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revenue management
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IJCAI
基于后验抽样的时变需求收入管理学习
本研究讨论了收益管理问题，通过定价商品或服务最大化收益。研究挑战之一是在真实应用中（如航空和零售行业）需求分布未知且随时间变化。为解决此问题，我们首先引入了一种基于典型应用场景的分段泛化收益管理问题，并提出了一种基于后验抽样的计算高效算法。
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2 months ago
无需需求预测的收益管理：一种基于数据驱动的出价生成方法
本论文提出了一种基于历史预订数据的数据驱动式收益管理方法，使用神经网络算法来预测投标价格估计值，以应对需求波动性和数据限制等挑战。经过模拟研究发现，相比于动态编程方法，该方法在应对需求规模变动方面表现更优秀，并在广泛的设置下保持近理论最优方
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a year ago
基于知识图谱的半导体供应链定价模型
该论文提出了一种基于知识图谱的动态定价模型 KnowGraph-PM，利用客户档案和订单行为来确定相应的价格溢价，实现了客户量身定制的收益管理。
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2 years ago
在线分配问题的双镜面下降算法
本文研究在线分配问题，涉及凹收益函数和资源限制，是收益管理和在线广告中的中心问题。通过在线镜像下降，我们提出了一种通用的算法类，可以实现次线性期望遗憾，同时也讨论了这种算法在重复拍卖中的应用。
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4 years ago
静态时间表下的动态定价（和组合）
本文研究了静态控制策略在动态定价和优化收入管理方面的应用，针对有限的库存，在平稳和非平稳需求下分别考虑了定价控制和分类控制，通过将先知不等式技术应用到定价和商品分类问题中，提出了一种简单的静态策略。该策略在不同需求模型下的保证具有一定的理论
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6 years ago
在线线性规划的动态近最优算法
本文提出了一种基于学习的在线线性规划算法，可应用于许多在线资源分配和收入管理问题，具有良好的竞争优势。
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15 years ago
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