論文の概要: An online learning approach to dynamic pricing and capacity sizing in
service systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02911v3
- Date: Wed, 7 Sep 2022 08:40:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 03:24:38.299274
- Title: An online learning approach to dynamic pricing and capacity sizing in
service systems
- Title（参考訳）: サービスシステムにおける動的価格と容量サイズに対するオンライン学習アプローチ
- Authors: Xinyun Chen, Yunan Liu and Guiyu Hong
- Abstract要約: 本稿では,$GI/GI/1$キューにおいて,動的価格とキャパシティサイズの問題について検討する。
私たちのフレームワークは、GOLiQ(Gradient-based Online Learning in Queue)と呼ばれています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.720986177499338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study a dynamic pricing and capacity sizing problem in a $GI/GI/1$ queue,
where the service provider's objective is to obtain the optimal service fee $p$
and service capacity $\mu$ so as to maximize the cumulative expected profit
(the service revenue minus the staffing cost and delay penalty). Due to the
complex nature of the queueing dynamics, such a problem has no analytic
solution so that previous research often resorts to heavy-traffic analysis
where both the arrival rate and service rate are sent to infinity. In this work
we propose an online learning framework designed for solving this problem which
does not require the system's scale to increase. Our framework is dubbed
Gradient-based Online Learning in Queue (GOLiQ). GOLiQ organizes the time
horizon into successive operational cycles and prescribes an efficient
procedure to obtain improved pricing and staffing policies in each cycle using
data collected in previous cycles. Data here include the number of customer
arrivals, waiting times, and the server's busy times. The ingenuity of this
approach lies in its online nature, which allows the service provider do better
by interacting with the environment. Effectiveness of GOLiQ is substantiated by
(i) theoretical results including the algorithm convergence and regret analysis
(with a logarithmic regret bound), and (ii) engineering confirmation via
simulation experiments of a variety of representative $GI/GI/1$ queues.
- Abstract（参考訳）: そこで、サービス提供者は、累積的な期待利益を最大化するために最適なサービス料$p$とサービス容量$\mu$を取得することを目的としている(サービス収益は、スタッフのコストと遅延ペナルティを減少させる)。
待ち行列のダイナミクスの複雑な性質から、このような問題は解析的な解決策を持たないため、以前の研究では、到着率とサービスレートの両方が無限大に送信される重トラフィック分析がしばしば行われる。
本研究では,システムの規模を増加させることなく,この問題を解決するためのオンライン学習フレームワークを提案する。
このフレームワークはgradient-based online learning in queue (goliq)と呼ばれている。
goliqは、一連の運用サイクルに時間軸を整理し、前回のサイクルで収集したデータを使用して、各サイクルで価格と人員配置ポリシーを改善するための効率的な手順を規定している。
ここでのデータには、顧客の到着数、待ち時間、サーバーの忙しい時間が含まれます。
このアプローチの独創性は、そのオンラインの性質にある。これにより、サービスプロバイダは、環境と対話することで、よりよいことをすることができる。
GOLiQの有効性について
(i)アルゴリズム収束・後悔分析を含む理論的結果(対数的後悔境界付き)
(ii)代表的な$gi/gi/1$キューのシミュレーション実験による工学的確認
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