Los autores presentan un modelo de sistemas de inventario minorista de dos escalones, y proyectan el problema de generar estrategias de control óptimas dentro del marco de trabajo de la programación dinámica. Se formulan dos casos de estudio específicos, para los cuales los problemas de programación dinámica subyacentes involucran 33 y 46 variables de estado, respectivamente. Debido a la enormidad de estos espacios de estado, son inaplicables los algoritmos clásicos de programación dinámica. Para dirigir estos problemas complejos, los autores desarrollaron algoritmos de programación dinámica aproximados.
Los algoritmos están motivados por la investigación reciente en aproximaciones de redes neuronales, y son representativos de algoritmos estudiados en el campo emergente de la programación neurodinámica.
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