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16.11.2018 Open Access

A CUDA approach to compute perishable inventory control policies using value iteration

Zeitschrift:
The Journal of Supercomputing
Autoren:
G. Ortega, E. M. T. Hendrix, I. García
Wichtige Hinweise
This research is partly funded by Project TIN2015-66680 financed by the Spanish Ministry and Spanish network CAPAP-H6 (TIN2016-81840-REDT). G. Ortega is a fellow of the Spanish “Juan de la Cierva Incorporación” program (Grant No. IJCI-2016-30173).

Abstract

Dynamic programming (DP) approaches, in particular value iteration, is often seen as a method to derive optimal policies in inventory management. The challenge in this approach is to deal with an increasing state space when handling realistic problems. As a large part of world food production is thrown out due to its perishable character, a motivation exists to have a good look at order policies in retail. Recently, investigation has been introduced to consider substitution of one product by another, when one is out of stock. Taking this tendency into account in a policy requires an increasing state space. Therefore, we investigate the potential of using GPU platforms in order to derive optimal policies when the number of products taken into account simultaneously is increasing. First results show the potential of the GPU approach to accelerate computation in value iteration for DP.

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