《表1 各期需求波动系数：基于深度强化学习的动态库存路径优化》

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《基于深度强化学习的动态库存路径优化》

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以一周（7天）为一个周期，以各节点一天的样本需求数据作为基期需求数据。为产生每天的需求均值，首先对各节点的样本需求加上变化趋势项，以反映不同的趋势性，然后再乘以各天对应的周期波动系数，以反映需求变化的周期波动性。对于随机性用方差反映，为重点突出需求的动态周期性特点，将需求方差设置为较低值，设为需求均值的0.25倍。以各时期各节点的需求均值和方差为参数，以截断（需求大于0）正态分布产生对应的需求数据。各需求节点在7个时期（天）的周期波动系数如表1所示。采用一个周期内各天需求波动系数的方差系数作为判断波动程度的标准，4个场景对应的方差系数分别为0.12、0.24、0.32和0.40。