一个多阶段库存-生产计划问题，需要跟踪 20 个 SKU 的库存、在途、价格等状态，精确动态规划状态数爆炸；业务要求秒级给出可解释方案，并允许每天重算。团队有人主张端到端深度强化学习，有人主张滚动时域 DP，有人主张每小时用 MILP 重算。作为负责人，你怎么选型？给出状态降维/近似、上线验证和边界条件。
面试官在考什么
判断能否识别 DP 适用边界，在精确、近似、RL、MILP 之间做业务可解释和时延取舍。
回答框架 · 前两步
- DP 适用条件：最优子结构、无后效性、状态可枚举；不满足则不能直接套。
- 精确 DP 不可行时可用滚动时域、状态聚合、近似动态规划/rollout，并保留安全库存和规则兜底。
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑， 以及针对你简历的追问路径，在定制报告里。
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