論文の概要: Fairness-aware Network Revenue Management with Demand Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11159v1
- Date: Fri, 22 Jul 2022 15:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-25 12:51:55.528888
- Title: Fairness-aware Network Revenue Management with Demand Learning
- Title（参考訳）: 需要学習による公正なネットワーク収益管理
- Authors: Xi Chen, Jiameng Lyu, Yining Wang, Yuan Zhou
- Abstract要約: 本稿では,需要学習と公正度を両立させた価格ベースのネットワーク収益管理問題について検討する。
我々は、収益目標に公正を組み込む目的として、正規化収益、すなわち、公正化正規化を伴う総収益を導入する。
我々のアルゴリズムは、$tilde O(N5/2sqrtT)$の最悪の後悔を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.526563642585803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In addition to maximizing the total revenue, decision-makers in lots of
industries would like to guarantee fair consumption across different resources
and avoid saturating certain resources. Motivated by these practical needs,
this paper studies the price-based network revenue management problem with both
demand learning and fairness concern about the consumption across different
resources. We introduce the regularized revenue, i.e., the total revenue with a
fairness regularization, as our objective to incorporate fairness into the
revenue maximization goal. We propose a primal-dual-type online policy with the
Upper-Confidence-Bound (UCB) demand learning method to maximize the regularized
revenue. We adopt several innovative techniques to make our algorithm a unified
and computationally efficient framework for the continuous price set and a wide
class of fairness regularizers. Our algorithm achieves a worst-case regret of
$\tilde O(N^{5/2}\sqrt{T})$, where $N$ denotes the number of products and $T$
denotes the number of time periods. Numerical experiments in a few NRM examples
demonstrate the effectiveness of our algorithm for balancing revenue and
fairness.
- Abstract（参考訳）: 総収入の最大化に加えて、多くの業界の意思決定者は、異なる資源の公平な消費を保証し、特定の資源の飽和を避けることを望む。
本論文は,これらの実践的ニーズを背景として,需要学習と資源間の消費に対する公平性の両面から,価格に基づくネットワーク収益管理の問題を研究する。
我々は、公平さを収益の最大化目標に組み込むことを目的として、正規化収益、すなわちフェアネス正規化による総収益を導入する。
正規化収益を最大化するために,UCB (Upper-Confidence-Bound) 要求学習手法を用いた原始二重型オンラインポリシーを提案する。
我々は、アルゴリズムを連続価格設定のための統一的かつ計算効率の良いフレームワークにするために、いくつかの革新的手法を採用する。
我々のアルゴリズムは、$\tilde O(N^{5/2}\sqrt{T})$, $N$は製品数を表し、$T$は期間数を表す。
いくつかのnrm例における数値実験は、収益と公平さのバランスをとるためのアルゴリズムの有効性を示している。
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