文件名称：基于线性规划的可重用资源实时分类的在线策略-研究论文
文件大小：1.57MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 09:44:42
real-time assortment; reusable resources;
受租赁服务在电子商务中的应用的启发，我们考虑实时分类可重复使用的产品。 在我们的模型中，不同类型的到达消费者从提供的分类中选择租赁产品，支付租赁费用，并在租赁时间后将产品退还给平台。 消费者类型指定了他们对各种产品的选择模型、租赁费用和租赁时间分布。 我们的目标是针对无先验设置（其中类型是任意（或对抗性））和贝叶斯设置（其中类型独立于已知分布绘制）设计具有竞争力的在线策略。 我们的贡献是三方面的。 我们首先在两种设置中引入离线线性规划基准，它使用时变库存约束来捕获租金下政策的可行性，并且仅在预期中需要满足这些约束。 其次，在无先验设置中，我们基于我们引入的 LP 开发了一个随机的原始对偶框架，以解决 Golrezaei 等人的库存平衡策略。 (2014) 当产品租赁时间随时间固定时，获得与不可重复使用资源相同的（渐近最优）竞争比率。 作为推论，当库存很大时，我们获得了 (1 − 1/e) 的最优竞争比率。 我们还表明，这一系列政策在 iid（随着时间的推移）随机租赁时间下具有持续的竞争力。 第三，我们通过引入使用预期 LP 解决方案作为指导的基于模拟的策略来改变贝叶斯设置。 通过使用原始对偶分析，我们针对一般类型变化的租赁时间分布和租赁费用，针对预期 LP 获得了（1/2）竞争的简单静态模拟策略。 我们进一步展示了最佳 (1 − 1/ (cmin+3)0.5) 竞争适应性策略，当租赁时间无限时，其中 cmin 是最小的产品库存。 我们的分析扩展了先知不等式文献中的工具，以设计丢弃阈值规则，以保持贝叶斯实时分类中基于模拟的策略的可行性。 我们使用数值模拟进一步证明我们提出的政策的收入表现是合理的。