論文の概要: The Data-Driven Censored Newsvendor Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01763v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 22:34:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:00.561789
• Title: The Data-Driven Censored Newsvendor Problem
• Title（参考訳）: データ駆動型検閲ニューズベンダー問題
• Authors: Chamsi Hssaine, Sean R. Sinclair,
• Abstract要約: 我々は,データ駆動型ニューズベンダー問題の検閲版について検討する。そこでは,意思決定者は,期待される過給と低給のコストを最小限に抑える順序付け量を選択する必要がある。 我々のゴールは、歴史的需要の検閲の程度が、この問題に対する学習アルゴリズムのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することである。 我々は、歴史的需要検閲のレベルに適応する、自然なロバストなアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License:
• Abstract: We study a censored variant of the data-driven newsvendor problem, where the decision-maker must select an ordering quantity that minimizes expected overage and underage costs based only on offline censored sales data, rather than historical demand realizations. Our goal is to understand how the degree of historical demand censoring affects the performance of any learning algorithm for this problem. To isolate this impact, we adopt a distributionally robust optimization framework, evaluating policies according to their worst-case regret over an ambiguity set of distributions. This set is defined by the largest historical order quantity (the observable boundary of the dataset), and contains all distributions matching the true demand distribution up to this boundary, while allowing them to be arbitrary afterwards. We demonstrate a spectrum of achievability under demand censoring by deriving a natural necessary and sufficient condition under which vanishing regret is an achievable goal. In regimes in which it is not, we exactly characterize the information loss due to censoring: an insurmountable lower bound on the performance of any policy, even when the decision-maker has access to infinitely many demand samples. We then leverage these sharp characterizations to propose a natural robust algorithm that adapts to the historical level of demand censoring. We derive finite-sample guarantees for this algorithm across all possible censoring regimes and show its near-optimality with matching lower bounds (up to polylogarithmic factors). We moreover demonstrate its robust performance via extensive numerical experiments on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,データ駆動型ニューズベンダー問題において,過去の需要実現ではなく,オフラインの検閲された販売データのみに基づいて,予測過給と未成年コストを最小化する注文量を選択することを求める。 我々のゴールは、歴史的需要の検閲の程度が、この問題に対する学習アルゴリズムのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することである。 この影響を分離するために、分布的に堅牢な最適化フレームワークを採用し、分布のあいまいさに対する最悪の後悔に基づいてポリシーを評価する。 この集合は、最大の歴史的順序量(データセットの観測可能な境界)で定義され、この境界まで真の需要分布と一致する全ての分布を含む。 本研究では, 要求検閲下での達成可能性のスペクトルを, 後悔を消すことが達成可能な目標である自然的かつ十分な条件を導出することによって示す。 検閲による情報損失は、たとえ意思決定者が無限に多くの需要サンプルにアクセスできたとしても、いかなる政策の実績にも及ばない低い限界である。 そして、これらの鋭い特徴を利用して、歴史的需要検閲のレベルに適応する自然な堅牢なアルゴリズムを提案する。 我々は、このアルゴリズムのすべての可能な検閲レギュレーションに対する有限サンプル保証を導出し、そのほぼ最適性を、一致した下界(多対数因子まで)で示す。 さらに、合成と実世界の両方のデータセットに関する広範な数値実験を通して、堅牢な性能を実証する。

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