論文の概要: Diffusion Approximations for a Class of Sequential Testing Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07030v1
- Date: Sat, 13 Feb 2021 23:21:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 16:05:21.926412
- Title: Diffusion Approximations for a Class of Sequential Testing Problems
- Title（参考訳）: 逐次テスト問題のクラスに対する拡散近似
- Authors: Victor F. Araman, Rene Caldentey
- Abstract要約: 私達は市場へ進水するプロダクトの最適の品揃えを選びたいと思う販売人の問題を研究します。
電子商取引における新興の慣行に触発されて、売り手はこれらの嗜好を学習するためにクラウド投票システムを利用することができると仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a decision maker who must choose an action in order to maximize a
reward function that depends also on an unknown parameter {\Theta}. The
decision maker can delay taking the action in order to experiment and gather
additional information on {\Theta}. We model the decision maker's problem using
a Bayesian sequential experimentation framework and use dynamic programming and
diffusion-asymptotic analysis to solve it. For that, we scale our problem in a
way that both the average number of experiments that is conducted per unit of
time is large and the informativeness of each individual experiment is low.
Under such regime, we derive a diffusion approximation for the sequential
experimentation problem, which provides a number of important insights about
the nature of the problem and its solution. Our solution method also shows that
the complexity of the problem grows only quadratically with the cardinality of
the set of actions from which the decision maker can choose. We illustrate our
methodology and results using a concrete application in the context of
assortment selection and new product introduction. Specifically, we study the
problem of a seller who wants to select an optimal assortment of products to
launch into the marketplace and is uncertain about consumers' preferences.
Motivated by emerging practices in e-commerce, we assume that the seller is
able to use a crowdvoting system to learn these preferences before a final
assortment decision is made. In this context, we undertake an extensive
numerical analysis to assess the value of learning and demonstrate the
effectiveness and robustness of the heuristics derived from the diffusion
approximation.
- Abstract（参考訳）: 我々は、未知のパラメータに依存する報酬関数を最大化するために、アクションを選択する必要がある意思決定者を考える。
意思決定者は、実験を行い、さらに情報を集めるために、アクションを取るのを遅らせることができる。
ベイズ逐次実験フレームワークを用いて意思決定者の問題をモデル化し,動的計画法と拡散漸近解析を用いて解く。
そのため、単位時間当たりに実施される平均的な実験数と個々の実験のインフォメーション性が低くなるように、問題をスケールする。
このような体制の下で、我々は、問題の性質とその解に関する多くの重要な洞察を提供する連続実験問題の拡散近似を導出する。
我々の解法はまた、問題の複雑さは、意思決定者が選択できる一連の行動のカーディナリティとのみ二次的に成長することを示している。
我々は,品揃え選択と新製品の導入という文脈で,具体的アプリケーションを用いた方法論と結果を紹介する。
具体的には,市場に出品する商品の最適品揃えの選択を希望し,消費者の嗜好について不透明な売り手の問題について検討する。
電子商取引における新興の慣行に触発されて、最終的な品揃え決定が下される前に、売り手は群衆投票システムを使ってこれらの嗜好を学習できると仮定する。
この文脈では,学習の価値を評価するために広範な数値解析を行い,拡散近似から導かれるヒューリスティックスの有効性と頑健性を示す。
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