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电力市场中光伏发电的随机决策的一致性预测
该论文研究了使用符合性预测（CP）这种新兴的概率预测方法对光伏发电功率进行次日预测，以提高其参与电力市场的效果。研究结果表明，将 CP 与最近邻和 / 或 Mondrian binning 相结合优于线性分位数回归器，将 CP 与特定的竞标
PDF3 months ago
KDD通过因果感知的强化学习的极小化最大遗憾优化实现对抗性限制竞价
基于对抗性竞价环境下的约束竞价问题，提出了基于最小化策略遗憾的学习方法 MiRO，该方法介绍了对抗性对手环境的实现方法。并将专家演示纳入到竞标策略学习中，通过因果关系感知的策略设计，MiROCL 方法在工业数据和合成数据上的实验表明，性能提
PDFa year ago
展示广告领域的实时竞价策略：实证分析
本文主要探讨了实时竞价广告中的投标策略优化问题及挑战，介绍了几种代表性的投标策略，重点讨论了基于强化学习的投标策略的研究进展和挑战，通过定量评估 iPinYou 数据集上几种代表性的投标策略的性能，总结了使用强化学习算法优化投标策略的一般步
PDF2 years ago
基于图卷积神经网络的多智能体强化学习：电力市场发电策略的最优化竞价策略
本研究提出了一种基于 DRL 和 GCN 的分布式学习算法，使代理人能够通过从环境中获取反馈来改进投标策略并增加利润，同时将空间系统拓扑的信息输入到 GCN 中，帮助代理人了解系统结构并提高决策的准确性。在 IEEE 30-bus 系统和
PDF2 years ago
基于 AI 的上下文广告：技术报告和影响分析
研究了程序化广告和语境广告并结合人工智能技术的应用，探讨了它们在广告投放和广告竞价策略优化方面的影响，同时指出了相关的合规和伦理问题。
PDF2 years ago
在对抗性一价拍卖中学习最优且高效的竞标策略
本研究探讨了如何学习在首价拍卖中进行出价，针对这一问题开发了首个达到最小化一般策略集的竞标算法，能够显著提升现有竞标算法的效果。这一算法利用专家策略和层级策略，取得了不错的效果，在三个真实场景的测试中表现出了优越性。
PDF4 years ago
AAAI图上全赢投标游戏
本文介绍和研究了一种叫做全付出竞标游戏的二人零和博弈模型，在图形结构中进行，着重研究了投标策略和玩家预期收益，对于市场竞争等领域有借鉴意义。
PDF5 years ago
重复拍卖中的在线学习
该研究采用在线学习的方法，使用无差别反馈模型对 Vickrey 拍卖中的策略进行建模，对随机模型和对抗模型进行研究并设计相应的出价策略，为参与此类拍卖的竞标者提供了第一个完整的策略集。
PDF9 years ago