論文の概要: Dynamic Retail Pricing via Q-Learning -- A Reinforcement Learning Framework for Enhanced Revenue Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18261v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 11:59:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:25:54.069010
- Title: Dynamic Retail Pricing via Q-Learning -- A Reinforcement Learning Framework for Enhanced Revenue Management
- Title(参考訳): 収益管理強化のための強化学習フレームワークQ-Learningによる動的小売価格設定
- Authors: Mohit Apte, Ketan Kale, Pranav Datar, Pratiksha Deshmukh,
- Abstract要約: 本稿では、小売業における動的価格戦略を強化するため、Q-Learningアルゴリズムを用いた強化学習(RL)フレームワークの適用について検討する。
模擬小売環境を構築することで、消費者行動や市場状況のリアルタイム変化にRLが効果的に対処する方法を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: This paper explores the application of a reinforcement learning (RL) framework using the Q-Learning algorithm to enhance dynamic pricing strategies in the retail sector. Unlike traditional pricing methods, which often rely on static demand models, our RL approach continuously adapts to evolving market dynamics, offering a more flexible and responsive pricing strategy. By creating a simulated retail environment, we demonstrate how RL effectively addresses real-time changes in consumer behavior and market conditions, leading to improved revenue outcomes. Our results illustrate that the RL model not only surpasses traditional methods in terms of revenue generation but also provides insights into the complex interplay of price elasticity and consumer demand. This research underlines the significant potential of applying artificial intelligence in economic decision-making, paving the way for more sophisticated, data-driven pricing models in various commercial domains.
- Abstract(参考訳): 本稿では、小売業における動的価格戦略を強化するため、Q-Learningアルゴリズムを用いた強化学習(RL)フレームワークの適用について検討する。
静的な需要モデルによく依存する従来の価格手法とは異なり、我々のRLアプローチは進化する市場のダイナミクスに継続的に適応し、より柔軟で応答性のよい価格戦略を提供します。
模擬小売環境を構築することで、消費者行動や市場状況のリアルタイム変化にRLが効果的に対処し、収益効果が向上することを示す。
以上の結果から,RLモデルは収益発生の点で従来の手法を上回るだけでなく,価格の弾力性と消費者需要の複雑な相互作用に関する洞察も得られることが示唆された。
この研究は、人工知能を経済的な意思決定に適用する大きな可能性を浮き彫りにし、様々な商業領域におけるより洗練されたデータ駆動価格モデルへの道を開いた。
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