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最佳化每週下單量
目標是讓經過安全庫存周之後量降至為0 (Reward (分佈式獎勵函數, Case Study ?, Reward
…
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Reward
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Reward
每個Ｍodel 只看Ｗ＿x+12 下的數量並在round-rate 內是否能賣完（預設為８週），用平均數當作Reward單位
介於正負一週內: 5
介於正負二週內: 2
大於兩週: -5
拿真正歷史資料來Diff 庫存差距
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Reward_v1
經過第N週之後將運行run rate 週數(應為一個累積數量)
並比對所掉落的週數，檢查兩兩週數之間取靠近的條件為下
介於run rate 正負差距一週內: 5
介於run rate 正負差距二週內: 2
大於兩週以上差距: -5
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States
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Quality 指標: MAPE, MAP, RMSE
State
inventory: pcs - act_volume +上週庫存
pcs: 到貨數量
act_volume: 裝置激活數量
CSV 檔 Data Cleaning 步驟:
針對單一Model Name & Part No 過濾為負的inventory,
取第一個pcs 有值為起始週數, 下單動作為棧板倍數,
小於安全庫存的狀態 run rate 模擬取後三週平均值
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