制限スイッチ下のナップザックによるブラインドネットワーク収入管理およびバンディット【JST・京大機械翻訳】

Simchi-Levi David; Xu Yunzong; Zhao Jinglong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216310542692 整理番号：22P0085016

制限スイッチ下のナップザックによるブラインドネットワーク収入管理およびバンディット【JST・京大機械翻訳】

Blind Network Revenue Management and Bandits with Knapsacks under Limited Switches

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発行年： 2019年11月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月01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)

本研究はオンライン市場における共通のビジネス制約によって動機づけられる。企業は,動的価格決定と価格実験の利点を尊重する一方で,価格変化(すなわち,スイッチ)の数を,様々な実用的理由により,いくつかの予算内に制限しなければならない。分布未知設定における古典的価格ベースネットワーク収入管理問題とナップサック問題を持つ帯域を研究した。これらの問題において,意思決定者(環境に関する事前知識がない)は有限時間水平に割り当てる多重資源の有限初期在庫を持つ。古典的資源制約を超えて,これらの問題に対する追加スイッチング制約を導入し,意思決定者が固定スイッチング予算内で行動間のスイッチを切り替える時間の全数を制限する。このような問題に対して,最適レグレット上の上限と下限のマッチングを示し,最適レグレットを達成する計算効率の良い制限スイッチアルゴリズムを提案した。本研究は,驚くべき結果を明らかにした:最適レグレットレートは,スイッチング予算の区分的定数関数によって完全に特性化され,これはさらに,資源制約の数に依存し,これは,資源制約の数が,オンライン学習問題の統計的複雑性の決定において基本的役割を果たすことを初めて示した。計算機実験を行い,文献において広く用いられている数値セットアップに関する提案アルゴリズムの性能を試験した。文献からのベンチマークアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムは,受信スイッチの数に関して明確な利点を有する有望な性能を達成した。実際に,企業は,それらが資源とスイッチング制約を同時に直面するとき,著者らの研究から利益を得て,それらの学習と意思決定性能を向上することができる。【JST・京大機械翻訳】

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マーケティング , 数理計画法

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