כתבה
arXiv cs.LG ·
למידת מחיר ואספקה תחת דרישה תלויה במצב ומוגבלת
Learning to Price and Stock Under Contextual and Censored Demand
אתגר חשוב למפעילי קמעונאות הוא להגיע להחלטות אופטימליות לגבי מחיר ואספקה. ניתן להגיע לכך על ידי דגימה של דרישה תלויה במצב ומוגבלת. ניתן להשתמש במודלים כמו LangGraph ו-GPT-5.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.06083v1 Announce Type: new Abstract: To make optimal joint pricing and inventory control decisions is a critical challenge for modern retailers. In practice, retailers face changing market conditions where demands are influenced by various contextual factors, while simultaneously dealing with the difficulty of lost sales that obscure true demand information. However, existing approaches often fail to account for both contextual information and censored demand observations. We address this gap by presenting a framework where we model demand as a linear combination of basis functions with unknown coefficients, allowing for adaptive pricing and inventory decisions that respond to changing contexts. We propose an efficient algorithm to achieve regret bound $\mathcal{O}(K\sqrt{T}\log
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית