[发明专利]物品补货方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种物品补货方法，包括获取历史物品在不同阶段的库存数量、需求数量和订单数量，根据库存数量、需求数量和订单数量计算历史状态变量；获取奖励函数和目标约束容量，根据目标约束容量和奖励函数构建基础深度神经网络；基于历史状态变量对基础深度神经网络进行训练，在基础深度神经网络的损失函数收敛时，确定基础深度神经网络训练完成，得到目标深度神经网络；获取目标物品的当前状态变量，根据目标深度神经网络计算得到目标物品在不同补货量下的预测奖励值；选取最大值的预测奖励值对应的补货量为目标补货量。本申请还提供一种物品补货装置、计算机设备及存储介质。本申请实现了对物品补货量的精确预测。