نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تصمیم‌گیری مدیریتی

نویسندگان

    مهدی رضازاده گروه برنامه‌ریزی آموزشی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
    فاطمه نادری * گروه برنامه‌ریزی آموزشی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران fatemeh.naderi42@yahoo.com

کلمات کلیدی:

یادگیری تقویتی, تصمیم‌گیری مدیریتی, هوش مصنوعی, بهینه‌سازی, تحلیل مضمون, سازمان یادگیرنده

چکیده

هدف این پژوهش مرور نظام‌مند مطالعات علمی با تمرکز بر تبیین نقش و کارکردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری مدیریتی در سازمان‌ها بود. این مطالعه از نوع مرور نظام‌مند کیفی بود که با تحلیل محتوای مقالات منتخب انجام شد. برای گردآوری داده‌ها، پایگاه‌های علمی معتبر شامل Scopus، Web of Science، IEEE Xplore و Google Scholar جست‌وجو شدند. پس از غربالگری اولیه، ۱۵ مقاله واجد شرایط نهایی انتخاب شدند. داده‌های متنی در نرم‌افزار NVivo 14 وارد و با روش تحلیل مضمون کدگذاری شدند. مضامین اصلی بر اساس شباهت مفهومی و با رویکرد استقرایی استخراج گردیدند تا چارچوب نظری جامعی درباره نحوه تأثیر یادگیری تقویتی بر تصمیم‌گیری مدیریتی شکل گیرد. نتایج نشان داد که یادگیری تقویتی با فراهم‌سازی سازوکاری مبتنی بر بازخورد، پاداش و یادگیری تدریجی، می‌تواند به شکل مؤثری در بهینه‌سازی تصمیمات مدیریتی نقش ایفا کند. سه مضمون اصلی استخراج‌شده شامل «یادگیری تقویتی به‌عنوان ابزار بهینه‌سازی تصمیمات مدیریتی»، «ادغام یادگیری تقویتی در سیستم‌های مدیریتی هوشمند» و «پیامدهای کاربرد یادگیری تقویتی در تصمیم‌گیری مدیریتی» بودند. به‌کارگیری الگوریتم‌های RL موجب افزایش دقت تصمیمات، کاهش سوگیری‌های شناختی، ارتقای چابکی سازمانی و بهبود بهره‌وری شد یافته‌ها حاکی از آن است که یادگیری تقویتی به‌عنوان رویکردی نوین در مدیریت می‌تواند الگویی هوشمند، داده‌محور و خودیادگیرنده برای تصمیم‌گیری فراهم سازد. استفاده از این فناوری نیازمند زیرساخت‌های داده‌ای، فرهنگ یادگیری سازمانی و چارچوب‌های اخلاقی شفاف است تا تعامل سازنده میان انسان و ماشین در فرآیند تصمیم‌گیری تحقق یابد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Buşoniu, L., Babuška, R., De Schutter, B., & Ernst, D. (2010). Reinforcement learning and dynamic programming using function approximators. CRC Press.

Chen, X., Huang, S., & Li, Y. (2022). Reinforcement learning-based human resource allocation for improving organizational performance. Expert Systems with Applications, 198, 116888.

Dehghani, M., Khosravi, A., & Nahavandi, S. (2022). Reinforcement learning in supply chain management: A systematic review. Computers & Industrial Engineering, 167, 107981.

Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2021). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 57, 102297.

François-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., Bellemare, M. G., & Pineau, J. (2018). An introduction to deep reinforcement learning. Foundations and Trends® in Machine Learning, 11(3–4), 219–354.

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.

Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). Reinforcement learning: A survey. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237–285.

Kiumarsi, B., Vamvoudakis, K. G., Modares, H., & Lewis, F. L. (2018). Optimal and autonomous control using reinforcement learning: A survey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(6), 2042–2062.

Lai, Y., Li, H., & Chen, J. (2022). Reinforcement learning for adaptive supply chain optimization under pandemic disruption. Omega, 112, 102720.

Li, Y. (2021). Deep reinforcement learning: An overview. Neural Networks, 131, 219–239.

Li, Z., & Shi, Y. (2023). Ethical transparency and interpretability in reinforcement learning-based management systems. Journal of Business Research, 172, 114203.

March, J. G., & Simon, H. A. (1958). Organizations. Wiley.

Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529–533.

Nguyen, T., Nguyen, N., & Pham, H. (2020). Reinforcement learning for dynamic decision-making in intelligent management systems. Information Sciences, 512, 682–702.

Rahman, M. S., Alam, M. J., & Ahmed, R. (2022). Explainability in reinforcement learning-based business decisions. Decision Support Systems, 157, 113762.

Rahwan, I. (2018). Society-in-the-loop: Programming the algorithmic social contract. Ethics and Information Technology, 20, 5–14.

Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489.

Simon, H. A. (1977). The new science of management decision. Prentice Hall.

Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). MIT Press.

Vinyals, O., Babuschkin, I., Czarnecki, W. M., et al. (2019). Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning. Nature, 575(7782), 350–354.

Wang, Y., Zhang, X., & Zhou, D. (2023). Intelligent management decision-making via hybrid deep reinforcement learning. Computers in Industry, 150, 103997.

Yang, H., & Wang, J. (2022). Reinforcement learning in organizational management: Emerging trends and challenges. Journal of Management Analytics, 9(4), 513–531.

Zhang, T., Liu, W., & Xu, X. (2023). Organizational learning and reinforcement learning integration: Toward adaptive managerial decision-making. Technological Forecasting and Social Change, 187, 122259.

Zheng, Y., Chen, R., & Xu, D. (2022). Reinforcement learning in operations management: Recent advances and applications. European Journal of Operational Research, 299(3), 1189–1204.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۲/۰۷/۲۳

ارسال

۱۴۰۲/۰۱/۳۰

بازنگری

۱۴۰۲/۰۲/۲۹

پذیرش

۱۴۰۲/۰۳/۲۷

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

رضازاده م.، و نادری ف. (1402). نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تصمیم‌گیری مدیریتی. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت، 1(1)، 1-13. https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/2

مقالات مشابه

1-10 از 47

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.