多重在庫による競合オンライン最適化:分割統治アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Lin Qiulin; Mo Yanfang; Su Junyan; Chen Minghua

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201737901041 整理番号：22P0285587

多重在庫による競合オンライン最適化:分割統治アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Competitive Online Optimization with Multiple Inventories: A Divide-and-Conquer Approach

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多重インベントリによる競合オンライン最適化問題を研究した。問題において,オンライン意思決定者は,スロット付き水平線上の多重容量制限インベントリの割当を最適化し,一方,割当制約と収入関数は各スロットでオンラインで来る。問題は,敵対収入関数と割当て制約の下で限られた在庫を割り当てる必要があるので,この決定は複数のインベントリと異なるスロットの間で結合される。著者らは,この問題をいくつかの単一在庫問題に分解することを可能にし,競合比(CR)に関して最適性損失がほとんどない2段階方法で解くことができる分割統治アプローチを提案した。提案アプローチでは,新しい角度,洞察および結果が得られ,これは,広く採用されているプライムおよびデュアルフレームワークとは異なっている。特に,収入関数の勾配が正の範囲で有界であるとき,著者らは,著者らのアプローチが,インベントリの数が小さいときに最適であるタイトなCRを達成することができ,それはすべての既存のものより良いことを示した。任意の数のインベントリに対して,CRは,問題に対するすべてのオンラインアルゴリズムの中で,最良の可能なCRの下限に対する1の付加的定数内にある。さらに,この方法を様々なアプリケーションに一般化するための一般的条件を特性化した。例えば,価格弾性を有する一般化一方向取引問題に対して,以前の結果が利用できないところでは,この手法は,一定因子までの最適CRを達成するオンラインアルゴリズムを得る。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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