一种基于原对偶在线学习方法的顺序展示互补商品动态定价问题

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我们解决了动态定价互补商品的复杂问题,通过使用在线学习工具,设计并实现了一个原始对偶在线优化算法,并通过与基准方法在各种配置下的性能比较,评估了我们的方法在违反约束和遗憾方面的表现。

本研究提出了一种参考价格机制,证明了降价政策是近乎最优的。同时,还解决了需求模型参数未知的学习问题,并提供了高效的学习算法。

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