Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze gids voor het opzetten van een aangepaste versterkingsleeromgeving voor resource toewijzing in een supply chain, inclusief voorbeeldcodefragmenten. --- ### 1. Omgeving creëren #### a. Definieer de omgeving klasse Maak een aangepaste omgeving die de `gym.Env` klasse uitbreidt (je kunt hiervoor de OpenAI Gym gebruiken). ```python import gym from gym import spaces import numpy as np class SupplyChainEnv(gym.Env): def __init__(self, resource_types, demand_levels): super(SupplyChainEnv, self).__init__() self.resource_types = resource_types self.demand_levels = demand_levels # Toestandsruimte: bijvoorbeeld voorraadniveaus per resource self.observation_space = spaces.Box( low=0, high=np.inf, shape=(len(resource_types),), dtype=np.float32 ) # Actieruimte: toewijzing van resources self.action_space = spaces.Discrete(len(resource_types)) # Indice van resources die toegewezen kunnen worden self.state = None self.reset() def reset(self): # Initiele voorraad self.state = np.array([np.random.randint(10, 50) for _ in self.resource_types], dtype=np.float32) return self.state def step(self, action): # Toewijzing resource resource_index = action # Stel dat we een vaste toewijzing doen allocation = 10 # voorbeeldwaarde # Update voorraad self.state[resource_index] -= allocation # Simuleer vraag demand = np.random.choice(self.demand_levels) reward = -abs(self.state[resource_index] - demand) # minimaliseer afwijking # Update voorraad na vraag self.state[resource_index] = max(0, self.state[resource_index]) # Check of episode eindigt done = False # of op basis van een conditie info = {} return self.state, reward, done, info ``` --- ### 2. Toestands- en actieruimtes definiëren - **Toestandsruimte**: voorraadniveaus van verschillende resources, bijvoorbeeld via `spaces.Box`. - **Actieruimte**: welke resource wordt toegewezen, bijvoorbeeld via `spaces.Discrete` of `spaces.MultiDiscrete` voor meerdere toewijzingen tegelijk. ### 3. Beloningsstructuur bepalen - Minimaal: negatieve afwijking tussen voorraad en vraag (bijvoorbeeld `-abs(voorraad - vraag)`). - Extra: kosten van over- of onderbezetting, service levels, etc. ### 4. Mogelijke uitdagingen - **Sparse rewards**: beloningen kunnen traag of zelden ontvangen worden, dus overweeg shaping. - **Curse of dimensionality**: grote toestands- of actieruimtes. - **Realistische simulatie**: vraag- en voorraaddynamiek moet realistisch zijn. - **Exploratie**: zorgen dat het agent voldoende verkent. ### 5. Aanvullende tips - Gebruik `gym.wrappers` voor monitoring. - Overweeg om de omgeving te modulariseren. - Test je omgeving grondig met eenvoudige policies. --- ### 6. Voorbeeldgebruik van de omgeving ```python env = SupplyChainEnv(resource_types=['product1', 'product2'], demand_levels=[20, 30, 40]) state = env.reset() done = False while not done: action = env.action_space.sample() # willekeurige actie next_state, reward, done, info = env.step(action) print(f"Actie: {action}, Beloning: {reward}, Volgende staat: {next_state}") ``` --- ### Samenvatting - Definieer een `gym.Env` subclass met geschikte toestands- en actieruimtes. - Implementeer `reset()` en `step()` methoden. - Ontwerp een beloningsstructuur die je doelen ondersteunt. - Test en verfijn je omgeving voor realisme en stabiliteit. Mocht je hulp nodig hebben bij verdere implementatie of bij het trainen van je agent, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag bij het opzetten van een Reinforcement Learning (RL) omgeving voor supply chain resource allocatie in PyTorch. Hier is een stapsgewijze handleiding met codevoorbeelden. ## Stap 1: Omgevingsdefinitie ```python import torch import numpy as np from collections import deque import random class SupplyChainEnvironment: def __init__(self, num_locations, num_resources, max_inventory, demand_pattern): self.num_locations = num_locations self.num_resources = num_resources self.max_inventory = max_inventory self.demand_pattern = demand_pattern # Toestandsruimte: [inventory_levels, pending_orders, demand_forecast] self.state_size = num_locations * 3 # Actieruimte: allocatie naar elke locatie self.action_size = num_locations self.reset() def reset(self): # Initialiseer toestand self.inventory = np.random.randint(0, self.max_inventory, self.num_locations) self.pending_orders = np.zeros(self.num_locations) self.demand_forecast = self._generate_demand_forecast() self.current_step = 0 return self._get_state() def _generate_demand_forecast(self): # Simuleer vraagpatroon (seizoensgebonden + random) base_demand = np.sin(self.current_step * 0.1) * 10 + 20 return np.maximum(0, base_demand + np.random.normal(0, 5, self.num_locations)) def _get_state(self): # Genormaliseerde toestandsvector state = np.concatenate([ self.inventory / self.max_inventory, self.pending_orders / self.max_inventory, self.demand_forecast / np.max(self.demand_forecast) if np.max(self.demand_forecast) > 0 else np.zeros_like(self.demand_forecast) ]) return torch.FloatTensor(state) def step(self, action): # Action: allocatie van resources naar elke locatie allocated_resources = action * self.max_inventory # Update inventory self.inventory = np.minimum(self.max_inventory, self.inventory + allocated_resources) # Simuleer vraag actual_demand = self.demand_forecast + np.random.normal(0, 2, self.num_locations) actual_demand = np.maximum(0, actual_demand) # Verwerk orders fulfilled_orders = np.minimum(self.inventory, actual_demand) self.inventory -= fulfilled_orders self.pending_orders += np.maximum(0, actual_demand - fulfilled_orders) # Bereken