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基于后验抽样的时变需求收入管理学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于后验抽样的高效算法，用于定价商品或服务以最大化收益。实证研究证明该算法优于其他基准算法，并提出了一种启发式修改以进一步提高定价策略的学习效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于后验抽样的高效算法，用于定价商品或服务以最大化收益。
- 研究挑战之一是在真实应用中需求分布未知且随时间变化。
- 引入了一种基于典型应用场景的分段泛化收益管理问题。
- 推导了算法在需求参数相关的一般模型中的贝叶斯遗憾上界。
- 实证研究表明所提算法优于其他基准算法，并与事后最优策略具有可比性。
- 提出了一种启发式修改，以进一步提高定价策略的学习效率。
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