文件名称：一种具有库存约束的个性化动态定价的原始对偶学习算法-研究论文
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更新时间：2024-06-29 14:29:17
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我们考虑一家公司寻求使用个性化定价在有限的销售范围内向不同的消费者类型销售外生给定的产品库存的问题。 我们假设可以观察到到达消费者的类型，但与每种类型相关的需求函数最初是未知的。 该公司为每种类型动态设置个性化价格，并试图最大限度地提高整个季节的收入。 我们提供了一种当需求和容量成比例扩展时接近最优的学习算法。 该算法利用问题的原始对偶公式并明确地学习对偶最优解。 它允许算法克服维数灾难（后悔率与类型数量无关），并阐明了用于学习资源受限问题的新算法设计。