在线 MNL 选择下的联合搭配与库存优化

Apr, 2023

在线 MNL 选择下的联合搭配与库存优化

Online Joint Assortment-Inventory Optimization under MNL Choices

Yong Liang, Xiaojie Mao, Shiyuan Wang

TL;DR本文研究一种在线联合分类 - 库存优化问题，提出一种算法以在探索与利用之间找到平衡点，并进行数值实验以验证算法的有效性。

Abstract

We study an online joint assortment-inventory optimization problem, in which we assume that the choice behavior of each customer follows the Multinomial Logit (MNL) choice model, and the attraction parameters are unknown a priori. The retailer makes periodic assortment and inventory de

online optimization assortment and inventory multinomial logit model exploration-exploitation tradeoff regret bound

发现论文，激发创造

MNL-Bandit: 一个动态学习方法用于选品

本论文提出一种动态选货方案，使用多项式逻辑选择模型并同时探索和开发以达到近乎最优的性能，可在不知道时界长度的情况下进行完全在线实现，并且在良好分离的情况下以及分离不成立的一般参数设置下的表现也接近最优。

Jun, 2017

具有库存限制的多阶段多客户组合优化

我们考虑了一种混合物优化问题，针对在线随机匹配的情况，我们提出了一种多项式时间近似算法，其近似比为至少 1-ln (2-1 /e) 或 0.51，并基于线性规划松弛进一步改进了以前的随机舍入方案。在一般的混合物问题中，我们建立了第一个常数因子近似比为 0.09 的情况，这种情况下不同类型的客户赋予不同价值，并建立了近似比为 0.15 的情况，即不同客户赋予每个项目相同的价值。

Aug, 2019

关于 MNL-Bandit 组合选择模型的紧密下限的说明

考虑多项式对数式组合 (MNL) 赌博模型下的动态组合规划问题，证明了关于累计遗憾的严格下界和现有遗憾上界相匹配，适用于所有参数（时间范围 T，物品数量 N 和最大组合容量 K），并减小了现有研究中上下限遗憾之间的 O (√K) 间隙。

Sep, 2017

动态情境信息下的产品组合优化

本文研究了长度为 T 的有限销售季节下的动态组合优化问题，其中包括了具有属性信息的产品的线性关系和上置信界 (UCB) 算法，并使用组合优化法进行了解决。

Oct, 2018

在线库存问题：在线凸优化中超越 i.i.d. 设置

研究了多产品库存控制问题，提出了 MaxCOSD 在线算法，可实现对非 i.i.d 需求和有状态动态的问题进行有效控制。

Jul, 2023

停止依赖无选择，不要重复移动：商品组合优化的最优、高效和实用算法

我们设计了一种基于 Plackett Luce 的用户选择的快速算法，用于解决主动在线组合优化问题中的后悔最小化问题，并证明了该方法在实践中是有效的、最优的，并且没有现有方法的限制。