• English
    • ไทย
  • English 
    • English
    • ไทย
  • Login
View Item 
  •   Wisdom Repository Home
  • หน่วยงาน
  • สำนักบริการการศึกษาและบรรณสาร
  • In Processing
  • Dissertations, Theses, Term Papers
  • View Item
  •   Wisdom Repository Home
  • หน่วยงาน
  • สำนักบริการการศึกษาและบรรณสาร
  • In Processing
  • Dissertations, Theses, Term Papers
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

All of Wisdom RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource TypesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource Types

My Account

Login

Proximal Policy Optimization on Casual Restaurant Raw Material Stock

การจัดการวัตถุดิบคงคลังของร้านอาหาร โดยใช้ Proximal Policy Optimization

by Nutthawat Ekthammanit; ณัฐวัฒน์ เอกธรรมนิตย์; Worapol Pongpech; วรพล พงษ์เพ็ชร; National Institute of Development Administration. School of Applied Statistics

Title:

Proximal Policy Optimization on Casual Restaurant Raw Material Stock
การจัดการวัตถุดิบคงคลังของร้านอาหาร โดยใช้ Proximal Policy Optimization

Contributor(s):

National Institute of Development Administration. School of Applied Statistics

Advisor:

Worapol Pongpech
วรพล พงษ์เพ็ชร

Issued date:

13/8/2021

Publisher:

National Institute of Development Administration

Abstract:

This research focuses on the Proximal Policy Optimization Algorithm (PPO) of Reinforcement Learning to make a forecasting model of raw material stock in restaurants.  The restaurant's daily raw material stock ordered and the number of raw material stock used fluctuates daily. The unused raw material stock is left as wasted material. It caused fermentation and produced methane gas that rises to destroy ozone into the atmosphere. This research investigated a One-Attribute Model and a Multi-Attribute Model. The dataset used in this research is synthetic data that use the normal distribution theory to make it. The model's performance was assessed using F-statistics, R-Square, and RMSE. We trained each model trained 12 million timesteps. The result showed that the Multi-Attribute Model would converge to the value optimization faster than the One-Attribute Model. We found that both models' accuracy is about 82 percent. This research demonstrated that the PPO Algorithm could be utilized to make an effective raw material forecasting tool.
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการจัดทำขึ้นเพื่อศึกษาหลักการ Proximal Policy Optimization ของกระบวนการ Reinforcement Learning ในการสร้างแบบจำลองการพยากรณ์จำนวนการสั่งวัตถุดิบของร้านอาหาร เนื่องมาจากปัญหาการสั่งวัตถุดิบของร้านอาหารในแต่ละวัน เกิดความคลาดเคลื่อนจากจำนวนการใช้วัตถุดิบจริงสูง วัตถุดิบที่เหลือจึงกลายเป็นขยะอาหาร ทำให้เกิดการหมักและก่อตัวเป็นก๊าซมีเทนลอยขึ้นไปทำลายโอโซนในชั้นบรรยากาศ โดยแบ่งการศึกษาออกเป็น 2 รูปแบบหลักๆ คือ 1. แบบจำลองแบบหนึ่งแอตทริบิวต์ 2. แบบจำลองแบบหลายแอตทริบิวต์ และชุดข้อมูลจำลองที่ใช้มาจากการจำลองโดยอาศัยหลักการจำลองข้อมูลแบบแจกแจงปกติ ส่วนการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองจะใช้เครื่องมือ 3 อย่าง คือ F-Statistics ,R-Square และRMSE ในการศึกษาครั้งนี้แต่ละแบบจำลองจะมีการเรียนรู้ทั้งหมด 12 ล้านไทม์สเต็ป ผลจากการศึกษาในงานวิจัยนี้ พบว่า ในการเรียนรู้ของแบบจำลองทั้งหมด 12 ล้านไทม์สเต็ป แบบจำลองแบบหลายแอตทริบิวต์ จะเกิดการลู่เข้าหาค่าที่เหมาะสมของแบบจำลอง ได้เร็วกว่าแบบจำลองแบบหนึ่งแอตทริบิวต์ และประสิทธิภาพของค่าความถูกต้องในการพยากรณ์จำนวนการสั่งวัตถุดิบ อยู่ที่ร้อยละ 82 ของค่าการพยากรณ์ทั้งหมด จากงานวิจัยนี้ทำให้ทราบถึงแนวทางในการนำหลักการ Proximal Policy Optimization ไปสร้างแบบจำลองการพยากรณ์จำนวนการสั่งวัตถุดิบ ให้สามารถพยากรณ์จำนวนวัตถุดิบที่จะสั่ง ได้ใกล้เคียงกับจำนวนวัตถุดิบที่ใช้จริงมากที่สุด และสามารถลดจำนวนขยะอาหารให้มีจำนวนเหลือน้อยลง

Description:

Master of Science (Business Analytics and Data Science) (M.S. (Business Analytics and Data Science))
วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (การวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาการข้อมูล) (วท.ม. (การวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาการข้อมูล))

Keyword(s):

การเรียนแบบเสริมกำลัง
การเรียนรู้ของเครื่อง
วัตถุดิบคงคลัง
Reinforcement Learning
Machine Learning
Raw Material Stock

Type:

Thesis
วิทยานิพนธ์

Language:

th

Rights:

National Institute of Development Administration

URI:

https://repository.nida.ac.th/handle/662723737/5539
Show full item record

Files in this item (CONTENT)

Thumbnail
View
  • 6110412014.pdf ( 2,638.13 KB )

ทรัพยากรสารสนเทศทั้งหมดในคลังปัญญา ใช้เพื่อประโยชน์ทางการเรียนการสอนและการค้นคว้าเท่านั้น และต้องมีการอ้างอิงแหล่งที่มาทุกครั้งที่นำไปใช้ ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และทำสำเนาต่อ รวมถึงไม่ให้อนุญาตนำไปใช้ประโยชน์เพื่อการค้า ไม่ว่ากรณีใด ๆ ทั้งสิ้น



This item appears in the following Collection(s)

  • Dissertations, Theses, Term Papers [179]
Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Education Service Center | สำนักบริการการศึกษาและบรรณสาร
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Education Service Center | สำนักบริการการศึกษาและบรรณสาร
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

‹›×