beloning reward = self._calculate_reward(fulfilled_orders, allocated_resources) # Update voor volgende stap self.current_step += 1 self.demand_forecast = self._generate_demand_forecast() done = self.current_step >= 1000 # Episode lengte return self._get_state(), reward, done, {} def _calculate_reward(self, fulfilled_orders, allocated_resources): # Beloningsfunctie componenten revenue = np.sum(fulfilled_orders) * 10 # Omzet van vervulde orders holding_cost = np.sum(self.inventory) * 0.1 # Opslagkosten shortage_cost = np.sum(self.pending_orders) * 5 # Tekortkosten allocation_cost = np.sum(np.abs(allocated_resources)) * 0.05 # Allocatiekosten reward = revenue - holding_cost - shortage_cost - allocation_cost return reward ``` ## Stap 2: DQN Agent Implementatie ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim class DQN(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size, hidden_size=128): super(DQN, self).__init__() self.network = nn.Sequential( nn.Linear(state_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, action_size) ) def forward(self, x): return self.network(x) class DQNAgent: def __init__(self, state_size, action_size, lr=0.001, gamma=0.99): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.gamma = gamma self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.q_network = DQN(state_size, action_size).to(self.device) self.target_network = DQN(state_size, action_size).to(self.device) self.optimizer = optim.Adam(self.q_network.parameters(), lr=lr) self.memory = deque(maxlen=10000) self.batch_size = 32 def remember(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.append((state, action, reward, next_state, done)) def act(self, state): if np.random.random() <= self.epsilon: return np.random.uniform(0, 1, self.action_size) # Continue acties state = state.to(self.device) with torch.no_grad(): q_values = self.q_network(state) return torch.sigmoid(q_values).cpu().numpy() # Genormaliseerd tussen 0-1 def replay(self): if len(self.memory) < self.batch_size: return batch = random.sample(self.memory, self.batch_size) states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch) states = torch.stack(states).to(self.device) next_states = torch.stack(next_states).to(self.device) rewards = torch.FloatTensor(rewards).to(self.device) dones = torch.BoolTensor(dones).to(self.device) current_q = self.q_network(states) next_q = self.target_network(next_states).max(1)[0] target_q = rewards + (self.gamma * next_q * ~dones) loss = nn.MSELoss()(current_q, target_q.unsqueeze(1)) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay def update_target_network(self): self.target_network.load_state_dict(self.q_network.state_dict()) ``` ## Stap 3: Trainingslus ```python def train_supply_chain_agent(): # Omgevingsparameters num_locations = 5 num_resources = 3 max_inventory = 100 # Initialiseer omgeving en agent env = SupplyChainEnvironment(num_locations, num_resources, max_inventory, "seasonal") agent = DQNAgent(env.state_size, env.action_size) episodes = 1000 update_target_every = 10 for episode in range(episodes): state = env.reset() total_reward = 0 steps = 0 while True: # Selecteer actie action = agent.act(state) # Voer actie uit next_state, reward, done, _ = env.step(action) # Sla ervaring op agent.remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state total_reward += reward steps += 1 # Train agent agent.replay() if done: break # Update target network if episode % update_target_every == 0: agent.update_target_network() if episode % 100 == 0: print(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward:.2f}, Epsilon: {agent.epsilon:.3f}") return agent # Train de agent agent = train_supply_chain_agent() ``` ## Uitdagingen en Oplossingen ### 1. **Hoge Dimensionaliteit** - **Uitdaging**: Supply chains hebben veel locaties en resources - **Oplossing**: Gebruik function approximation met neurale netwerken ### 2. **Schaalbaarheid** ```python # Gebruik convolutional layers voor ruimtelijke patronen class SpatialDQN(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv1d(32, 64, 3, padding=1), nn.ReLU() ) self.fc = nn.Linear(64 * state_size, action_size) def forward(self, x): x = x.unsqueeze(1) # Voeg channel dimensie toe x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) ``` ### 3. **Constraint Handling** ```python def apply_constraints(self, action, available_resources): # Zorg dat totale allocatie binnen beschikbare resources blijft total_allocation = np.sum(action) if total_allocation > available_resources: action = action * (available_resources / total_allocation) return action ``` ### 4. **Beloningsengineering** ```python def advanced_reward_calculation(self, fulfilled_orders, allocated_resources): # Multi-objectieve beloning service_level = np.sum(fulfilled_orders) / np.sum(self.demand_forecast) inventory_turnover = np.sum(fulfilled_orders) / np.mean(self.inventory) resource_utilization = np.sum(allocated_resources) / self.max_inventory reward = (service_level * 100 + inventory_turnover * 50 + resource_utilization * 30 - np.sum(self.pending_orders) * 10) return reward ``` ## Aanbevelingen voor je Supply Chain RL: 1. **Begin eenvoudig**: Start met 2-3 locaties en één resource type 2. **Valideer beloning**: Test of de beloningsfunctie de gewenste gedrag aanmoedigt 3. **Gebruik curriculum learning**: Begin met eenvoudige vraagpatronen 4. **Monitor key metrics**: Service level, inventory turnover, resource utilization Deze implementatie geeft je een solide basis voor je supply chain RL-project. Pas de parameters en netwerkarchitectuur aan op basis van je specifieke use case!