論文の概要: Degeneracy is OK: Logarithmic Regret for Network Revenue Management with Indiscrete Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07996v3
• Date: Wed, 17 Jan 2024 00:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 22:15:41.000753
• Title: Degeneracy is OK: Logarithmic Regret for Network Revenue Management with Indiscrete Distributions
• Title（参考訳）: 退化はok:不明瞭な分布をもつネットワーク収益管理に対する対数的後悔
• Authors: Jiashuo Jiang, Will Ma and Jiawei Zhang
• Abstract要約: 我々は、従来のネットワーク収益管理(NRM)問題について、意思決定を受理/退避し、IIDの到着を$T$で検討する。 本モデルでは,O(log2 T)$ regret を実現するオンラインアルゴリズムを開発した。 2階成長の仮定を追加して、$O(log T)$ regretを達成する2番目の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.959412298776199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the classical Network Revenue Management (NRM) problem with accept/reject decisions and $T$ IID arrivals. We consider a distributional form where each arrival must fall under a finite number of possible categories, each with a deterministic resource consumption vector, but a random value distributed continuously over an interval. We develop an online algorithm that achieves $O(\log^2 T)$ regret under this model, with the only (necessary) assumption being that the probability densities are bounded away from 0. We derive a second result that achieves $O(\log T)$ regret under an additional assumption of second-order growth. To our knowledge, these are the first results achieving logarithmic-level regret in an NRM model with continuous values that do not require any kind of ``non-degeneracy'' assumptions. Our results are achieved via new techniques including a new method of bounding myopic regret, a ``semi-fluid'' relaxation of the offline allocation, and an improved bound on the ``dual convergence''.
• Abstract（参考訳）: 我々は、従来のネットワーク収益管理(NRM)問題について、意思決定を受理/退避し、IIDの到着を$T$で検討する。 各到着は、決定論的リソース消費ベクトルを持つが、ランダムな値が一定間隔にわたって連続的に分布する、有限個の可能なカテゴリに満たさなければならない分布形式を考える。 このモデルの下では, 確率密度が 0 から遠ざかっているという仮定が唯一の(必要)前提として, $o(\log^2 t)$ regret を実現するオンラインアルゴリズムを開発した。 2階成長の仮定を追加して、$O(\log T)$ regretを達成する2番目の結果を得る。 我々の知る限り、これらは『非退化』の仮定を一切必要としない連続的な値を持つNEMモデルにおいて対数レベルの後悔を達成する最初の結果である。 本研究は,新しい手法により,自発的後悔のバウンディング,オフラインアロケーションの‘半流動’緩和,‘二重収束’のバウンドの改善などを実現する。

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