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
• License:
• 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。

関連論文リスト

• Transfer Learning for Nonparametric Contextual Dynamic Pricing [17.420508136662257]
  動的価格戦略は、市場条件や顧客特性に基づいて価格を調整することで、企業が収益を最大化する上で不可欠である。 この制限を克服するための有望なアプローチの1つは、関連する製品や市場からの情報を活用して、焦点となる価格決定を知らせることである。 本稿では,ソースドメインからの事前収集データを効果的に活用し,対象ドメインの価格決定を効率化する,新しいTLDPアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T01:05:04Z)
• Reinforcement-Learning Portfolio Allocation with Dynamic Embedding of Market Information [12.032301674764552]
  我々は,高次元,非定常,低信号の市場情報から生じる課題に対処するために,ディープラーニング技術を活用したポートフォリオアロケーションフレームワークを開発した。 我々は、生成的オートエンコーダとオンラインメタラーニングを統合し、市場情報を動的に埋め込む強化学習フレームワークを設計する。 米国株上位500銘柄に基づく実証分析は、当社のフレームワークが共通のポートフォリオベンチマークを上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T20:56:59Z)
• Dynamic Pricing in High-Speed Railways Using Multi-Agent Reinforcement Learning [4.800138615859937]
  本稿では,競合演算子や協調演算子のコンテキストにおいて,効果的な動的価格戦略を設計する上での課題について述べる。 非ゼロサムマルコフゲームに基づく強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T16:19:25Z)
• Deep Reinforcement Learning Agents for Strategic Production Policies in Microeconomic Market Simulations [1.6499388997661122]
  複数の生産者と競合する市場で効果的な政策を得るためのDRLベースのアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、静的およびランダムな戦略を一貫して上回るいくつかのシミュレーションに適応的な生産ポリシーを学習することを可能にする。 その結果,DRLで訓練したエージェントは生産水準を戦略的に調整し,長期利益率を最大化できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T18:38:05Z)
• MetaTrading: An Immersion-Aware Model Trading Framework for Vehicular Metaverse Services [94.61039892220037]
  本稿では,車載メタバースにおける拡張現実(AR)サービスの学習モデルを支援するために,メタバースユーザ(MU)にインセンティブを与える新しい没入型モデルトレーディングフレームワークを提案する。 動的ネットワーク条件とプライバシの懸念を考慮して、マルチエージェントマルコフ決定プロセスとしてMSPの報酬決定を定式化する。 実験により,提案フレームワークは,実AR関連車両データセット上でのARサービスにおいて,オブジェクト検出と分類のための高価値モデルを効果的に提供できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T16:20:46Z)
• By Fair Means or Foul: Quantifying Collusion in a Market Simulation with Deep Reinforcement Learning [1.5249435285717095]
  本研究は、反復価格競争の実験的なオリゴポリーモデルを用いる。 我々は,エージェントが開発する戦略と価格パターンについて検討し,その結果を導出する可能性がある。 以上の結果から,RLをベースとしたAIエージェントは,超競争的価格帯電を特徴とする癒着状態に収束することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T15:35:08Z)
• An Auction-based Marketplace for Model Trading in Federated Learning [54.79736037670377]
  フェデレートラーニング(FL)は、局所的な分散データを用いたトレーニングモデルにおいて、その効果がますます認識されている。 FLはモデルのマーケットプレースであり、顧客は買い手と売り手の両方として振る舞う。 本稿では,性能向上に基づく適切な価格設定を実現するため,オークションベースのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T07:25:53Z)
• Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
  消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。 我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。 提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep Reinforcement Learning [72.23843557783533]
  本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。 私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。 当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:00:17Z)
• Trajectory-wise Multiple Choice Learning for Dynamics Generalization in Reinforcement Learning [137.39196753245105]
  本稿では,動的一般化のためのマルチヘッドダイナミックスモデルを学習するモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。 文脈学習は,過去の経験から得られる動的情報からコンテキスト潜在ベクトルにエンコードする。 提案手法は,最先端のRL法と比較して,様々な制御タスクにおいて優れたゼロショット一般化性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T03:20:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。