論文の概要: Online Joint Assortment-Inventory Optimization under MNL Choices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02022v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 09:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 14:33:44.558291
• Title: Online Joint Assortment-Inventory Optimization under MNL Choices
• Title（参考訳）: MNL選択によるオンライン共同配置-在庫最適化
• Authors: Yong Liang, Xiaojie Mao, Shiyuan Wang
• Abstract要約: 本稿では,MNL(Multinomial Logit)選択モデルに従えば,各顧客の選択行動が従うと仮定する,オンラインジョイント・アソート・インベントリ最適化問題について考察する。 本稿では,オンラインの品揃えと在庫の意思決定における探索と搾取を効果的にバランスさせる新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.530542487845732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study an online joint assortment-inventory optimization problem, in which we assume that the choice behavior of each customer follows the Multinomial Logit (MNL) choice model, and the attraction parameters are unknown a priori. The retailer makes periodic assortment and inventory decisions to dynamically learn from the realized demands about the attraction parameters while maximizing the expected total profit over time. In this paper, we propose a novel algorithm that can effectively balance the exploration and exploitation in the online decision-making of assortment and inventory. Our algorithm builds on a new estimator for the MNL attraction parameters, a novel approach to incentivize exploration by adaptively tuning certain known and unknown parameters, and an optimization oracle to static single-cycle assortment-inventory planning problems with given parameters. We establish a regret upper bound for our algorithm and a lower bound for the online joint assortment-inventory optimization problem, suggesting that our algorithm achieves nearly optimal regret rate, provided that the static optimization oracle is exact. Then we incorporate more practical approximate static optimization oracles into our algorithm, and bound from above the impact of static optimization errors on the regret of our algorithm. At last, we perform numerical studies to demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MNL(Multinomial Logit)選択モデルに従う顧客の選択行動と,アトラクションパラメータが不明確であることを前提として,オンライン共同配置-発明最適化問題について検討する。 小売業者は、予想総利益を時間とともに最大化しつつ、アトラクションパラメータに関する現実的な要求から動的に学習する周期的なアソシエーションと在庫決定を行う。 本稿では,ソートとインベントリのオンライン意思決定における探索と活用を効果的にバランスさせる新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,MNLアトラクションパラメータの新しい推定器,未知のパラメータを適応的に調整することで探索をインセンティブ化する新しい手法,および与えられたパラメータを用いた静的単一サイクルアソート・イニシアティブ計画問題への最適化オラクルに基づく。 我々は,我々のアルゴリズムに対する後悔の上限と,オンライン・ジョイント・ソートメント・発明最適化問題の下限を定め,静的最適化のオラクルが正確であることから,我々のアルゴリズムがほぼ最適の後悔率を達成したことを示唆する。 そこで我々は,より実用的な近似的静的最適化オラクルをアルゴリズムに組み込んで,アルゴリズムの後悔に対する静的最適化誤差の影響を克服する。 最後に,提案アルゴリズムの有効性を実証するために数値解析を行った。

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