Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Pricing with Adversarially-Censored Demands

論文の概要: Dynamic Pricing with Adversarially-Censored Demands

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06168v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 05:37:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:34:00.466133
Title: Dynamic Pricing with Adversarially-Censored Demands
Title（参考訳）: 補償需要を考慮した動的価格設定
Authors: Jianyu Xu, Yining Wang, Xi Chen, Yu-Xiang Wang,
Abstract要約: 我々は,各時点における潜在需要が$t=1,2,ldots,T$であり,価格に依存するオンライン動的価格問題について検討する。一度に$t$が課せられ、在庫水準を超えた場合の潜在的な需要を検閲する。本アルゴリズムは,逆在庫級数であっても,$tildeO(sqrtT)$Optimative regretを達成できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.566323930646178
License:
Abstract: We study an online dynamic pricing problem where the potential demand at each time period $t=1,2,\ldots, T$ is stochastic and dependent on the price. However, a perishable inventory is imposed at the beginning of each time $t$, censoring the potential demand if it exceeds the inventory level. To address this problem, we introduce a pricing algorithm based on the optimistic estimates of derivatives. We show that our algorithm achieves $\tilde{O}(\sqrt{T})$ optimal regret even with adversarial inventory series. Our findings advance the state-of-the-art in online decision-making problems with censored feedback, offering a theoretically optimal solution against adversarial observations.
Abstract（参考訳）: 我々は,各時点における潜在需要が$t=1,2,\ldots,T$が確率的かつ価格に依存するオンライン動的価格問題について検討する。しかし、一度に$t$が課せられ、在庫水準を超えた場合の潜在的な需要を検閲する。この問題に対処するために、導関数の楽観的な推定に基づく価格アルゴリズムを導入する。このアルゴリズムは, 逆在庫級数であっても, $\tilde{O}(\sqrt{T})$ 最適後悔を達成できることを示す。我々の研究は、検閲されたフィードバックによってオンライン意思決定問題の最先端を推し進め、敵の観察に対する理論的に最適な解決策を提供する。

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