論文の概要: Non-Stationary Dynamic Pricing Via Actor-Critic Information-Directed Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09372v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 14:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 16:53:41.595877
• Title: Non-Stationary Dynamic Pricing Via Actor-Critic Information-Directed Pricing
• Title（参考訳）: アクタクリティカル情報指向価格による非定常動的価格設定
• Authors: Po-Yi Liu, Chi-Hua Wang, Heng-Hsui Tsai
• Abstract要約: 提案したACIDPは、統計機械学習から情報指向サンプリング(IDS)アルゴリズムを拡張し、ミクロ経済選択理論を含む。 これは、アッパー信頼境界 (UCB) やトンプソンサンプリング (TS) といった競合するバンディットアルゴリズムを、一連の市場環境シフトで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4180331276028662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel non-stationary dynamic pricing algorithm design, where pricing agents face incomplete demand information and market environment shifts. The agents run price experiments to learn about each product's demand curve and the profit-maximizing price, while being aware of market environment shifts to avoid high opportunity costs from offering sub-optimal prices. The proposed ACIDP extends information-directed sampling (IDS) algorithms from statistical machine learning to include microeconomic choice theory, with a novel pricing strategy auditing procedure to escape sub-optimal pricing after market environment shift. The proposed ACIDP outperforms competing bandit algorithms including Upper Confidence Bound (UCB) and Thompson sampling (TS) in a series of market environment shifts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不完全な需要情報や市場環境の変化に直面する非定常動的価格決定アルゴリズムを提案する。 エージェントは、各製品の需要曲線と利益を最大化する価格について学ぶために価格実験を行い、市場環境の変化を認識しながら、最適以下の価格の提供から高い機会コストを回避する。 提案したACIDPは,情報指向サンプリング(IDS)アルゴリズムを統計機械学習からマイクロエコノミクス選択理論まで拡張し,市場環境シフト後の準最適価格を回避するための新たな価格戦略監査手法を提案する。 提案したACIDPは,アッパー信頼境界 (UCB) やトンプソンサンプリング (TS) など,一連の市場環境シフトにおいて競合する帯域幅アルゴリズムより優れている。

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