强化学习（RL）应用于供应链管理，通过使系统能够通过试错学习和适应来优化决策过程。RL 智能体通过采取行动（例如，调整库存水平）并接收奖励形式的反馈（例如，降低成本），与环境（例如，库存系统或物流网络）互动。这种方法在动态、不确定的场景中特别有用，在这些场景中，预定义的规则或静态模型难以适应。例如，在库存管理中，RL 智能体可以利用需求波动和供应商提前期的实时数据，通过平衡缺货风险与持有过量库存的成本来确定最佳补货点。
一个具体的应用是动态定价，RL 有助于根据需求、竞争和库存水平等因素调整产品价格。例如，一个电商平台可能使用 RL 模型为季节性商品定价。智能体可以尝试微小的价格变化，观察客户的反应，并学习一种在最大化收入的同时避免库存过剩的策略。同样，在物流方面，RL 可以优化送货卡车的路线规划。智能体可以分析交通模式、送货时段和车辆容量，将包裹分配到路线，并动态重新规划车辆路线以避免延误。随着时间的推移，智能体学会了哪些决策可以最大程度地降低燃料成本和送货时间。
应用 RL 的挑战包括设计准确的训练模拟和定义与业务目标一致的奖励函数。例如，设计不当的奖励函数可能会优先考虑短期成本节约而非客户满意度，从而导致意想不到的后果。此外，RL 模型需要大量的计算资源和数据才能有效训练，这对于小型组织来说可能是一个障碍。尽管存在这些挑战，RL 为解决复杂的供应链问题提供了灵活的框架，例如在不稳定市场中的需求预测或协调多级库存系统。开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等库实现 RL，并通常将其与现有供应链软件集成以提供实时决策支持。