論文の概要: Utility Fairness in Contextual Dynamic Pricing with Demand Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16528v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 05:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:49:23.373801
• Title: Utility Fairness in Contextual Dynamic Pricing with Demand Learning
• Title（参考訳）: 需要学習によるコンテキスト動的価格の実用性
• Authors: Xi Chen, David Simchi-Levi, Yining Wang
• Abstract要約: 本稿では,ユーティリティフェアネス制約下でのパーソナライズされた価格設定のための新しいコンテキスト帯域幅アルゴリズムを提案する。 動的価格設定と需要学習を取り入れた当社のアプローチは,価格戦略における公正性の重要課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.26236046836737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel contextual bandit algorithm for personalized pricing under utility fairness constraints in scenarios with uncertain demand, achieving an optimal regret upper bound. Our approach, which incorporates dynamic pricing and demand learning, addresses the critical challenge of fairness in pricing strategies. We first delve into the static full-information setting to formulate an optimal pricing policy as a constrained optimization problem. Here, we propose an approximation algorithm for efficiently and approximately computing the ideal policy. We also use mathematical analysis and computational studies to characterize the structures of optimal contextual pricing policies subject to fairness constraints, deriving simplified policies which lays the foundations of more in-depth research and extensions. Further, we extend our study to dynamic pricing problems with demand learning, establishing a non-standard regret lower bound that highlights the complexity added by fairness constraints. Our research offers a comprehensive analysis of the cost of fairness and its impact on the balance between utility and revenue maximization. This work represents a step towards integrating ethical considerations into algorithmic efficiency in data-driven dynamic pricing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,需要の不確実性を考慮したシナリオにおいて,実用フェアネス制約下でのパーソナライズされた価格設定のための新しいコンテキストバンディットアルゴリズムを提案する。 動的価格設定と需要学習を取り入れた当社のアプローチは,価格戦略における公正性の重要課題に対処する。 まず、静的な全情報設定を精査し、最適な価格設定を制約付き最適化問題として定式化する。 本稿では,理想ポリシーを効率的に,ほぼ計算するための近似アルゴリズムを提案する。 また,より詳細な研究と拡張の基礎を規定する簡略な方針を導出し,公平性制約に基づく最適文脈価格政策の構造を特徴付けるために,数理解析と計算研究を用いる。 さらに,本研究を需要学習を伴う動的価格問題に拡張し,公平性制約が付加する複雑性を強調する非標準後悔下限を確立した。 本研究は,公正のコストとその効用と収益の最大化のバランスへの影響を包括的に分析するものである。 この研究は、データ駆動動的価格設定のアルゴリズム効率への倫理的配慮を統合するための一歩である。

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