能な意思決定支援システム

• 研究課題/領域番号: 23K13514
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分25010:社会システム工学関連
• 研究機関: 岡山大学
• 研究代表者: 劉 子昂 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 助教 (30908166)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 在庫管理 / 深層強化学習 / 説明可能なAI / 意思決定

研究開始時の研究の概要

本研究では，深層強化学習を用いた在庫管理のための説明可能な意思決定支援システムを開発する．深層強化学習モデルが得られた在庫政策の判断根拠を示す手法，モデル全体の判断ロジックをルールと数式の形式で抽出する手法を明らかにする．その上で，システムの説明に基づいて人の知見を深層強化学習モデルに反映する手法を明らかにする．