管理领域强化学习的文献概览

管理领域中的强化学习是一种通过试错和奖励机制来优化决策的方法。以下是一些管理领域强化学习的文献概览：

1. "Reinforcement Learning for Trading in Finance" by R. Neuneier and S. Ruder: 该文献介绍了如何使用强化学习来进行金融交易决策，包括股票交易和期权交易等。

2. "Reinforcement Learning for Supply Chain Management: A Review of Recent Advances" by S. S. Sahoo and S. K. Padhy: 该文献综述了近年来在供应链管理领域应用强化学习的研究进展，包括库存管理、物流优化等方面。

3. "Reinforcement Learning for Revenue Management: A Survey" by Y. Wang and Z. Zhang: 该文献调查了在收益管理领域应用强化学习的研究，包括酒店、航空等行业的定价和资源分配问题。

4. "Reinforcement Learning for Online Advertising: A Survey" by Y. Li, L. Chen, and Y. Liu: 该文献综述了在线广告领域应用强化学习的研究，包括广告投放策略、用户行为建模等方面。

5. "Reinforcement Learning for Healthcare Operations Management: A Review" by S. S. Sahoo and S. K. Padhy: 该文献回顾了在医疗保健运营管理领域应用强化学习的研究，包括排班、资源分配等问题。